本项目获 2018 年中国轻工业联合会科技进步奖一等奖柠檬酸是一种重要的三羧酸类化合物，广泛应用于食品、医药、化工等领域，是当前世界上产量和消费量最大的食用有机酸，是世界第二大发酵产品。虽然发酵法生产柠檬酸起步较早，但目前其生产技术仍存在问题，如发酵种子培养周期长、活力低；发酵菌种影响柠檬酸合成的生理、代谢特性认识有限；传统同步糖化发酵工艺原料利用不充分；柠檬酸提取过程能耗高，废水有机物浓度高、处理难度大等。因此，本项目在江南大学刘龙教授带领下实现了传统的技术升级和转型，实现绿色智能化生产。获 2018 年度中国轻工联合会科技进步一等奖。 主要创新内容及技术突破： 1、建立了结合超声波诱导孢子快速萌发与种子糖化酶水平表征的移种策略， 发酵强度由 2.55 g·L-1·h-1 提升至 2.85 g·L-1·h-1（提升幅度 11.8%）； 2、进行了柠檬酸发酵生产菌株的系统生物学分析，发现发酵后期的低 pH 环境可激活柠檬酸合成相关基因的表达，葡萄糖作为效应物可激活其转运蛋白的表 达； 3、强化同步糖化发酵方式，利用葡萄糖模糊预测模型结合糖化酶阶段添加的策略补偿发酵中后期 pH 急剧降低导致的葡萄糖供给速率不足，中试规模发酵强度进一步提升至 3.15 g·L-1·h-1，残总糖由 19.2 g·L-1 下降至 13.2 g·L-1（下降幅度 31.3%）； 4、应用模拟移动床实现了柠檬酸发酵液连续分离提纯及废水资源再利用，在实现了清洁化生产的同时柠檬酸收率达到 98%，较传统钙盐法提高 5%。 

一种利用淡水鱼皮制备多肽的方法，属于水产品加工生物技术领域。本发明 以淡水鱼皮为原料，经预处理、生物酶水解、干燥，制得多肽产品。本发明产品在化妆品等领域有广泛应用，可起到保湿抗氧化的作用。同时，口服本产品可以 达到护肤，改善关节状况的作用。本技术还利用所制备的鱼皮多肽制备面膜，实验已经证明其有改善皮肤状态的效果。 创新要点 鱼皮多肽安全，具备低抗原性，无应用的宗教限制，应用前景广阔。 本工艺技术可针对不同原料稍作调整，即可制备出高品质的鱼类多肽产品。 鱼皮多肽面膜成品低廉，效果可靠。

在国家、省部级科技项目支持下，研发团队历时8年攻克了前述难题， 提出了 2类关键部件特征参数提取方法，形成了 3种状态监测与评估系统新 产品，实现了 3项重大突破与创新：①提出了机、电、热多耦合特征参数和 动态阈值提取方法。研发了电流故障特征的叶轮不平衡状态监测技术，提出 变流器功率模块热应力疲劳特征参数及关键传感器故障观测模型，形成了特 征参数动态阈值确定方法。②研发了关键部件劣化度概率评估及寿命预测技 术。基于数据挖掘手段，提出了机械关键部件劣化状态评估概率分析和实时 寿命预测方法；基于功率模块疲劳失效机理，形成了变流器功率模块平均故 障间隔时间评估体系，研发了多时间尺度累积效应的变流器运行可靠性评估 技术。③研发了风电场整机多层次健康状态评估技术。形成了风电机组多层 次评估指标体系，提出了风电机组监测参数异常识别方法，研发了风电机组整 机健康状态评估技术。

XM-133A腰骶尾椎与脊神经附骨盆和股骨头模型   XM-133A腰骶尾椎与脊神经附骨盆和股骨头模型显示由五节腰椎、骶尾骨和椎间盘、脊神经，左右髋骨、半腿骨串制而成的一个整体，示正常人体骨盆、股骨头的组成、形态和结构特征以及腰椎和骨盆的关系。 尺寸：自然大 材质：PVC材料

显微镜与微生物资源箱  型号：QSX1305 实验清单： 显微镜的使用 认识细胞与微生物 洋葱表皮细胞装片的制作 人体表皮细胞装片的制作

产品详细介绍PCT-SR-2S数字倾角传感器与PCTS600数显仪组合该款数显仪，是专业用于显示倾角传感器所测量的角度，每台产品出厂时都经过水平度的校正和分度的校正。另外也提供一个按键用来作相对角度测量功能，可设置当前角度为零度，以此为基准进行相对倾角变化测量。该款数显仪，属于双轴小量程数显仪。该产品外形小巧，工作方式多元化，与外接倾角传感器远程控制，便于一些特殊的行业领域远程采集现场角度数据。该款数显仪，显示部分采用工业级数码管，这样就能保证在宽温度的工业环境中能正常工作。超高的性价比是该产品的绝对优势，多种安装与组合方式可满足多种工业应用需求。主要特性：尺寸60*90*32mm           双排数字显示              量程±5°～±90°高分辨率0.01°           高抗振性能>2000g          宽工作温度-10°～ +70℃多样组合方式             IP65防护等级              零点设定功能产品应用：倾角平台的测量         桥梁与大垻监测        无线基站姿态监测地质设备倾斜监测       仪器标定与校准        高精度水平面测量PCT-SR-S数字倾角传感器产品特点：1)单、双轴倾角测量2)量程±1～±180°可选3)宽电压输入DC9～36V4)输出方式RS232/RS485/RS422/PWM/TTL/CAN可选5)分辨率0.01°6)高抗振>2000g7)IP67防护等级 8)宽温工作-40～+85℃9)体积90×40×26mm单位：长沙平川公司联系方式：15387560104网址：www.pchuangroup.com  邮箱：pchuangroup@163.com

我们对如何通过预测控制的各要素设计，提升逆变系统的性能指标，进行研究，取得了良好的成果。对LCL型三电平逆变系统，我们在分析系统指标与系统控制量之间关系的基础上，设计了相应的基于个离散控制量的预测控制器，为解决该类非线性约束优化在线计算量大的问题，基于分值定界的思想提出了相应基于DSP的快速算法。为进一步提升逆变系统的效率等指标，我们提出了变系数的光伏逆变预测控制器，在目标函数中对电流跟踪和大电流时开关动作的抑制实现了统一，设计了相应的系数表达式并给出相关算法和实验结果。我们进一步研究了基于预测控制的微电网系统的调度问题，针对微电网群系统集中式优化计算量巨大的问题，我们从结合ADMM，从给出了系统的分布式预测控制器并对其在线迭代算法并进行了研究和验证。同时，我们对无线并联型逆变系统的稳定性进行了分析。达到了预期研究目标。

视频剪辑是一项简单却繁琐的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的视频剪辑，剪辑结果有着很强的主观色彩。通过采集大量各类体育赛事数据进行模型训练，利用深度神经网络良好的自主学习能力，采用Centernet作为多目标检测能力的实现框架，同时利用Transformer重构目标检测进行连锁，二次捕捉目标检测的准确性。CenterNet和Transformer的融合，实现了端到端的目标检测，在准确性提升的基础上满足实时处理视频的要求。综合应用多目标检测跟踪以及多模式识别技术，实现短视频的智能化剪辑，极大程度减少了人工工作量，同时也增加了短视频剪辑的客观性，在大数据时代背景下有着重要的现实意义。

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。