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簡介： 抗體藥物是生物制藥中復(fù)合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規(guī)模為34億美元，預(yù)計在預(yù)測期內(nèi)復(fù)合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細(xì)胞因子藥物研發(fā)的突破口。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在靶點篩選、分子進(jìn)化、臨床各階段研究、產(chǎn)品上市后的活動中。 我們開發(fā)的智能抗體設(shè)計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預(yù)測、抗原線性表位預(yù)測、抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測與優(yōu)化、 抗體-抗原相互作用的預(yù)測、抗體分子的設(shè)計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩(wěn)定性優(yōu)化和人源化改造等。  優(yōu)勢： 1、研發(fā)成本節(jié)約3-5倍，時間節(jié)省5倍，篩選成功率提升6倍 2、可以幫助指導(dǎo)、設(shè)計實驗，減少消耗，加快速度，提高準(zhǔn)確率 3、計算方法已經(jīng)得到了實驗從正、反兩方面的驗證。 圖1：深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測蛋白質(zhì)相互作用時界面氨基酸配對:成功率72.1% 圖2：計算相互作用得到了實驗從正、反兩方面的驗證

抗體藥物是生物制藥中復(fù)合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規(guī)模為34億美元，預(yù)計在預(yù)測期內(nèi)復(fù)合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細(xì)胞因子藥物研發(fā)的突破口。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在靶點篩選、分子進(jìn)化、臨床各階段研究、產(chǎn)品上市后的活動中。我們開發(fā)的智能抗體設(shè)計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預(yù)測、抗原線性表位預(yù)測、抗體結(jié)構(gòu)的預(yù)測與優(yōu)化、 抗體-抗原相互作用的預(yù)測、抗體分子的設(shè)計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩(wěn)定性優(yōu)化和人源化改造等。 優(yōu)勢：1、研發(fā)成本節(jié)約3-5倍，時間節(jié)省5倍，篩選成功率提升6倍2、可以幫助指導(dǎo)、設(shè)計實驗，減少消耗，加快速度，提高準(zhǔn)確率3、計算方法已經(jīng)得到了實驗從正、反兩方面的驗證。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨占性)挖掘了蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)的幾何特征，開發(fā)了新穎的優(yōu)化設(shè)計算法，準(zhǔn)確識別結(jié)合位點，準(zhǔn)備預(yù)測抗體結(jié)構(gòu)和抗體-抗原相互作用復(fù)合物結(jié)構(gòu)，可以顯著提高藥物設(shè)計效益。自主獨立開發(fā)。已經(jīng)在國際競賽中取得第一名的好成績，也應(yīng)用在生物和醫(yī)學(xué)實驗中，算法和程序代碼完整。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨占性) 挖掘了蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)的幾何特征，開發(fā)了新穎的優(yōu)化設(shè)計算法，準(zhǔn)確識別結(jié)合位點，準(zhǔn)備預(yù)測抗體結(jié)構(gòu)和抗體-抗原相互作用復(fù)合物結(jié)構(gòu)，可以顯著提高藥物設(shè)計效益。自主獨立開發(fā)。 已經(jīng)在國際競賽中取得第一名的好成績，也應(yīng)用在生物和醫(yī)學(xué)實驗中，算法和程序代碼完整。

        5T管理”理念，即基于農(nóng)作物及果實生長的自然通道特性，按時間敏感性將收儲過程界定為熟收 (T1)、田場 (T2)、干燥 (T3)、收倉 (T4)以及倉儲 (T5)等5個事件，進(jìn)一步圍繞5個事件優(yōu)選管理目標(biāo)因子和控制因子、制定管理指標(biāo)體系和配套先進(jìn)適用技術(shù)裝備。在吉林省糧食和物資儲備局的支持下，依據(jù)“5T管理”原理，制定了《吉林優(yōu)質(zhì)稻谷收儲作業(yè)5T管理技術(shù)規(guī)程》。依托吉林省糧食和物資儲備局、吉林大米聯(lián)盟、九臺貢米聯(lián)盟、益海嘉里金龍魚等大米相關(guān)產(chǎn)業(yè)組織在省內(nèi)外進(jìn)行推廣，減損效果顯著，可以顯著延長大米的保鮮期，特別是探明了不當(dāng)管理導(dǎo)致的7.16%“隱性”損失，同時也減少了糧食微生物毒素危害，為稻谷的持久鮮活保駕護(hù)航。

機(jī)器人在煤礦救援領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災(zāi)后環(huán)境、無法適應(yīng)井下復(fù)雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。 一、項目進(jìn)展 創(chuàng)意計劃階段 二、負(fù)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 柳佳樂 自動化18-2 2018-2022 劉浩峰 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)18-7 2018-2022 石少勇 測控技術(shù)與儀器18-2 2018-2022 欒廣鑫 電氣工程及其自動化18-5 2018-2022 李明晶 測控技術(shù)與儀器18-1 2018-2022 三、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 楊洪濤 機(jī)械工程學(xué)院 教授 精密測試技術(shù)、儀器精度理論及應(yīng)用、自動化測控系統(tǒng) 凌六一 電氣與信息工程學(xué)院 教授 智能信息處理、光電檢測及環(huán)境光譜探測技術(shù) 蘇樹智 計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 副教授 人工智能、模式識別、機(jī)器視覺、信息融合、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域 四、項目簡介 目前，機(jī)器人在煤礦救援領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災(zāi)后環(huán)境、無法適應(yīng)井下復(fù)雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。為此，本團(tuán)隊充分利用六足機(jī)器人高穩(wěn)定性和多地形適應(yīng)性的優(yōu)勢，應(yīng)用激光雷達(dá)、深度相機(jī)和其他輔助傳感器，設(shè)計仿生六足煤礦救援機(jī)器人，結(jié)合SLAM、A*、ROS等先進(jìn)技術(shù)，實現(xiàn)礦井災(zāi)后局部復(fù)雜環(huán)境的三維地圖構(gòu)建、地形障礙物識別以及機(jī)器人自主路徑規(guī)劃。機(jī)器人所獲信息實時無線傳輸至上位機(jī)，幫助救援人員快速制定科學(xué)有效的救援方案。

簡介： 1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學(xué)CT圖像出發(fā)，搭建深度學(xué)習(xí)模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡(luò)，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結(jié)果。 層級分割模型示意圖  分類模型可視化熱圖   2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術(shù)前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問題。我們對乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測任務(wù)。對于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測試集 2 進(jìn)行測試。 鉬靶乳腺圖像預(yù)處理   雙側(cè)雙體位深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)   優(yōu)勢：從客觀的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識別準(zhǔn)確率的同時，便于臨床推廣。  

1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學(xué)CT圖像出發(fā)，搭建深度學(xué)習(xí)模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡(luò)，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結(jié)果。層級分割模型示意圖 分類模型可視化熱圖 2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術(shù)前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問題。我們對乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測任務(wù)。對于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測試集 2 進(jìn)行測試。鉬靶乳腺圖像預(yù)處理 雙側(cè)雙體位深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)勢：從客觀的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識別準(zhǔn)確率的同時，便于臨床推廣。

智教高校報修管理系統(tǒng)優(yōu)化校園設(shè)施維修流程，提升服務(wù)效率與質(zhì)量，滿足學(xué)校師生及后勤管理部門的需求，維修完成后，能對維修服務(wù)質(zhì)量（如維修效果、維修人員態(tài)度）進(jìn)行打分評價，并可填寫反饋意見，以便學(xué)校改進(jìn)服務(wù)。 教師、學(xué)生可以通過手機(jī)端，點擊報修服務(wù)、我要報修后，可以根據(jù)實際報修情況進(jìn)行問題描述、上傳圖片等。學(xué)生可以實時跟蹤維修進(jìn)度，并對維修結(jié)果進(jìn)行線上打分、評價。

集成3D模型、視頻、圖片等各種素材，提供場景編輯、交互流程設(shè)定、渲染等功能，以實現(xiàn)3D模型自動重建的目標(biāo)。 利用人工智能技術(shù)，構(gòu)建模擬計算的算法和模型，根據(jù)數(shù)據(jù)實時進(jìn)行仿真計算。 上傳一張圖片，可以在1分鐘以內(nèi)快速生成三維模型素材。 上傳一段視頻，可以在1個小時以內(nèi)快速生成精細(xì)紋理三維模型素材。 支持本地化部署，支持分布式部署建模，支持大批量用戶同時在線訪問。 可實現(xiàn)實體設(shè)計、草圖繪制、參數(shù)化建模和模型編輯功能。 支持導(dǎo)入*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 可輸出*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 全方位的3D場景，上下、左右、前后360度觀察模型所在環(huán)境，展示效果更逼真。 可以通過造型表面上的多個點來控制造型變形； 可對造型進(jìn)行扭曲、折彎、錐度等多種變形處理。 可實現(xiàn)邊學(xué)習(xí)邊實操的教學(xué)模式，支持創(chuàng)建學(xué)習(xí)資源或教學(xué)課件。 可直接在軟件里拖曳云盤中的三維模型，也可以將軟件中模型直接上傳到云盤。 系統(tǒng)采用PBR材質(zhì)，基于物理的著色技術(shù)，最大程度還原工作環(huán)境，提高用戶沉浸感； 采用LOD技術(shù)處理復(fù)雜場景的繪制，使軟件運行更加流暢，分層級處理系統(tǒng)渲染效果； 采用三維模型構(gòu)建場景及物體，物體多邊形面數(shù)(poly)控制在≤30 萬面，基礎(chǔ)包大小＜50MB，支持多種分辨率(1280×720，1600×900，1920×1080)確保用戶體驗； 實訓(xùn)場景內(nèi)模型無閃面、重面、破面，不能有多邊面，保證場景演示無閃爍現(xiàn)象； 場景烘焙無曝光過度，無黑邊現(xiàn)象，采用PostProcess進(jìn)行場景后處理，真實逼真； 虛擬人物滿足人設(shè)需求，著裝符合角色身份； 虛擬人物能自主控制，具有多種動作，動作自然，可模擬操作主要過程；