平台按照最新教学理念全新打造，适应于“线上线下”同步教学。平台采用最新先进3D数字技术、轻量级压缩技术、模型文件在线载入快、无卡顿，数字资源形象直观地综合表现出知识点和课程教学内容，提供3D数字资源、全景数字切片、高清全景图、3D动画/视频等上万个优质的数字教学资源，满足学校教学需求。平台包含病理学数字切片、病理学3D虚拟模型、病理学3D大体标本模型、病理学高清标本图、病理学切片微视频、病理学3D动画六大部分 1、病理学数字切片库：涵盖医学教育5 年制和8年制教学中的病理学切片，具有教学点标注功能，切片可以放大、缩小，放大倍数自适应。 肺类癌 肝局灶性结节性增生 肉芽肿性甲状腺炎 小细胞肺癌 2、病理学高质量3D虚拟模型：模型精准的体现人体器官病理的变化，按教学大纲分12个章节编排，先天性心脏病模型，后天性心脏病模型，心血管病理模型，泌尿系统病理模型。可以放大、缩小，平移、拆分、360旋转，图钉标注、等功能， 心肌扩展增厚 多囊肾 急性肾盂肾炎 心脏动脉瘤 3、病理学大体标本实物模型：按教学大纲分12个章节编排，包含常见的病理学3D实物大体标本模型，可以放大、缩小，平移、360旋转，图钉标注、等功能。 子宫内膜癌 蜂窝织炎性阑尾炎 肺平滑肌肉瘤 肾癌 4、病理学数字化高清标本图：手术新鲜大体标本，没有经过福尔马林浸泡，具有教学点标注功能，切片可以放大、缩小，放大倍数自适应。 高血压左室肥厚 脾脏恶性组织细胞增生症 5、切片微视频讲解，文字+语音解说。 肝癌 6、病理学3D动画：中文语音讲解 知行医苑平台网址：http://www.xd-zxyy.com

本发明公开了一种面向物联网的硅基SIW带金属柱悬臂梁可重构带通滤波器，包括SIW带通滤波器、转接结构(3)和带金属柱的MEMS悬臂梁结构。带金属柱的MEMS悬臂梁结构包括MEMS悬臂梁(6)，MEMS悬臂梁依靠锚区(7)的支持悬浮在硅衬底(1)之上，MEMS悬臂梁的下表面上设置有金属柱(11)，硅衬底对应金属柱的位置开设有孔(14)，且该孔(14)穿过硅衬底(1)上的氮化硅层(10)和上表面金属层(5)进入硅衬底(1)中。本发明只需要通过控制MEMS悬臂梁的状态就能够改变滤波器通带的中心频率，达到切换滤波器通带中心频率的目的，MEMS悬臂梁可以实现快速的DOWN态和UP态的转换，可以有效地实现微波电路中对滤波器滤波范围的控制。

科威达智能交通大数据综合管控平台，运用云计算、大数据、移动互联网、RFID、GPS、GIS等先进技术，实现交通流数据采集、交通信号智能调控、路况分析预测与交通诱导、指挥调度疏导、大数据分析研判及运维管理等功能。平台主要包括以下主要功能：海量交通大数据采集与存储，采用云计算和大数据技术，数据存储采用Hbase分布式数据库，数据处理基于Hadoop分布式离线批处理，应用层采用SOA（面向服务）架构。

主要技术内容： （1）提出了基于神经网络的多电平 SVPWM 控制技术，研发了基于 FPGA 技术的多电平 SVPWM 控制器，实现了塑料片材挤出装备驱动电源的高效性。采用神经网络技术，实现参考电压矢量所在区域判断及矢量作用时间计算，降低了计算量；将多电平 SVPWM 控制器集成到一片 FPGA 芯片上，为挤出装备用交流电机驱动控制提供高性能的专用 SVPWM 控制器，可以直接与通用变频器对接。 （2）提出了分离型螺杆结合 CRD 分散混合器的高速螺杆技术，提升了挤出效率及效果；研发了塑料片材挤出螺杆高频电磁感应加热装置，有效降低了挤出机运行能耗。将常规三段式螺杆设计成五段式，改变了传统螺杆直径对挤出产量的限制。在螺杆机筒外壁上缠绕电流线圈，线圈外再包覆隔热层，线圈两端连接控制线圈电流的高频电源模块；在常规加热瓦加热的基础上，通过电磁感应原理使螺杆产生热量，使得螺杆及螺杆机筒同时加热，缩短了机筒内聚合物塑化时间、降低了能耗。 （3）提出了面向塑料片材挤出成套装备运行过程的全息生产车间制造物联感知技术，开发了成套装备运行的全息感知系统。构建了 RFID-WSN 数据采集集成网络，提出了 LZM - WKPSO 优化算法，在保证覆盖率的前提下使干扰最小；借鉴昆虫协作机理，提出了基于昆虫协作机理的源节点选择概率算法，最大化降低了网络能量消耗。（4）提出了塑料片材挤出成套装备多目标柔性资源优化调度模型，研发了塑料片材挤出装备精益管控软件平台，实现了成套装备的高效能运行。建立了多目标柔性资源优化调度模型，采用重力粒子群混合优化算法进行求解。按照 SOA 思想，设计了集成平台；开发了塑料挤出成套装备运行功能模块，并与底层全息车间无缝集成，形成塑料挤出成套装备精益管控平台。 行业意义： 本项目针对高效能塑料片材挤出装备的关键技术取得了创新性成果，解决了我国塑料片材挤出装备业目前普遍存在的高能耗、高污染、低附加值、低劳动效率等问题，提升了塑料片材挤出装备的自动化与信息化水平，促进了塑料片材挤出装备的自动化、信息化深度融合；完成了塑料挤出装备产业技术上的跨越式发展，极大地推动了塑料挤出装备产业结构的优化升级，实现了产业结构由高消耗向高效率的转变。 获奖情况：2015 年获中国商联联合会科学技术进步奖特等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性: 目前市场上还没有完全一样的同类产品出现，国外主要有德马克、克虏伯、巴顿菲尔,日本的住友重工等公司在致力于开发塑胶挤出装备产品，但是他们开发的还是将单一系统的简单组合，无法从单机与成套装备精益化管控两方面集合提高系统的能效。由于本项目是从单机关键设备能效优化设计和成套装备精益化管控能效优化设计两个方面入手，开发料挤出成套装备，产品具有能耗低、效率高等特点。综上所述，本项目产品目前拥有先入的一定优势，竞争对手在技术方面无法与本项目产品直接竞争。 本项目产品具有如下技术和性能优势： （1）螺杆的速度从同行的 100 转/分钟提高到 200 转/分钟，挤出量从类技术的 200kg/h 提升 400kg/h；挤出效率的提升导致能耗降低 10%左右；同类技术目前直径 105mm 的螺杆需要配置 115KW 左右的电机，而本项目技术只需要配置90KW 左右的电机，降低了能耗。 （2）螺杆高频感应加热装置使得加热系统能耗降低 15%左右； （4）克服了同类技术在高速混合挤出时混合效果差导致温度不均衡、色差大等问题，提高了制品的品质； （5）生产工艺数据自动数采率 95%以上； （6）生产效率提高 30%左右；优等品率提高 20%；产能提高 1.5 倍； （7）填补国内针对塑料挤出装备生产过程的精益化生产软件的空白； （8）本项目实现生产流程的闭环优化，现有的 ERP、MES 系统则为开环控制； （9）本项目的软件平台有效提升了塑料挤出成套装备的附加值。 技术的成熟度: 相关技术已经形成产品，在广东达诚机械有限公司及其下游企业进行了产业化。 项目成果转化造价：130 万元； 投资预算：硬件成本（不包含塑料片材挤出机本体部分）85 万元；软件开发45 万元。 成果应用范围：塑料包装行业、包装机械行业。 应用案例及单位：成果在广东达诚机械有限公司等行业龙头企业进行了产业化，并在广东、江浙等地区的 10 多家塑料企业进行了推广应用。 经济和社会效益：项目成果能够有效降低能耗 25%，提高生产效率 30%左右，使得企业投资效益大幅度提升。近 3 年来，据不完全统计，累计新增产值约 67206 万元，新增利润 5040 万元，新增税收 2872 万元。项目成果解决了我国塑料片材挤出装备业目前普遍存在的高能耗、高污染、低附加值、低劳动效率等问题，提升了塑料片材挤出装备的自动化与信息化水平，促进了塑料片材挤出装备的自动化、信息化深度融合；完成了塑料挤出装备产业技术上的跨越式发展，极大地推动了塑料挤出装备产业结构的优化升级，实现了产业结构由高消耗向高效率的转变。 

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

新媒体时代，各类融媒实践逐步开展，本项目致力于研究省级融媒平台长江云的党建宣传实践，将理论与实践相结合，以新视野关照现实问题。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 杨寒露 网络新媒体 2019/2023 王嘉琦 广播电视 2019/2023 黄艺丹 网络新媒体 2019/2023 吉珈漩 网络新媒体 2019/2023 杨宁 广播电视 2019/2023 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 袁满 新闻与文化传播学院 讲师 网络与新媒体 四、项目简介 新媒体时代，各类融媒实践逐步开展，本项目致力于研究省级融媒平台长江云的党建宣传实践，将理论与实践相结合，以新视野关照现实问题。以2021年湖北广播电视台旗下的长江云融媒体平台中“建党百年”的专栏内容、专栏形式以及专栏机制为例，研究其对党建宣传活动的报道的内容、形式、机制、技术和服务，分析研究省级融媒体平台对党建宣传活动的实践路径。结合新闻学、传播学、社会学以及统计学的知识，通过数据分析、个案分析和访谈等多种形式，多维度地探究省级融媒体平台对党建宣传活动的实践。