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空间目标光学探测感知技术
技术成熟度：技术突破
1.空间目标及星图光学探测仿真系统。由于空间目标探测真实数据获取成本较高，且数据量较少，结果验证困难，团队开发了空间目标及星图光学探测仿真系统。此工作以软件形式呈现，以友好的人机交互界面，根据用户的实际系统参数，提供准确可靠地提供当前时刻空间探测仿真图像，该软件前期经过与stk仿真软件结果比对验证其坐标的准确性，与在轨实测图像进行比对验证其仿真效果的可靠性。目前该软件已经在项目开发过程中广泛使用，为提高系统开发效率、验证算法性能提供有效支撑。
2.空间目标探测感知关键技术及算法体系。该成果以理论及软件开发包形式呈现，团队具备多年的空间探测相关开发经验，并将相关理论及算法构建软件开发包。该SDK开发包基于C++开发，具有较好的泛化能力，具有坐标描述转换、预处理、目标提取、星表制备、星图识别、光学标定、定位定姿定轨等功能，可支撑各层次的空间探测相关开发需求。目前团队基于此SDK开发的顶层软件，采用目标TLE数据库匹配的解决方法，已经完成长光奥闰光电科技有限公司地基望远镜空间目标的感知识别及长光卫星技术股份有限公司的星敏感器在轨图像空间目标自动提取与识别，后续还将采用更多的数据验证完善提升本系统的技术成熟度。
意向开展成果转化的前提条件：
1、长春长光奥闰光电科技有限公司等测站望远镜生产企业，利用本项目的共性技术，实现地基测站的空间目标自动探测感知，为空间安全提供支撑服务。
2、长光卫星技术股份有限公司、吉天星舟空间技术有限公司等遥感卫星公司，通过本技术的转化，可以利用星上光学载荷构建空间态势感知平台，为自身卫星安全提供保障、为国家及其他航天企业的空间安全需求提供数据支撑服务。另外可以在空间光学载荷开发过程中应用空间目标及星图光学探测仿真系统，对光学载荷的精度和鲁棒性进行评估和测试。
长春工业大学
2025-05-20
一种抗蛇毒新药的研发技术
①研究内容和目标： a、小远志用不同极性有机溶剂分别进行提取，得大、中、小极性浸膏若干； b、对各浸膏进行抗蛇毒药效、药理、毒理研究，快速筛选出最为有效者； c、对具最佳抗毒药效的浸膏进行分离； d、对得到的化合物进行抗蛇毒活性筛选，找到有效成分； e、对有效成分进行合成； f、研制抗蛇毒酊剂。 ②经济技术指标 本项目可制得：抗蛇毒酊剂：争取完成其中试工艺、完成成本核算、利润估算。抗蛇毒有效成分：完成其合成路线，争取完成合成工艺设计。 服务方式：合作共同开发
江苏师范大学
2021-04-11
一种光控RNA标记新技术
研究开发了 “ 荧光团辅助的 RNA 邻近标记和测序技术 ” ，简称 “CAP-seq” 。 该方法通过可见光激发遗传靶向的光敏蛋白 miniSOG 产生活性氧， 介 导邻近 RNA 分子上的鸟嘌呤与具有生物正交功能把手的氨基探针进行共价交联，既而通过富集纯化与高通量测序检测，实现 miniSOG 定位的亚细胞区域内 转录 组的空间特异性标记与鉴定。 利用 CAP-seq ，他们系统研究了几个亚细胞区域的转录组，包括线粒体基质转录组 、 内质网表面 转录组 以及 线粒体外膜附近转录组。这些研究结果表明 CAP-seq 对 活细胞中开放区域的 RNA 标记具有良好的空间特异性和覆盖度 。 他们在线粒体外膜附近检测到 30 个编码氧化磷酸化途径相关蛋白的 RNA 和多达 55 个编码核糖体蛋白的 mRNA ，这一结果不仅支持了线粒体蛋白在线粒体外膜被翻译后直接转运进线粒体的模型，还暗示着线粒体功能可能与蛋白质的翻译调节有关。 CAP-seq 具有操作简单、空间选择性高、生物相容性好的特点，将成为一项适合于在多种生物系统中研究亚细胞 转录组 的新技术。
北京大学
2021-04-11
一种水煤浆制浆分段加药技术
一种以多次分段加药制备水煤浆、水焦浆的方法，可以提高水煤浆、水焦浆的浓度，降低制浆成本。该方法基于磨矿制浆过程中不同物质的解离过程的研究，针对不同解离物质在磨矿的不同阶段添加不同的助剂，从而解决水煤浆经济、高效难题。可提高水煤浆、水焦浆浓度1%以上，降低制备水煤浆添加剂成本25%以上。
南京大学
2021-04-14
一种安全高效的联邦学习技术
1.痛点问题
在大数据应用领域，当前普遍存在数据隐私安全、数据孤岛和终端设备计算能力受限等问题。如何在保障数据安全、隐私安全和安全合规的条件下，联合使用跨机构或跨设备中的数据，实现数据价值的深度挖掘和流通是亟待解决的行业问题。
2.解决方案
本技术在现有联邦学习框架的基础上提出一系列改进方案，综合提升了联邦学习的安全、效率和模型质量。首先，基于纵向联邦学习具有突破数据孤岛和保护数据安全的优点，采用自编码信息混淆技术实现标签隐私信息的保护，在不影响联邦建模效果的前提下，构建了一种新的数据高效、安全、合规的使用范式，该技术可应用于纵向联邦学习场景中实现多方安全联合建模。其次，通过结合联邦学习打破数据孤岛和保护数据安全，预训练大模型可实现知识持续积累，有选择的知识蒸馏技术可实现保护隐私、模型压缩和知识迁移等方面的优势，构建一种新的数据高效、安全、合规的使用范式。即在服务器端充分利用丰富的计算资源，打造出更为强大的模型，并通过有选择的知识蒸馏策略，实现知识在服务器端的持续正向积累，来提升资源受限的终端设备和拥有大模型的服务器两端模型的整体表现，从而实现一种“数据、模型不动，知识动”的效果。
合作需求
本技术与孵化产品在金融、医疗、制药和政务等数据敏感行业数据合规使用和多方协同建模应用上有合作需求，可服务于政府与企业等机构：
1）金融领域合作
本技术与孵化产品可服务于金融科技各级（部委与地市级）主管单位，以及各类银行、保险等金融机构。可应用于金融领域中高敏感数据的合规使用和跨机构间联合建模应用场景，例如银行征信、反欺诈等应用，以降低金融欺诈、骗保等事件发生，产生积极的社会效益。
2）医疗和制药领域合作
本技术与孵化产品可服务于医疗和制药领域各类政府主管单位、医院和制药企业等。可推动医疗和制药领域数据安全协作利用，为医疗领域有效监管、AI制药和辅助诊疗等智能应用提供数据安全协作基础，提高制药效率，降低制药成本和周期、促进新药研制等。
3）智慧政务领域合作
本技术与孵化产品可服务于科技、工信和大数据等各级（部委与地市级）主管单位。可为政府建立数据要素市场提供数据安全流通技术保障，促进数据要素安全有序流通，也可支撑政务服务水平提升，协同推进地方政府的数字政府建设。
清华大学
2022-05-19
一种电解水技术及设备
1. 痛点问题
水电解制氢是一种较为方便的制取氢气的方法。在充满电解液的电解槽中通入直流电，水分子在电极上发生电化学反应，分解成氢气和氧气。在目前已有的技术中，由于电化学反应产生一定的热量，会导致电极和电解液温度升高。目前工业上主要通过调节电解液流速进行对流换热，电解槽端板上存在乳突状结构增强扰动，加强传热传质过程，从而使电解槽温度维持在一定范围内。即便如此，电解液出口和入口温度依然存在较大差距，出口的电解液温度需要进一步冷却才能重新被利用。
2. 解决方案
本发明的目的是提供一种电解槽流场板结构，解决了电解槽内部温度不均匀性，提高了能量转换效率。将扁平管状热管嵌入电解槽内部，与电解槽端板结合为一体，解决了电解槽端板温度分布不均、出口易发生电解液沸腾的问题，电解槽运行效率增加，并保证一定的安全性。
合作需求
（1）资源对接：有较小规模电解制氢需求的场景（如发电厂）
（2）孵化资源：本技术可实现低能耗电极板结构设计，逐步将扩展到电解水制氢流程设计。目前在加工方面，需寻求可进行热管材料设计并同时掌握精密机械加工的团队。
清华大学
2022-01-04
猪传染性胃肠炎与流行性腹泻二价乳酸菌口服疫苗
随着世界养猪业的发展，规模化饲养技术的应用和饲养高度密 集，以及突发腹泻因素存在，使得猪腹泻病日趋流行，危害日渐严重。猪传染 性胃肠炎与流行性腹泻在养猪场引起猪腹泻病的报道屡见不鲜，特别是规模化 猪场在受到蓝耳病、圆环病等感染之后免疫功能下降时，猪腹泻类病伺机暴发， 导致较严重的经济损失。本成果是利用自主分离鉴定猪传染性胃肠炎与流行性 腹泻病毒，通过基因工程的方法，在乳酸菌中进行表达，通过优化培养工艺， 提高乳酸菌的培养密度，混合研制的多价口服疫苗，用于该类疾病的免疫预防。 该产品的开发为该病的防控起到重要作用，具有重要的应用价值和经济效益。
青岛农业大学
2021-04-11
技术需求：一种环保高效、低成本橡胶与金属的分离技术
一、一种环保高效、低成本橡胶与金属的分离技术：1、分离工艺符合国家相关环保政策要求；2、能以较高的效率、较低的成本完成分离。二、一种适用于高速高负荷条件下的实心负重轮生产技术
威海中威橡胶有限公司
2021-09-01
一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法
本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法，包括：取相同藻种的多个样本，每个样本均为当前藻种的活体藻液，采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息；对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理，得到对应的预处理谱图，然后采用偏最小二乘法从各预处理谱图中提取主因子；更换藻种，获得与不同藻种相对应的主因子；以所有藻种的主因子作为输入，以与各主因子相对应的藻种分类为输出，建立BP神经网络模型；取待鉴别活体藻液，获得该待鉴别活体藻液的主因子并输入所述BP神经网络模型，获得待鉴别活体藻液中所包含的藻种分类。本发明实现了基于拉曼光谱技术的藻种快速准确分类，大大简化了操作步骤，缩短了检测时间。
浙江大学
2021-04-11
一种场景和目标感知与理解技术
1. 痛点问题
场景、目标对象的感知与语义理解在医疗健康、运动培训等领域具有广阔的应用前景，其核心是如何在像素级、对象级、场景级多层次、多尺度表示下实现语义、几何及空间关系的透彻感知。
现有计算机视觉方法或激光雷达等手段无法同时获取多个维度的高质量场景与目标信息，同时现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。
2. 解决方案
团队提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息；提出一种基于物理空间推理和语义关联建模的动态场景深度估计方法，综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波，实现复杂动态场景的无先验深度估计，将观测目标与背景进行区分；提出一套从图像和视频中预测目标的位置和姿态的方法，包括迭代匹配的深度网络、基于物体三维坐标的旋转/平移解耦、自监督6D模型等，克服了遮挡、光照变化、视觉歧义与数据标注依赖等因素的影响，可以准确估计目标相对相机的 6D 位姿（3D平移量和3D旋转量）；构建了基于全卷积网络和兴趣区域的多目标实例检测与分割框架，有效的解决了复杂类别、场景遮挡情况下的多目标实例分割问题，能够实现同时对场景中多个目标检测与分析。
合作需求
寻求医疗健康服务、医疗器械等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。
清华大学
2022-02-18