碳酸二甲酯 (DMC) 是近年来受到国内外广泛关注的环保型绿色化工产品:它能与水形成共沸物，也能以任何比例与有机溶剂——醇、酮、酯等混合，是一种优良绿色溶剂；由于DMC分子中含有CH3-、CH3O-、CH3O-CO-、-CO-等多种官能团，因而具有良好的反应活性。因此DMC作为溶剂和化工原料，应用非常广泛。 1992年DMC在欧洲通过了非毒性化学品 (No toxic substance) 的注册登记。从DMC出发，可合成聚碳酸酯、异氰酸酯、胺基甲酸酯、丙二酸酯、丙二尿烷等许多化工产品； 在制取高性能树脂、溶剂、染料中间体、药物增香剂、食品防腐剂、润滑油添加剂等领域用途越来越广泛，在许多领域可取代高污染、剧毒化学品光气、氯甲酸甲酯及硫酸二甲酯，消除这些剧毒化学品对环境的污染，被誉为是开创明日化学新的、低污染泛用基础绿色化学原料，被称为当今有机合成的“新基石”。DMC还可能发展成为动力燃料油品的掺入料。近10年来DMC的推广应用增加了30余倍。国际上主要是意大利ENI和日本Ube，本项目充分利用了环氧化合物水解合成二元醇过程的活性和能量，通过产品耦合、过程耦合及系统集成，技术国际领先，比国外先进的甲醇氧化羰基化法，投资减少70％以上，节能90％以上，生产成本减少60％以上，国内技术都是本技术的前期第一、二、三代技术，本项目是第五代技术，技术处于国际领先水平，产品质量优异，优级品含量大于99.5％，比第三代成本降低50％。与国际上乙二醇生产厂商(产能4980万吨) 比较，投资减少20％，不增加能耗和操作费用，多生产了一个DMC产品，因此具有非常强的的国际市场竞争力。 年产10万吨碳酸二甲酯、7万吨乙二醇/年、1万吨EO，总投资64969万元。

该项目研制了一种能识别甲睾酮的特异性单克隆抗体, 它是由保藏号为CCTCC NO:C201493的杂交瘤细胞株MT9C10所分泌的。形成的检测甲睾酮的酶联免疫技术和试剂盒，与现有技术相比，制备的单克隆抗体可以识别甲睾酮，识别灵敏度高，特异性好，该项目ELISA技术和试剂盒检测灵敏度、准确度高，精密度好。 甲睾酮是一种人工合成的甾体类雄激素，具有环戊烷多氢菲的基本结构，在兽医临床上，甲睾酮被大量应用在畜牧养殖业中，能够促进蛋白质的合成和骨骼肌的生长，通过抑制脂肪的增长，从而使肌肉变发达，并且能够刺激动物对食物的欲望，使动物的日增重提高，同时大大提高了饲料的利用效率。 成果完成时间：2017年

本发明公开了一种具备高除湿能力且循环稳定性优异的含一维孔道的锆基金属有机框架材料及其制备方法和应用，通过水平轴向扩展X型有机连接子的核心部分，确保有机连接子“邻位二苯甲酸”部件保持不变，实现能同时满足含一维孔道、Zr<subgt;6</subgt;簇螯合配位甲酸根同平面且相邻Zr<subgt;6</subgt;簇甲酸氧间距≤5.4Å三个必备条件的锆基金属有机框架材料的同构合成。同时具备以上三个条件可有效限制相邻Zr<subgt;6</subgt;簇之间中心位置引入水分子，从而防止了该位置水分子在脱附过程中引起受力不均衡导致整体网格结构坍塌的情况。通过有意地缩短或延长有机连接子核心在水平轴向上的长度，合成得到的含一维孔道的锆基金属有机骨架材料均表现出高的水吸附循环稳定性。

项目所涉研究公开了大量植物化学物，如姜黄素及其代谢产物四氢姜黄素、花色苷及其代谢产物原儿茶酸、鞣花酸及其代谢产物尿石素A以及甜菜苷等于防治过敏性气道疾病方面的良好改善效应。其中尿石素A与四氢姜黄素相关研究现已获国家专利授权(专利号:ZL202210101559.8，ZL201810569066.0)。上述植物化学成分经研究均可缓解过敏性气道疾病小鼠气道病变程度，显著改善气道炎症反应，并调节氧化应激及 Th细胞比例失衡状态，表现出良好的防治过敏性气道疾病效应，未来可应用于开发相关药物或营养补充剂。

【发 明 人】顾薇；陈军；杨希雄；陆姗姗；严旭 【摘要】 针对现有技术中9-硝基喜树碱溶解度差、生物利用度低的技术问题，本发明提供9-NC-环糊精包合物，其含有分子摩尔比为1:30~200的活性成分9-NC和包合剂β-CD或其衍生物；具体制备方法为：将9-NC丙酮饱和溶液滴加到CD溶液中，并在25~60℃下磁力搅拌至丙酮完全挥发；所得混悬液离心后取上清液进行冷冻干燥得9-NC-CD包合物粉末。同时本发明提供含有上述9-NC-CD包合物和药学上可接受的赋形剂的药物组合物。本发明提供的包合物相比于9-NC游离药物溶解度增加300倍以上；同时包合物表现出更高的内酯稳定性与体外缓释效果；用X射线衍射分析与热分析法表明包合物中9-NC已完全被包合，进一步验证工艺的可靠性。由此，包合物可被开发成为液体制剂，也可改善9-NC固体制剂的体内吸收，提高生物利用度。

湖南大学设计艺术学院数据智能与服务协同实验室（DISCO Lab）发起并联合湖南大学嵌入式与网络计算湖南省重点实验室、国防科技大学高性能计算国家重点实验室、中山大学大数据与计算智能研究所等科研单位师生，历时十天，从无到有、响应关切，快速开发上线了“急物帮”疫情公益微信小程序，助力社区居民应急生活物资供需和网格化管理。 解决的主要困难：为民众提供物资供应信息，助力防疫工作；搜集物价线索，信息透明公开；线上线下结合，实体虚拟融合。基本功能：结合地理位置收集物资信息，构建周边物资数据库；搜索周边物资信息，规划购买行程；发布物资求助信息，从线上社区中获得反馈。 

给体片段以氟原子修饰的n型给受体聚合物热电材料，利用聚合物链间的给受体相互作用维持聚合物的电子迁移率，通过引入氟原子增加聚合物的电子亲和性以提高n掺杂效率，两者的协同作用大幅度提高了聚合物的n型电导率。通过进一步提高聚合物的塞贝克系数，成功地将n型给受体聚合物的热电性能提高了三个数量级。引入氟原子的聚合物的n型电导率提升至1.3 S/cm，功率因子提升至4.6 μW/mK2，是目前n型给受体聚合物热电材料的最佳性能。通过对聚合物在掺杂状态下的电子顺磁共振谱、紫外光电子能谱和X射线光电子能谱的表征证明了氟原子的引入提高了聚合物的n掺杂能力。场效应晶体管器件结果则表明氟原子的引入提高了聚合物在n掺杂状态下的电子迁移率。这两者的协同作用使得该聚合物的电导率相比没有引入氟原子的聚合物提高了1000倍。此外，掠入射X射线衍射、原子力显微镜以及导电原子力显微镜实验证明了氟原子的引入改变了聚合物的分子排列，提高了聚合物与掺杂剂的混溶性，使聚合物从“局部掺杂”的状态转变为“均匀掺杂”状态，从而维持了掺杂聚合物较高的n型塞贝克系数。

研究团队拥有可进行污染物分析的气质联用仪和尘螨分析仪，可对室内 VOC采样柱、灰尘取样等进行 SVOC、VOCs、苯系物、尘螨等过敏原进行分析。

智慧公路物联网系统通过在公路广泛部署低成本的集成多种传感器的具有通信功能的智慧无线信标产品实时获取路况信息，实现车流量、车速、车型的实时精准时空统计，通过设备的广泛部署实现高精度、大范围的精准监测，为智能交通系统高效管理与养护提供交通与环境态势的精准监测、识别和态势预测，为交通决策提供科学依据与数据支持。其次针对公路场景下定位误差较大等问题，采用 GPS 定位、惯性导航与物联网感知设备结合的新型多重组合定位方法，通过车路协同实现车道级的高精定位，优化车辆偏离预警等功能，为车辆提供准确的位置信息及导航与综合服务功能。最后通过车路协同环境下车载终端、路侧多源异构传感器协作环境数据采集、多维度感知融合与超视距全局环境态势构建，实现智能交通系统全息实时交通、路况环境感知及智能网联汽车超视距精准环境感知与精准定位。智慧公路物联网系统旨在突破制约高速公路智能车路协同系统集成应用的重大共性关键技术，开展典型示范应用，提升高速公路的智能化水平和服务品质，促进全国范围大规模推广。 目前，如图 1 所示，技术成果已经研发出第三版样机。样机已经小批量生成并在齐鲁高速、长安大学测试场进行了实际部署测试。此外，项目组正在对第三版样机进行改造升级，全力打造稳定性更强功能更加丰富的第四版样机。 图 1 第一版样机；第二版样机；第三版样机 主要技术指标 1. 节能增收 20% 通过对城市边缘交通环境及流量等数据的智能分析，优化灯光使用场景。该系统在满足车辆日夜间安全行车条件下，工程综合节能可达 20%。 2. 交通流量增加 20% 通过对交通运行安全风险预警及控制策略处理模块将路段监测数据汇总后，根据车流密度、速度、流量、各级风险事件结合其它传感器数据，包括上游主线流量、匝道流量、公路气候数据、环境数据、消防系统数据等，进行大数据综合分析研判。 构建算法模型，自动制定和优化的控制策略，通过智能预警发布及综合自动管控系统进行预警发布和综合自动管控。为管理者实时预警的同时，将预警、诱导信息和控制指令自动发布于上游路段、匝道区段的可变信息标志、可变限速标志、车道线主动发光标志等，对交通流速及交通流量进行有效调控及诱导。综合评估能增加 20% 交通流量。 3. 减少交通事故 30% 任何异常事件报警被触发时，系统同时依据预案自动将异常事件联动灯光预警、可变信息标志、可变限速标志、车道指示标志等自动发布预警给司乘人员，实现对车流车速的动态调控和诱导，增加公路通容量，减少交通拥堵，防止二次事故和连环事故的发生。 实践证明，采用该系统，至少可以降低公路安全事故 30%，同时提高交通流量，进而降低交通污染，均衡交通流平顺性，信息的及时推送，降低驾驶员驾驶紧张感，提高了驾驶员的舒适性，可以整体有效提高交通运输设施安全水平及服务水平。 4. 100% 信息覆盖 全自动监测传感器都可以实现对整条公路的全面信息覆盖。 5. 对接智能网联驾驶 a. 提供智能网联车实时交通图，推荐进场事件和速递协调； b. 告知智能网联车辆风险，实时定位公路中的驾驶风险，将这些风险传达给下游智能网联车辆； c. 为智能网联车提供车道级交通数据，警告即将来到的交通拥堵； d. 识别相关车道的驾驶风险，促使智慧驾驶车辆提前做出反应； e. 为智能网联驾驶提供超视距感知、恶劣天气环境下的精准感知，促进智能网联车早日实现大规模商用。