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：

本专利包含一种新型鼻出血止血夹及其配套使用的家庭自助盒，止血夹根据人体外鼻及鼻腔结构设 计，可对鼻翼产生理想的压力，从而对因鼻中隔黎氏区出血引起的鼻出血进行压迫止血，替代了传统的手 指压迫止血，解放了患者双手，止血效果良好从而减轻了患者的恐慌。该新型鼻出血止血夹具有压力分级 卡扣，可同时适用于成人及儿童。为进一步提高止血夹止血效果，本专利还搭配了一种家庭式自助盒，自 助盒内主要有脑棉片、麻黄素、薄荷油等利于止血的常见材料，将麻黄素浸润的脑棉片附着于鼻中隔前 端，再使用止血夹压迫双侧鼻翼，从而强化止血夹的止血效果。该止血夹及自救盒使用简易，材料购买 方便，适用患者在家中出现鼻出血时使用，从而实现95%鼻出血患者不需要前往医院就能得到止血的自 助功能

流态化吸收式烟气脱硫脱硝系统由脱硫吸收塔、脱硫剂制备系统、脱硫产物处理系统、控制系统、电气系统、水系统和烟气系统组成。锅炉尾部烟气预除尘后，向烟气中喷入雾化液滴，使烟气降温，同时颗粒长大，然后将烟气喷射进入吸收塔内的吸收液中，在液层上部形成一流态化反应区，在此区域内实现脱硫脱硝。脱硫脱硝后的烟气通过高效低阻惯性分离器除去水分和泡沫后由引风机、烟囱排出。反应塔下部通入空气形成氧化反应区，使脱硫反应产物CaSO3完全氧化成稳定的CaSO4。

成果产品生物质热解-提质成套装备与技术，主要用于将生物质转化为高品质的液体燃料，替代石油作为车用燃油。工艺采用国内外首创自热式单床内循环串行床对生物质热解，耦联“分级转化”（酯化-加氢）技术对热解生物油提质。

流立方在技术流派里属于流式大数据实时处理领域，但兼顾了批式数据处理技术的优势，一定程度的做到了混合时态的实时处理。流立方通过在数据流水过程中嵌入流处理引擎将所有流过的数据进行实时处理, 并生成多维度的可计算数据魔方。1）超高并发性：“流立方”产品拥有每秒处理百万笔交易流水复杂分析的能力。而达到这样的性能仅需要 8 台普通的 pc 服务器搭建的集群。2）超低时效性：流立方对每笔流水处理的延时严格控制在毫秒级，实际生产中平均延时稳定在 10 毫秒左右。形象一点来说，也就是在海水涌进海洋的几乎同一时刻，数据就被分析完成了，远远低于人类学上 0.1 秒即有所感知的时间节点，处理速度比一眨眼快了很多倍。最近一年，流立方的高级版本更是提升到了微秒级的处理延时，将被用在春运票务、军工、反恐等要求更加极致的场景。3）高可靠性、高扩展性、高兼容性：流立方自带的可计算分布式缓存高性能、高可靠、高可扩展。在内存不足时, 能够平滑扩展到多节点。流立方平台内支持算法数量达到几十个。计算模型、脚本独立管理,在线编写、即时部署即时生效, 大大节约上线时间。

项目针对现有水质监测预警系统存在系统开环运行、预警功能单一、环境适应性差、检出污染物有限等问题，通过基础研究、技术开发、系统集成和示范应用，取得以下创新成果：1）提出基于事件驱动和风险评估的水质安全预警控制技术体系，突破水质安全评价、水质组合预测、水质事件检测、动态风险预警等系列关键技术，自主研发完成具备高集成度、可扩展性的城市饮用水水质安全预警系统平台；2）提出包括 126 项水质指标的饮用水水质安全指标体系和基于水厂工艺处理能力的原水水质安全评价关键技术，实现综合考虑水质状况、水厂工艺和调度能力等因素的本地差异化水质安全评价系统；3）提出基于不确定性原理的突发水质事件动态风险预警方法，研发完成支持多任务运行的突发水质污染事故模拟仿真服务系统；4）研制完成多种新型水质在线监测预警仪器及装备，包括发光菌法在线水质综合毒性监测仪、免试剂多参数在线水质分析系统、移动水质采样监测系统等。由吴澄院士等专家组成的成果鉴定委员会认为本项目成果具有普适性和可扩展性，整体上达到国际先进水平，在预警系统集成、全流程水质评价、动态风险预警方面达到国际领先水平。

1、项目简介 从含铬电镀废水回收铬黄的资源化处理即采用过量的Pb2+ 沉淀含Cr6+电镀废水中的Cr6+，生成铬黄。此工艺比还原—沉淀法处理不但降低了成本，充分利用了宝贵的资源，而且排出液易处理，水质达到排放标准。从资源化利用的角度看，电镀槽废液由于铬含量高，比冲洗废液的利用价值更高。合成的铬黄，铬酸铅含量、吸油量、105℃挥发物、水溶物等指标均合格，利用天然改性磷灰石去除废水中的重金属离子，使得Pb2+、 Cr6+、Cr3+达到排放标准，2. 技术特点：含铬的电镀废水，经过氧化、净化后，加入适量的硝酸铅溶液或冶炼的铅废水形成铬黄变废为宝，在利用高效铅离子去除剂进行处理回收铬黄后的废水，使铅离子、铬离子含量远低于国家排放标准，不仅降低了污染，而且提高了经济效益。

团队（重庆大学无线电能传输技术研发课题组）自2002年以来便开始对 于无线电能传输技术的研究。同时，着力无线电能传输技术的应用推广，先后与 中国海尔集团、中海油服集团、中船重工集团等大中型企业合作，形成了一批可 实际应用的工程装置。作为理论技术研究与技术开发方面，先后完成系统整体建 模及控制理论研究，高频电力电子变换及高效多自由度电磁转换机构研究，形 成具有自身特色的理论与技术体系，推出了大量的科技成果，为我国无线电 能传输技术应用推广做出应有贡献。 制约无线电能传输技术发展的瓶颈问题在于传输效率相对较低，空间 尺度及灵活度较小。课题组重点围绕无线电能传输技术的高效、多自由度等关 键技术问题，开展了理论、技术到工程化应用一系列研究与开发工作，着力于高 频电力电子变换电路及相关控制策略、频率稳定控制技术与实现、电磁机构研究 与优化设计、多自由度拾取变换技术等方面的深入研究。创新性提出了均衡磁场 管状空间的功率电磁场聚集技术；多自由度高效拾取模式与转换技术；系统复杂 电磁综合特性的非线性建模及控制技术；基于能量注入包络控制的新型电能变换 技术，形成了完整的理论研究及工程应用技术体系，并自主研制出从瓦级到几十 千瓦不同输出功率等级和几种典型应用领域的实验装置、工程装置和特种示范系 统。

印染织物电脑对中纠偏系统及其装置，具有布边卷取、展开、扩布和对中控制功能。可连接棉印行业的烧毛机、水洗机、镀层机、丝光机、定型机、平网印花机、圆网印花机以及造纸机、塑料薄膜生产线等机械的入口处。自动对中修正偏斜，减少偏斜式边缘弯曲不正所产生的摺纹式色泽光泽不均现象，提高产品品质，实现生产自动化。 本系统采用微电脑与红外数码技术，将模糊智能识别用于对中纠偏，较模拟电路的对中装置上一档次，属国内首创。该系统具有抗干扰性能强、动作稳定可靠、灵敏度高等优点，不受织物厚薄和幅宽的限制，可自动控制中心位置，可高速运行，是提高印染产品质量的好帮手。本系统还可选配笔记本电脑监控工作状况连接Internet网络。

液流电池储能系统是一种安全、高效的电化学储能技术。在光伏、风能等新能源并网、智能电网、微电网、分布式能源系统、无电地区供电工程以及未来能源安全方面都将发挥巨大作用。具有能量和功率独立（设计灵活）、深度放电、大电流放电不损坏电池、使用寿命长等优点。 本项目组在全钒液流电池方面经过十余年的研究和产学研合作，积累了丰富的理论研究成果和实践经验，取得了多项独创性成果。在电池关键材料（双极板、电解液）和电堆结构设计等方面具有多项专利技术，拥有设计、制造25kW 单堆电池和液流电池储能系统的集成技术。 在电堆设计和系统集成方面，项目组针对大型液流电池电堆和系统进行了系统的研究：采用模拟仿真技术，优化流场设计，使电堆结构更加高效、可靠；优化的管路设计方案可减小管路系统中的旁路电流损失，提高能量转化效率；电池系统循环运行过程中的先进热量管理技术为电池体系长期稳定运行提供了保障。 双极板是液流电池关键零部件，对电池性能、寿命和成本有重要影响。高性能、长寿命、低成本的双极板是液流电池领域高度期待的关键材料。目前已成功开发了新型液流电池双极板并申请国家发明专利。研制的双极板具有电导率高、稳定性好、强度高、耐腐蚀、成本低的突出优点，各项指标达到国际领先。高性能双极板的成功研制，将大幅提高液流电池能量效率和使用寿命，同时可显著降低储能成本，将有力推动液流电池在储能领域的大规模应用。目前已与新能源企业签订了合作协议，将为我国百兆瓦级的全钒液流电池大规模储能项目提供高性能双极板，将实现双极板经济效益3亿元。  具有自主知识产权的液流电池双极板大规模制造技术 液流电池储能系统优化设计 液流电池电堆设计和制造技术 液流电池储能系统集成技术