本发明提供一种用于消除水下近距离爆破冲击波的空气隔层装置，包括配重、喷气管、迷宫式气泡 通道、柔性气囊，所述迷宫式气泡通道下端与上端均开口，该迷宫式气泡通道下端固定所述喷气管、上 方连接所述柔性气囊，所述喷气管与所述配重连接，喷气管的喷气孔位于所述迷宫式气泡通道内部，所 述柔性气囊在水中产生的浮力大于所述迷宫式气泡通道在水中所受重力。本发明通过在竖直方向形成前 后错位的空气隔层，利用空气介质与周围水体介质间波阻抗的突变，能够将冲击波压力峰值衰减 90%以 上，从而保护附近水工结构物及其它被保护目标的安全，具有消能效果好、节能环保等优点。

本发明公开了一种基于空气能和太阳能的海岛制水装置及方法，其包括空气能热泵组件、太阳能集热板、四通阀和栅格密封板组件，空气能热泵组件和太阳能集热板用以梯级加热装置内的循环空气，空气能热泵组件包括蒸发器、冷凝器和压缩机，冷凝器与太阳能集热板相连，太阳能集热板与四通阀相连；四通阀连接有小型气泵，小型气泵与冷凝器相连；栅格密封板组件包括分别与四通阀相连的栅格密封板 A 和栅格密封板 B，栅格密封板 A 中盛有硫氰酸铵溶液，栅

本发明公开了一种加热炉空气预热器热管烟泥灰垢刮除装置，包括支撑座，所述支撑座上安装有液压缸，所述液压缸的活塞杆上安装有支架，所述支架上安装有能沿热管的纵向滑动时刮除热管的烟气段外表面的烟泥灰垢的刮灰环，所述刮灰环包括经模压成型的环体，所述环体上设置有与热管的烟气段的横截面形状相应的内腔，环体的内壁上固设有用于刮除烟泥灰垢的刷毛。本发明的刮灰环会包覆在热管的烟气段上，液压缸的活塞杆带动支架和刮灰环上下移动，刮灰环

本发明公开了一种用于集中空气处理系统的控制装置，包括：多个变频器，其分别与多个风机连接，用于控制对应风机的转动频率以对生成风量大小进行调节；多个执行器，其分别与多个风阀以及表冷器水阀连接，用于控制各风阀和水阀以完成对输送或排出风量大小的调节；多个传感器，其分别设置在多个风管上以及表冷器的冷冻水管上，用于采集温度以及室内 CO2 浓度；控制器，其对传感器数据进行处理，从而生成信号以控制各变频器和执行器对各风机、风阀和水阀进行调节，完成送风和回风与新风和排风的协调，实现室内空气处理。本发明利用温湿度及二

中国石油大学（华东）双深油气井筒-地层多相流动耦合模拟实验系统采购项目招标项目的潜在投标人应在liuxiaojiao@sdhyha.com获取招标文件，并于2022年06月21日14点30分（北京时间）前递交投标文件。

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：

针对子载波非连续可用的情况下，基于迭代平均处理的思想，设计了适用于载波扩展OFDM系统中的导频符号，使用这种导频符号，能有效地克服OFDM系统峰均功率比过高的问题，且能保证较优异的误比特性能。