燃料电池作为高节能性，环境负荷小的能源技术受到注目。燃料电池的氢气源现在主要利用天然气，甲醇，DME，轻质馏分，汽油和煤油等进行水蒸气重整开发。其中，煤油具有价格便宜，携带便利，常温下稳定性高，供给系统完善等优点。可以广泛应用于家庭，汽车，野外或者是灾害时，成为非常方便的电力供给源。但是用于燃料电池的燃料油中的硫磺含有量必须从现在的数十 ppm 减少到 1ppm 以下。 为了达到这种严格的超深度脱硫，在现在既存的石油加工厂通过加氢精制脱硫的话，需要十分巨大的设备投资，实际上对于燃料电池用燃料油的脱硫处于无法对应状态。另外利用化学吸附的吸附型硫磺脱除器正在开发中，但是吸附选择性低，使用了无法再生的高价吸附剂，处理能力也比较低。 项目特色 本技术采用和现在的研究完全不同的想法，利用常压低温下的氧化反应，将煤油中的硫磺化合物用油溶性氧化剂氧化，并通过常压常温下的选择吸附除去硫的氧化物砜，是一种新的低价脱硫法。无论在国内国外，像本技术一样利用固定床流通式反应装置除去燃料油中的硫磺化合物的研究很少有报告。这个超深度脱硫技术的反应条件非常温和，应用于燃料电池的燃料油重整器，可以很容易使燃料电池小型化，轻量化。和传统的高温高压下的加氢脱硫方法相比，本技术是在温和条件下的高效率脱硫法。和非氧化吸附式脱硫技术相比，脱硫效率高数十倍，对于硫氧化物的选择吸附性高，吸附剂可以再生，吸附剂的使用量减少，可以降低成本。本项目的目的是将这个新的低价脱硫法应用于燃料电池的重整系统，制造出氢气提供给燃料电池。 项目应用前景 1. 利用氧化吸附脱硫法开发煤油的超深度脱硫器 图 1 是氧化吸附脱硫法的原理及煤油超深度脱硫器的概念图。煤油中的难脱硫化合物 DBT 在催化剂及氧化剂存在下，在常压低温下很容易氧化，生成硫氧化物，然后通过常温常压下的吸附被除去。反应容器里放入煤油及氧化剂，通过自然滴落在常压下送进填充了催化剂的固定床流通式氧化反应器，然后，常温常压下通过吸附器进行吸附，除掉氧化后的硫磺化合物。现在的研究结果是通过氧化吸附脱硫法可以将煤油中的硫磺含量减少到 0.5ppm。 2．超深度脱硫煤油的重整反应 图 2 是利用 Ru 系催化剂对含不同浓度硫的煤油进行水蒸气重整反应的结果。其反应是煤油和水生成 CO2 和 H2。从结果来看，不含硫的煤油 750 度的重整反应活性达到 100%，氢气收率达到了 80%，而含硫磺煤油的催化反应表现出催化剂失活现象。 3．项目计划 a.建立一套连续的氧化吸附脱硫装置，改变催化剂，氧化条件及吸附剂，将煤油中的硫磺含量减少到 0.1ppm。 b. 试做一套小型化脱硫装置，进行 1000，2000，10000 小时长期试运转实验，对催化剂，吸附剂的寿命，再生的可能性，装置的长期稳定性进行考察。 c.建立一套煤油的水蒸气重整反应装置，利用超深度脱硫煤油进行水蒸气重整，开发高活性，长寿命的重整催化剂。 d.将超深度脱硫器与重整反应系统组合成试验用别体型重整器，利用煤油制造氢气提供给燃料电池。 e.所需的仪器设备硫磺化学发光检测器（Sulfur Chemiluminescence Detector），氢 火 焰 离 子 检 测 器 气 相 色 谱 （ Gas Chromatography-FlameIonization Detector），热导池检测器气相色谱（ Gas Chromatography-ThermalConductivity Detector）等

深入解析黄酒酿造机理并且创新生产技术与装备，是黄酒产业可持续发展 的必由之路。项目围绕如何科学评价黄酒麦曲质量及产品感官体验、如何高效生产优质麦曲、如何提高产品感官体验等关键技术难题等，本项目完成了基于 组学技术的黄酒酿造关键技术与装备的创新及应用。 创新要点 建立了黄酒麦曲及酒醪发酵机理解析方法，阐明酿造过程的微生物驱动力。解析了液化力、酸性蛋白酶活力、酒化力等活力形成的关键微生物，高级醇及生物胺形成代谢途径及关键微生物；通过风味组学技术解析黄酒风味物质形成及变化过程；通过培养组学技术证明微生物是麦曲活力、黄酒风味的主要来源；发现氧气浓度、温度、湿度是麦曲微生物群落结构形成的核心驱动力。全面系统地解析麦曲的各项指标，针对传统麦曲制作中环境依赖、生产效率低、品质不稳定等问题，在已有机械化制曲（国家技术发明奖成果）的基础上首次开发了智能化精准制曲技术与装备。构建了黄酒产品风味轮，阐明了关键风味物质的最适浓度范围。证明β-苯乙醇、异戊醇、异丁醇、组胺、苯乙胺以及酪胺等高级醇和生物胺是影响黄酒醉酒和醒酒的关键化合物，建立了适用于不同黄酒酵母亚株及酿造工艺的高级醇调控方法。

本发明公开了一种基于二维正交各向异性复合材料板的热模态对结构参数的灵敏度分析方法，包括如下步骤：（１）求解考虑拉压、弯曲、剪切变形的二维正交各向异性复合材料板线性刚度矩阵Ｋ０；（２）求解热结构的初应力刚度矩阵Ｋσ；（３）求解考虑热应力影响的结构有限元动力学方程的目标函数，即为转化为考虑结构热应力影响的广义特征值问题；（４）基于步骤（３）中的目标函数ｆ，采用复变函数法求解二维正交各向异性复合材料板的热模态对结构参数的灵敏度。本发明考虑了热应力对结构刚度以及结构响应（热模态）分析的影响，能够利用复变函数法分析得到精度较高的热模态对结构参数的灵敏度矩阵。

肿瘤细胞异质性是肿瘤异质性的重要成因之一，可导致肿瘤在增殖能力、侵袭能力和药物敏感性等方面产生重要差异，影响肿瘤的诊断与治疗，最终影响患者身体健康与生命安全。因此，肿瘤细胞异质性研究对于肿瘤的诊断和个体化治疗具有重要意义。而进行肿瘤细胞亚群分离分析是研究肿瘤细胞异质性的重要基础。现有的基于电泳、场流或荧光激活式分离原理的进行肿瘤细胞分离分析的策略存在着特异性差、操作繁琐或需样本量大等弊端。基于课题组在磁性梯度分离细菌、肿瘤标志物、蛋白分析等方面前期工作（Analytical Chemistry 2018, 90, 9621-9628；Analytical Chemistry 2014, 86, 9434-9442；Chemistry-A European Journal 2014, 20,14642-14649），该研究以细胞表面标志物Her2表达量差异化的三种乳腺癌细胞(BT474、MDA-MB-453和MDA-MB-231)为研究模型，通过荧光-磁性靶向仿生探针与其识别后形成不同磁性梯度，在恒定外磁场作用下，可分别在90 s、120 s和180 s时间内快速逐一梯度分离出三种不同乳腺癌细胞亚型，并基于探针的荧光信号对肿瘤细胞亚群进行了初步鉴定。该研究报道的基于磁性梯度响应的肿瘤细胞亚群分离分析策略具有简单、快速、准确等特点，为血液样本中异质性肿瘤细胞亚群的近同时分离与分析提供新思路，在肿瘤早期诊断、评估和预后方面具有重要的潜在应用前景。

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

本发明公开了一种适用于电力系统分析的转桨式水轮机调节系统动态模型，包括：调速器模型、导 叶控制系统模型、桨叶控制系统模型、水轮机及引水系统模型。所述导叶控制系统模型和桨叶控制系统 模型构成转桨式水轮机双调节系统，所述桨叶控制系统模型考虑了导叶开度与桨叶开度间存在的协联关 系，用五次多项式曲线拟合的方法获取；所述水轮机模型在解析非线性模型的基础上考虑桨叶角对水轮 机效率的修正作用，导叶开度与桨叶开度共同影响水轮机模型的机械功率输出，且计及导叶开度

常州信息职业技术学院是江苏省首家信息职业技术学院，隶属于江苏省工业和信息化厅。学院具有五十余年的办学历史，1962年创办，初名常州市勤业机电学校，1980年更名为常州无线电工业学校，2000年10月经江苏省人民政府批准由常州无线电工业学校和常州市电子工业职工大学合并组建成立常州信息职业技术学院。学院地处中国经济最发达的长三角腹地——常州，坐落在风景秀丽、充满现代气息，集教学、科研、培训、职业技能鉴定和社会服务于一体的常州高职园区。 2003年学校被教育部确立为国家示范性软件职业技术学院。2004年以优秀的成绩通过教育部高职高专人才培养工作水平评估。2005年荣获全国职业教育先进单位。2006年被省教育厅确立为省级示范性高职院校重点建设单位。2007-2009被教育部、财政部确立为国家示范性高等职业院校建设单位。2010年以优秀的成绩通过了国家示范建设验收，并顺利通过新一轮高职院校人才培养工作评估。2017年入选江苏省高水平职业院校建设单位。 学校先后获得“江苏省文明学校”、“江苏省高校思想政治教育工作先进集体”、“江苏省高等学校和谐校园”、“江苏省平安校园”、“江苏省高校毕业生就业工作先进集体”、“江苏省招生工作先进集体”、“江苏省师资队伍建设先进高校”、“常州市文明单位标兵”、“全国高等职业院校就业工作星级示范校”、“全国高职院校魅力校园”、“全国高职院校创新创业教育先进单位”、“中国职业院校新媒体十大最具影响力院校”等荣誉称号，被选为中国软件产教联盟执行理事长单位、全国高等职业院校创新创业联盟副理事长单位、首批“职业院校文化素质教育基地建设单位”、首批“职业院校数字化校园建设实验校”，跻身“广州日报高职高专排行榜”“全国第5、江苏第1，中国高职高专校竞争力排行榜”全国第51、江苏第5，“江苏高职院校人才竞争力排行榜”第5。 学校占地1,042亩，建筑总面积32.03万平方米，有全日制本专科在校生12140人、学历继续教育学生12300人、留学生248人，教职工693人。学院设有软件学院、网络与通信工程学院、电子与电气工程学院、经贸管理学院、机电工程学院、外国语学院、艺术设计学院等7个二级学院及基础、社科、体育等3个部和1个继续教育学院、培训中心。 学校设有46个专业，建有国家级重点专业8个、实训基地4个、精品课程4门、资源共享课程3门、教学资源库1个、优秀教学团队1个、优秀教学名师1名、全国性产教联盟1个、教育部现代学徒制试点专业1个、牵头建设国家级教学资源库2个，是国家劳动与社会保障部、工业和信息化部高技能人才培养示范基地、国家软件与信息服务外包人才培训基地，并建有江苏省品牌专业3个、省级产教融合实训基地2个、骨干专业7个、特色专业7个、重点专业群4个、科技创新团队1个、教学名师3名，获国家教学成果一等奖2项、二等奖2项，省级教学成果特等奖1项、一等奖5项、二等奖10项，江苏省科学技术二、三等奖各1项。 近年来，学校凝心聚力谋发展：一是创新杰出人才培养模式，分类培养技能促进型、技术增强型和创业自强型杰出学生。二是打造专业特色品牌，重点建设2个省级品牌专业、5个省级骨干专业、6个校级重点专业和2个国家专业教学资源库，构建“新一代信息技术、智能制造、现代服务”三大专业集群。三是优化人才共育平台，搭建由“8个双主体学院、8个技术应用与服务中心、1个信息产业园、1个全国性软件产教联盟”组成的校企合作平台，启动了全要素的“智能工厂”产教融合综合实践平台建设。四是完善创新创业载体，构建“集课程教学、实践载体、师资团队、实践活动于一体的全要素创新创业人才培养体系。五是全面提升素质教育，构建全员参与、全院协同、全程融合的“大思政”工作体系、“全人化”大学生综合素质培养体系。六是探索互联网+教育范式，推进智慧校园建设，全面打造网上网下并行的办学运行生态。七是优化科研项目管理机制、推动协同创新平台建设、重抓科技基层基础工作、加强创新激励与服务、着力高层次科研队伍建设，科技贡献、专利获得等位居高职院校前列。八是推进国际化办学进程，与10个国家和地区、20所高校开展学生交流、师资培训、项目合作，特别是在南非教育合作上取得了创新性突破，留学生规模位居高职院校前列。

建东职业技术学院是由江苏省人民政府批准建立、教育部备案、从事高等教育的民办全日制普通高校。学院坐落于长三角腹地——江苏常州。学院位于常州市国家级高新技术开发区内，南临沪宁高速公路，毗邻常州高铁站。发达的经济基础，悠久的历史积淀，得天独厚的地理位置，为学院的发展提供了可靠的保障。校区规划占地34万平方米(504亩)，总建筑面积45.36万平方米，图书馆藏书30万册。拥有先进的校园网络设施及视听系统，建有现代教育中心及44个实验室，较好地满足了教学、实验和实训的需要。 学院现开设工、管、经、文类22个专业。学院办学目标明确，办学理念先进。主要为常州市、江苏省、长三角地区经济发展服务，培养高素质、高技能人才。学院坚持以服务为宗旨，以就业为导向，以专业建设为龙头，以师资队伍建设为重点，加强教学基本建设，提高教育、教学质量。学院拥有一支来自省、市著名高校，具备高级职称、教学经验丰富、学术造诣深厚的专业带头人和以研究生为主的中青年教师组成的师资队伍，其中具有高级职称及双师素质的教师高达70%以上，从而保证了学院的教学质量。2012年我院 “机电控制技术专业群”被江苏省教育厅遴选为省级重点专业群，省财政投入预算28万元新建省级“机电技术应用实训基地”，该实训基地在筹建过程中，省政府奖励资金100万元;机械制造专业毕业设计“淋浴器的设计制造与仿真”和“订书机的设计与仿真”获江苏省高职院校三等奖。2010年我院学生毕业设计荣获江苏省普通高校本专科优秀毕业设计(论文)一等奖;应用电子专业《电子产品制图与制板》被评为江苏省省级精品课程;我院与常州创意产业园联合申报的跨学科“艺工双通型”人才培养模式被江苏省教育厅评为创新实验基地，这是学院近年来重视内涵建设取得的突出成果。 学院以科学发展观为指导，通过校企合作、工学结合等途径，改革人才培养模式，全面提高学生的综合素质和职业技能。在教学过程中，突出应用性和针对性，加强实践能力培养，实施“教、学、做一体化”，实行毕业证、职业资格证多证书制度，使学生的知识、能力、素质三者协调、健康发展，为学生的毕业与就业“零距离”对接奠定基础。近三年来，我院毕业生就业率一直处于同类院校前列。 学院把"管理育人、服务育人"作为学生工作的指导方针，一支优秀的辅导员队伍对学生进行24小时全过程服务、准军事化管理，有效的帮助学生养成良好的学习、生活习惯，使其提前适应现代企业对员工的要求，确保了学生在建东"学会做人、学会做事"。真正做到了令学生满意、家长放心、企业称心、社会认可。 学院及时抓住发展的重要战略机遇，正从规模扩展转向以提升质量为主要特征的内涵式发展的转变;由单一的高职教育办学模式转向中职与高职、高职与本科、普教与成教、职后与职前、学校与社会等方面相结合的多层次多元化办学模式。办学十年，不仅为经济社会输送了大批的高素质、高技能的应用型人才，而且已逐渐构筑了体现终身教育理念的现代化的职教体系。我们坚信经过全院师生的不懈努力，我院必将建成省内知名、国内有名、家长欢迎的一流民办高职院校。

贵州工程应用技术学院创建于1938年，历经贵州省立毕节师范学校、毕节半耕半读师范学校、毕节师范专科学校等时期。1993年，教育部定名为毕节师范高等专科学校。2005年3月，毕节师范高等专科学校与毕节教育学院合并组建毕节学院，成为全日制普通本科高等学校。2014年5月，经教育部批准，毕节学院更名为贵州工程应用技术学院。学校占地面积1300余亩，教学科研仪器设备总值超过1.2个亿，纸质图书103.38万册，电子图书128.24万册，中外文数据库20个。学校设有13个教学学院、1个教学部、52个本科专业，涵盖工学、理学、教育学、文学、管理学、艺术学等9个学科门类。有来自全国15个省、区、市的全日制在校生11578人。现有教职工879人，其中博士78人、硕士394人、正高职称74人、副高职称284人。教师中有省管专家3人、市管专家12人；全国优秀教师2人、省级优秀教师4人、省级教学名师3人。学校现有1个区域一流建设培育学科，1个省级特色重点学科，3个省级重点学科，4个省级重点支持学科，以及1个院士工作站，1个省级众创空间，3个省级特色重点实验室，1个省级2011协同创新中心，4个省级工程中心，6个省级科技创新人才团队，2个省级教学团队，1个省级特色专业，6个省级综合改革专业，2门省级精品课程，建有1个国家级大学生校外实践教育基地，2个省级产学研基地。近三年来，承担了百余项国家级、省部级科研项目。面向未来，贵州工程应用技术学院秉承“艰苦创业、不断进取”的办学精神，坚持以兴学育人为根本，以培养服务工业化、城镇化建设等需要的一线工程师和服务基础教育需要的一线教师为目标，立足毕节、服务贵州、面向全国，不断深化产教融合、校企合作，深化教学改革、提升教学质量和办学水平，努力建设特色鲜明的高水平应用技术大学，为实现贵州与全国同步全面建成小康社会作出更大贡献。

常州工程职业技术学院创建于1958年，坐落于常州科教城，占地1119.86亩，建筑面积36.05万平米。学院设有7个二级学院，41个专业，为绿色化工、新医药、新材料、检验检测认证、特种装备制造、建筑工业化及地下工程等行业培养高素质技术技能人才。建有国家级重点建设专业2个、精品课程3门、资源共享课程3门、教育部现代学徒制试点专业1个、牵头建设国家级教学资源库2个，省级重点建设专业群4个、省级品牌专业2个、省级高水平骨干专业5个、省级特色专业4个、中央财政支持高职实训基地1个、省级产教深度融合实训平台2个、省大学生创新教育实验基地1个、省级大学生创新创业示范基地1个、省级工程技术中心1个，省级技术转移中心1个。 学院现有教职工663人，其中专任教师472人，副高及以上213人，博士73人(含在读),“双师”型教师403人，双师比例85.4%。拥有省级教学名师、省有突出贡献中青年专家、省“333”及“青蓝工程”等各类人才57人，省级优秀教学团队4支，省级科技创新团队2支。学院全日制在校生11000余人，成人学历教育及自考学生5000余人。设有常工职国家职业技能鉴定所、建材行业特有工种职业技能鉴定站、化工行业特有工种职业技能鉴定站和多个考试中心，可开展鉴定工种40余个，年社会培训20000余人次、鉴定6000余人次。 学院坚持人才培养中心地位，持续提高人才培养质量。全面深化课程改革，深度优化教学标准，系统改革人才培养方案，构建“素质基础、能力核心、工学结合”人才培养模式。开设劳模班、跨专业卓越班等，探索复合型、创新型卓越技术技能人才培养新模式。2007年以来，学院获得国家教学成果奖一等奖3项、二等奖2项，省级教学成果特等奖2项、一等奖2项、二等奖6项。学生获省级以上竞赛一等奖90余项，其中全国职业院校技能大赛化工生产技术赛项获12连冠。与巴斯夫、艺康、保利、中铁、宝洁、三菱等世界500强企业长期开展就业合作，现有稳定的优质就业基地500多家。近五年招生计划完成率、新生报到率、对口单招录取分数线等多项指标均居全省前列。毕业生就业率、毕业半年后平均月收入、就业现状满意度等指标均位居省内同类院校前列，其中应用化工技术、精细化工技术、建筑工程技术、体育服务与管理等十余个专业起薪超过5000元。 学院坚持校企协同育人，深度推进产教融合。与江苏省质量研究中心、中国常州检验检测认证产业园、中国检验检疫学会共建常州检验检测认证学院;与中国化工教育协会共建国家开放大学石油和化工行业学院、设立国家开放大学学习成果认证中心(石油和化工)，实现学历教育与国民终身教育互通互认。联合中国检验检疫科学研究院、机械科学研究总院哈尔滨焊接研究所、上海城建市政工程(集团)、京东集团、清华大学启迪控股、东风日产等大院大所及龙头企业，共建一批产教融合平台，包括东风日产汽车学院、天峋无人机学院等5个企业学院，现代建筑技术馆、光伏发电实训平台等10个实训平台(2个获批省级平台)，累计吸引企业投入近6000万元。与北汽新能源、中国百兴集团、江苏顺风光电等行业领军企业实施现代学徒制项目20余个、订单班30余个。 学院坚持开放办学道路，稳步推进国际化进程。与加拿大莫哈克学院举办中外合作办学项目2个，与德国HWK合作共建中德国际焊接技术培训中心，与乌克兰巴顿焊接研究所合作共建中乌焊接技术研究所，与SGS通标标准技术服务有限公司开展8个订单人才培养，成立“一带一路”研究分院，成立常州工程职业技术学院缅甸曼德勒分校，与柬埔寨柏威库萨马克理工学院共建柬埔寨常州工程职业技术学院亚龙丝路学院。招收学历留学生160人，引进ISO9606国际焊工考核标准、澳大利亚TAFE建筑工程技术课程和实验室建设标准、德国应用化工技术专业实验室建设标准等7个国际职业资格证书及标准，引进20余个国际专家指导专业建设。与东南亚周边国家近30所学校建立友好合作关系，与江苏海外企业集团、泰国泰北华人商会等企业机构签署战略合作协议，与韩国、日本、英国以及台湾、香港地区10余所高校结成姊妹学校。 学院办学成绩得到社会广泛认可，是全国职业教育先进单位、江苏省文明单位、江苏省高水平高等职业院校建设单位。连续三年进入江苏高职院校人才竞争力前10强，连续三年荣获全国高等职业院校服务贡献50强。 (数据截止至 2018年12月)