XM-F56 高智能数字化妇产科技能训练系统（计算机控制）   ★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能 在XM-F55高级分娩与母子急救模型的基础上升级，系统根据住院医师规范化培训大纲，结合妇产科临床技能操作要求而研发。包含了妇科、产科、儿科、急救以及护理等多个学科，分为产妇、新生儿两大系统。包括整个分娩过程、基础护理、产后母婴护理以及母婴的基础生命支持(BLS)、高级生命支持(ACLS)到持续生命支持（PLS）的急救知识点。提供难产案例，如正常分娩、脐带绕颈分娩、臀位难产、先兆子痫、剖腹产、脐带脱垂、早产、潜在的产前、产中和产后出血等，指导产科工作者通过产程图辨识分娩的不同产程阶段，临床诊断异常产程，并合理处理；通过胎儿的临床监护及时诊断胎儿宫内窘迫，并实施处理；训练新生儿的护理及急救，软件可以自行编辑临床病例，模拟临床真实环境，培养学生处理分娩与急救病例时的临床诊断思维与团队合作精神。   软件系统： ■ 友好的操作界面：软件操作简单易学，可以模拟多种患病场景，训练学生的综合急救能力和临床诊断思维。 ■ 开放式系统构架：用户可以自行编写病例，以满足不同培训和考核的需要。 ■ 容易编写：提供多种趋势，流程图表，事件记录使编写，运行变的更加容易。 ■ 全面兼容windows系统：可同时进行其他办公软件的操作，与其他软件不冲突。   孕妇分娩模拟人主要功能： ■ 急救技术： · 标准的气道管理功能，可进行经口气管插管，插管位置在电脑上实时显示。 · 静脉穿刺：手臂静脉输液，三角肌部位皮下注射，大腿外侧，三角肌肌肉注射。 · 模拟药物治疗系统，可选择多种给药方式，可自定义添加，修改药物，能保存药物列表，药物存在各种药效生理反应。 · CPR：吹气时胸部有起伏，计算机监测按压位置及深度，计算机监测吹气量大小，实时数据图形显示，操作结束后有统计报告，能进行单人或多人训练考核，全程中文语音提示。 · ★模拟除颤起搏：多媒体动画展示医用除颤仪的操作流程，与XM-J980模拟除颤起搏器配套使用，可实现除颤起搏。能选择除颤能量，最大除颤能量达到360J。   ■ 生命体征模拟： · 实时监测宫缩曲线及FHR曲线变化。 · 模拟产妇的的各种主诉，呻呤、咳嗽、呕吐等声音，真实再现产房的实际情景。 · B超检查：提供几十种临床B超影像，通过B超检查，观察胎儿生理活动情况，判断胎盘是否正常。 · 颈动脉搏动。 · 胎心音听诊。 · 配有仿真宫颈。 · ★模拟心电监护：使用指夹式血氧探头，监测血氧，可与XM-J116多参数模拟心电监护仪配套使用，实现模拟心电监护。多参数模拟监护仪LCD屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压（动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压）、心输出量等。   ■ 模拟从待产到生产，以及产后护理的整个过程： · 分娩：可自行进行枕左前位分娩机制的演示，并伴有自动的宫缩、衔接、下降、俯屈、内旋转、仰伸、复位及外旋转、胎肩及胎儿的娩出，分娩速度可根据教学要求而调节。模拟宫缩，由气泵模拟不同强度，持续时间的宫缩。模拟分娩机转，在第一产程期间，缩复现象。下降是间段进行的，宫缩时胎儿头下降，间隔时略回缩，到宫口完全张开后（第二产程开始）。 · 软件控制胎头下降的位置，配合产前宫颈变化与产道关系变化模块，测量胎头的下降和宫口开大情况。 · 模拟正常分娩、臀位分娩、肩难产。 · 可在模拟人上练习四种常用手法解决肩难产：McRobert’s手法、耻骨上加压法、旋肩法、膝肘卧位法，或联系使用几种手法。 · 配有“利奥波德手法练习用提升软垫”，可进行利奥波德手法练习。 · 配有产前宫颈变化与产道关系变化模块可装配到母体上进行训练。    阶段一：宫颈口没有扩张、宫颈管没有消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为-5。    阶段二：宫颈口扩张2cm、宫颈管消失50%、胎头与坐骨棘平面位置关系为-4。    阶段三：宫颈口扩张4cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为-3。    阶段四：宫颈口扩张5cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为0。    阶段五：宫颈口扩张7cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为+2。    阶段六：宫颈口扩张10cm、宫颈管完全消失、胎头与坐骨棘平面位置关系为+5。 · 模拟多种胎盘位置，胎盘碎片残留。 · 可进行剖腹产。 · 外阴缝合练习模块，分左下、正中、右下三个切口位置。 · 产后48小时子宫按摩，产后大出血。 · 产妇护理（包扎、梳头，全身擦洗等）。   新生儿功能： ■ 静脉穿刺功能：可进行新生儿头皮静脉穿刺、手臂静脉穿刺，静脉穿刺时有落空感，穿刺成功时有回血产生。 ■ 护理功能：眼清洗滴药、可进行新生儿清洗、包扎。 ■ 可进行新生儿心肺复苏训练。 ■ 可经口鼻气管插管，进行婴儿吸痰、洗胃。 ■ 可进行婴儿脐带护理。 ■ 支持口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式。 ■ 可进行人工呼吸。 ■ 可进行心外按压。   系统组成： ■ 孕妇模拟人（分娩与成人急救用） ■ 新生儿模拟人（急救与护理用） ■ 胎儿模拟人（分娩用） ■ 模拟宫颈口 ■ 产前宫颈变化与产道关系模块(6个阶段) ■ 产后48小时子宫 ■ 用于产后会阴切开缝合的模块 ■ 模拟胎盘/脐带 ■ 利奥波德练习提升“软垫” ■ 其他功能辅助用具 ■ 应用软件   可选配件（用户自配）： ■ 真实心脏除颤起搏器 ■ XM-AED98F自动体外模拟除颤仪 ■ XM-J115多参数模拟心电监护仪 ■ 视频监控设备 ■ 计算机 ■ PC工作站 ■ 不锈钢控制台车 ■ 抢救操作台

成果介绍本发明公开了一种虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。包括阴影映射图生成步骤，半影估计步骤，基于泊松碟采样的百分比渐近滤波步骤，最后通过加入漫反射环境光，生成具有真实感的虚拟家装室内场景阴影效果图。本发明方法能够高效且能改善阴影映射图锯齿走样的问题。技术创新点及参数本发明提供一种真实感强烈，生成了场景中物体的软阴影而且速度快， 可以满足虚拟家装实时渲染要求的虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。市场前景本发明方法结合阴影映射图与百分比渐进滤波技术实现虚拟室内家装 的实时阴影效果渲染，不仅能够生成具有真实感的家装室内设计中的阴影渲染，而且 不会随着场景中三维物体复杂度增加而增加，无需预处理能够满足实时应用需求。该 技术对计算机虚拟现实在虚拟家装领域的应用具有重要意义。

本成果以专利形式体现（专利号 201310723968.2 ），生命科学大多以微生物为研究对象，有很多物种都是近缘的，无法用普通方法区分，本方法通过 PCR 方法可以快速区分，建立了一种设计特殊引物的方法。

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：

针对子载波非连续可用的情况下，基于迭代平均处理的思想，设计了适用于载波扩展OFDM系统中的导频符号，使用这种导频符号，能有效地克服OFDM系统峰均功率比过高的问题，且能保证较优异的误比特性能。

采用本发明得到的低相关区域序列组，在一定的相关区域内，绝大部分自相关函数取值为零，并且全部互相关函数取值为零。本发明所得到的低相关区域序列组，可以广泛应用于认知无线电系统，如信号同步、信道估计、多用户扩频等方面。

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：