通过高精度数字人数据构建多结构并存的三维数字解剖模型，并提取数字人数据中相应部位的体素作为数字模型的纹理贴图，采用全彩色、多材质的3D打印机打印高仿真度的解剖标本模型，以期为严重缺乏的尸体标本提供高仿真度的实物解剖模型。

路面病害分为表面破损（如裂缝）、路面变形（如沉降）和结构病害（如层间脱空）三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号，对于表面破损，其输入为多功能检测车拍摄的路表图像；对于路面变形，输入为三维检测车测取的三维路面模型；对于结构病害，输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试，可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量，为路面养护工程提供数据支撑。此外，该技术在保证与人工识别结果相同的精度下，可将数据处理速度提高千倍以上。 

泛素-蛋白酶体体系（Ubiquitin-Proteasome System，简称UPS）是细胞内最重要的蛋白质降解通路，对维持生物体内蛋白质的浓度平衡，以及对调控蛋白、错误折叠或受到损伤的蛋白的快速降解起着至关重要的作用，参与了细胞周期、基因表达调控等多种细胞进程，由UPS失常引发的蛋白质新陈代谢异常与众多人类重大疾病直接相关。2004年，Aaron Ciechanover, Irwin Rose和Avram Hershko三位科学家被授予了诺贝尔化学奖，以表彰他们对该降解通路的发现。UPS中蛋白酶体是细胞中最基本的、最重要的不可或缺的、最为复杂的大型全酶超分子复合机器之一，人源蛋白酶体全酶包含至少33种不同的亚基，总原子质量约为2.5MDa。美国FDA批准的多种治疗癌症的药物分子即以蛋白酶体为直接靶标。近年来，随着冷冻电镜技术的发展和应用，人们对这一大分子机器的结构和功能研究得以不断深入。2016年，毛有东课题组与合作者报道了人源蛋白酶体基态的3.6Å冷冻电镜结构及其他三个亚纳米分辨构象，并首次发现一个亚稳态构象的核心颗粒（Core Particle，简称CP）底物转运通道处于开放状态（见PNAS 2016, 113: 12991-12996）。2018年4月，该课题组又报道了6个ATPγS结合状态下的26S动态结构，包括三个CP开放态对应的亚稳简并态近原子分辨（4~5Å）结构（见Nature Communications 2018, 9: 1360）。尽管这些工作揭示了蛋白酶体的基本架构和内在运动行为，但由于缺乏蛋白酶体与底物之间的相互作用，人们对于蛋白酶体如何实现底物降解的原子水平工作机制仍一无所知。此外，尽管冷冻电镜技术近年来广泛应用于分析具有动态特征的蛋白复合体结构和平衡态构象，但对其中间态结构和非平衡构象分析的分辨率水平往往局限在4～6埃或更低，离真正的全原子水平动力学分析还有相当一段距离。 为了真正实现原子水平的蛋白酶体底物降解动态过程的冷冻电镜三维重建和动力学表征，毛有东课题组攻克了两大技术难题。其一，如何在蛋白酶体完成底物降解之前抓到它的所有可能的中间态构象？课题组发展了一种新颖的核酸置换法，利用ATPγS降低AAA-ATPase激酶水解活性的特点，在底物降解中间过程，通过将ATP快速置换成ATPγS，结合快速冷冻的优势，从而扑捉到蛋白酶体在底物降解过程的中间态。其二，如何在从冷冻电镜数据中分析出更多构象的同时，还把分辨率做到3埃甚至更好？课题组通过多年持续努力，发展了多种基于人工智能和机器学习的冷冻电镜图像聚类的新型算法，并针对蛋白酶体的动力学特征，设计了一套极其有效的整合了多种算法的多构象分类流程。通过这两套技术方案的完美结合，课题组成功解析了人源蛋白酶体在降解底物过程中的七种不同的、但差别甚微的、高分辨原子水平的天然态构象（Native states），完整展示了蛋白酶体从泛素结合到去泛素化，再到底物转运的动态过程。与同期在Science上发表的与底物结合的酵母蛋白酶体的4.2-4.7埃冷冻电镜结构（Science doi: 10.1126/science.aav0725，来自加州伯克利分校和Scripps研究所）相比，该Nature论文不仅总构象数量多一倍，全部构象分辨率还高1-2埃。由于Science论文采用了抑制Rpn11去泛素活性的策略，其非天然态结构中底物并不能真正自由转运，所推测的机理仅限于底物转运这一步，对于其他三大Nature论文所回答重要问题均无法给出答案。这体现了该Nature论文不仅在实验方法的原创性上和数据分析水平和质量上，更在科学发现和问题探究的深度和广度上大幅超越了来自Science的竞争性论文。图一 七个利用冷冻电镜解析的精细原子结构完整揭示了从泛素识别、去泛素化反应、转运启动和持续降解的核心功能动态过程。 作为整个蛋白酶体的动力来源与运转核心，AAA-ATPase激酶分子马达展现出了三种不同的核苷酸水解协作模式，6个ATPase亚基协调工作，交替与底物发生相互作用。在去泛素化过程（EB态）中，处于对立位置的两个ATPase亚基Rpt2与Rpt4水解ATP，而Rpt5与Rpt6则释放ADP，ATPase内的底物转运通道被打开，使得底物可以进入轴心通道；与此同时，去泛素化酶Rpn11亚基与泛素及底物发生相互作用，执行其作为去泛素化酶的功能；在转运起始过程（EC态）中，相邻的两个ATPase亚基Rpt1与Rpt5会同时水解ATP，调控颗粒（Regulatory Particle，简称RP）发生大规模转动并释放泛素；在底物去折叠与转运过程（ED态）中，三个相邻的ATPase亚基会分别同步进行ATP的结合、ADP的释放与ATP的水解，这一过程会单向传递下去，将ATP水解释放的化学能转换为机械能，使得相应的ATPase亚基发生刚体转动，推动底物的去折叠和单向输运，同时CP的转运通道入口打开，底物被送入通道中进行降解。这些研究结果为几十年来对蛋白酶体功能的研究提供了宝贵的第一手原子结构和动力学信息，对于理解生物体内蛋白质的降解过程和一系列负责物质输运的ATPase马达分子的一般工作原理具有极为重要的科学意义。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 

1.痛点问题 新材料的设计与研发往往面临挑战：急需的新材料难以快速筛选设计，而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方，拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示，130种关键材料中，有32%国内完全空白、54%虽能生产，但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给，亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发，希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式，引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。 在数字化、智能化浪潮中，国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研，我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求，而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此，清华智研将作为一家高新科技企业，以AI赋能研发（AIEmpoweringResearch&Development）为使命，组建国际顶尖水平团队，向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术，打造世界级的AI未来实验室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解决方案 本技术为新材料研发数字化智能服务平台，可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心，如主动学习算法，图神经网络，卷积神经网络等，我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面：1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发，设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度，设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度，设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度，从而大大地降低研发成本与时间，为企业获得有竞争优势的科研壁垒。 自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面，从样品制备（称量固体、添加液体、超声处理.等)，到合成（分配液体，控制温度，混合，测量pH值，干燥等)、表征（气相色谱，高效液相色谱，分光光度法等)，通过自动化/机器人的辅助，可以有效提高可重复性，提高信噪比，加快实验速度。通过人工智能技术，将实验数据转换为可操作的智能指导，快速浏览并利用复杂的数据，提升认知能力。 智能化研发平台 3.合作需求 拟成立公司推动该项成果的产业化进程，希望对接 1）工程化、产品化所需的资源； 2）新能源、新材料领域合作企业。

公司现在都是由人工进行数控车床及加工中心的操作，每人可以操作两台或三台机床，公司自2019年起就着力考察能够合作的企业或学校，致力打造由机器人替代人的数控车床及加工中心的操作，但多方寻找，还未有能够针对我公司的高端装备产品的机器人，我公司的产品，品种多，需要较频繁的更换要加工的工件，所以较其他企业的流水线式的机器较为复杂。

本发明涉及一种带吸尘装置的全自动黑板擦,包括第一丝杠,第二丝杠,黑板,置有吸尘导管和毛刷筒的吸尘盒,链条,第一电动机,第二电动机,集尘箱和电源稳压及无线遥控模块,所述的电源稳压及无线遥控模块包括发送模块,控制模块,接收模块,发送模块包括遥控器,遥控器上置有4个按钮,指示灯以及天线,当按钮按下时,其信号通过对控制模块的单片机的P0口进行检测带动接收模块的电动机,电动机的正反转以及真空泵的工作.本发明主要采用了丝杠和转轴构成的主要框架结构,安装简单,成本较低,易于推广;采用了无线遥控技术,在一定程度上,人员可以避开粉尘;黑板擦在不使用的情况下,黑板擦停在黑板的一侧,不影响黑板的正常使用.

轧钢生产线轧制过程中，切头、切尾及切边过程中产生的大量“废钢”是炼钢过程所使用废钢的极佳原料。“废钢”作为转炉炼钢的原材料和冷却剂要有合适的块度和外形尺寸,以保证从炉口顺利加入转炉。本生产线可将“废钢”全自动的剪切为转炉炼钢所需的碎块。 生产线首次将炼钢调温料进行全自动化连续生产，具有结构简单、自动化程度高、产品规格可调性强、可有效降低工人劳动强度、生产安全高效且使用寿命长的优点。目前，我国将轧钢生产线产生头尾料及边角料剪切为炼钢调温原料均由人工送料方式将物料搬运至剪切机剪切完成。其他公司无全自动化剪切生产相关技术。生产线的开发，可填补国内市场空白。

本发明涉及一种海上自动清漂船，其船体为双体船身结构，包括第一片体和第二片体，第一片体和第二片体之间的前端形成吸水喇叭口，甲板的后端中部安装有可形成低压的明轮装置，明轮装置包括导轨支架和可沿导轨支架升降的明轮，甲板的前部安装有前舱收集输送带，甲板的中部安装有中舱输送带，第一片体与前舱收集输送带之间设置有第一副收集输送带，第二片体与前舱收集输送带之间设置有第二副收集输送带，第一副收集输送带、第二副收集输送带与前舱收集输送带之间均采用网状结构进行柔性连接，前舱收集输送带的前端两侧分别安装有收集摆臂。优点：可实现单次行程漂浮垃圾回收面积的最大化，减少了来回往复的回收工作，提高了漂浮垃圾的回收效率。

飞控计算机自动验收测试系统 一、主要功能和应用领域 本系统将传统飞控计算机ITF设备及DIF设备集成化，设计实现了一款小型化、通用化和自动化的飞控计算机自动验收测试系统（自动ATP系统）。其主要应用于无人机飞控计算机入场验收测试。 飞控计算机自动验收测试系统具有以下功能： ？ 阻抗测试功能：具备阻抗测试功能，能通过本硬件平台，自动测试飞控计算机每个航插中各个通道两两之间的电阻阻值，并自动显示及输出测试结果； ？ 模拟量输入信号测试功能：能够输出待测飞控计算机所需模拟量输入信号，通过串口监控飞控计算机工作状态，输出模拟量输入信号测试结果； ？ 模拟量输出信号测试功能：通过串口控制飞控计算机工作，使之产生特定模拟量输出信号，同时设备采集其模拟量输出信号，并与设定值比对，得到测试结果并自动显示及输出； ？ 离散量输入信号测试功能：能够输出待测飞控计算机所需离散量输入信号，通过串口监控飞控计算机工作状态，输出离散量输入信号测试结果； ？ 离散量输出信号测试功能：通过串口控制飞控计算机工作，使之产生特定离散量输出信号，同时设备采集其离散量输出信号，并与设定值比对，得到测试结果并自动显示及输出； ？ 串口信号测试功能：通过测试设备，控制对应串口收发，并监控飞控计算机串口工作状态，得到测试结果并自动显示及输出； 二、特色及先进性 1、小型化 本设备结构从空间上大致分为两部分，分居上下两层，下层选用占用空间较小的PXI 3U十三槽标准模块，上层为与PXI模块空间大致相等的仿PXI的非标准信号调理模块。在每一模块每一板卡每一单元电路的设计中，需选用占用较小空间、较小封装的元器件。为了节约空间，自动验收测试系统硬件平台阻抗测试待测航插只选用一块，测试时只需更换特定待测航插即可完成阻抗测试，既节约了空间又实现了自动化的阻抗测试功能。