该多肽可望直接开发为国家原创抗癌一类新药或作为分子导弹用于抗肿瘤新药研发和分子标记。

SAPO-34晶体结构类似菱沸石型，属于小孔沸石，具有特殊的吸水性能和质子酸性，可用作吸附剂、催化剂和催化剂载体。例如，低碳烯烃的转化、汽车尾气净化催化剂的载体、MTO反应等。 该项目已申请国家发明专利，专利（申请）号：200710060297.0。

MCM－41分子筛属于一维孔道体系结构，其孔径均匀,具有高比表面积 和大吸附容量的特点，比沸石和磷铝酸盐等微孔材料更有利于有机分子的快速扩散,这使得它能为大分子尤其是石油化工过程中重油有机分子进行择型反应提供无可比拟的有利空间和有效酸性活性中心，可根据需要调节孔径和酸性浓度、强度，这类分子筛在渣油催化裂化、重油加氢、润滑油加氢、烷基化、烯烃聚合、CO2 - CH4的分离等酸催化领域和石油化工的分离过程中具有相当大的潜在价值。 相关技术已申请国家专利，专利（申请）号：200810052

转录调控是细菌应对环境胁迫和病原菌缓解抗生素压力的重要手段，由细菌的转录核心机器 RNA 聚合酶和一系列转录起始 sigma 因子共同完成。在通常情况下，细菌的看家 sigma 因子（如大肠杆菌的 sigma 70 ）负责大多数的基因表达，而在环境胁迫下， sigma S 则快速占据主导，并通过开启特定基因的表达来帮助细菌适应不利环境。与细菌的看家 sigma 因子相比， sigma S 的活性通常较低，其功能的发挥通常需要转录激活因子的协助，而 Crl 正是一种 sigma S 特异的转录激活因子。 此前，对于 Crl 激活转录的分子机制不甚清楚。在该研究中，合作者首先解析了 E. coli Crl 转录激活复合物的 3.8 Å 的冷冻电镜结构，该复合物包括了 E. coli 的 RNA 聚合酶、转录起始因子 sigma S 、 Crl 、以及启动子 DNA 。在该结构中， Crl 主要与 sigmaS 的 domain  2 相互作用，同时也与 RNA 聚合酶的最大亚基 bet a’ 有少许相互作用。与绝大多数传统的转录激活因子不同，电镜结构显示 Crl 并不结合启动子 DNA ，因此单从结构本身较难完全解释 Crl 对于 sigma S -RNAP 的转录促进活性。在此基础上，上科大免化所团队进一步利用氢氘交换质谱（ HDX-MS ）对该系统进行了深入研究。氢氘交换质谱的结果揭示， Crl 不仅直接结合 sigmaS  的 alpha2-alpha3 螺旋（ Figure 1A ），还能够通过变构调节作用稳定 sigmaS 的  alpha4 、 alpha5 等多个结构单元（ Figure 1A-C ），而这些结构单元的稳定将能够促进 sigma S 与 DNA 以及 sigma S 与 RNA 聚合酶之间的相互作用（ Figure 1D ）。基于以上数据，研究人员提出 Crl 通过特异性结合转录起始因子 sigma S ，稳定 sigma S 的活性构象，从而促进 sigmaS 与 RNA 聚合酶以及启动子 DNA 的结合组装，进而激活 sigma S-RNAP 介导的转录。这一机制在后续的功能实验中得到了进一步验证。该工作呈现了一种新的转录因子与 RNA 聚合酶的结合方式，揭示了一种新的细菌转录激活分子机制。

为提升石油资源高效利用的科技水平，从分子炼油出发，变“馏分管理的宜烯则烯、宜芳则芳、宜油则油”为基于“分子管理的宜烯则烯、宜芳则芳、宜油则油”的石脑油资源优化利用研究，以分子管理为策略，通过将石脑油中的正、异构烃分离，富含正构烷烃的脱附油作为乙烯裂解原料，富含非正构烃的吸余油作为催化重整原料或高辛烷值清洁汽油调和组分，乙烯收率和芳烃收率均可提高约十个百分点，汽油辛烷值可提高十五个单位左右，可以在宜烯则烯、宜芳则芳、宜油则油基础上进一步集成优化炼厂的石脑油资源，实现对石脑油资源的分子尺度管理。

一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景，从每个场景中随机地提取若干个训练图像块，将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示，聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块， 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中，然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化，统计每一幅场景的局部特征直方图，得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本，由分类器得到每一幅场景的预测类别标号，完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。

本发明公开了一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法，利用密集匹配的 DSM 数据 和现有的全球 DEM 数据 SRTM，结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下：通过多影像多 匹配基元方法获得模型匹配的 M-DSM，基于特征线的方法配准 M-DSM 与 SRTM，通过高程差值获得 初始种子点，然后把种子点计算到像方，结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影 像，能有效的避免雪的干扰，准确地检测出云区，提高了遥感影像的利用率。 

用于彩色数字影像系统的色适应变换寻优方法及系统，包括输入影像客体各样本可见光范围光谱反 射率数据；计算各样本在目标光源照明条件下色度信息，求解各样本在各种模拟光源照明条件下色度信 息；利用各种色适应变换方法预测色适应变换后在目标光源照明条件下的色度信息；计算各模拟光源下 各待寻优的色适应变换方法对各样本的色适应变换平均精度；构建 BP 神经网络对模拟光源的相对光谱 功率分布曲线与色适应变换平均精度之间关系进行拟合；对于任意光源，利用各条 BP

武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS，相关技术理论《多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用》2021年荣获测绘科技进步特等奖。 技术特色： (1) 首次提出基于人工智能技术的多模态卫星影像语义分割与几何处理融合新理论。创建了卫星影像跨域稳健语义分割技术，通过自适应增量优化提升深度分割网络模型的迁移性和普适性，保证多类型地物语义分割的时效性、容错性、稳定性和区域一致性。 (2) 通过语义分割结果全自动进行多源地理信息控制点粗差剔除，实现超大范围多模态影像精准几何处理；提出辐射不变特征变换算法进行多模态影像高可靠性匹配；单台机器2.5分钟可完成8000景卫星影像的并行区域网平差，大幅提高了自动化处理精度和效率。 (3) 突破了基于深度学习的多视遥感影像三维地形及大范围合成影像智能生成技术，采用物方半全局优化提升困难区域的密集匹配精度，并在语义分割结果的辅助下进行大范围遥感影像无缝镶嵌合成。 (4) 基于深度学习进行建筑物、道路、农作物等典型地物目标语义信息智能提取；基于多尺度语义分割网络融合经验知识实现建筑物矢量边缘精确提取；结合语义分割和多起点中心线追踪优化提取道路网拓扑矢量；基于3D卷积和注意力机制实现多类农作物精细分类及其时空特征智能提取。 (5) 构建了全新的多模态卫星遥感影像几何语义一体化智能处理技术体系，研制出我国首套自主产权的多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理软件系统MIPS，其数据处理效果和效率均有明显优势，显著提升了融合处理的精准度和智能化水平。 先进性 MIPS具备快速语义分割、语义辅助精准几何处理、三维地形提取与多影像时序合成、地物语义信息智能提取等特色功能。系统采用最新的卫星影像摄影测量处理、多源影像融合、语义信息提取的相关理论与方法，结合先进的计算机技术、CPU/GPU两级加速并行处理及深度学习技术，处理效果和效率均明显优于国内外同类软件。例如单机情况下19小时即可完成1551景2米分辨率卫星影像的全自动处理，包括云区检测、影像融合、影像匹配、区域网平差、正射影像纠正等全部处理流程。语义分割结果约束的立体卫星影像区域网平差自动化程度和精度均显著提升，例如在1:1万基础测绘产品DEM/DOM的辅助下，高分七号立体卫星影像的全自动处理高程精度从2.6米大幅提升至0.8米以内，镶嵌接边精度优于1像素。