该成果围绕燃煤电厂燃烧后深度节水节能和净化技术开展系列新技术研发工作，包括开发了一套综合考虑水系统、热力系统和烟气系统的综合模拟仿真平台，开发了烟气－乏汽提质利用新工艺、节能型废水零排放技术、褐煤机组全链条取水工艺，在此基础上研发了均流式静电除尘器、低能耗烟气换热器及吸收式热泵系统等关键部件，同时基于多维多尺度多物理场及人工智能算法，开发出环保岛数字孪生技术。部分产品已完成小试、中试，静电除尘器已实现产业化。 该成果围绕燃煤电厂燃烧后深度节水节能和净化技术开展系列新技术研发工作，包括开发了一套综合考虑水系统、热力系统和烟气系统的综合模拟仿真平台，开发了烟气－乏汽提质利用新工艺、节能型废水零排放技术、褐煤机组全链条取水工艺，在此基础上研发了均流式静电除尘器、低能耗烟气换热器及吸收式热泵系统等关键部件，同时基于多维多尺度多物理场及人工智能算法，开发出环保岛数字孪生技术。部分产品已完成小试、中试，静电除尘器已实现产业化。

计算机各部件优化升级，全面高效支持计算机各部件和各种模型计算机的开放性设计实验。在保证电路开放性的同时，各部件和各种复杂模型机电路的搭接更加简捷、高效和直观，极大提高了实验效率和实验成功率。

成果简介冷轧深冲钢板主要应用于汽车工业和板材加工业， 是高品质冷轧钢板的代表， 成型性能与表面质量是冷轧深冲钢板最为重要的要素。所谓成型性能是指板对于冲压成形的适应能力， 它的检测， 控制和表面质量的保证是生产高品质冷轧深冲钢板的关键。成型性能检测主要是模拟成型性能的检测， 包括 FLD， LDR， 杯突， CCV 和扩孔实验， 其技术核心是成型实验机和其相应模具的开发。 目前开发的样机具有操作和更换模具方便， 实验空间大， 实验过程观察方便。 实验过程计算机控制， 速度及压边力等参数控制精确。 成型性能检测是高品质冷轧深冲钢板的基础， 也可以为冷轧板的选择和模具设计提供帮助。成型性能的优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板成型性能， 其技术关键是冷轧板成分优化， 热轧工艺优化， 冷轧工艺优化， 退火工艺优化和平整工艺优化。表面质量优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板表面质量， 其技术核心是热轧板板坯表面质量标准的制定， 热轧工艺的优化， 热轧过程中氧化铁皮的清除工艺优化， 冷轧原料质量标质量标准制定， 酸洗工艺优化， 冷轧工艺优化， 退火工艺优化和平整工艺优化等。整个项目在国内处于先进水平， 部分技术处于国内领先水平。成熟程度和所需建设条件本项目可以在现有的冷轧板生产线上使用推广。目前成型实验机和其相应模具开发已完成， 已经利用开发的实验机为马钢，南航等完成扩孔， FLD 等成型性能检测实验。帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 双相车轮钢等产品， 取得显著的经济效益。技术指标成型实验机： 最大成形力： 300KN； 最大顶件力： 1.5KN； 压边力可调范围： 4--50KN； 凸模上升速度： 0-300mm/min； 总电功率;3.5KW； 额定压力：6.3MPa； 增压比： 1:4； 测量精度： 位移 H≤0.02mm(20mm)； 成形力≤2%；可以协助开发 O5 级轿车用深冲外板， 热轧双相钢车轮板和 DC06 深冲板。市场分析和应用前景目前已经帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 热轧双相钢车轮板和 DC06深冲板， 已经得到江淮， 奇瑞等汽车厂的认可。社会经济效益分析帮助马钢开发 O5 级轿车用深冲外板， 双相车轮钢等产品。 取得显著的经济效益及社会经济效益。知识产权及成果获奖情况专利： 一种在模拟成形试验中试样失稳的检测方法 ZL201010137855.0，专著： 冷轧深冲钢板的性能检测和缺陷分析合作方式合作开发、 受托开发联系方式冶金学院 钱健清 13855526352

冷轧深冲钢板主要应用于汽车工业和板材加工业，是高品质冷轧钢板的代表，成型性能与表面质量是冷轧深冲钢板最为重要的要素。所谓成型性能是指板对于冲压成形的适应能力，它的检测，控制和表面质量的保证是生产高品质冷轧深冲钢板的关键。成型性能检测主要是模拟成型性能的检测，包括 FLD，LDR，杯突，CCV 和扩孔实验，其技术核心是成型实验机和其相应模具的开发。目前开发的样机具有操作和更换模具方便，实验空间大，实验过程观察方便。实验过程计算机控制，速度及压边力等参数控制精确。成型性能检测是高品质冷轧深冲钢板的基础，也可以为冷轧板的选择和模具设计提供帮助。成型性能的优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板成型性能，其技术关键是冷轧板成分优化，热轧工艺优化，冷轧工艺优化，退火工艺优化和平整工艺优化。表面质量优化主要是在现有条件下进一步提高冷轧板表面质量，其技术核心是热轧板板坯表面质量标准的制定，热轧工艺的优化，热轧过程中氧化铁皮的清除工艺优化，冷轧原料质量标质量标准制定，酸洗工艺优化，冷轧工艺优化，退火工艺优化和平整工艺优化等。整个项目在国内处于先进水平，部分技术处于国内领先水平。

新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。

该成果创造性地利用高阶非线性光学材料获取医学临床诊断的关键信息。利用自主发明的双光子荧光探针与双光子光学CT成像的特性，首次获取了可用于癌症病理组织快速临床诊断的荧光图像。该技术是山东大学晶体材料国家重点实验室于晓强教授团队的原创，国际、国内均没有同类工作。 全新的观测技术：基于荧光探针与光学切片成像的肿瘤病理临床诊断技术。 该成果将直接带动三个高附加值的高技术产业： 新材料产业：双光子荧光探针 新设备产业：临床专用双光子荧光显微镜产业 新技术产业：技术人员培训、临床服务产业 符合临床要求的检测流程：

项目概况 以本领域高新技术和丰富的现场实际工程经验为基础，直接为国内电力、石油化工及冶金行业旋转机械设备的振动提供各种技术服务，同时进行科技成果工程化产品化的研究开发。 主要特点    1、直接面向电力、化工及冶金行业旋转机械设备，技术服务内容明确是解决生产设备的实际振动问题； 2、 具有丰富的现场实际经验，结合深厚的转子振动理论研究成果，可以迅速地解决现场绝大多数疑难机械振动故障；3、 具备先进的测试仪器、计算分析软件和开发工具；技术指标 现代化的在线机械监测及预测分析系统CSI XP32 机械健康专家，具有灵活的组态功能，适合在电力行业、钢铁行业、石化行业和造纸行业中旋转机械的应用。这些旋转机械包括汽轮发电机组、烟机或透平压缩机组、风机、泵类、齿轮箱等。16或32通道可携带式机械健康状态连续监测系统可以数星期所有通道连续同步无人值守状态监测及数据存储，解决整台机器或机组的振动分析及故障诊断问题，瞬态分析实现对透平类机械的启动、停车和生产过程全方位的状态监测。通过PeakVue波形、阶数跟踪、自定义数据采集设置、时间同步平均等参数设定、基于事件的全自动自适应监测，实现强大的故障预测分析技术。集数据采集、存储、浏览与管理于一体，能够以每秒钟5次的刷新率浏览实时的分析图谱。自定义快进、倒回、慢放、及自动重放等回放模式、将保存的瞬态数据重新以事件实时的完整过程展现给用户。AMS设备管理组合软件平台方便多种预测分析技术的融合，简单快捷的使用方法使得振动故障诊断更为简单，PeakVue专利技术是滚动轴承、复杂齿轮箱、纸机设备及轧机设备健康状态监测的利器。市场前景     1、汽轮发电机组及辅机现场振动测试、分析、故障诊断与处理        ●振动测试        ●振动分析和机组状况评估        ●各种振动故障分析和判断        ●故障处理与消除 2、各种类型旋转机械的现场高速动平衡 3、新机组振动调试        ●新机组分步与整套启动的振动调试        ●调试阶段（首次冲转到满负荷试运行结束）振动测试、分析和处理。 提供分析意见，给出运行和消缺的处理方案，参与实施处理        ●高速动平衡 4、新机组性能考核试验（振动部分）        ●对新机组振动性能的测试、分析和评估

"该成果创造性地利用高阶非线性光学材料获取医学临床诊断的关键信息。利用自主发明的双光子荧光探针与双光子光学CT成像的特性，首次获取了可用于癌症病理组织快速临床诊断的荧光图像。该技术是山东大学晶体材料国家重点实验室于晓强教授团队的原创，国际、国内均没有同类工作。该成果将直接带动三个高附加值的高技术产业： 1. 新材料产业：双光子荧光探针 2. 新设备产业：临床专用双光子荧光显微镜产业 3. 新技术产业：技术人员培训、临床服务产业 "