低碳环保科技馆建设方案 序号 仪器名称 1 一度电的意义  2 雾霾的形成与危害  3 都江堰水利工程 4 沼气的利用模型 5 水处理演示系统 6 PM2.5模拟与检测体验 7 健身发电,脚踏发电 8 墙体保温 9 我要低碳 10 生存危机 11 温室气体 12 水土保持演示仪 13 新能源小屋 14 大自然的眼睛  15 地球碳库 16 环保知识互动抢答系统 17 垃圾分类实验仪 18 旧衣物处理  19 把太阳光引到家 20 抽水储能 21 食品巧加工 22 节能用水方法. 23 节能灯PK普通灯 24 环境监测与保护系统 25 垃圾填埋处理场模型 26 环保低碳小屋 27 雨水收集与湿地保护模型 28 地球村的“碳”危机 29 自然界的“碳”循环 30 新能源综合展示模型 31 发电塔 32 飞轮储能 33 废弃物分类与回收 34 风光互补发电 35 太阳能热水器 36 污水源地源热泵原理 37 旋转屋 38 压缩空气储能 39 合理利用清洁能源 40 丰富的含碳化合物 41 碳的迁移 42 碳循环 43 身边的污染 44 了解雾霾机 45 气候辨辨辨 46 绿色之树 47 立柱式智能蔬菜种植机 48 寻找低碳排放物 49 碳失衡世界 50 我的低碳生活妙招 51 美丽的星球 52 碳原子 53 身边有碳 54 测你呼出的二氧化碳 55 地球也发烧 56 百年高碳

研究了中心控制和优化软件。结合用户的需求和比较现有软件，开发了灯组定义、相位定义、相位序列定义、相位配时模块。信号机直接以以太网连网，通讯模块负责接收信号机的各项参数，并发送指定的相应数据。进行了配时优化研究。在优化时采用固定周期的方法，相位的绿信比作为优化变量进行优化。

1.成果原理：通过图像增强算法优化恶劣天气下导盲犬视野，结合Transformer模型实现环境多模态语音描述，并通过手机平台实现远程监控与交互。 2.创新点：恶劣天气适应性（突破传统导盲设备在雾霾、雨雪等极端场景的视觉限制）；多模态交互(支持语音合成、家人音色定制及实时场景描述，兼顾安全性与情感需求)；轻量化设计(项圈重量适配犬只行动，避免传统穿戴设备的负担)。 3.应用场景：视障人士日常出行、导盲犬训练基地、公共复杂环境。 4.应用案例：与吉林外国语大学、科大讯飞联合开展技术验证，完成实验室原型测试。 5.成果获奖： 2023年“互联网+”大学生创新创业大赛吉林省铜奖 2024年“挑战杯”吉林省大学生创业计划竞赛银奖 6.成果评价：丰富了国内导盲生物辅助设备研究内容，获吉林省大学生创新创业大赛重点支持，技术专利布局中，市场潜力预估超800万视障人群需求，助力东北地区智能装备产业升级与民生福祉提升。

该方案针对寒旱区户厕用水不便、冬季上冻、清掏成本高等问题，提出了一种创新解决方案。通过太阳能加热技术与柔性材料结合，有效减缓冬季上冻问题，同时提高粪便堆肥发酵效率，确保极寒天气下的正常使用。方案优势如下： 人性化设计：粪便无害化处理减少蚊蝇滋生和异味，提升农村人居环境。温感座圈、扶手、置物架及太阳能照明等设施，提高冬季如厕舒适度和老年人如厕安全性。 环境友好：便器无需用水，粪尿经无害化处理后可直接还田利用，降低环境污染风险和碳排放。 经济可持续：相比同类设备，施工和使用成本显著降低。高效防冻措施减少施工复杂度，太阳能加热和好氧堆肥技术降低水电支出，减量化处理减少清掏频率，便于农民自行还田利用，进一步降低维护成本。 获得UNICEF（联合国儿童基金会） 2024imaGen Ventures全球挑战赛，最终十佳项目（中国唯一团队），获得国际可持续专家一致好评，5月份正式发布。

团队具备成熟的高性能电机研发能力，具备瞬态有限元仿真技术、多物理场联合仿真技术、场路耦合仿真技术，能够定制开发有刷/无刷直流、感应电机、电励磁/永磁同步等各类电机，助力多家企业实现核心电机自主化、国产化。 团队研发了基于空间磁场的高性能电机健康状态在线监测系统，能够实时监测电机健康状态，即使发现电机微小故障，有效提高电机可靠性。

昊星自动化致力于引领实验室环境监控的智慧化解决方案，助力中国创造。自1997年成立以来，昊星以匠心工艺和科技创新为驱动，专注于生物制药、石化、科研机构、高校、医疗保健及检测中心等行业的洁净和通风智能化应用开发与实践；为实验人员构建安全、舒适且智能的工作环境，至今已成功落地1000+领先案例。公司总部设在珠海高新区，在南屏宇讯科技园建有3000+平方米的生产基地，年产高精密风量控制阀10000+套，传感器15000+件和控制屏10000+件。秉持极致产品主义理念，昊星自主研发风阀全自动风量标定系统、高精度旋压设备、SMT车间和精密测试工装等10+台先进研发设备及50+台生产检测设备。未来，昊星将继续通过卓越品质和科技创新推动智慧化技术的发展，为各行业客户提供安全、舒适、智能、可靠的智慧化解决方案。  

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：