成果通过大数据基础性共性关键技术研究，提升重庆大数据应用指导理 论和应用系统水平，形成国内领先的大数据应用研究成果和示范应用，研制具 有自主知识产权的若干大数据软硬件产品和工具，达到国内领先水平，以点带面, 引领重庆大数据产业创新发展。成果研究与设计大数据产业新型研发机构示范， 设计成立市场化运营、独立法人的新型研发机构，创新管理、科研和成果转化、 产业化的模式和机制，面向社会和重点产业开展大数据应用关键共性技术研究和 成果转化服务，吸引国内外大数据技术企业、海外大数据人才和社会资本，构建 产学研用协同创新，具有产业联动效应、连接向上下游的重庆大数据产业创新机 构。完善重庆大数据产业基础性技术支撑系统建设，具备创业与孵化等功能，组织策划实施重庆大数据产业重点专项，促进重庆大数据产业科技成果转化，推进 重庆大数据产业创新发展。成果包含以下方面的行动方案调研与研究：高速大数 据挖掘关键技术研究及应用示范；实时动态大数据处理关键技术研究及应用示范; 大数据分析预测模型与智能决策系统研究及应用示范；多维叠加式大数据可视化 系统平台研究及应用示范。 成果为政府和行业提供决策咨询、产品规划、方案设计等服务，帮助其梳理 业务数据、挖掘数据价值、重构业务流程。成果为政府和行业提供决策咨询、产 品规划、方案设计等服务，帮助其梳理业务数据、挖掘数据价值、重构业务流程。 成果为政府和行业提供包括大数据解决方案及系统集成和数据资产运营的全方 位的大数据解决方案服务；参与数据资产运营，获得数据增值部分的分成。

目前，多媒体视频领域存在多个编码标准，包括 mpeg1/mpeg2/mpeg4/h.264，以及我们国家拥有自主知识产权的 AVS 标准。mpeg4 标准之中又包括 xvid、divx 等，而 h.264 可能 93 合作方式 商谈。4 所属行业领域 电子信息领域。也将存在多种编码标准。其中新的编码标准，如 h.264、VC-1 等，由于其需要较高的处理能 力，仅仅依靠嵌入式 CPU 或 DSP 的多媒体解决方案是无法获得满意的性能指标的，因此必 须采用专用集成电路(ASIC)方法来实现硬件加速功能。但这种 ASIC 设计方法——即通过硬件实现直接提供某种(些)编码格式的支持缺乏灵 活性，一旦有种新的编码标准推出，就需要重新设计开发芯片。面对众多的媒体编码标准， 这种方式增加了设计以及应用成本。而就目前市场发展来看，多种视频编解码技术将长期共 存，迫使芯片业界必须迅速攻克灵活性、兼容性等难题。为解决这一问题，清华大学设计了 一种软硬件混合的多媒体处理器解决方案，支持 mpeg1/mpeg2/mpeg4 /h.264/AVS 视频标准 以及相关的音频编码标准。其核心是设计一种多媒体处理芯片，该芯片对于通用的多媒体编 码中的计算密集型的数据处理，如运动补偿算法(Motion Compensation)、反离散余弦变化 (iDCT)、色彩空间转换等，采用 ASIC 实现。在此硬件平台之上，设计一套与具体标准无 关的多媒体处理通用软件开发接口，实现软硬件混合的媒体处理。这样就能够增加媒体处理 的灵活性——可以通过修改软件来支持新的编码标准或者新的应用。

综观5G、智能化电子设备、导航定位、柔性可穿戴、RFID、物联网、覆盖系统、通信系统等领域，都需要不同类型的高性能换能器件─天线。对于不同的应用体系、不同的频段，天线具有不同的形貌及技术特征。随着以上多种应用日益紧密地融入人们的生活之中，多功能调控管理一体化技术研究的深入，对于这个基本器件的需求在数量上和质量上都有着持续不断增长的需求。团队具有从设计理念到器件材质选取/研发系列自主知识产权国家发明专利100多项，具有按合作方需求完成多种交叉应用的按需新产品研发天线及相关产品能力，兼顾系统EMC集成化的设计，完成一体化智能化的高端装备制作。 天线是应用面极为广泛、技术含量极高的产品，制作各类天线的材料小型化后用量有限，本身价格一般不超过成品售价十分之一，既可以通过购置知名品牌的基材满足常规需求，也可以通过本团队联合的研究团队按需开发特种基材，获取更高的天线特性。从投资的角度，天线批量制作工艺要求并不复杂，采用常规具有一定精度的机械加工设备或者高稳定度的PCB制版设备就可以完成平面小型化天线，设备寿命较长，在高科技设计技术的保障下操作调控也很方便。扣除产品的后期包装和推广成本，利润极高，需求量大，保守估计各种类别的天线年产值都会在数千万以上，前端创新的可以有数亿，属于低投入高回报的产业。 项目投资额视合作关系而定，一般前期投入每个特需专项前期 100~150万人民币，后期再追加及提成(不包括厂房等投入)。

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：

复杂信息系统人机交互数字界面已成为操作者获取信息、知识推理、判断决策的重要手段和操作依据。复杂信息系统人机交互界面在军事、信息安全、地理交通等诸多重要领域发挥着不可替代和非常重要的作用。该项技术首次综合信息编码、生态界面、认知摩擦、认知负荷和态势感知等关键理论和技术，构建了复杂系统信息流的功能结构模型，分析了复杂系统要素之间的层次结构和内联属性的复杂特征，提出了复杂系统“界面信息-视觉认知”映射模型的知识表征与规则推理，揭示了复杂系统数字界面从视觉信息认知到行为决策之间的映射关系，建立了复杂系统数字界面信息区块布局的空间与结构约束机制。本项技术首次融合脑电、眼动等多维度生理测评技术，提出了复杂信息系统数字界面的可用性评估体系。通过高时空分辨率的脑成像技术与眼球追踪技术相结合，共同揭示了人类在复杂系统数字界面认知各阶段的认知特性，分析了认知失误、认知困难等问题的生理学根源。该技术基于脑电ERP、眼球追踪等多维度融合的生理测评方法，对设计优化方案进行可用性评估，由此提出复杂信息系统数字界面设计的量化评估体系，提出了可实施的复杂系统数字界面设计优化方案。项目成果已成功运用到海、陆、空、航天等信息化装备上，全面提升了信息化装备的人机交互水平，保障了信息化装备整体性能和水平的充分发挥，提高了信息化装备操作绩效。取得突出成绩。应用前景广阔。

汽车行业发展迅猛，能源需求巨大，机动车尾气的排放造成的环境污染日趋 严重。氢-氧质子交换膜动力燃料电池（PEMFC）以其高效、洁净、兼容可再生能 源技术等特点，被认为是后石油时代解决移动高性能动力电池的理想方案。然而, 当前PEMFC所使用的催化剂为贵金属Pt基催化剂，其对Pt资源的需求巨大，成 本高昂，难以成功商业化推广。因此，开发出符合动力输出性能的非钳燃料电池 技术，契合我国对高效节能、环境友好的高性能动力电池汽车的迫切需求。 以该项目为依托制备的非贵金属燃料电池催化剂以可以使单电池的最大输出 功率达到0. 6 W. cm-2,已经完全达到贵金属Pt基燃料电池的输出性能，可以满 足动力输入应用要求。目前，该催化剂形成完全自主知识产权的技术，属于国际 一流国内领军的高科技技术。该催化剂的成功推广势必将从根本上解决机动汽车 尾气对我国环境的污染问题，降低对石化能源的需求。市场及经济效益分析： 全球范围内，燃料电池行业发展迅猛，行业总体步入正轨。2010年，燃料 电池堆的全球出货量有23万台，而在2007年只有1. 1万台出货量，2011年至 2012年的全球燃料电池的出货量有85%的年增长速度。在2010年全球售出的燃 料电池中，便携式燃料电池占到这一总数的95%,其中超过97%采用质子交换 膜燃料电池技术。2007年至2010年间，燃料电池出货量翻了 20倍。从应用上 看便携式小幅增长，交通运输应用在近几年大幅增长，而在电站的应用则呈现平 稳增长态势。2012年，燃料电池行业的收入超过10亿美元的全世界市值，并且 亚太国家运送超过3/4的燃料电池系统到世界各地。2014年起，按每年22. 6% 的复合年增长率计算，全球燃料电池产能在2020年预计将达到664.5兆瓦。在 未来六年时间里，各国政府对加氢站及相关氢基础设施的投入将成为这一增长的 推动力量。随着燃料电池技术在全世界范围内的广泛应用，作为其关键材料的催 化剂必将具有广阔的市场应用前景和丰厚的利润。 另外，制备该催化剂的原产料价格便宜、方法和工艺非常简单, 且生产过程中不会对环境造成污染，很容易开展下一步工业生产。

我国高速公路建设已历 20 年。目前的设计理论借鉴了国外的思想，其实质是轻交 通路面设计思想的简单外延。我国道路的特点是交通量大，重车比例高，如外环线的重 车高达 65%，远远大于国外约 10%；超载严重，载重车超限比例达 51%。这导致路面寿命 仅 5-8 年，许多公路通车 1-2 年即大量损坏，远小于国外 20 年以上的寿命。 本研究集 17 年研究积累，创建了重交通沥青路面的完整设计理论。首先，通过实 地调研，发现了路面损坏的新类型；首次测定了动水压力，发现了沥青的迁移现象；首 次揭示了非均布重载下的路面力学响应和 Top-Down 损坏的必然性；系统阐明了路面损 坏的新机理和新模式，提出了设计新指标，为新理论构建打下了基础。其次，根据 17 年来积累的海量数据，创建了路面全寿命结构行为方程；提出了等效结构变换法，统一 了国际路面核心设计理论；发现了影响路面温度的新因素，建立了实用预测方法；首次 考虑了剪切疲劳效应，建立了永久变形预估模型；建立了材料 5 面体控制标准；提出了 "按性能设计，按力学验算"的设计思想，实现了使用性能与力学性能、结构设计与材料 设计的并轨。其三，发明了普适改性沥青系列技术，综合性能优于国际产品，打破了垄 断；提出了技术标准，研制了生产设备，实现了国产化和产业化。最后，研发了系列实 验设备，为结构和材料评价提供了新手段。 成果在沥青路面的损坏机理、温度场预估、抗剪试验以及设计思想、方法方面具有 突破和原始创新，核心设计理论的统一和"按性能设计、按力学验算"的提出，是路面领 域的重大理论突破。申请专利 14 项，出版专著 2 部，论文 177 篇，EI 检索 65 篇，部分 被引 749 次。近 5 年应邀在全国讲座 45 次。成果在国际最繁重的深港西部通道等 20 条 重交道路上直接使用，最长已用 13 年依然完好，节约路面建设资金 15-30%；已在北京、 广东、山东、江苏等省市全面使用，其他省市间接使用，部分成果已被 2007 年规范所 采纳，累计节约投资 2 亿 8 千多万元。

白车身生产线工艺的数字化设计方法，包括生产数据建模、工艺规划、生产线仿真 与优化，将白车身信息从输入设备中输入到生产数据建模子系统内并被建模成一个产品 工程模型，通过工艺规划子系统对产品工程模型进行整条生产线上的工位、工步、工序、 资源安排，再通过生产线仿真与优化子系统对整条生产线上的各个工位进行焊接、涂胶、 折边等工序的仿真、优化、调整，直至获得一条高效可行的产品生产线。采用该方法可 以解决工艺规划难以与产品开发同步进行、开发周期过长的问题，从而有效地缩短项目 周期，缩短产品投放市场的时间周期，节省项目投资，增强企业竞争能力。 

在棒材、线材、型材及管材等轧制工艺制度制定中，首要任务之一是进行科学的孔型设计。孔型设计合理与否直接影响到轧制效率、产品质量和实际操作条件等。棒、线、型材及管材等轧机的经济效益可以通过提高孔型设计质量和优化轧制工艺制度（包括速度制度等）来实现。传统孔型设计主要是依据经验试（凑）错法，往往需要经过多次试轧和修正才能轧出合格产品，研发周期长、成本大。本项目《高精度计算机辅助孔型设计、模拟和优化（CAE）技术》针对各类棒线型材及管材产品以现代计算机辅助工程 CAE 为核心技术进行孔型设计，采用反映轧制过程多阶段、多影响因素的精确数学模型，在满足咬入及变形条件、孔型中稳定条件以及设备能力和电机负荷等限制条件下，进行孔型优化设计,既获得满足要求的轧材几何形状、尺寸精度、表面质量和组织性能等，又达到高效率生产的目的。其设计系统的核心是应用计算机优化获得最佳孔型系统、轧辊及孔型配置以及最优工艺控制方案和工艺控制模型，还可以对孔型设计结果进行计算机模拟，根据模拟结果再对孔型设计方案进行必要的修改，用计算机模拟和优化加速孔型设计进程、提高孔型设计质量（包括安全性、可靠性、共用性等），减少或代替试轧过程。该技术可应用于各类棒、线、型材及管材等轧制过程的孔型设计,其中包括：螺纹钢筋（包括切分轧制）、圆钢、方钢、角钢、槽钢、工字钢、 轻轨、重轨、扁钢、球扁钢、H 型钢、T 型钢等各类简单断面、复杂或异形断面型材等；热弯或冷弯型材等；管材孔型设计（包括穿孔机孔型、连轧管孔型以及周期式冷轧管机组）等。连续式轧机、半连轧、万能轧制法以及横列式轧机等；环件轧制等特种轧制工艺。钢种：各类碳素钢、碳结、优质碳结、各类合金钢和特殊钢等。

成果简介： 新型无石棉短纤维增强橡胶基密封复合材料制备技术：本项目制备开发的短纤维增强NAFC材料具有耐高温（300摄氏度）、低蠕变、高强度、低成本的特点，且其制备工艺简单，基本沿用了传统CAF材料的生产设备，产品技术指标完