南京农业大学园艺学院氮素连续流动分析仪及样品制备系统等采购项目招标

本成果提供了一种利用自来水余能和压缩空气能回收冷水的节水节能热水器，包括热水器和与热水器连通的自来水冷水进水管和热水出水管，自来水冷水进水管和热水出水管同时连通三进一出混水阀，热水出水管上靠近混水阀的位置通过储水容器进水管道连通储水容器，储水容器通过储水容器出水管道连通混水阀，所述储水容器出水管路上设置有泄压阀、控制控制阀门和逆止阀。本成果可以利用自来水余能把热水器出口至实际出水口管路之间的冷水储存起来并在储水容器中形成压缩空气能，然后压缩空气能做功使这部分冷水在其他使用冷水的地方利用，实现这部分冷水资源90%以上的利用，在不消耗电能的前提下达到了节约水资源的目的，相较于循环泵节约利用该部分冷水的技术，节约了电能。本成果搭建的模型在增加用户用水体验的基础上能有效节约水资源，提高水资源的利用效率，该模型搭设简便，可推广使用。另外，可将该系统集成到新的热水器中，设计制造新型的节水节能热水器。在不消耗电能的前提下实现了热水器热水管中冷水资源90%以上的利用，节约了水资源。

本发明公开了一种空气等离子切割机单传感器引弧电路及其控 制方法。该引弧电路包括输入电源、移相全桥模块、滤波模块、引弧 吸收模块、维弧模块、检测模块、高频模块、控制模块。本发明的控 制方法仅用一个电流检测霍尔来实现引弧的控制，具体方法如下：先 获取引弧电路的参数，计算出适合的占空比增加速度，再结合检测到 的输出电压和输出电流信号，进行引横弧控制，最后把控制信号送入 驱动模块，产生驱动信号并送入移相全桥。本发明的控制方法使得引 弧电阻上的电流电压波形为锯齿波，大大减小了引弧电阻的功率等级， 提高了切割机

此方案可同时实现对催化剂活性位点（Fe-N4）的电荷密度以及Fe离子3d层电子结构的调控，此外FePc＆rGO不仅在碱性介质中展示出优于商业Pt/C催化剂的ORR性能，由该催化剂组装的锌－空气电池（液态、准固态）也具有令人满意的实际应用潜力，这种活性位点内外部双重优化的策略可为氧电催化剂的机理研究提供新的思路与见解。

本实用新型提供一种监测空气参数的无人机，其特征在于，包括：无人机本体，无人机本体顶部设 有第一通孔；密封罩，密封罩设置在无人机本体顶部并罩住第一通孔；空心杆，空心杆的下端设置在密 封罩顶部并与密封罩内部连通；电源；空气监测装置，空气监测装置设置在密封罩内；控制器，控制器 分别与电源、空气监测装置线路连接。一种应用所述的一种监测空气参数的无人机的监测系统，通过信 息接收/发送装置与地面基站实现信息传递，实时接收并显示监测数据，同时实现对无人机的远

联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

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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：