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本產(chǎn)品主要應(yīng)用于換熱器中(如壓縮機(jī)中冷器)，可應(yīng)用于能源、動(dòng)力、石油、化工、制冷和空調(diào)等國(guó)民經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)。本成果基于傳熱學(xué)基本原理，并結(jié)合傳熱與流動(dòng)的數(shù)值模擬方法，對(duì)提高換熱器效率進(jìn)行了深入研究，從強(qiáng)化換熱的機(jī)理出發(fā)，提出了新型結(jié)構(gòu)的高效傳熱管。所提出的傳熱管在強(qiáng)化傳熱時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)傳熱增加的倍數(shù)大于阻力增加的倍數(shù)。 該成果已于2004年12月通過(guò)教育部組織的專(zhuān)家鑒定，鑒定委員會(huì)一致認(rèn)為，該成果發(fā)展了強(qiáng)化傳熱的原理，在管內(nèi)強(qiáng)化傳熱的設(shè)計(jì)原理和準(zhǔn)則上有所突破，已形成的具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的新型換熱技術(shù)。該項(xiàng)成果總體上達(dá)到了國(guó)際領(lǐng)先水平。

該器由一對(duì)帶有通氣口的扁圓形透明外殼，中間裝有微孔鈦復(fù)合過(guò)濾板，外套天然橡膠密封圈組成，孔徑用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)IS4003-1997測(cè)定；透氣性用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)IS4022-1997測(cè)定，每分鐘27升。過(guò)濾板最高破壞壓力20Kg/cm2，最小破壞壓力10Kg/cm2。過(guò)濾范圍用國(guó)軍標(biāo)準(zhǔn)CJB3803-1987《飛機(jī)液壓系統(tǒng)污染測(cè)度，自動(dòng)顆粒計(jì)數(shù)器標(biāo)準(zhǔn)》有關(guān)規(guī)定測(cè)試。優(yōu)于

剪切增稠材料（剪切增稠液/STF、剪切增稠膠/STG）在平衡狀態(tài)下，表現(xiàn)為 分散膠體形式，而在高速剪切力作用時(shí)，其粘度急劇增加，表現(xiàn)出固體行為。利 用這種特性，將其浸滲高性能纖維或與彈性體泡沫基體材料復(fù)合，可制備得到具 有不同防護(hù)功能的輕質(zhì)柔性防護(hù)材料。該系列防護(hù)材料具有質(zhì)輕、高強(qiáng)、高模、 耐沖擊等性能；可廣泛用于交通工具、體育用品、軍事、安全防護(hù)等領(lǐng)域。 2 關(guān)鍵技術(shù) （1）創(chuàng)新要點(diǎn) 材料在常態(tài)下保持松弛的狀態(tài)，柔軟而具有彈性，一旦遭到劇烈撞擊或擠壓 的時(shí)候，分子間立刻相互鎖定，迅速收緊變硬從而消化外力，形成一層防護(hù)層， 當(dāng)外力消失后，材料會(huì)回復(fù)到它最初的松弛軟彈狀態(tài)。它可以在納米秒時(shí)內(nèi)在不 同的沖擊情況作出不同的反應(yīng)。 （2）產(chǎn)品性能3 知識(shí)產(chǎn)權(quán)及項(xiàng)目獲獎(jiǎng)情況 （1）一種輕型柔質(zhì)液態(tài)性防刺材料及其制備方法 ZL2011 1 0079852.0 （2）一種多元分散相阻燃型剪切增稠液體及其制備方法與應(yīng)用 ZL20111 0093256.8 4 項(xiàng)目成熟度 成熟度 5 級(jí) 5 投資期望及應(yīng)用情況 可廣泛用于交通工具、體育用品、軍事、安全防護(hù)等領(lǐng)域。 

主要研究?jī)?nèi)容 1、甲醇陽(yáng)極與氧陰極催化劑研究。 2、固體高分子膜防透醇研究。 3、三合一膜電極制備技術(shù)研究。 4、單體電池的設(shè)計(jì)與性能研究。 5、電池組系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與8W樣機(jī)研制。技術(shù)指標(biāo) 陽(yáng)極鉑載量≤3mg/cm2，陰極鉑載量≤1mg/cm2；80℃，單體電池比功率≥80mW/cm2；30℃，陰極為常壓空氣，單體電池比功率≥12mW/cm2；8W樣機(jī)正常運(yùn)行40h。產(chǎn)業(yè)化前景

本成果通過(guò)高性能樹(shù)脂與輕質(zhì)填料相復(fù)合的方法，利用先進(jìn)復(fù)合材料成型工藝，制備了輕質(zhì)高強(qiáng)浮力材料。 針對(duì)深海資源的探查、開(kāi)發(fā)、施工作業(yè)的需求以及國(guó)防工業(yè)的需求，開(kāi)展大深度、低密度、可設(shè)計(jì)的復(fù)合結(jié)構(gòu)浮力材料或可機(jī)械加工的浮力材料研究，形成高品質(zhì)、實(shí)用化浮力材料的系列產(chǎn)品，是當(dāng)前深海探測(cè)與作業(yè)技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過(guò)該項(xiàng)技術(shù)的研究可以解決深潛器、水下機(jī)器人及其拖體等的耐壓性、提高有效載荷，減少其外型尺寸，加強(qiáng)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，提供足夠的凈浮力，對(duì)深海探測(cè)與作業(yè)技術(shù)、海洋生物資源開(kāi)發(fā)利用以及海洋環(huán)境

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 本項(xiàng)成果涉及新型疫苗的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，具體涉及生物大分子藥物及疫苗的研發(fā)過(guò)程中的抗原精準(zhǔn)設(shè)計(jì)。 2. 解決方案 基于AI的大分子藥物及疫苗抗原設(shè)計(jì)。

項(xiàng)目概況 該靜態(tài)模型提供了一個(gè)融建筑平臺(tái)、空調(diào)設(shè)備、中央空調(diào)系統(tǒng)于一體的、具有自由拼裝搭接功能的實(shí)時(shí)教學(xué)環(huán)境、產(chǎn)品展示平臺(tái)。 本項(xiàng)目處于國(guó)內(nèi)先進(jìn)水平，擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。主要特點(diǎn) 該模型將平臺(tái)、設(shè)備及系統(tǒng)融為一體。具有三大部分： （1）建筑平臺(tái)。我們認(rèn)為，建筑平臺(tái)與中央空調(diào)系統(tǒng)是一個(gè)有機(jī)的整體，離開(kāi)建筑平臺(tái)談中央空調(diào)，有如無(wú)水養(yǎng)魚(yú)，這正是市面上諸多空調(diào)模型的弊端所在。 我們提供的建筑平臺(tái)以建筑的梁、柱、墻體等為基本部件，按建筑模數(shù)等比例制作，部件之間采用了拼裝結(jié)構(gòu)，可拼出任意種建筑形式。讓學(xué)生在自由拼裝中了解建筑知識(shí)。 （2）設(shè)備模型。包括了中央空調(diào)從主機(jī)到末端的各類(lèi)設(shè)備的實(shí)體靜態(tài)模型。各模型均按主流品牌的設(shè)備外形等比例制作，效果逼真，接口清晰。 （3）系統(tǒng)搭建。利用上述建筑平臺(tái)、設(shè)備模型，以及配套的管材、配件，學(xué)生可自行搭建各類(lèi)中央空調(diào)系統(tǒng)。 系統(tǒng)可用于教學(xué)，也可用于產(chǎn)品展示。 技術(shù)指標(biāo)     模型按建筑模數(shù)等比例制作，通用接口，觀察、搭接方便、實(shí)用性強(qiáng)，可反復(fù)使用。是一種新穎的教學(xué)和產(chǎn)品展示平臺(tái)。市場(chǎng)前景     近年來(lái)在部分教學(xué)活動(dòng)中使用，贏得了眾多客戶(hù)的信任和支持，具有良好的市場(chǎng)前

業(yè)界首個(gè)針對(duì)AI在極端和對(duì)抗環(huán)境下的算法安全性檢測(cè)與加固的工具平臺(tái)“對(duì)抗樣本”成新型病毒，算法安全問(wèn)題亟待解決隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能在諸多場(chǎng)景正逐漸替代或協(xié)作著人類(lèi)的各種勞動(dòng)，它們可以成為人類(lèi)的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機(jī)器視覺(jué)作為AI時(shí)代的基礎(chǔ)技術(shù)，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司共同追逐的熱點(diǎn)。然而在機(jī)器視覺(jué)諸多主流應(yīng)用場(chǎng)景的背后，往往也藏著由技術(shù)性缺陷導(dǎo)致的算法安全風(fēng)險(xiǎn)。例如，在一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)無(wú)法覆蓋到的極端場(chǎng)景中，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的識(shí)別系統(tǒng)可能出現(xiàn)匪夷所思的決策，危害乘車(chē)人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業(yè)的輔助駕駛和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)就都曾出現(xiàn)過(guò)類(lèi)似致人死亡的嚴(yán)重事故。并且這類(lèi)極端情形也可能被惡意制造并利用，發(fā)動(dòng)“對(duì)抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機(jī)構(gòu)就曾經(jīng)通過(guò)3D技術(shù)打印出能讓自動(dòng)駕駛“無(wú)視”的障礙物，讓車(chē)輛面臨撞擊風(fēng)險(xiǎn)。而以上攻擊之所以能成功，主要是機(jī)器視覺(jué)和人類(lèi)視覺(jué)有著很大的差異。因此可以通過(guò)在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動(dòng)改變(即上述故意干擾的“對(duì)抗樣本”)，就能導(dǎo)致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進(jìn)一步發(fā)展，AI算法模型將運(yùn)用金融決策、醫(yī)療診斷等關(guān)鍵核心場(chǎng)景，這類(lèi)AI“漏洞”的威脅將愈發(fā)凸顯出來(lái)。近年來(lái)，包括清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)張鈸院士、前微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋等均提倡要發(fā)展安全、可靠、可信的人工智能以及負(fù)責(zé)任的人工智能，其中AI的安全應(yīng)用均是重點(diǎn)方向。而且，AI安全作為新興領(lǐng)域，在開(kāi)源社區(qū)、工具包的加持下，對(duì)抗樣本等攻擊手段日益變得復(fù)雜，相關(guān)防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對(duì)抗樣本等算法漏洞檢測(cè)存在較高的技術(shù)壁壘，目前市面上缺乏自動(dòng)化檢測(cè)工具，而大部分企業(yè)與組織不具備該領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)技能來(lái)妥善應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的惡意攻擊。從安全測(cè)評(píng)到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網(wǎng)絡(luò)安全時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)攻擊的大規(guī)模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團(tuán)隊(duì)希望通過(guò)RealSafe平臺(tái)打造出人工智能時(shí)代的“殺毒軟件”，幫助企業(yè)高效應(yīng)對(duì)人工智能時(shí)代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺(tái)主要支持兩大功能模塊：模型安全測(cè)評(píng)、防御解決方案。其中，模型安全評(píng)測(cè)主要為用戶(hù)提供AI模型安全性評(píng)測(cè)服務(wù)。用戶(hù)只需接入所需測(cè)評(píng)模型的SDK或API接口，選擇平臺(tái)內(nèi)置或者自行上傳的數(shù)據(jù)集，平臺(tái)將基于多種算法生成對(duì)抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數(shù)、擾動(dòng)量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評(píng)分及詳細(xì)的測(cè)評(píng)報(bào)告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢(xún)攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶(hù)提供模型安全性升級(jí)服務(wù)，目前RealSafe平臺(tái)支持五種去除對(duì)抗噪聲的通用防御方法，可實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的自動(dòng)去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對(duì)抗噪聲。根據(jù)上述的模型安全評(píng)測(cè)結(jié)果，用戶(hù)可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據(jù)實(shí)測(cè)來(lái)看，部分第三方的人臉比對(duì)API通過(guò)使用RealSafe平臺(tái)的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復(fù)雜擴(kuò)張的情況下，RealSafe平臺(tái)還持續(xù)提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶(hù)獲得實(shí)時(shí)且自動(dòng)化的漏洞檢測(cè)和修復(fù)能力。準(zhǔn)確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應(yīng)對(duì)算法威脅 考慮到公眾對(duì)于對(duì)抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺(tái)特意選取了公眾最為熟知的人臉比對(duì)場(chǎng)景(人臉比對(duì)被廣泛用于金融遠(yuǎn)程開(kāi)戶(hù)、刷臉支付、酒店入住登記等場(chǎng)景的身份認(rèn)證環(huán)節(jié))提供在線(xiàn)體驗(yàn)。并且，為了深入研究“對(duì)抗樣本”對(duì)人臉比對(duì)系統(tǒng)識(shí)別效果的影響，RealAI 團(tuán)隊(duì)基于此功能在國(guó)內(nèi)外主流 AI 平臺(tái)的演示服務(wù)中進(jìn)行了測(cè)試。實(shí)測(cè)證明，“對(duì)抗樣本”可以極大的干擾人臉比對(duì)系統(tǒng)的識(shí)別結(jié)果，而測(cè)試的這幾家互聯(lián)網(wǎng)公司平臺(tái)開(kāi)放的人臉比對(duì)API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業(yè)在落地人臉識(shí)別應(yīng)用時(shí)的選擇，如果他們的人臉比對(duì)技術(shù)存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內(nèi)的企業(yè)高效應(yīng)對(duì)算法威脅，RealSafe平臺(tái)具備以下兩大優(yōu)勢(shì)：·  組件化、零編碼的在線(xiàn)測(cè)評(píng)：相較于ART、Foolbox等開(kāi)源工具需要自行部署、編寫(xiě)代碼，RealSafe平臺(tái)采用組件化、零編碼的功能設(shè)置，免去了重復(fù)造輪子的精力與時(shí)間消耗，用戶(hù)只需提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)即可在線(xiàn)完成評(píng)估，學(xué)習(xí)成本低，無(wú)需擁有專(zhuān)業(yè)算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評(píng)測(cè)結(jié)果：為了幫助用戶(hù)提高對(duì)模型安全性的概念，RealSafe平臺(tái)采用可量化的形式對(duì)安全評(píng)測(cè)結(jié)果進(jìn)行展示，根據(jù)模型在對(duì)抗樣本攻擊下的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)分，評(píng)分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺(tái)提供安全性變化展示，經(jīng)過(guò)防御處理后的安全評(píng)分變化以及模型效果變化一目了然。從數(shù)字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產(chǎn)品隨著機(jī)器學(xué)習(xí)模型不斷的升級(jí)演化，“對(duì)抗樣本”已經(jīng)演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數(shù)字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對(duì)抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導(dǎo)自動(dòng)駕駛汽車(chē)拐進(jìn)逆行車(chē)道、胸前張貼一張對(duì)抗樣本貼紙?jiān)诒O(jiān)控設(shè)備下實(shí)現(xiàn)隱身……因此，除了針對(duì)數(shù)字世界的算法模型推出安全評(píng)測(cè)平臺(tái)，RealAI團(tuán)隊(duì)也聯(lián)合清華大學(xué)AI研究院圍繞多年來(lái)積累的領(lǐng)先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產(chǎn)品，為更多場(chǎng)景保駕護(hù)航。比如通過(guò)佩戴帶有對(duì)抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機(jī)的面部解鎖，通過(guò)在胸前張貼特制花紋實(shí)現(xiàn)在AI監(jiān)控下的“隱身”，以及通過(guò)在車(chē)輛上涂裝特殊花紋躲避AI對(duì)車(chē)輛的檢測(cè)。發(fā)現(xiàn)類(lèi)似新型漏洞的同時(shí)，RealAI也推出相應(yīng)的防御技術(shù)，支持對(duì)主流AI算法中的安全漏洞進(jìn)行檢測(cè)，并提供AI安全防火墻對(duì)攻擊AI模型的行為進(jìn)行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來(lái)，隨之而來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)也將越來(lái)越多樣化，尤其近年來(lái)因AI技術(shù)不成熟導(dǎo)致的侵害風(fēng)險(xiǎn)也頻頻發(fā)生，可以說(shuō)，算法漏洞已逐漸成為繼網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團(tuán)隊(duì)早已開(kāi)始了AI安全領(lǐng)域的征程，并開(kāi)始以標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品助力行業(yè)降低應(yīng)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)的門(mén)檻與成本。此次上線(xiàn)RealSafe人工智能安全平臺(tái)是RealAI的一小步嘗試，但對(duì)于整個(gè)行業(yè)而言，這將是人工智能產(chǎn)業(yè)邁向健康可控發(fā)展之路的一大步。?

  腸癌合并同時(shí)性腹膜轉(zhuǎn)移（PC）的發(fā)病率約為5-10%，復(fù)發(fā)時(shí)合并腹膜轉(zhuǎn)移發(fā)病率為25-44%。“腹膜轉(zhuǎn)移如果能夠早期診斷，可以增加徹底減瘤手術(shù)的機(jī)會(huì)，未來(lái)能夠明顯延長(zhǎng)腸癌患者的生存期。”王輝教授說(shuō)。2018年團(tuán)隊(duì)和深圳騰訊AI lab建立了合作關(guān)系，研發(fā)一個(gè)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的ResNet3D系統(tǒng)。經(jīng)查，這是世界上第一個(gè)診斷腸癌腹膜轉(zhuǎn)移的AI平臺(tái)，能夠自動(dòng)識(shí)別原發(fā)腫瘤特征，同時(shí)提取腫瘤臨近腹膜的影像學(xué)特征，構(gòu)建基于人工智能的SVM分類(lèi)器。訓(xùn)練組一共納入了19814張CT圖像，驗(yàn)證組包括了7837張CT圖像。    研究發(fā)現(xiàn)，ResNet3D的AI系統(tǒng)僅需花費(fèi)34秒就自動(dòng)識(shí)別并診斷了所有驗(yàn)證圖像。“ResNet3D+SVM分類(lèi)器”的腸癌腹膜轉(zhuǎn)移診斷的準(zhǔn)確性高達(dá)94%，AUC為0.922，敏感性和特異性均高達(dá)94%，明顯優(yōu)于常規(guī)增強(qiáng)CT的診斷能力。