简单介绍： ZL-620U医学信号采集处理系统采用小巧薄型的外置式结构。即适用于笔记本电脑，也适用于台式电脑。与计算机接口：USB2.0。由于系统内部A/D采集部分采用了独立的电路板（在外置机箱内），因此以后无论计算机的接口技术如何发展，仪器均可通过更换A/D采集器模块和相应软件适应计算机的发展，仪器升级十分方便。刺激器采用了光耦合全隔离系统、ECG具12种导联模式。 详情介绍： 硬件技术指标：1.仪器采用小巧薄型且抗干扰电源一体化外置式结构,电源交流220V，除机箱内置变压器外，外部无需接任何变压器，从而确保仪器在做任意生物电实验时，无须外接任何地线都能确保其显示的生物电信号的清晰和准确。从而保证本机抗干扰性能及准确度。2.仪器具有4个通道（八道为8个通道），所有通道均为多功能全程控隔离型放大器。每一通道的放大器均可作生物电放大器、血压放大器、桥式放大器使用，还可作肺量计、温度计等。且每个通道拥有独立的硬件模块，互相独立，大大加大了通道间的抗干扰能力，同时也为仪器养护维修带来了很大方便。3.采用高精度16位A/D转换芯片，单通道硬件*高采样率1000KHz。硬件*低采样率0.01Hz。四通道连续采样时*高采样频率200kHz ，且实时采样的过程中可以根据需要来改变采样率。4.扫描速度：0.05ms/div~3200s/div。5.放大器输入电阻≥１００MΩ（双端输入）及5０MΩ（单端输入）、共模抑制比≥100dB、噪音≤±1μＶ(RMS)或≤±3μＶ（P-P)。6.频响：DC~20kHz。7.输入范围：5μＶ~500mV。8.灵敏度：  a)生物电模式：20uV/div~500mV/div   b)血压模式3.6-360(mmHg/div)   0.36-180(mmHg/div)(高灵敏度换能器)9.交、直流具有相同的增益：量程500mv、200mv、100mv、50mv、20mv、10mv、5mv、2mv、1mv、500uV、200uV、100uV、50uV、20uV、10uV档可调；可直接输入10V电信号而放大器不饱和。10.低通滤波（硬件）：0.3 Hz、 3 Hz 、10Hz、30Hz、100Hz、500Hz、1kHz、3kHz、10 kHz、OFF（20kHz）。具有5阶以上的滤波方式。11.时间常数（硬件）：0.001s、0.002s、0.02s、0.2s、1s、5s、DC。12.光电隔离程控刺激器的主要技术要求：具备单刺激、串单刺激、连续单刺激、双刺激、串双刺激、连续双刺激、定时刺激、强度递增刺激、频率递增刺激、波宽递增刺激、强间隔递增刺激、自动串双刺激等刺激模式。*大负载电流：100 mA、具备正电流、负电流输出方式，满足国家对实验安全用电标准、不会因为误操作导致电击。输出电压<=50V，以满足国家安全用电标准。13.数字滤波模式：    1）滤波参数可调的高通、低通、带通、带阻。    2）有阶数可调的零相移数字滤波。14.硬件系统包含ECG全导联导联卡，每个通道均可作12种导联方式的心电图，导联切换方式可程控，导联方式共12种： Ⅰ、 Ⅱ 、Ⅲ、aVR、 aVL、 aVF、 V1、 V2、V3、V4、V5、V6。13.实验环境数据检测功能，可以在实验信息中测量并添加当前实验的环境温度、大气压、湿度，做为仪器实验的环境参数。14.可配套医学网络管理教学系统，进行实验室网络化教学。   软件技术性能：1. 智能式，一体式设计2.具有监听和记滴功能，记滴具有专用的分析计数软件。3.单台设备之间可以任何组合并构成新的8~16通道记录仪，并拥有独立的8通道和16通道软件。软件可任意设定1~16个显示通道（5~16通道用于分析）。4.包含生理、药理、病理生理实验项目，实验项目数不少于50个；并可根据用户需要自行无线扩展实验项目（自己定义参数）。具有灵活的量纲转换功能，由数据库对各类实验的零位、量纲转换比例、实验参数等各类参数进行存储，并灵活快捷的调用修改。5.支持波形数据导出功能，可被Matlab，Spss，Sas等软件打开。可定制开放数据接口，对软件进行二次开发。用户可自己编写软件对实验波形数据进行采集，记录，分析。6.支持外刺激捕捉模块、和血压血氧监测仪同步显示。微循环同步视频显示、记录；并可与视频视教系统配套使用。将生理信号和视频信号同步记录，并支持同步回放。7.具有数据分析功能：积分、微分、频率直方图、序列/非序列密度直方图和二维和三维频谱分析等。8.软件集成专用药理分析工具箱，集成多种药理分析工具，如：PA2的计算， 使用Bliss法完成的LD50计算，t检验计算.回归分析等。具备心电自动统计分析功能。具备心率变异性（HRV）分析功能。具备心肌细胞动作电位、LTP、脑电、细胞及神经放电的专用测量分析功能。具备心电、血压、心室内压、脉搏、呼吸等动态自动测量功能。作定量的呼吸流量测量及呼吸力学指标测定功能、并可做运动肺通气测量。9.数据结果导出、导入、备份、保存功能和数据断电恢复功能。数据测量结果能够以数据浮动板或通道内显示方式显示。软件具备波形声音回放功能，将实验波形以音频的格式播放。（如减压神经放电，心音，耳蜗微音器电位等实验的声音还原）。10.软件可配套英文版软件，适用于对外教育。具备上下文帮助系统。11.软件具备拆分示波功能（即左视功能），用于在记录过程中、可以随时观察已经记录的波形，并可对齐进行相关数据分析。12.WINDOWS传统软件界面，支持XP、WIN7/8/10操作系统。主要配件：（可根据用户需求改变附加配置）1-主机一台；2-生物信号采集处理系统分析软件1套；3-USB2.0信号线配件 1根；4-屏蔽保护生物电信号输入线2根;刺激输出线1根;记滴输入线1根。

成果介绍本发明公开了一种虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。包括阴影映射图生成步骤，半影估计步骤，基于泊松碟采样的百分比渐近滤波步骤，最后通过加入漫反射环境光，生成具有真实感的虚拟家装室内场景阴影效果图。本发明方法能够高效且能改善阴影映射图锯齿走样的问题。技术创新点及参数本发明提供一种真实感强烈，生成了场景中物体的软阴影而且速度快， 可以满足虚拟家装实时渲染要求的虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。市场前景本发明方法结合阴影映射图与百分比渐进滤波技术实现虚拟室内家装 的实时阴影效果渲染，不仅能够生成具有真实感的家装室内设计中的阴影渲染，而且 不会随着场景中三维物体复杂度增加而增加，无需预处理能够满足实时应用需求。该 技术对计算机虚拟现实在虚拟家装领域的应用具有重要意义。

本成果以专利形式体现（专利号 201310723968.2 ），生命科学大多以微生物为研究对象，有很多物种都是近缘的，无法用普通方法区分，本方法通过 PCR 方法可以快速区分，建立了一种设计特殊引物的方法。

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：

采用本发明得到的低相关区域序列组，在一定的相关区域内，绝大部分自相关函数取值为零，并且全部互相关函数取值为零。本发明所得到的低相关区域序列组，可以广泛应用于认知无线电系统，如信号同步、信道估计、多用户扩频等方面。

综观5G、智能化电子设备、导航定位、柔性可穿戴、RFID、物联网、覆盖系统、通信系统等领域，都需要不同类型的高性能换能器件─天线。对于不同的应用体系、不同的频段，天线具有不同的形貌及技术特征。随着以上多种应用日益紧密地融入人们的生活之中，多功能调控管理一体化技术研究的深入，对于这个基本器件的需求在数量上和质量上都有着持续不断增长的需求。团队具有从设计理念到器件材质选取/研发系列自主知识产权国家发明专利100多项，具有按合作方需求完成多种交叉应用的按需新产品研发天线及相关产品能力，兼顾系统EMC集成化的设计，完成一体化智能化的高端装备制作。 天线是应用面极为广泛、技术含量极高的产品，制作各类天线的材料小型化后用量有限，本身价格一般不超过成品售价十分之一，既可以通过购置知名品牌的基材满足常规需求，也可以通过本团队联合的研究团队按需开发特种基材，获取更高的天线特性。从投资的角度，天线批量制作工艺要求并不复杂，采用常规具有一定精度的机械加工设备或者高稳定度的PCB制版设备就可以完成平面小型化天线，设备寿命较长，在高科技设计技术的保障下操作调控也很方便。扣除产品的后期包装和推广成本，利润极高，需求量大，保守估计各种类别的天线年产值都会在数千万以上，前端创新的可以有数亿，属于低投入高回报的产业。 项目投资额视合作关系而定，一般前期投入每个特需专项前期 100~150万人民币，后期再追加及提成(不包括厂房等投入)。

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：

复杂信息系统人机交互数字界面已成为操作者获取信息、知识推理、判断决策的重要手段和操作依据。复杂信息系统人机交互界面在军事、信息安全、地理交通等诸多重要领域发挥着不可替代和非常重要的作用。该项技术首次综合信息编码、生态界面、认知摩擦、认知负荷和态势感知等关键理论和技术，构建了复杂系统信息流的功能结构模型，分析了复杂系统要素之间的层次结构和内联属性的复杂特征，提出了复杂系统“界面信息-视觉认知”映射模型的知识表征与规则推理，揭示了复杂系统数字界面从视觉信息认知到行为决策之间的映射关系，建立了复杂系统数字界面信息区块布局的空间与结构约束机制。本项技术首次融合脑电、眼动等多维度生理测评技术，提出了复杂信息系统数字界面的可用性评估体系。通过高时空分辨率的脑成像技术与眼球追踪技术相结合，共同揭示了人类在复杂系统数字界面认知各阶段的认知特性，分析了认知失误、认知困难等问题的生理学根源。该技术基于脑电ERP、眼球追踪等多维度融合的生理测评方法，对设计优化方案进行可用性评估，由此提出复杂信息系统数字界面设计的量化评估体系，提出了可实施的复杂系统数字界面设计优化方案。项目成果已成功运用到海、陆、空、航天等信息化装备上，全面提升了信息化装备的人机交互水平，保障了信息化装备整体性能和水平的充分发挥，提高了信息化装备操作绩效。取得突出成绩。应用前景广阔。

我国高速公路建设已历 20 年。目前的设计理论借鉴了国外的思想，其实质是轻交 通路面设计思想的简单外延。我国道路的特点是交通量大，重车比例高，如外环线的重 车高达 65%，远远大于国外约 10%；超载严重，载重车超限比例达 51%。这导致路面寿命 仅 5-8 年，许多公路通车 1-2 年即大量损坏，远小于国外 20 年以上的寿命。 本研究集 17 年研究积累，创建了重交通沥青路面的完整设计理论。首先，通过实 地调研，发现了路面损坏的新类型；首次测定了动水压力，发现了沥青的迁移现象；首 次揭示了非均布重载下的路面力学响应和 Top-Down 损坏的必然性；系统阐明了路面损 坏的新机理和新模式，提出了设计新指标，为新理论构建打下了基础。其次，根据 17 年来积累的海量数据，创建了路面全寿命结构行为方程；提出了等效结构变换法，统一 了国际路面核心设计理论；发现了影响路面温度的新因素，建立了实用预测方法；首次 考虑了剪切疲劳效应，建立了永久变形预估模型；建立了材料 5 面体控制标准；提出了 "按性能设计，按力学验算"的设计思想，实现了使用性能与力学性能、结构设计与材料 设计的并轨。其三，发明了普适改性沥青系列技术，综合性能优于国际产品，打破了垄 断；提出了技术标准，研制了生产设备，实现了国产化和产业化。最后，研发了系列实 验设备，为结构和材料评价提供了新手段。 成果在沥青路面的损坏机理、温度场预估、抗剪试验以及设计思想、方法方面具有 突破和原始创新，核心设计理论的统一和"按性能设计、按力学验算"的提出，是路面领 域的重大理论突破。申请专利 14 项，出版专著 2 部，论文 177 篇，EI 检索 65 篇，部分 被引 749 次。近 5 年应邀在全国讲座 45 次。成果在国际最繁重的深港西部通道等 20 条 重交道路上直接使用，最长已用 13 年依然完好，节约路面建设资金 15-30%；已在北京、 广东、山东、江苏等省市全面使用，其他省市间接使用，部分成果已被 2007 年规范所 采纳，累计节约投资 2 亿 8 千多万元。