本实用新型涉及医疗器械技术领域，公开了一种带自锁功能的滑动流量安全开关，包括支架和安装在支架内的滑轮，滑动流量安全开关在关闭位置处设置有限位装置，限位装置安装在支架上。其使用方便，制作成本低，很好的保证了滑动流量安全开关的关闭状态，保证了使用的安全。

可自动调节脑脊液分流量和防止分流管堵塞的装置，包括压力传感器、Y形分流管、转流泵、第一程控开关、第二程控开关、装载板、第一电子控制系统、第一电源、第二电子控制系统和第二电源；第一程控开关用于导通或截断脑脊液在Y形分流管两根上臂导管之间的通路，第二程控开关用于导通或截断脑脊液通过Y形分流管下臂导管进入腹腔的通路，转流泵用于驱动Y形分流管内脑脊液的流动，压力传感器用于对颅内的压力进行采集，第一电子控制系统用于根据颅内的压力状况控制转流泵、第一程控开关和第二程控开关所处的状态，并将相关信息传输给第二电子控制系统，第二电子控制系统用于接收和显示第一电子控制系统的信息，并向第一电子控制系统发送指令。

基于颅内压反馈调节脑室内脑脊液引流量的装置，包括压力传感器、引流管、程控开关、装载板、第一电子控制系统、第一电源、第二电子控制系统和第二电源；引流管依次由脑室段、被控制段和腹腔段组成，程控开关设置在安装引流管被控制段的装载板上的凹槽处，用于导通或截断脑脊液通过引流管进入腹腔的通路，压力传感器用于对颅内的压力进行采集，第一电子控制系统用于根据颅内的压力状况控制程控开关所处的状态，并将相关信息传输给第二电子控制系统，第二电子控制系统用于接收和显示第一电子控制系统的信息，并向第一电子控制系统发送指令。

本发明公开了一种基于混合差分的车流量检测方法，其步骤包括采用摄像机采集道路交通视频，经逐帧提取视频中的图像并进行预处理，获得待检测的包含道路和车辆信息的图像f(x，y)，再在车流量检测模块中对图像f(x，y)进行处理，识别出图像中车辆信息并计数。本发明对车流量进行检测的准确性好，获得的正确率和漏检率分别比背景差法提高和降低约3％，获得的误检率比帧间差法低约18％。

本发明提供一种干支流交汇区水位流量关系的确定方法，步骤包括：干支流交汇对目标断面水位的 顶托强度评估；顶托作用影响下水位流量函数关系的确定；顶托作用影响下水位流量函数方程求解；多 值型水位流量关系曲线组的绘制。与已有经验方法相比，本发明依据河道水力学原理推导出的干支流交 汇区水位流量关系式具有明确的物理含义，干支流之间水位、流量的因次关系得到准确反映，因而计算 精度更高，能够详细而全面地给出不同干、支流来流组合下的水位流量关系曲线组，为干、支交汇区域 的水位估算提供一种便捷途径。 

成果描述：本发明申请要解决的问题是，改进预测技术，提高预测准确度。本专利利用高阶马尔科夫模型的原理提出HM-gMTD模型的一种改进，即高阶HM-gMTD模型，并通过EM算法给出相应的参数估计方法和相应的计算方法，并能够快速进行参数估计，以提高模型预测的准确度。市场前景分析：预测模型的发展在人类的经济生活方面发挥着重要的作用，尤其是马尔科夫模型，几乎在各个领域都有着非常广泛的应用。本发明着重混合转移分布模型与高阶隐马尔科夫模型的巧妙结合，构造出高阶HM-gMTD模型，然后运用EM算法，对新模型实现了主要参数的求解。最后为了衡量一个模型的好坏和对不同的模型进行比较，我们选择准则函数。模型比较的最佳准则函数，既考虑到模型对原始数据的拟合程度，又兼顾模型中所包含的待定参数的个数，并且对二者做出合理的权衡。与同类成果相比的优势分析：本发明主要是针对HM-gMTD模型的进一步改进，提出一个高阶HM-gMTD模型，使其在降低计算的复杂度的同时，提高预测的准确性。

本发明涉及一种风电集群轨迹预测与分层控制方法，包括：根据风电集群及风电场内的拓扑结构，基于空间相关性和NWP数据进行超短期风电功率预测；根据调度中心下发的调度值，将控制过程在空间上分为集群优化调度层、场群协调分类层和单场自动执行层，将风电功率预测值从时间上逐层细化；在场群协调分类层，基于风电功率预测值对风电场进行分类，分为上爬坡群、下爬坡群、平稳群和振荡群；在单场自动执行层，基于AGC机组下旋转备用裕度和风电送出断面裕度判断风电可增发空间，增发上爬坡群风电场出力或降低下爬坡群风电场出力；基于风电场运行与监测系统，根据监测到的风电场实际值，计算并反馈风电功率误差，修正风电集群和风电场预测值，使优化过程更加精确。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

针对太阳能集热系统扰动多、大滞后和大惯性等控制难点，建立了适合控制器设计的简化分段非线性模型，并设计了基于预测函数控制策略的集热系统出口导热油温度控制系统。该预测函数控制策略在调节速度、超调量以及稳定性方面的控制效果均明显优于传统PID控制策略；与未简化的多模型预测控制相比，简化后的多模型预测函数控制的最大动态偏差增大了13%，但计算量大大降低，控制器的实时性也得到增强。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：