成果简介：JRCODE-CCOS1200 精密数控研抛机是中心自主研发的 7 轴 5 联动 大型光学非球面精密数控研磨抛光机床。机床主体为龙门式结构，运动部件 采用精密导轨结合高精度光栅反馈，运用 8 轴控制器实现任意轴组合插补， 集成在线轮廓测量系统。工艺系统开放，具有多轨迹选择、多格式数据兼容、变参量操控与优化功能。 技术领域：先进光学加工制造 现状特点：

复合材料具有很好的结构性能，同时具有功能性能，比强度高、比刚度高、疲劳耐久性能强、自振频率高、具有很好的减震效果，还具有优异的温度稳定性，膨胀系数小的特点，此外对化学腐蚀，高温，辐射、光电磁具有很好的抵抗性能。为使桥梁结构更安全、耐久，学院研发的纤维复合材料薄壁箱梁，对于桥梁建设具有巨大的促进作用。

1. 痛点问题 数据是数字经济时代的核心生产要素，但数据在自由流通或共享中才能产生更大价值。数据的隐私计算对保护数据安全，实现数据共享与协作应用，破除数据孤岛，提供合法合规的监管抓手，最大化释放数据价值有重大的现实价值。 零知识证明、安全多方计算、差分隐私、同态加密等现代密码学算法具有坚实完善的理论基础，可以提供最为可靠的数据保护方式。例如，零知识证明算法已经在学术界和工业界受到了广泛关注，应用于可信计算、区块链扩容、匿名货币等多种场景。然而，受制于算法的复杂度和硬件的计算能力，现有零知识证明等隐私计算性能仍比明文计算慢两到三个数量级，难以有效实现产业化。 2. 解决方案 本成果提出了一种高效的流水线芯片架构，显著提升了以零知识证明为核心的多种隐私计算和区块链应用中的数据处理性能和效率。本成果以算法为核心、以数据流为参考、以芯片实现为目的，通过全流水设计，优化芯片性能、面积和功耗，多维度解决隐私计算的算力不足问题，致力于成为新基建“数据价值互联网”的基础设施。 本成果所提出的芯片架构包含两个子系统。第一个子系统主要处理有限域上的高次多项式计算。通过利用傅里叶变换分解庞大的计算任务，同时对底层模块进行定制化流水线设计，并利用数据分片、片上转置等技术优化对数据流的控制。第二个子系统主要处理椭圆曲线上的大规模模幂运算。采用计算复杂度最优的Pippenger算法与定制化的数据流和底层流水线控制，并结合实际场景下的系数分布规律采用简单高效的任务分配机制，用最小的控制逻辑实现负载均衡。

计算机图形学，博士。项目合作形式或全职引进

XM/CPR780B高级全自动电脑心肺复苏模拟人 （计算机控制/配创伤四肢）   执行标准：执行美国心脏学会(AHA)2015国际心肺复苏(CPR)＆心血管急救(ECC)指南标准。 XM/CPR780B计算机控制心肺复苏模拟人（无线版）在培训时间内可利用现有的资源办公电脑进行软件安装即可进行培训，退出操作程序就可以进行其他日常操作，采用蓝牙无线连接。   一、产品特点： ■ 本模型为成年男性整体人，采用高分子材质，肤质仿真度高。 ■ 解剖标志明显，具有仿真的头颈部，头部可水平转动，有利于清除异物。 ■ 胸部体表标志明显（胸骨角、乳头、剑突等），便于胸外按压的操作定位。 ■ 可触及颈动脉搏动，死亡状态下，颈动脉搏动消失，抢救成功后，颈动脉搏动恢复，颈动脉搏动与有效按压相关联。 ■ 心肺复苏术：仰卧位，头可后仰，便于清除呼吸道异物，可进行胸外按压。 ■ 可进行口对口人工呼吸或者使用简易呼吸器辅助呼吸，有效人工呼吸可见胸廓起伏。 ■ 瞳孔示教：死亡状态下，模拟人瞳孔散大，抢救成功后，双侧瞳孔由散大变为正常。 ■ 模拟人和计算机之间通信方式：蓝牙无线通信。 ■ 模拟人手臂关节灵活，可进行搬运练习。   二、软件功能： ■ 软件依据《美国心脏学会2015国际心肺复苏心血管急救指南标准》的操作标准对心肺复苏操作进行评价。 ■ 软件形象的展示了心肺复苏急救流程，图文并茂的介绍了急救链中的每项操作要点。 ■ 操作模式：训练、考核、实战三种操作模式，每种模式均可自行设置操作时间、按压次数、按压深度、吹气次数、吹气量、CPR循环次数等，老师也可调节和变更按压和通气的考核标准值，建立符合当次考核状态的心肺复苏标准。 ■ 学员管理：可自由编辑学员名称及编号，用于存档。 ■ 人工口对口呼吸(吹气)时： · 动态条码指示灯显示潮气量大小：吹入的潮气量正确由条码绿灯显示，吹入的潮气量过小由条码黄灯显示，吹入的潮气量过大由条码红色指示灯动态反馈显示潮气量大小。 · 电子计数显示：详细记录吹气正确和错误的次数（吹气量过大、吹气力量过小）。 · 语音提示：中文语音提示，详细提示吹气错误的具体原因以便训练者及时改正。 ■ 人工手位胸外按压时： · 动态条码指示灯显示按压深度：按压深度正确由条码绿灯显示，按压深度过小由条码黄灯显示，按压深度过大由条码红色指示灯动态反馈显示按压深度。 · 电子计数显示：详细记录按压正确和错误的次数（按压力量过大、按压力量过小、按压位置错误）。 · 语音提示：中文语音提示，详细提示按压错误的具体原因，以便训练者及时改正。 ■ 全程心电图显示： · 抢救前：显示为濒临死亡的心电图, 呼吸图消失。 · 抢救中：进行按压操作时，显示按压心电图，频率与按压频率一致，呼吸监护显示潮气操作图形。 · 抢救成功后：显示为窦性心律，呼吸恢复正常。 ■ 依据《2015年美国心脏协会心肺复苏及心血管急救指南》的操作标准，对心肺复苏操作进行评价，操作达标，模拟人复活，操作未达标，模拟人死亡。 ■ 模拟人3D动画：正常状态时，模拟人3D动画有瞬目，休克或死亡状态时3D动画为闭眼。 ■ 成绩单所有操作结果数据以表格形式清晰显示，并可保存成绩单，可连接通用打印机对成绩单进行打印。 ■ 按压与人工呼吸比：30：2（单人或双人）。 ■ 操作周期：先30次按压再2次人工吹气，30：2五个循环周期CPR操作。 ■ 操作频率：100-120次/分。 ■ 操作时间：以秒为单位计时。   三、创伤四肢功能： 创伤四肢分为上肢和下肢，安装于模拟人上进行创伤训练，模拟创伤部位的清洗、消毒、止血、包扎、固定、搬运等。   三、标准配置： ■ 心肺复苏全身人体模型：1台 ■ 手拉推式硬塑箱：1只 ■ USB蓝牙适配器：1个 ■ 电源适配器：1个 ■ CPR安装操作软件：1套 ■ 复苏操作垫：1条 ■ 创伤四肢：1套 ■ 一次性呼吸面膜(50张/盒)：1盒 ■ 可换肺囊装置：4套 ■ 可换面皮：1张 ■ 操作指南光盘：1张 ■ 急救手册：1本 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张  

天雁TY-TX800,高中，大学图形计算器学生使用，是高中理科实验室仪器配备目录，可进行四则运算、 函数计算、排列、组合、阶乘、 极坐标、直角坐标、算数运算、 统计、方程、绘制表格、矩阵、 数列、递规、函数图象、算法语 句的输入与运行、用二分法求方 程的似解、定积分与微积分、 概率、方程组求解 高分辨率128*64像素，大屏幕显示、 内含13个存储器、USB接 可与电脑相连升级同步 欢迎来电洽谈： 15323758534 QQ：2793177994 韦先生

一、主要功能    349种计算功能，具有修改、插入、删除功能、快速上下左右翻转查看、多步重现、统计运算、分数运算、表达式编辑、直角坐标与极坐标、微分计算、积分计算、独立存储器运算功能、存储内容显示、双曲和反双曲函数运算功能显示、清除存储器运算功能显示   二、规格参数，重量     112-120g(含电池)，机身尺寸：148mm*80mm*16mm，耗电：0.0002W，电源：一节AAA（7号/SUM-4），电池寿命：约有2年（每天使用一小时），操作温度：0℃-40℃  此款计算器适合中学生使用，符合国标，行标JY/T0382-2007,塑料按键，有保护盖。 欢迎来电洽谈： 15323758534 QQ：2793177994 韦先生

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