|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
鹽酸蘭地洛爾的開發
國內外技術發展現狀與趨勢：日本小野藥品工業公司(Ono)開發的手術時心動過速性心律失常(心房纖維性顫動、心房撲動及竇性心動過速)治療藥Onoact (蘭地洛爾，landiololhydrochloride)注射劑于7 月5 日獲得厚生省核準函，2002 年9 月在日本首次上市。國內無該藥的相關專利及行政保護，開發該品不存在知識產權問題。鹽酸蘭地洛爾與同類藥艾司洛爾相比，具有以下優勢：1、心臟選擇性更高：體外研究顯示，蘭地洛爾的β1/β2 值為255，艾司洛爾為33，心臟選擇性約為艾司洛爾的8 倍；2、起效更迅速：Junichi 等人的實驗表明，靜脈注射3mg/kg 劑量的蘭地洛爾在30 秒內可產生減緩心率作用，而5mg/kg的艾司洛爾在2 分鐘內才能起效；3、作用時間更短：蘭地洛爾減緩心率作用的持續時間為4 分鐘左右，而艾司洛爾約為9 分鐘；4、副作用更小：資料顯示，艾司洛爾最主要的不良反應為是低血壓，注射時低血壓發生率為63%，停止用藥后持續低血壓發生率為80%。而蘭地洛爾不良反應發生率為15.6%，低血壓的發生率為11.7%，較艾司洛爾更為安全。艾司洛爾是臨床上使用的第一個超短效、選擇性的第二代β1-受體阻滯劑。鹽酸蘭地洛爾則是在艾司洛爾基礎上進行結構改進而獲得的新化合物。無論是從療效還是安全性來說，蘭地洛爾均比艾司洛爾更具優勢，可作為艾司洛爾的換代產品。技術的特色和創新突破點：本技術提供一種鹽酸蘭地洛爾的優化工藝。技術改造包括：環氧氯丙烷取代3-氯-1, 2 丙二醇；產物1 替代原料Ⅱ制2；羰基二咪唑替代原料IV 等關鍵技術。新方法降低了合成成本，利于工業化生產。本技術提供并完成整體工藝和操作相對簡單、產物收率高、生產成本低的鹽酸蘭地洛爾的實驗室公斤級優化及實驗級工業合成的中試方應用范圍生物醫藥。 鹽酸蘭地洛爾從療效和安全性來說比艾司洛爾更具競爭優勢，可作為艾司洛爾的換代產品；本品心臟選擇性更高，起效更迅速，作用時間更短，副作用更小，因此該項目的產業化將會給企業帶來豐厚的利潤。
北京化工大學
2021-02-01
高速鐵路車地通信系統
該項目的核心技術2011年在教育部組織的技術成果鑒定會上被專家組評為“達到世界先進水平”。同時，本團隊與南車青島四方機車車輛股份有限公司密切合作，將該技術延伸到動車組的全生命周期管理研究與開發中，已取得階段性成果，在2012年成功獲批科技部“十二五”863制造業信息化重大科研立項入庫，并成為首批啟動項目。
北京交通大學
2021-04-13
甲酰阿地咪的合成
腫瘤細胞的多藥耐藥性（MDR）是造成多數臨床治療腫瘤失敗的主要原因，因此，尋找合適的MDR逆轉劑是腫瘤治療急需解決的主要問題之一。甲酰阿地咪為本課題組在合成具有四氫吡咯并吲哚骨架的抗MDR活性天然產物乙酰阿地咪時發現的天然產物衍生物，其生物活性研究表明，甲酰阿地咪及其藥學上可接受的鹽作為化療增敏劑與其它抗腫瘤藥物如阿霉素、長春新堿等聯用，可表現出高于天然產物乙酰阿地咪的逆轉活性，是具有重要臨床應用前景的藥物候選物。該項目發展了一種迄今為止最為高效且具有工業化生產潛力的甲酰阿地咪的合成新方法，從色氨酸衍生物出發，僅需9步就能以30%的總收率完成甲酰阿地咪的全合成，同時，通過該方法可以11步20%的收率完成天然產物乙酰阿地咪的合成，較此前報道的方法有了顯著改善（Danishefsky小組：10步，10%的收率；Kawasaki小組：12步，10%的總收率；本課題組發展的一代合成方法：20步，2%的總收率），為該藥物候選物后繼的臨床前研究奠定了堅實的物質基礎。此外，我們還發現了一種基于銀促進的傅克反應來高效構建C3α-位為不同類型芳基取代的四氫吡咯并吲哚骨架的新方法，并獲得了幾個對多種腫瘤細胞都表現出微摩爾級別活性的藥物先導化合物。
四川大學
2016-04-18
54406陸地和水圖書
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
54305地球歷史教學軟件
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
復合型人工濕地
本項目折流濕地濾池+側向潛流濕地床污水處理系統設計了全新的厭氧豎向 折流濕地和兼（好）氧側向潛流濕地組合。其解決的關鍵技術體現在：濕地系統 中合理設置了自然復氧區、濕地床深度和內回流系統（在高濃度進水和低溫時啟 動），突破了現有人工濕地技術氧傳遞能力低的局限，達到系統內溶解氧的科學 分布，供氧效率是現有人工濕地的約4倍，顯著提升了側向潛流濕地床的溶解氧 水平；在無能耗下大幅提升了濕地系統內的微生物作用強度，極大地提高了氮及 有機物的去除效率；優化了濕地流態，提高了水力效率，解決了現有技術池容利 用率低的缺陷。
重慶大學
2021-04-11
人工智能視覺芯片
人工智能技術飛速發展,我國大體上能夠與世界先進國家發展同步。我國擁有自主知識產權的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監控、生物特征識別、工業機器人、服務機器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進入市場,但是9%以上是軟件、算法產品，在人工智能神經網絡芯片研發方向上,我國又是落后于美國5-10年左右，可以預見的是,將來我國的人工智能神經網絡硬件又將進口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產品,遵循的標準又將按美國的標準,在市場上處于弱勢地位。
電子科技大學
2021-04-10
高效人工光捕獲體系
近日，東南大學化學化工學院青年教師陳旭漫博士在國際頂級期刊《Angewandte Chemie（德國應用化學）》上發表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學術論文。光捕獲過程作為將自然光進行捕獲、能量轉化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個也是十分重要的過程。構筑人工光捕獲體系對于光能的利用具有重要意義，但目前構筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰。東南大學研究團隊利用“杯芳烴誘導聚集”策略，設計合成兩親磺化杯芳烴和陽離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍作為熒光受體分子，成功構筑了近紅外發射的超分子人工光捕獲體系。通過進一步研究，團隊發現該體系在細胞內依然保持很高的光捕獲效率和高度穩定性，同時證明了其對高爾基體染色的選擇性。該研究對于人工超分子光捕獲體系傳感、成像、診斷等方面的研究有著重要的推動作用。論文第一作者為東南大學化學化工學院青年教師陳旭漫，東南大學為第一通訊單位。
東南大學
2021-04-11
人工智能防疫系統
神獸們一批批“歸籠”，對于家長們來說，真是大舒一口氣。不過為了孩子們的安全，各個學校可都費盡了心思。為了迎接學生返校，溫州大學的南北校區大門口，都裝上了人工智能防疫的神器。這套由學校大數據與信息技術研究院自主研發的“人工智能防疫系統”，是學校教師自己的研究成果，為學校即將到來的復學工作奠定基礎，做好充分的安全準備。“人工智能防疫系統”是溫州大學大數據與信息技術研究院基于數據挖掘技術自主創新研發的智能系統，在傳統“亮碼+人工核驗登記”的通行方式上進行改進升級，與校園大數據、市民卡健康碼等數據平臺共享，通過人臉識別打造非接觸式體征識別與統計管理方式。除此以外，這套系統還結合人流高峰與日常人行、車行、訪客管理等多重場景模式，為師生數字化信息后端服務提供有效防疫應用保障，可實現無接觸高精度體溫檢測，精準掌握風險點，降低防控成本、減少感染風險，大大提升防疫管理水平，提前阻斷疫情蔓延渠道。此外，這套智能防疫系統可在學校數據庫中搜集比對師生基本屬性及假期行為數據，通過后臺分析算法挖掘和模擬用戶畫像，自動摸排并動態監測師生異常，為學校相關管理部門提供管理和決策依據，提前做好疫情防護及應急預案工作。溫州大學大數據與信息技術研究院成立于2019年10月23日，位于溫州市龍灣區浙南云谷，是依托溫州市人民政府與中國交通通信信息中心戰略合作協議，由交通安全應急信息技術國家工程實驗室、溫州高新區（浙南科技城）管委會和溫州大學共同建設、共同組織管理的研究開發機構。研究院科研主力多為溫州大學計算機與人工智能學院博士教師。為保障開學，研究院向溫州大學捐贈了兩套系統，學校各部門對即將到來的開學潮充分調研，做好了充足準備。
溫州大學
2021-04-11
人工智能NLP 引擎
主要研究自然語言處理研究領域的算法和應用實踐。涉及語義解析、意圖識別、FAQ 問答、多輪對話、知識圖譜等關鍵技術，研究內容包括分詞、向量表示、分類等文本預處理技術，以及將自然語言處理核心算法應用落實到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實際場景中，團隊研發的 AI 產品已經跟國內企業、研究所開展了長期合作并動態跟蹤，獲得了廣泛的一致好評。
人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業績、降低風險等。
1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。
2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要描述的對話內容。
3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息推薦等。
4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計分析。
5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關聯詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內容。
6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。
西安電子科技大學
2022-10-20