一种空间分辨激光诱导击穿光谱分析系统，包括脉冲激光器，激光束变换聚焦光学系统，位移台，激光诱导等离子体信号采集装置，光谱仪，计算机；激光诱导等离子体信号采集装置包括夹持器和光纤探针，夹持器的弧形导轨上至少有一个滑块，滑块可在弧形导轨上滑动，滑块中央的孔中有可沿弧形导轨径向移动的套筒；光纤探针固定在套筒的圆孔中。

为统筹和集聚校内外创新创业资源，鼓励和扶持工大学子进行创新创业尝试，提升学生创新创业实践能力，促进科研项目的成果落地转化，学校秉持“以生为本，分类指导，产学融合，强化实践”理念，拓展“一中心，百支点”的创新创业实践平台。

本发明公开了一种空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量 估计方法。所述空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法， 首先对第 n 时刻和第 n+1 时刻的图像进行降噪处理，然后根据第 n 时 刻的查询窗口参数更新第n+1时刻的查询窗口参数,最后根据第n+1时 刻的查询窗口参数，对第 n 时刻和第 n+1 时刻图像进行 PIV 流场矢量 估计，得到全场速度矢量，其中查询窗口参数由人工指定。本发明提 供的空间分辨率自适应调整的粒子图像测量方法突破了传统的粒子图 像测速方法单向计算的计算模式，能自动适

神舟十二号载人飞船于6月17日从酒泉卫星发射中心发射升空，随后与天和核心舱对接形成组合体，3名航天员进驻核心舱，进行了为期3个月的驻留，开展了一系列空间科学实验和技术试验。神舟十二号载人飞行任务的圆满成功，为后续空间站建造运营奠定了更加坚实的基础。

本发明公开了一种基于高速投影机的悬浮式360°视场空间三维显示装置。该装置包括偏折型散射屏、高速投影机、图像发生器、探测模块、电机和传动机构。高速投影机将三维物体360°全景视场的组合图像投影到高速旋转的偏折型散射屏上。偏折型散射屏可控制出射光的垂直偏折角度和水平发散角度，使观察者的双眼观察到不同视角的图像，实现显示的三维物体悬浮在偏折型散射屏的上方。基于高速投影机的悬浮式360°空间三维显示可供多人360°视场裸眼同时观看，实现空间遮挡消隐并可探入触摸交互。

本发明公开了一种开放式地理空间数据的可用性评价方法，首先确定开放式地理空间数据的可用性 评价指标;然后根据评价指标，利用层次分析法确定指标的权重，建立包括评价指标及其对应权重的评 价模型;接着对开放式地理空间数据可用性的各项评价指标进行分析，实行百分制打分，结合各指标对 应的权重，计算模型各评价指标得分以及模型总得分;最后分析模型各评价指标得分以及模型总得分， 分级确定开放式地理空间数据的可用性程度。本发明能有效评价开放式地理空间数据的可用性状况。

2021年5月21日，奥威亚携教与学新空间解决方案以及丰富的落地应用参加高博会

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：