先天发育畸形、肿瘤切除、创伤、难愈性伤口等因素导致的软组织缺损对患者的外形容貌、生活质量等都有严重影响；由于具有来源丰富、取材方便、安全可靠、成本低廉、无免疫排斥反应等优点，自体脂肪移植至今仍然是软组织缺损修复和重建的常用方法。然而，脂肪移植的远期吸收率较高，可达60%以上，这极大地影响了软组织修复的远期疗效，从而限制了脂肪移植在临床的广泛应用。研究表明，移植脂肪组织吸收率较高的原因主要有微循环不能及时建立导致早期血供不足，组织中脂肪细胞凋亡、去分化等导致成熟脂肪细胞数目减少。近年来，随着细胞治疗的出现，越来越多的研究将干细胞应用于脂肪移植。脂肪干细胞（Adipose-derived stem cells, ASCs)是较理想的可应用于脂肪再生和脂肪移植的种子细胞。富血小板血浆（platelet-rich plasma, PRP）是全血经过多次差速离心后的产物。除了高浓度的血小板，PRP激活后还可释放多种、大量的对细胞增殖、组织修复与再生等具有重要作用的生长因子。因此，越来越多的研究将PRP应用于组织修复和再生。针对脂肪移植后成活率低的问题，考虑到ASCs和PRP的诸多优势，本项目致力于研究了PRP复合ASCs对脂肪移植的影响，并进一步探索获得PRP促进脂肪移植存活的最佳用量等基础数据，有望为临床自体脂肪移植技术的改进提供了参考。

已成功构建Ad-GDF-5和Ad-GFP；已成功构建小肠粘膜下层和壳聚糖－聚己酸内酯支架；目前已完成动物椎间盘退变模型的制作，间充质干细胞的提取，分离，培养和鉴定；已制备转基因MSCs，完成转基因MSCs的细胞特性，其和支架之间的相互影响。

本发明公开了乳酸菌静息细胞发酵生产γ-氨基丁酸（GABA）工艺，利用经过诱导的乳酸菌活性静息细胞体，分散于含有底物的转化缓冲液中，在合适的条件下转化生产γ-氨基丁酸。利用该方法可以大幅度缩短转化时间，提高转化效率，产物成份简单，利于分离提纯。且转化无需无菌条件，设备要求简单，耗能低。经条件优化，本工艺已适合工业化生产。附图说明：附图2为pH对乳酸菌株的生长与发酵生产GABA的影响(▼生长影响；▲发酵影响)。

本发明涉及一种新型的G蛋白偶联受体(GPCR)细胞水平筛选系统及其构建方法与应用。所述筛选系统由HEK293细胞或CHO细胞构建，含有来自以下序列中不同组间基因序列构建的2种融合表达载体：第1组：(1)DnaE基因的C端与报告基因的C端的拼接序列：DnaE-C-Report-C，(2)DnaE基因的N端与报告基因的N端的拼接序列：Report-N-DnaE-N；第2组：①GPCR基因，②β-arrestin基因。本发明的有益效果主要体现在：应用本发明筛选系统进行G蛋白偶联受体(GPCR)细胞水平筛选，灵敏度高、特异性强，操作简单、快速，检测范围广，对任何靶细胞型中任何GPCR或GPCR信号转导途径的激动剂、拮抗剂都可以筛选。

2020年2月25日，华中科技大学胡波等团队在预印版平台medRxiv 发表未经同行评审的题为”Neurological Manifestations of Hospitalized Patients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective case series study“的研究成果。 该研究从2020年1月16日至2020年2月19日收集数据，214名住院患者，实验室确诊为冠状病毒2（SARS-CoV-2）感染，诊断出严重的急性呼吸道综合症。在研究的214位患者中，有88位（41.1％）为重度患者，有126位（58.9％）为非重度患者。 该研究发现，与非严重的COVID-19患者相比，严重的患者通常具有神经系统症状，表现为急性脑血管疾病，意识障碍和骨骼肌症状。因此，对于COVID19患者，除了呼吸系统症状外，医生还应密切注意任何神经系统表现。

目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。

一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出，近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升，而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想，这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题，我们基于吉布斯分布采样优化计算，提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法，引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案，并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片，以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的，主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作，并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问，从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究，先后主持国家自然科学基金项目五项，其中与神经网络研究内容相关的有两项，分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号：69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号：60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下，我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外，厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴，并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议，可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样，在学校211 和985 经费的支持下，本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科，有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后，已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴，也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下，厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年，本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来，基于该平台，每年合作项目经费近百万，同时还完成了多项横向合作项目：面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等，培养了大批优秀的硕士毕业生；厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之，不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看，本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验，以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定，课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。

原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件，比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆，急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大，国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂，是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用，并可以得出推断的误差，但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面，裂变产物分布具有统计特征，比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布，只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习，当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明，随着中子能量增加，裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时，唯象评估模型失效，神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向，展现了机器学习的一个实际应用范例，将对核数据的定量评估产生重要影响，有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化

本实用新型提供了一种神经外科手术用头部固定装置，包括底板、头部调整装置和颈部调整装置，头部调整装置和颈部调整装置安装在底板上，头部调整装置包括头部升降支撑杆、后脑固定枕和前额固定带，头部升降支撑杆上部安装有后脑固定枕，后脑固定枕底部有凹槽，后脑固定枕的两侧设有前额固定带；颈部调整装置包括颈部升降支撑杆、颈部固定枕和颈部固定带，颈部升降支撑杆上部安装有颈部固定枕，颈部固定枕为凸形结构，颈部固定枕与背部接触的一端设有向背部延伸的伸缩板，颈部固定枕的两侧设有颈部固定带。本实用新型结构设计合理，方便操作，能够同时满足患者和医生的方便。