研究利用天然植物多酚化合物木犀草素与微量营养元素金属锰离子成功合成了一种具有类酶活性的材料（Lu-Mn纳米酶），该材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性条件下（肿瘤微环境）可高效地将H2O2转化为具有肿瘤细胞清除能力的·OH，能够有效杀死肿瘤细胞，抑制肿瘤生长，为癌症治疗提供了一种新的策略。

由青岛农业大学与临沭县东泰机械有限公司联合研制成功。能 一次性完成挖掘、输送、去土、摘果、分离、清选及集果等作业。该机能够适 应倒伏花生的扶禾，其扶禾率可以达到 95%以上；研制的双簧自动涨紧夹秧机构， 无需人工调节，在工作中自动缓冲涨紧，稳定性好；研制的对辊差相半喂入摘 果机构，动力消耗少，秧蔓完整，摘净率可以达到 99.5%，果实无破碎；成功研 制的清选机构，降低了发动机的动力消耗，果实清洁，洁净率达到 95%以上。经 山东省农业机械试验鉴定站检测主要性能指标达到或超过了任务书的要求。并 经农业部组织专家鉴定认为，整机主要性能指标达到国际先进水平。项目具有青岛农业大学科技成果介绍 2017 －64－ 广阔的推广前景。 

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

金刚石薄膜涂层硬质合金工具由于性能优异、成本相对较低(与PCD和金刚石厚膜钎焊工具相比、可以适应于复杂形状工具衬底沉积、以及可能大批量沉积等优点, 具有非常好的市场前景。 金刚石薄膜涂层硬质合金工具开发的关键是解决金刚石薄膜在硬质合金衬底上的生长(沉积)和良好附着的技术。本项目成果采用独特的衬底预处理和优化的金刚石膜沉积工艺已经解决了Co对金刚石膜生长和附着的有害影响问题。在YG类硬质合金工具衬底所沉积的金刚石膜涂层厚度最大可达20～30m。用洛氏硬度压痕法评定的金刚石膜附着力时的无裂纹临界载荷达1500N以上。在铣削Al-12wt%Si合金时, 金刚石薄膜涂层的YG6铣刀比未涂层硬质合金刀片使用寿命可提高20倍以上。 本成果基于我们已经取得的两项关于金刚石膜低温沉积技术和硬质合金衬底激光预处理技术的发明专利(ZL 91 1 02584.7, ZL 93 1 19434.2 ), 以及最近完成的另外二项关于使用特殊钴化物过渡层提高金刚石薄膜附着力的技术(已申请发明专利, 申请号: 99107912.4, 01130903.2)。此外, 本项目组正在进行工业化生产设备和技术的研究开发, 原型设备研制已接近完成, 其特点是摒弃通常CVD设备的平面沉积方式, 采用立体(空间)沉积方式, 因此可以一次沉积大量工件。最终工业化设备的目标是一次涂覆可转位刀片(或钻头)300只以上。 本项目成果可用于开发各种金刚石薄膜涂层硬质合金工具和模具, 以及其它需要解决极度耐磨或降低摩擦的应用。

Web应用安全漏洞自动检测工具包括两个部分：（1）跨站脚本漏洞检测工具XSSBuster；（2）SQL注入漏洞检测工具SQLIExposer。其中涉及的关键技术包括：网络爬虫与Web应用程序的动态交互、数据入口的确定和模拟攻击、注入代码的构造以及注入结果的分析、渗透测试技术的优化、利用Fuzzing技术构造针对不同数据入口的多种注入代码及其变体、强制注入代码的执行。 本工具能全面、自动检测Web应用程序中的SQL注入漏洞和三种类型的跨站脚本漏洞。测试结果表明：与目前主流的漏洞检测系统相比，本工具能检测出更多的漏洞，在性能方面也具有一定的优越性。

1） 可实现钻压和扭矩的分离传递，一方面可以通过转换接头和推力球轴承把钻压传递到不旋转外套上，另一方面可以通过转换接头和旋转心轴的连接把钻铤的扭矩传递到旋转心轴上；2） 当旋转心轴弯曲时，旋转心轴方形面可以沿着转换接头内方孔轴向运动，实现轴向的自由伸长，极大的提高了旋转心轴的寿命。

ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 声纹识别是指从说话人的语音信号中提取声纹特征，并通过有效的分类识别模型，对说话人的身份进行校验和鉴别。声纹识别广泛应用于刑侦、人机交互声纹口令验证、银行声纹身份验证等领域。得益于深度学习的发展，声纹识别的性能在不断提升，但落地难度也相应提高。 ASV-Subtools是厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）于2020年6月推出的一套高效、易于扩展的声纹识别开源工具，该工具是基于Kaldi与Pytorch开发的，充分结合了Kaldi 在语音信号和后端处理的高效性以及PyTorch 开发和训练神经网络的便捷灵活性。自开源以来，ASV-Subtools就以卓越的性能和灵活便捷的框架受到国内外重点科研院所和研发人员的青睐。 ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由，因此具有高效性、可读性、通用性、灵活性四大特性。使用者可以轻松上手并只需通过简单的编辑配置文件就能探索不同的网络架构，实现最优异的性能。 相较于语音领域的其他开源工具，ASV-Subtools专注于声纹领域的研究，不仅先后为东方语种、CNSRC等国内外知名竞赛中提供基线系统和技术支持，同时在声纹领域公开的VoxCeleb数据集上也在不断刷新着SOTA的结果。 为了加快声纹产品的落地，厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）与厦门天聪智能软件有限公司（TalentedSoft）合作，共同为ASV-Subtools的开发与更新做出贡献。目前ASV-Subtools已打通声纹识别从算法研究到产品落地的全流程，技术成熟度已达到可以量产的水平。     GitHub：https://github.com/Snowdar/asv-subtools

新材料 成果简介 耐磨材料及其工具常需要高硬度提高其耐磨性，而硬度与韧性是一对矛盾，在提高合金钢硬度的同时，容易导致韧性的下降。合金钢韧性不足，在冲击载荷的作用下，表面容易产生龟裂、裂纹，造成合金钢表面崩片脱落和耐磨工具断裂。盾构机是我国引进并逐步国产化、机械化程度高的隧道掘进设备，随着我国铁路、地铁、公路建设的蓬勃发展，盾构机的应用愈来愈多，盾构机的掘进依赖前面的刀盘，而刀盘上的一个重要零部件就是滚刀。由于地质工况条件的复杂性，巨大

产品详细介绍一、功能特点：       BB25型(加长)多功能工具机（小型卧式车床）是一种能自动进给的，以车削功能为主体的并具有钻、铣功能的家用加工机床。能在黑色金属、有色金属、塑料及其它材料上，进行轴类零件、套类零件的车削和镗孔加工，还能车削常用的公制、英制螺纹，利用钻铣头实现钻孔，铰孔，铣槽，铣平面等加工，装上带分度板的回转分度头还能铣削1.25模数以下的正齿轮和其它分度工件。 二、技术参数 序号 项        目 规格参数 1 床身上最大回转直径 250mm 2 最大工件长度 700 3 主轴锥孔锥度/通孔 No.4/φ27/ 4 纵向进给量范围 0.05-0.1mm/r 5 电机 0.55;0.75KW 6 刀架上最大回转直径 130 7 最大切削长度 660 8 主轴转速范围 6级115-1620r.p.m 9 公制/英制范围 模数 10级0.2-1.25