本发明公开了一种3D打印具有缓释抗菌功能的骨组织工程支架材料及制备方法，它是由多孔磷酸钙材料与海藻酸钠原位交联而成，同时负载黄连素。该骨组织工程支架材料通过在打印墨水中掺加黄连素药物，使得支架兼具抗菌和促成骨的功能，最终通过3D打印和后处理方式调控支架孔结构、通过改变氯化钙交联剂的浓度和交联时间调控支架交联度，以及通过改变药物浓度调控支架载药量来实现该支架的药物缓释效果。

已有样品/n兽用抗菌药和违禁药残留高效检测标准制定与产品创制。　　成果简介：动物性食品中的兽药残留危害消费者健康，检测是避免残留的有效措施。然而，多年来，我国兽药残留检测技术的覆盖面窄、科技含量不高、不配套、检测效率低，不能满足国家保障食品安全的战略需求。在国家重点支撑、农业行业标准制修定等计划支持下，历时19年，本项目着力于畜禽和水产动物可食组织及产品的样品前处理技术的系统化和标准化研究，抗原、抗体、工作菌种及培养基等快速检测核心试剂及试剂盒的创制与开发，重要残留标识物标准品的自主研制，取得以下创

本发明涉及巯基丙酰胺类化合物及其在制备抗菌药物中的用途。具体地，本申请公开了巯基丙酰胺类化合物、或其药学上可接受的盐、或其立体异构体或其溶剂合物、或它们与医学上可接受的载体组成的药物组合物，以及在制备用于金属β‑内酰胺酶NDM‑1的抑制剂，以及在制备用于预防和/或治疗革兰氏阴性耐药菌感染的药物中的用途。本发明提供的该类化合物能够靶向金属基质蛋白酶NDM‑1，抑制β‑内酰胺类抗生素的水解，有效降低革兰氏阴性菌如大肠埃希菌或肺炎克雷伯菌的抑菌浓度，可与美罗培南等β‑内酰胺类抗生素联用制成复方制剂用于治疗革兰氏阴性耐药菌引发的感染等疾病。

成果简介：本发明涉及一种季铵盐-氟硅丙烯酸酯嵌段共聚物抗菌涂层材料。通过可逆加成-断裂链转移自由基或大分子引发剂自由基聚合的方法，制备聚二甲基硅氧烷-b-[聚甲基丙烯酸 N,N-二甲氨基乙酯-b-聚甲基丙烯酸六氟丁酯-b-聚(甲基丙烯酸六氟丁酯-co-甲基丙烯酸羟乙酯)]2 多嵌段共聚物。然后加入 1-碘辛烷进行季铵化反应，制得季铵盐-氟硅丙烯酸酯嵌段共聚物。该方法的优点是反应操作简便，反应条件温和，反应过程具有较好的可控性。制备的多嵌段共聚物具有良好的成膜性和抗菌性能。这种多嵌段共聚物可以广泛应用于抗菌涂层材料。 成果水平： 国内领先 应用范围：广泛应用于织物、室内装饰、建筑物的内、外墙、顶棚或地面、以及家具表面。 市场分析及前景：微生物广泛存在于自然界，通常细菌适宜繁殖生长的自然条件为温度 23℃～38℃，相对湿度为 85%～100%，因此在温湿地区的建筑物内外墙面，以及家具表面等适合细菌生长的表面，它们繁衍迅速．并由此生出各种酶、酸和毒素的代谢产物，从而影响物品的外观与质量，污染环境，危害动植物的生长和人类的健康，我国南方地区多雨潮湿，很容易滋生细菌，抗菌涂料具有筑装饰和防霉作用的双重效果，具有广阔的应用前景。目前抗菌涂料的研发处于初始阶段，具有良好的发展前景。 主要技术指标：抗菌性能： 测试方法：琼脂平板法。 测试结果：在 37℃下，对大肠杆菌、枯草杆菌等进行 24 小时培养，具有显著的抗菌效果。 合作方式：技术转让，100 万元。

本发明公开了一种以四肽为功能配基的亲和层析介质及其制备方法。二甲基亚砜溶液中加入抽干基质和烯丙基溴进行活化；活化基质与N-溴代丁二酰亚胺反应；将溴代醇化的基质与己二胺反应，得到氨基活化基质；依次用去离子水、无水乙醇和无水N,N-二甲基甲酰胺洗涤，加入含有四肽、2-(7-偶氮苯并三氮唑)-N,N,N',N'-四甲基脲六氟磷酸酯、N,N-二异丙基乙胺的N,N-二甲基甲酰胺溶液，偶联四肽配基；将偶联四肽的介质置于乙酸钠和乙酸酐的混合液中，得到以四肽作为功能配基的亲和层析介质。本发明所研制的新型层析介质，功能基团为酪氨酸、苯丙氨酸、精氨酸和组氨酸组成的四肽，基于抗体Fc片段的蛋白A结合位点而设计，抗体结合的选择性大幅度提高，可以用于抗体的高效分离。

阿片类镇痛药物主要通过与 μ 阿片受体结合发挥其镇痛作用。1997 年 μ 阿片受体的内源性配体内吗啡肽被发现后，科学家们对其进行了广泛深入的研究。研究表明，内吗啡肽通过与 G 蛋白偶联的 μ阿片受体结合，参与了包括痛觉、呼吸、心血管、胃肠、内分泌、行为等诸多功能的调节，其主要作用体现在镇痛功能上。其中内吗啡肽-1 （ Tyr-Pro-Trp-Phe-NH2 ， EM-1 ）具有优于内吗啡肽 -2（Tyr-Pro-Phe-Phe-NH2，EM-2）的治疗学特性，如奖赏行为与镇痛作用的分离，耐受的形成

现有胸腺五肽体内降解速度快，半衰期短。本研究涉及一种长效胸腺五肽的合成方法，采用固-液相相结合法合成单聚乙二醇化胸腺五肽（mPEG-TP5）的方法。

成果介绍“卫星与无线通信融合系统研发及产业化”就是由东南大学、南京中网卫星通信股份有限公司和江苏大学三家单位合作完成。卫星通信具有覆盖广和不受地域限制的优势，但是受到遮挡以后，信号就会不好，而且通信的成本太高，2M带宽每小时就要花费几千元。而随着3G、4G的普及，地面无线通信已经发展得相当完善，但是在地面基站未覆盖区域，或基站一旦受到洪水、台风、地震等自然灾害破坏时，就无法通信了。正是基于这两个通信系统的特点，我们‘取长补短’，巧妙地将两种通信系统融合起来，研制完成的系统可以根据不同策略自适应地选择地面通信链路或卫星链路”技术创新点及参数他和团队成员克服了很多困难，提出了多项独创性的方法，目前已申请国家发明专利40项（其中24项已经获得授权），编制国家标准3项，发表国内外核心期刊论文61篇（其中SCI收录16篇）。项目研制的卫星与无线通信融合系统实现了规模产业化，部分性能指标处于国际领先水平，并在气象、安监、环保和军队等诸多行业得到极其广泛的应用，得到了政府有关部门和客户的一致好评。市场前景目前本项目的产品已经应用到全国26个省市的18个行业。其中，气象和安监市场占有率达到70[%]，环保市场占有率达到60[%]。产品曾为“神舟系列”飞船的发射和回收提供气象保障，为汶川地震、雅安地震和甘肃舟曲特大泥石流等提供了应急通信服务，为上海世博会和深圳大运会等重大活动提供了气象保障和视频直播服务。产品已经实现直接销售收入8.3亿元，产生的间接经济效益数百亿计。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

流立方在技术流派里属于流式大数据实时处理领域，但兼顾了批式数据处理技术的优势，一定程度的做到了混合时态的实时处理。流立方通过在数据流水过程中嵌入流处理引擎将所有流过的数据进行实时处理, 并生成多维度的可计算数据魔方。1）超高并发性：“流立方”产品拥有每秒处理百万笔交易流水复杂分析的能力。而达到这样的性能仅需要 8 台普通的 pc 服务器搭建的集群。2）超低时效性：流立方对每笔流水处理的延时严格控制在毫秒级，实际生产中平均延时稳定在 10 毫秒左右。形象一点来说，也就是在海水涌进海洋的几乎同一时刻，数据就被分析完成了，远远低于人类学上 0.1 秒即有所感知的时间节点，处理速度比一眨眼快了很多倍。最近一年，流立方的高级版本更是提升到了微秒级的处理延时，将被用在春运票务、军工、反恐等要求更加极致的场景。3）高可靠性、高扩展性、高兼容性：流立方自带的可计算分布式缓存高性能、高可靠、高可扩展。在内存不足时, 能够平滑扩展到多节点。流立方平台内支持算法数量达到几十个。计算模型、脚本独立管理,在线编写、即时部署即时生效, 大大节约上线时间。