成果简介：“海糖平”是在传统药材基础上运用现代谱效学研究技术形成的 有效部位创新药物。本品成分清楚、工艺简便、质量稳定、药效显著，是一 个具有良好前景的糖尿病治疗药物。本品来源于治疗糖尿病的民间验方，经 多年研究，获得其有效部位并实现生产工艺中试放大，药效学证明，本产品 能显著降糖，改善糖耐量，增强自由基清除能力，改善脂肪代谢紊乱，保护肾脏。本品完成了药材、半成品、制剂、辅料、对照品全套质量标准。到目 前为止，已经确定有效部位和生产工艺，可进行中

海下射频磁共振无线充电电源是一套主要用于航母或核潜艇为无人航行器进行充电的充电系统，其框图如图所示。它包括装在航母或核潜艇上的工频电源、射频电源和安在无人航行器上的电磁接收转换系统和负载。变频器将工频电源的频率变为电磁发射系统的谐振射频，并提供给电磁发射天线将能量传递至电磁接收系统的接收天线，再由转换系统将接收到的电能频率变为负载所需的直流电源，供负载充电使用。电磁发射系统与电磁接收系统通过磁共振进行能量传递，当射频电源输出信号的频率谐振于收发天线的固有频率一致时，能量将通过磁共振方式高效率穿透海

总部位于四川省成都市高新技术开发区国家软件产业园基地一-天府软件园，是一家集研发、生产、销售于一体并拥有多项自主核心知识产权的高新技术企业，从事中国教育信息技术研究的先导型企业，深圳市教育信息化行业协会聘用专家、四川省教育装备行业协会高等教育专业委员会常务理事、政府重点扶持的国家级高新技术企业。成立以来取得了多项软件著作权及相关专利证书，并通过了国家3C认证、高新技术企业认证、ISO9001认证、中国电子技术标准化研究院认证等多项国家级资质认证。 因为专注所以精通，因为精通所以领先。作为智能吊麦扩声系统的首创者，海普迪进入教育行业，通过多年的不懈努力，海普迪已经成长为智慧教学环境整体解决方案领先供应商，致力于为学校打造优质的常态化智慧教学环境。 公司在成都、深圳设立有研发中心，在全国共设有28个办事处，培养了一支技术精湛，响应及时，服务用心的团队，为客户提供一站式的产品服务和智慧教室整体解决方案

深圳前海格致科技有限公司是一家集研发、生产、销售及培训为一体的人才培养系统解决方案提供商。公司秉承格物致知，知行合一，“从实践中来到实践中去”的人才培养原则，围绕智能控制、机器人及人工智能三大主要方向，将相关高新及前沿技术融入人才培养方案，为高校和企业培养适合当代满足未来工业发展的复合型人才。公司聘请高校相关领域的著名学者和企业的资深工程师作为技术顾问，建立一支高学历高水平的研发梯队，深耕细作，砥砺前行，与高校深度融合，产学合作，为中国工程应用教育贡献自己的力量，为工业发展提供源源不断的优秀复合型应用型乃至创新型人才。 公司创立于全球科技创新之城，同时也是全球第四大湾区粤港澳大湾区的核心地区—深圳前海。位处科技创新前沿腹地，可以快速将前沿高新技术融入培养方案；同时依托众多高新技术企业，具有得天独厚的人才输出通道。

青岛伟海金属科技有限公司成立于2015年12月08日，注册地位于山东省青岛市黄岛区琅琊台南路西、海滨十二路北，法定代表人为肖茂格。经营范围包括研发、制造、销售：手推车、工具车、搬运车、仓储车、医疗洗涤衣物车、仓储笼、货架、花架车、脚轮、万向轮、电子配件、汽车配件、五金冲压配件；机械配件加工；产品、品牌的网络推广、宣传；批发、零售：建筑材料、橡塑制品、化工产品（不含危险化学品及一类易制毒化学品）、日用百货；货物进出口；经营其他无需行政审批即可经营的一般经营项目。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）青岛伟海金属科技有限公司具有1处分支机构。

武汉傲睿尔科技有限公司成立于2016年，位于武汉市武昌区，是一家长期致力于无人机机巡数据采集、数据展示、数据分析的科技型企业，涵盖无人机航测、GIS平台软件开发、VR/AR行业应用等业务，并拓展至水利、军工等多个领域。 公司拥有一支架构合理、创新意识强、文化素养高、互补性强的企业经营、管理、研发团队（硕士及以上学历者占25%），具备较强自主研发能力，完全掌握现有产品核心技术及知识产权。已通过ISO 质量 、环境、健康、信息技术服务管理、信息安全管理等体系认证，并通过CMMI3级认证。 公司一直高度重视自有产品的科研开发及自主知识产权的保护，累计申请国家专利21项，软件著作权20项，先后承担包括《基于深 度学习及红处图像的瓷、玻璃绝缘子状态分析技术研究及应用研究》、《基于全景的输电线路多场景AR巡视的研究与应用》、《基于虚拟现实及全景视频的沉浸式飞行避障两栖无人机巡线技术研究及应用》、《基于无人机的劣化绝缘子带电检测技术研究及应用》等各类电力科技（技改）项目二十余项，研发STS-H1电力无人机巡线仿真培训系统、CID-P1机载复合绝缘子憎水性检测与分析系统等多款产品，积累了丰富的产品设计、系统开发、项目实施经验。    公司自创建以来，坚持技术创新、质量可靠、服务优质的原则，倾心为广大客户打造卓越的产品与服务。

    郑州宏达尔测控科技有限公司是专业从事仪器仪表及电气自动化控制设备研发及销售的企业。公司自成立以来一直秉承“技术就是效益，质量就是生命”的经营理念，倡导“创新、求实、诚信、共赢”的精神。以严格的管理体制约束自身，并在发展过程中不断积累经验，同时，在技术方面本公司与国内知名院校紧密合作，为本公司技术奠定了坚实基础。    本公司产品广泛应用于水利电力、石油、化工、制药、环保、热力造纸、给水排水等行业等众多工业领域。公司致力于为用户提供从研发设计、产品选型、安装调试以及技术培训一系列专业的自动化解决方案，为客户提供满意的服务！公司主要生产与销售产品有：   物位仪表：超声波液位计、雷达物位计、单/双法兰液位计、电容式液位计、 静压式液位计   流量仪表：超声波流量计、超声波明渠流量计、电磁流量计   水文仪器：便携式流速仪、超声波测深仪、水位计   压力仪表：压力变送器、差压变送器   物位开关：阻旋式料位开关、静电容料位开关   二次仪表：智能光柱显示仪、温度远传监测仪、水位自动控制仪郑州宏达尔测控科技有限公司愿与各地经销商和广大用户携手共进，共创辉煌！

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：