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簡介：本發(fā)明公開了一種纖維過濾介質(zhì)結(jié)構(gòu)的擬態(tài)化重建及其性能計算方法，屬于纖維結(jié)構(gòu)擬態(tài)重建技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的擬態(tài)化重建過程為：一、獲取纖維過濾介質(zhì)圖像；二、設(shè)置最佳閾值，進行二值化處理；三、對二值圖像進行中心線檢測；四、對中心線上像素點進行四對角方向?qū)Ρ龋@得旋轉(zhuǎn)半徑di和旋轉(zhuǎn)方向df；五、進行三維旋轉(zhuǎn)，獲得纖維過濾介質(zhì)擬態(tài)化重建圖像。本發(fā)明的性能計算方法通過輸入一系列相關(guān)參數(shù)，利用經(jīng)驗公式獲得纖維過濾介質(zhì)不同風(fēng)速的過濾效率曲線和壓力損失曲線。本發(fā)明以真實纖維過濾介質(zhì)內(nèi)部微觀單層結(jié)構(gòu)圖像為基礎(chǔ)，利用簡單、快速的圖像處理方法對所得圖像進行擬態(tài)化重建，擬態(tài)化重建模型能夠逼真模擬真實纖維過濾介質(zhì)的結(jié)構(gòu)。  

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)：

本專利公布了一種垃圾回收系統(tǒng)，包括垃圾桶和垃圾回收車， 垃圾桶底座上安裝有骨架，垃圾桶外殼通過轉(zhuǎn)軸和骨架相連，垃圾桶外殼可繞 轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動，垃圾桶桶體上設(shè)置有托盤系統(tǒng)、翻轉(zhuǎn)裝置、垃圾檢測裝置、垃圾桶 識別裝置、垃圾桶站點太陽能發(fā)電系統(tǒng)和垃圾桶控制柜；垃圾回收車包括差分 GPS 天線、垃圾回收車控制柜、垃圾識別裝置、垃圾桶識別裝置，垃圾收集裝置、 垃圾回收車托盤系統(tǒng)、路況攝像系統(tǒng)和太陽能發(fā)電系統(tǒng)。垃圾桶具有溢滿指示 功能，垃圾回收車可實現(xiàn)路面的自動清掃，還可實現(xiàn)與溢滿垃圾桶的自動搜尋， 對垃圾桶內(nèi)垃圾進行自動清理。 應(yīng)用領(lǐng)域及前景：城市垃圾回收系統(tǒng)通常包括遍布設(shè)置于城市中的垃圾桶青島農(nóng)業(yè)大學(xué)科技成果介紹 2017 －70－ 和對垃圾桶內(nèi)垃圾進行回收的垃圾車，垃圾桶用于垃圾暫時的存放，垃圾車再 對垃圾桶內(nèi)的垃圾進行集中清理。

印染織物電腦對中糾偏系統(tǒng)及其裝置，具有布邊卷取、展開、擴布和對中控制功能?？蛇B接棉印行業(yè)的燒毛機、水洗機、鍍層機、絲光機、定型機、平網(wǎng)印花機、圓網(wǎng)印花機以及造紙機、塑料薄膜生產(chǎn)線等機械的入口處。自動對中修正偏斜，減少偏斜式邊緣彎曲不正所產(chǎn)生的摺紋式色澤光澤不均現(xiàn)象，提高產(chǎn)品品質(zhì)，實現(xiàn)生產(chǎn)自動化。 本系統(tǒng)采用微電腦與紅外數(shù)碼技術(shù)，將模糊智能識別用于對中糾偏，較模擬電路的對中裝置上一檔次，屬國內(nèi)首創(chuàng)。該系統(tǒng)具有抗干擾性能強、動作穩(wěn)定可靠、靈敏度高等優(yōu)點，不受織物厚薄和幅寬的限制，可自動控制中心位置，可高速運行，是提高印染產(chǎn)品質(zhì)量的好幫手。本系統(tǒng)還可選配筆記本電腦監(jiān)控工作狀況連接Internet網(wǎng)絡(luò)。

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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)：

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度達到 95%以上。 

高效率、高精度智能化測量技術(shù)已成為我國發(fā)展高端制造業(yè)的瓶頸。本項目突破了高效率、高精度智能化測量的一系列難題，形成的自主創(chuàng)新關(guān)鍵技術(shù)有： 1．首次建立了基于運動學(xué)圖譜分析的智能測量裝備設(shè)計方法及通用性設(shè)計理論體系，使研發(fā)周期縮短了40%，研發(fā)費用降低了35%。 2．針對多傳感器高精度配準的國際性難題，發(fā)明了多傳感器聯(lián)合標(biāo)定標(biāo)準器的設(shè)計方法。 3．針對測量裝備伺服系統(tǒng)高平穩(wěn)性控制的難題，率先提出了體現(xiàn)溫度影響的非線性摩擦建模方法，測量裝備運動平穩(wěn)性提高了59%。 已申請國家發(fā)明專利18項（授權(quán)5項）、實用新型專利12項（授權(quán)12項）、軟件著作權(quán)7項；以金國藩院士為主任的鑒定委員會一致認為項目整體技術(shù)達到國際領(lǐng)先水平。獲得2013年天津市科技進步一等獎。 圖1 缸套類零件檢測用高效高精度智能測量裝備 圖2 慣性元件檢測用高效高精度智能測量裝備 圖3 手機外殼檢測用高效高精度智能測量裝備

高效率、高精度智能化測量技術(shù)已成為我國發(fā)展高端制造業(yè)的瓶頸。本項目突破了高效率、高精度智能化測量的一系列難題，形成的自主創(chuàng)新關(guān)鍵技術(shù)有： 1．首次建立了基于運動學(xué)圖譜分析的智能測量裝備設(shè)計方法及通用性設(shè)計理論體系，使研發(fā)周期縮短了40%，研發(fā)費用降低了35%。 2．針對多傳感器高精度配準的國際性難題，發(fā)明了多傳感器聯(lián)合標(biāo)定標(biāo)準器的設(shè)計方法。 3．針對測量裝備伺服系統(tǒng)高平穩(wěn)性控制的難題，率先提出了體現(xiàn)溫度影響的非線性摩擦建模方法，測量裝備運動平穩(wěn)性提高了59

建立基于多智能體的軟件動態(tài)體系結(jié)構(gòu)模型，采用模型驅(qū)動的軟件構(gòu)造方法，敏捷構(gòu)造開放環(huán)境下軟件系統(tǒng)；研究變化建模、層次感知、智能決策等技術(shù)方法，實現(xiàn)軟件結(jié)構(gòu)、行為等多方面的動態(tài)演化。 主要技術(shù)指標(biāo) 從環(huán)境感知、數(shù)據(jù)分析、通信機制等多個方面，提升了面向動態(tài)環(huán)境的復(fù)雜軟件系統(tǒng)持續(xù)性演化能力。 支持軟件系統(tǒng)在運行過程中靈活調(diào)整、柔性適變。 相關(guān)成果 （1）基于多智能體的軟件動態(tài)演化支撐環(huán)境； （2）自適應(yīng)軟件體系結(jié)構(gòu)建模工具； （3）基于Agent自適應(yīng)動態(tài)集成演化平臺； （4）面向動態(tài)演化的集成規(guī)則設(shè)計工具軟件。