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本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計算機模型，可用于藥物開發(fā)中的多個階段，為藥物的快速設(shè)計開發(fā)提供一個完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預(yù)測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預(yù)測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預(yù)測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內(nèi)試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測集成學(xué)習(xí)算法，運用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測)的預(yù)測服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠為使用者提供更高效更便捷的預(yù)測技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預(yù)測服務(wù)。在有機化合物毒性預(yù)測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進行P450酶阻滯劑性預(yù)測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預(yù)測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；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.） 致癌性預(yù)測服務(wù)器首頁 致癌性預(yù)測結(jié)果頁 相關(guān)綜述對本服務(wù)器的介紹 RF-hERG-Score預(yù)測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性 2.藥物設(shè)計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設(shè)計可以為藥物設(shè)計各階段的實驗方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對接、分子動力學(xué)模擬、自由能計算、機器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設(shè)計、并開發(fā)更有效的計算機輔助藥物設(shè)計方法。在計算機輔助藥物設(shè)計研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計研究。 特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個候選抑制劑 3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數(shù)據(jù)使得通過計算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測性能。 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本發(fā)明提供了一種復(fù)制式人工關(guān)節(jié)間隔物的制作方法，包括以下步驟：1）首先在容器內(nèi)鋪設(shè)固化劑，將人工關(guān)節(jié)假體包裹在容器內(nèi)的固化劑中，制備人工關(guān)節(jié)假體陰模；2）然后向陰模內(nèi)注入硬化劑制備復(fù)制式人工關(guān)節(jié)間隔物。可事先在陰模中放置金屬棒或塊以增加間隔物的強度。本發(fā)明能在較短時間內(nèi)精確制備出尺寸和外形與擬選用人工關(guān)節(jié)假體一致的間隔物，以縮短手術(shù)時間，改善間隔物的作用效果，制備方法經(jīng)濟且簡便易行。植入的關(guān)節(jié)式間隔物可使得患者在術(shù)后獲得部分正常的關(guān)節(jié)功能，術(shù)后滿意度提高。并有效防止了軟組織的攣縮，為再次手術(shù)奠定了基礎(chǔ)。

采用前沿的深度學(xué)習(xí)算法和相關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，經(jīng)過不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，能夠在極短時間內(nèi)完成 CT 圖像的人體器官勾畫功能，目前已實現(xiàn) 30 多種器官的自動勾畫。大量歷史病例數(shù)據(jù)集和模型的不斷創(chuàng)新使 DeepViewer 多種器官的勾畫精準(zhǔn)度達到 95%以上。 

（1）建立具有醫(yī)學(xué)統(tǒng)計意義的中國人髖關(guān)節(jié)解剖學(xué)特征數(shù)據(jù)庫 課題組隨機抽取130 例西南地區(qū)正常成年人（其中男77例、女53例；平均年齡46歲；平均身高163.3cm；平均體重59.6kg。于仰臥、雙下肢中立位行髂嵴至脛骨結(jié)節(jié)CT掃描（掃描層厚1mm），運用CT圖像處理軟件測量股骨頭直徑、頸干角、偏中心距offset、小轉(zhuǎn)子中點及其上、下2 0 mm 平面處髓腔寬度、峽部直徑、小粗隆中點到峽部距離、峽部曲度、髓腔閃爍指數(shù)和漏斗指數(shù)等參數(shù)，并與中國北方人和國外人群解剖參數(shù)進行比較。結(jié)果顯示：中國西南地區(qū)正常人的股骨頭直徑為44.68±3.10mm，頸干角128.56°±4.49°，offset為36.7±2.81mm，小轉(zhuǎn)子中點及其上、下2 0 mm平面處髓腔寬度分別為：24.9±2.27mm；43.6±2.79mm；17.23±1.59mm，峽部直徑為9.92±1.27mm，小粗隆中點到峽部距離113.81±6.75mm，峽部曲度168.95°±1.32°，髓腔閃爍指數(shù)和漏斗指數(shù)等參數(shù)分別為：4.19±0.72和2.32。本組研究中，offset平均為36.7mm、頸干角平均為128.56°,與北方人（offset 平均37.1mm、頸干角平均127.9°）相比差異不大，與西方人（offset平均43.0mm、頸干角平均124.7°）相比存在顯著差異。 （2）設(shè)計基于國人髖關(guān)節(jié)解剖學(xué)特征的人工髖關(guān)節(jié)系統(tǒng) 完成了基于中國人解剖參數(shù)人工髖關(guān)節(jié)系統(tǒng)設(shè)計。 （3）采用有限元等分析手段，優(yōu)化設(shè)計方案，使該人工髖關(guān)節(jié)系統(tǒng)適合國人解剖特征，避免低應(yīng)力集中和應(yīng)力遮擋。

青少年人工智能資源與創(chuàng)新平臺為激發(fā)青少年利用原創(chuàng)算法解決真實復(fù)雜問題的興趣，面向全國中小學(xué)發(fā)布覆蓋人工智能主要技術(shù)領(lǐng)域的研究問題，設(shè)立相應(yīng)選題。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 主要功能： 資源中心。資源中心包含各個名師人工智能課程及應(yīng)用案例，還包含各類精品開源軟硬件資源的匯聚。 資訊通知。公告元卓計劃工作的最新動態(tài)及行業(yè)內(nèi)的最新消息。 直播頻道。邀請專家進行直播互動。 在線編程。可以在網(wǎng)頁頁面中直接編寫代碼和運行代碼。 互動論壇。注冊用戶可以在網(wǎng)站論壇討論課題。

該項目研發(fā)的“心脈聯(lián)衢——全球首款體內(nèi)可視化小口徑人工血管”從仿生的角度出發(fā)，模仿天然血管的三層結(jié)構(gòu)，通過不同結(jié)構(gòu)水凝膠的合理構(gòu)建達到功能協(xié)同，將抗凝血、可視化材料應(yīng)用于人工血管的內(nèi)層，大強度水凝膠應(yīng)用于人工血管的外層，開發(fā)與人體血管結(jié)構(gòu)相似、功能相近的高仿生體內(nèi)精準(zhǔn)可視化小口徑水凝膠人工血管。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業(yè)信息 企業(yè)名稱 天津心衢生物科技有限公司 企業(yè)法人 李雙陽 注冊時間 2021.06.29 注冊所在省市 天津市 組織機構(gòu)代碼 91120104MA07CUYE1J 經(jīng)營范圍 人體于細技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用生物基材料聚合技術(shù)研發(fā);人體基因診斷與治療技術(shù)開發(fā);細胞技術(shù)研愛和應(yīng)用，新材料技術(shù)研發(fā)，醫(yī)學(xué)研究和試驗發(fā)展;工程和技術(shù)研究和試驗發(fā)展，技術(shù)服務(wù)、技術(shù)開發(fā)、技術(shù)咨詢、技術(shù)交流、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù);醫(yī)院管理。(除依法須經(jīng)批準(zhǔn)的項目外，憑營執(zhí)照依法自主開展經(jīng)營活動) 企業(yè)地址 天津市南開區(qū)衛(wèi)津路92號大學(xué)生生活中心204 獲投資情況 無 三、負責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 李雙陽 化工學(xué)院/材料化工 2020 龐小雨 化工學(xué)院/材料化工 2019 詹浩淼 機械工程學(xué)院/動力工程 2019 四、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 董岸杰 化工學(xué)院/材料化工 教授 生物醫(yī)用高分子 五、項目簡介 國內(nèi)心臟搭橋及血透病患對人工血管的需求量很大，目前大、中口徑人工血管已經(jīng)應(yīng)用于臨床，但市場上沒有小口徑人工血管產(chǎn)品推出。中國的人工血管產(chǎn)品主要依賴于進口，缺少具有核心知識產(chǎn)權(quán)技術(shù)以及能進行產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)人工血管的廠家。心脈連衢公司團隊攻關(guān)人工血管關(guān)鍵技術(shù)難題，希望為心血管疾病和血液透析患者探索一種新的人工血管產(chǎn)品，同時在基礎(chǔ)人工血管產(chǎn)品上，提出“精準(zhǔn)可視化”概念，彌補小口徑人工血管臨床應(yīng)用的空白。 該項目研發(fā)的“心脈聯(lián)衢——全球首款體內(nèi)可視化小口徑人工血管”從仿生的角度出發(fā)，模仿天然血管的三層結(jié)構(gòu)，通過不同結(jié)構(gòu)水凝膠的合理構(gòu)建達到功能協(xié)同，將抗凝血、可視化材料應(yīng)用于人工血管的內(nèi)層，大強度水凝膠應(yīng)用于人工血管的外層，開發(fā)與人體血管結(jié)構(gòu)相似、功能相近的高仿生體內(nèi)精準(zhǔn)可視化小口徑水凝膠人工血管。項目產(chǎn)品采用模具快速成型工藝，可實現(xiàn)無創(chuàng)、無放射性地對植入后的人工血管形態(tài)進行精準(zhǔn)監(jiān)測，從而獲得準(zhǔn)確、動態(tài)、整體三維的信息。項目產(chǎn)品與世界目前報道的最高水平小口徑人工血管產(chǎn)品對比，產(chǎn)品制備周期從1.5個月降低到10分鐘、生物安全性能好、具有體內(nèi)可視化功能，且成本比傳統(tǒng)的組織工程技術(shù)低8成。

本實用新型公開了一種人工濕地農(nóng)村污水處理系統(tǒng)，涉及污水處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：人工濕地和污水處理裝置；人工濕地包括人工濕地池內(nèi)部從上到下依次設(shè)置的植物層、沙土層、小石子層和大石子層；植物層用于種植除磷的植物，植物層的一側(cè)垂直固定設(shè)置有多孔墻，多孔墻上設(shè)置有多個出水孔；污水處理裝置包括依次連通的化糞裝置、好氧池和沉淀池，好氧池內(nèi)設(shè)置有曝氣系統(tǒng)和生物膜，用于對污水進行處理；沉淀池位于大石子層的正下方，并與大石子層連通，化糞裝置的側(cè)壁上設(shè)置有進水口，克服了現(xiàn)有技術(shù)中污水處理裝置運行費用較高，且污水除磷效果受工

在串聯(lián)回路中，當(dāng)電弧或放電現(xiàn)象發(fā)生時，對電流進行頻譜分析，根據(jù)電流 的頻譜特征變化來確定是否有電弧發(fā)生，提供預(yù)警信息或保護動作。為了防止在 開關(guān)的瞬間或受到其他脈沖電流的干擾造成電弧故障檢測電路誤動作，同時在頻譜分析的基礎(chǔ)上綜合電弧時間長短等其他特性作為電弧故障的判據(jù)。系統(tǒng)的硬件 部分包含電流檢測、濾波、故障特征提取等模塊。軟件部分包含信號采集、信號 處理、故障判別等模塊，并綜合時間等其他因素降低誤報率，提高檢測系統(tǒng)的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系統(tǒng)的適應(yīng)性。主要成果包

通過非飽和帶入滲井（注水井）進行人工補給，是含水層人工補給的重要方法之一。該方法主要適用于潛水面埋藏較深或地表覆蓋不利于人工補給的場地。預(yù)測人工補給過程中非飽和-飽和帶水流的響應(yīng)、計算含水層的補給量是評價及設(shè)計人工補給方案的重要指標(biāo)，傳統(tǒng)定量評價模型僅適用于飽和帶注水井流問題，缺少非飽和帶井流模型。因此，采用傳統(tǒng)模型評估考慮非飽和帶入滲井方式的人工補給方案時會引起較大誤差。 這項研究利用解析方法，開發(fā)了非飽和-飽和水流耦合的解析模型，用于評價非飽和帶入滲井引起的非飽和-飽和水流過程，計算含水層的補給量。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，非飽和帶的儲水性對人工補給的效率有較大影響：儲水性小的非飽和帶在補給過程中水流可以很快達到穩(wěn)定，注入井中的水流可以很快到達飽和帶，且大部分都可以存儲于飽和帶中，有利于人工補給；反之，則不利于采用非飽和帶入滲井的方式進行人工補給。同時，揭示井的結(jié)構(gòu)和含水介質(zhì)的各向異性僅會影響初期的飽和帶補給量，不影響后期穩(wěn)定的補給量。傳統(tǒng)模型由于未考慮非飽和帶的儲水性質(zhì)，會過高估計飽和帶的補給量。該解析模型為人工補給定量評價提供了重要的工具。

四川新尚人工智能科技有限公司（簡稱“新尚AI”）是新尚集團旗下專注于人工智能與機器人領(lǐng)域，集研發(fā)、制造及銷售于一體的科技企業(yè)（制造子公司：四川德創(chuàng)機器人科技有限公司），同時也是本科教育、職業(yè)教育、K12教育全階段、貫穿式教育解決方案提供商。 新尚AI基于新尚集團16所雙一流高校資源及電子科技大學(xué)聯(lián)合實驗室，在K12、高職及本科教育方面形成合力。新尚AI為K12教育打造領(lǐng)先、綜合、完整的科創(chuàng)教育解決方案，實現(xiàn)從教、學(xué)、管、評、賽、培（教師培訓(xùn)）、研（教學(xué)研究）、創(chuàng)（科創(chuàng)）所有環(huán)節(jié)的全鏈條覆蓋和閉環(huán)打通；同時新尚AI也為本科教育、職業(yè)教育提供新工科、新職教教育創(chuàng)新解決方案，以校企協(xié)同為契機，通過遞進式培養(yǎng)、項目制課程、實驗室建設(shè)和專業(yè)共建等方式賦能教育，建設(shè)高校科技成果轉(zhuǎn)化中心，打造產(chǎn)教融合示范樣板。