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本發(fā)明公開了一種基于子空間融合和一致性約束的準稠密匹配擴展方法。首先獲取可靠的種子匹配，在種子匹配周圍選定待擴展區(qū)域。然后對區(qū)域內的所有待擴展像素點進行稠密 SIFT 特征提取，并通過子空間學習將待擴展點的特征信息和位置信息進行融合。在尋找匹配時，利用一致性約束學習一個局部非剛體變換，該變換與仿射變換·748·等模型相比可以更好地描述非平面復雜場景。每一次擴展完成之后，對擴展結果進行優(yōu)化，剔除不好的匹配

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統(tǒng)建設中發(fā)揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發(fā)布了《關于報送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開發(fā)試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)建設。在該政策的推進下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內分布式光伏裝機容量已達到107.5GW，約占光伏總裝機容量的三分之一，且其增長速度已經超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規(guī)模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網負荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負荷預測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網運行管理帶來嚴峻挑戰(zhàn)。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續(xù)深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場競爭成為必然趨勢。分布式光伏出力的不確定性與短時劇烈波動性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場交易策略與電力交易合同，面臨嚴重的市場風險。 因此，亟需精準的分布式光伏功率預測，為有源配電網調度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數據支撐。 （三）技術方案 1、基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態(tài)分解各分布式光伏復雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關聯(lián)關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯(lián)性處于動態(tài)變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節(jié)點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節(jié)點關聯(lián)關系，由此以數據驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯(lián)性，有效實現子序列動態(tài)圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數據建模的卷積神經網絡，將其與動態(tài)圖結構結合，建立考慮動態(tài)時空關聯(lián)性的圖卷積預測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預測，而后重構得到各場站功率進而獲取配電網分布式光伏總功率。 2、基于深度聯(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)電功率預測 首先，基于長短期記憶神經網絡構建時域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個時間步輸入的時域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉換為輸出序列進行未來時間步的預測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經網絡的時域建模能力。而后，利用注意力機制解決其在處理長輸入時間序列時會導致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預測模型通過對時域特征的有效挖掘實現功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發(fā)了用于分布式光伏功率預測的聯(lián)邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數據的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預測模型的訓練；在中央服務器，基于聯(lián)邦平均算法實現各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發(fā)。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統(tǒng)集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優(yōu)勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯(lián)特征，實現分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數據時，考慮分布式光伏時空相關性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現有研究多利用各光伏場站地理距離或者整體出力表征時空相關性。這種靜態(tài)建模方式在分布式光伏出力模式長期穩(wěn)定的情況下，可以取得較好的預測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發(fā)生短時波動，因而各場站關聯(lián)性處于動態(tài)變化過程。以恒定的場站間關聯(lián)關系去考慮這種復雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態(tài)分解與動態(tài)圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數據驅動方式實現挖掘各場站間關聯(lián)特性的動態(tài)實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態(tài)分量下各場站間關聯(lián)關系的差異性，將各場站原始功率分解為了相對簡單、波動較小的不同頻率模態(tài)分量，減小關聯(lián)關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數據隱私性，且能取得與傳統(tǒng)集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現有的數據驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數據的數量，因此大多以一種集中的訓練方式實現，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數據而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數據隱私，使用戶信息暴露在公共環(huán)境而導致被外部攻擊者進行數據分析、行為探測等。此外，在競爭激烈的電力市場中，分布式光伏場站所有者可能不愿共享數據。這些因素使傳統(tǒng)模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯(lián)邦學習的分布式光伏發(fā)電功率預測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預測，實現對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯(lián)邦學習框架，實現各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數據隱私的同時取得不錯的預測效果。 創(chuàng)新點 1、考慮了場站間關聯(lián)關系的動態(tài)性。對于分布式光伏，雖然場站數量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導致的相關性較強。所提方法以數據驅動方式根據網絡當前的各場站輸入功率進行關聯(lián)關系的動態(tài)表征，實現功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數據隱私應的前提現實現信息共享。利用自編碼結構進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預測更關鍵的輸入特征，以此實現時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯(lián)邦學習框架聚合各本地模型，實現各站點信息聚合，實現精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統(tǒng)建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發(fā)式增長。所研成果可應用于配電網負荷預測、用戶可調度容量評估、激勵型需求響應基線負荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網的安全、經濟、高效運行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優(yōu)的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數據支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

2020年5月1日，武漢大學基礎醫(yī)學院院長李紅良團隊在《細胞—代謝》雜志上發(fā)表論文，題為《COVID-19合并2型糖尿病患者血糖控制與預后的相關性研究》，為臨床有效救治新冠肺炎合并2型糖尿病患者提供了關鍵的臨床研究證據。已有研究表明，合并高血壓，糖尿病，心血管疾病、腎臟損害及肝臟疾病基礎疾病是導致新冠肺炎患者死亡和預后較差的重要原因之一，以上基礎疾病往往使得新冠肺炎患者的風險更高，死亡率也更高。那么，糖尿病患者得了新冠肺炎該怎么辦？血糖控制和新冠肺炎可有什么關聯(lián)？糖尿病患者要怎么做才能在新冠肺炎的威脅下保證自己的生命安全？ “此研究成果在全球范圍內首次明確證明，血糖控制良好，即維持血糖變異范圍在3.9-10.0 mmol/L，與新冠肺炎合并糖尿病患者死亡率顯著降低密切相關。”李紅良告訴《中國科學報》。以2型糖尿病為主的糖尿病在我國成人中總體患病率已經超過10%，而在歐美等發(fā)達國家，2型糖尿病的患病率更是接近甚至超過30%。新冠肺炎和2型糖尿病（T2D）這兩種全球流行病的碰撞，已然導致了一個嚴峻的現實，即2型糖尿病（T2D）已經是新冠肺炎的第二常見共病。 然而，就在血糖控制對新冠肺炎合并2型糖尿病患者所需醫(yī)療干預程度和死亡率的影響尚不明確，只有相對有限的隊列研究初步證明，2型糖尿病患者感染新冠肺炎的預后更差的情況下，新冠疫情直接威脅全球5億血糖患者的生命安全。為此，李紅良團隊對湖北省19家醫(yī)院9663例確診的新冠肺炎病例進行了回顧性縱向多中心研究，分析新冠肺炎合并2型糖尿病患者血糖水平與臨床治療之間的關系。研究表明：感染新冠肺炎的2型糖尿病患者的血糖控制，和患者的較高死亡率之間有著顯著的相關性，血糖控制良好的新冠肺炎合并2型糖尿病患者治愈率，存活率有著明顯提升。一般來說，糖尿病患者更容易受到病毒感染，且一旦感染，與非糖尿病人群相比，預后更差。面對新冠肺炎威脅，糖尿病患者乃至普通大眾，該將血糖控制在什么范圍內？研究發(fā)現，糖尿病（T2D）患者需要更多的醫(yī)療干預，死亡率顯著升高和多器官損傷較非糖尿病個體明顯。更為重要的是，團隊發(fā)現血糖控制良好，即維持血糖變異范圍在3.9-10.0mmol/L，和新冠肺炎合并糖尿病患者死亡率顯著降低密切相關。此發(fā)現，不僅為新冠肺炎合并糖尿病患者改善血糖控制和改善預后提供了重要臨床證據，也是對普通糖尿病患者，和所有普通大眾的警示，在已經明確了控制好血糖能明顯降低新冠肺炎病毒死亡率的情況下，更需要保持良好的生活作息，堅持鍛煉，將血糖含量維持在穩(wěn)定范圍內。（崔雪芹）相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.cmet.2020.04.021

項目簡介 一種 690-730MPa 超高強度 80-100mm 淬透性鋁合金及其制備方法，其特征是所述的 鋁合金主要由鋁（Al）、鋅（Zn）、鎂（Mg）、銅（Cu）、鋯（Zr）和鍶（Sr）組成，其中， 鋅（Zn）的質量百分比為 10.78～13.01%，鎂（Mg）的質量百分比為 2.78～3.51%，銅（Cu） 的質量百分比為 2.26～2.80%，鋯（Zr）的質量百分比為 0.204～0.24%，鍶（Sr）的質量 百分比為 0.0025～0.0751%，余量為鋁和少量雜質元素。所述

致力于高性能非調質鋼鍛件關鍵技術研發(fā)與應用，通過鍛件一體化復合鍛造成形技術、非調質鋼曲軸和連桿熱溫復合鍛造成形工藝及專用模具、以及非調質鋼復雜構件組織性能差異化控制技術等技術，創(chuàng)新性發(fā)明了非調質鋼在汽車零部件上應用的關鍵技術，解決了非調質鋼強度有余而韌性不足的關鍵問題。

該項目2016年獲得湖北省科技進步一等獎。由于乙酰甲喹和喹烯酮尚未確定每日允許攝入量(ADI)、殘留標識物(MR)和靶組織(TT)，未能制訂最高殘留限量(MRLs)和休藥期(WP)，喹乙醇僅有豬肌肉暫定MR及MRL，這三種藥物一直沒有科學的食品安全標準和風險管控技術，消費者健康受到威脅。 該項目主要創(chuàng)新如下： 1、針對代謝資料缺乏、無MR等問題，在豬、雞和鯉開展放射示蹤研究，鑒定出代謝物33種，發(fā)現殘留物20種，闡明了代謝機制、殘留消除規(guī)律及種屬差異，確定了MR及TT，為有害殘留的風險評估與管控提供了翔實、科學的基礎數據。 2、針對毒理資料缺乏、無MRLs等問題，開展全面、系統(tǒng)、深入的毒理和暴露評估研究，揭示藥物的毒性和毒作用特點，闡明量-效、時-效關系，確定了ADI，制訂MRLs 18個、休藥期6個，為有害殘留的風險管控與交流提供了理論依據。 3、針對缺乏新型、高效檢測技術的問題，自主研制殘留物的標準品17種，建立定量/確證分析方法9種，發(fā)明快速檢測的核心試劑22種，創(chuàng)制基于抗體的高效檢測試劑盒6個，為有害殘留的風險管控提供了技術支撐。 發(fā)現的代謝物和殘留物，自主研制的標準品、檢測方法及其標準，發(fā)明的快速檢測核心試劑及試劑盒，填補了國內外空白，提升了獸醫(yī)獸藥科技的自主創(chuàng)新能力。喹乙醇新MR的發(fā)現改正了國際食品法典委員會以往推薦的錯誤標準。 成果完成時間：2012年

本發(fā)明提供了一種等離子體射流人體接觸電氣安全性評估方法，包括以下步驟：步驟S01：等離體射流的光學特性的采集，所述光學特性采集包括放電電壓、電流信號采集。步驟S02：采集流經人體阻抗模型的電流。步驟S03：計算流經人體的電流有效值和比脈沖能量，步驟S04：當電流有效值和比脈沖能量中都沒有超出安全閾值即判定為人體接觸安全，否則判定為人體接觸不安全。本發(fā)明還提供了一種等離子體射流人體接觸電氣安全性評估測試平臺。本發(fā)明通過電流有效值來評估人體接觸射流體羽平均效應帶來的危害，比脈沖能量評估瞬時效應引起的人體接觸危險情況，綜合電流有效值和比脈沖能量形成人體接觸安全性評估體系。

結構特異性醇/酯因其獨特的理化性質與生理功能在食品、醫(yī)藥和化工等領 域具有重要的應用價值。本項目針對立體特異性芳基醇和位置特異性結構脂質為典型代表的高附加值醇/酯，解決其綠色制造過程中關鍵酶選擇性差，工業(yè)適應性弱，表達制備成本高以及催化反應效率低的關鍵技術難題，開展工業(yè)酶的定向篩選、功能強化、高效表達及應用技術研究，開發(fā)了具有自主知識產權和適合工業(yè)化要求的高選擇性、高活性、高穩(wěn)定性工業(yè)酶（脂肪酶和氧化還原酶）的高效創(chuàng)制及應用技術體系，打破國際技術壁壘，推動了我國相關產業(yè)的技術進步和持續(xù)健康發(fā)展。

華中農業(yè)大學資環(huán)實驗臺柜項目（二次）競爭性磋商

天津大學機械學院大樣品臺原子力顯微鏡項目競爭性磋商