本装置是智能电网中电能质量控制关键设备之一。电能质量问题大多可以归结为电压质量问题，特别是公共结点(PCC)的电压质量问题。电网电压存在的各种干扰，如电压暂升、暂降、过压、欠压、谐波、瞬变等，将导致一些重要负荷或对电压质量敏感的设备不能正常使用、性能降低、寿命缩短，还会造成一些生产设备无法工作、甚至损坏，严重的电压质量问题还可能造成重大事故。

盾构法是利用盾构机具在地面以下暗挖隧道的一种施工方法。目前已经成为在软土 与软岩中施工隧道的一种主要手段。盾构隧道壁后注浆是控制隧道施工质量的关键技术， 但由于壁后注浆属于隐蔽工程，目前还没有有效的探测手段可以准确地测量注浆体的厚 度和分布情况。这种不确定的情况导致盾构隧道的施工以及维护都存在不确定的影响因 素。本发明的主要目的就是为了适应盾构隧道开挖施工的快速发展，满足隧道施工的检 测技术向精确、快速、无损伤的要求。 

真核生物中，mRNA的降解对于mRNA的数量和质量调控都发挥关键的作用。成熟的mRNA在细胞中作为模板指导蛋白质的合成，而参与蛋白质翻译的mRNA的数量受到精确调控。这一过程不仅取决于基因的转录水平，也决定于mRNA的降解速率。mRNA 降解主要包括多聚腺苷酸尾（polyA tail）的去除，脱帽（decapping）和核酸酶（ribonuclease）的消化。新近的研究表明，植物细胞中mRNA也可以在蛋白翻译进行的同时被核酸酶消化，即mRNA逐步退出蛋白翻译过程与其降解是偶联的过程。为保证蛋白翻译的准确性，植物细胞主要通过依赖翻译的mRNA质量监控机制进行缺陷mRNA的分选及清除，从而实现mRNA质量的调控。这些mRNA质量监控机制同时也可以作为一种基因表达调控方式精细调节植物生长发育及环境适应性。在有缺陷的mRNA不能被核酸酶及时清除时，植物启动依赖小RNA的转录后基因沉默途径（PTGS, posttranscriptional gene silencing）加以剪切使其丧失功能。转录后基因沉默作为一种防御手段清除过量产生的异常mRNA尤其是外源基因表达的mRNA，同时mRNA降解途径确保转录后基因沉默极少作用于内源编码基因。该综述对上述过程的分子机制及其在植物中的生物学功能进行梳理论述，并展望植物领域关于mRNA动态降解以及mRNA的数量和质量监控机制有待研究的问题。

项目团队以守护中药健康为使命，首创中药质量快速检测系统，包括3大产品，实现2大功能，独创中药质量快检全检模式，AI赋能，开辟中药质量全新赛道。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 王泽伟 医学院/临床医学 2020/2024 沈心远 药学院/药学 2019/2023 苏语嫣 药学院/药学 2019/2023 刘慧 药学院/药学 2019/2023 张明月 竺可桢学院 2020/2024 张嘉颢 竺可桢学院 2020/2024 三、指导教师 姓名 学院 职务/职称 研究方向 范骁辉 浙江大学药学院 副院长/教授 中药系统生物学、单细胞时空转录组方法及应用药品监管科学 王毅 浙江大学药学院 副所长/系副主任/教授 中药药效物质、高内涵药物筛选、现代中药创制与大品种二次开发 杨慧蓉 浙江大学药学院 党委副书记、纪委书记/讲师 / 四、项目简介 项目团队以守护中药健康为使命，首创中药质量快速检测系统，包括3大产品（检测试剂盒、手持式拉曼光谱仪、中药质量智能检测云平台），实现2大功能（中药主要成分实时检出和15分钟非法添加物快速检验），独创中药质量快检全检模式，AI赋能，开辟中药质量全新赛道。国内目前尚无同类型产品，我们是国内唯一一个专门针对中药质量检测，高度专一的成本低、智能、快速检测产品。智鉴科技，誓做中药健康的守护者。

随着品牌客户对于印刷品质量和一致性要求越来越严格，印刷厂必须具备足够的实力才能获得品牌客户的订单，因此基于不同角度设计和实施的第三方质量认证就应运而生。目前主流的质量认证包括 G7、GMI 认证等。我们团队在这两个认证领域都具备丰富的实践经验，可以为企业提供认证服务以及质量提高的服务和相应的培训以及 SOP 文件的准备。目前已经为多家企业提供相关技术和服务。

针对充填采矿灾变预测与防治的关键问题开展研发，本成果主要技术内容如下：（1）系统研究了充填体破坏失稳声发射预测技术，开辟了用声发射预测充填破坏失稳的新途径；（2）开发了胶结充填过程控制成套技术，提出并成功实施不良地质体超前护帮充填技术等。本技术成熟可靠，适用于充填法开采的金属矿山，已经在江西等省的 9 家矿山推广应用，累计取得产生超过 3 亿元的经济效益和显著的社会效益，并荣获 2011 年江西省科技进步二等奖。 

在2020年抗击COVID-19疫情斗争中，北京航空航天大学经济管理学院王惠文教授及团队结合2003年所做非典疫情的状态评估和预测建模研究基础，密切关注在疫情防控中存在的问题。自1月23日起，通过各种渠道相继提交了20多个信息和提案，例如：加强对密切接触者实行隔离筛查、避免新冠肺炎疫情在医院内扩散、关注医务人员的轮岗休整、加强对全国各地区疫情监控与预警工作，等等。团队收集和分析了COVID-19的公报数据，采用统计分析方法对新冠肺炎疫情的传播规律进行了预测与分析，对全国（除湖北）各地区的抗疫阶段做出判断和预测，提出了疫情防控全过程的阶段划分方法，并提交了7篇研究报告。王惠文教授接受《中国经济时报》专访，发表文章《各地应分期分批有序恢复社会经济活动》，并被《今日头条》等网络媒体转载；民建市委网站头版刊登了她的文章《COVID-19疫情发展的状态评估与预测分析》，并报道了《数据会说话：王惠文：疫情发展的状态评估与预测研究》；民建中央网站也专题报道了《北京会员王惠文：用数据打赢疫情防控战》。

本发明公开了一种基于深度回声状态网络的目的地预测方法，属于轨迹目的地预测技术领域。

本技术提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 随着智能手机、笔记本电脑等消费电子产品的快速发展，锂离子电池（Lithium Ion Battery, 简写为LIB）已经成为最成功的电化学储能设备之一，并从根本上影响并改变了人们的日常生活方式。随着制造工艺的逐步成熟，LIB的能量密度已经接近其理论极限。另一方面，可移动电子设备的快速普及和汽车电动化的蓬勃发展也不断要求开发具有更高能量密度的充电电池以满足实际使用的需求，而最先进的LIB依然无法完全满足上述需求。因此，寻找更高能量比的锂电池电极材料，加快下一代新型锂电池关键技术的相关研究，已成为制约锂电池技术产业发展进步的关键问题。锂金属电池的能量密度虽足以达到下一代电动车的要求，但其自身的稳定性仍令人担忧，这主要是因为Li金属的反应活性过高，其几乎可与所有的电解液均能自发地发生化学反应。在电池的运行过程中，Li电极和电解液之间通过自发化学反应和电化学反应导致了固体电解质界面（solid electrolyte interphase，SEI）的形成。当所形成的SEI结构不均匀时会诱发电池体积膨胀，此外，充放电过程中锂的不均匀沉积会导致锂枝晶的形成，锂枝晶的不规则生长会刺穿SEI，导致SEI膜发生破裂，并产生死锂，降低锂金属电池库伦效率；更严重的是，锂枝晶的不断生长会刺穿隔膜，造成电池内部的短路，导致火灾和爆炸等安全事故，大大缩短了电池的使用寿命，严重阻碍了其大规模商业化发展。因此，SEI对LMB的性能具有至关重要的影响。良好且稳定的SEI可以阻止（或者大幅度减缓）负极界面上反应的持续发生，起到保护Li电极的作用。针对下一代高稳定性锂金属电池设计中存在的关键问题，结合国际研究进展与本团队前期研究基础，我们提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。本方案已形成完整的工作流，相关自动化软件已开发完成并交付使用，且具有完全的自主知识产权，可用于国内外上游电池生产研发企业积累原始电池性能数据，大范围筛选有效电解液组分，指导下一代高能量密度锂电池研制。 我们的技术优势与创新主要表现在： 1）首次在电池体系中实现了QM与MM的混合模拟与混合加速； 2）在电池体系模拟中实现了开放电子体系对电化学反应的热力学和动力学预测； 3）在保证精度的前提下，实现了在纳米尺度上对真实的实验SEI结构直接模拟； 4）通过耦合深度机器学习，实现了电解液组分大范围筛选与性能优化。