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隨著體育活動普及以及生活水平提高，關節軟骨損傷及其退行性病變-骨關節炎給社會帶來越來越大的勞動力損失以及患者生活質量的下降。因應這些挑戰，以生物材料、干細胞和生物醫學工程技術為基礎的先進治療方式逐漸涌現。在長期研究的基礎上，實驗室首先發現并優化了多肽（饑餓激素，ghrelin）促進干細胞軟骨分化和體內軟骨再生的方法。多肽可以作為體外研究和體內軟骨再生的重要手段，有良好的臨床和產業化價值。

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檸檬悅讀是小檸檬教育科技旗下的國內領先的中小學智能分級閱讀平臺，平臺提供“軟件+硬件、智能+互動、能力+興趣”的自適應閱讀整體解決方案。產品包括：檸檬悅讀APP（老師、家長、學生）、學生專用護眼閱讀器。 老師可利用平臺的精編閱讀作業題庫，一鍵發布閱讀/朗讀作業，基于閱讀測評報告，直觀了解每位孩子的真實閱讀能力，同時可實時監測孩子的課外閱讀情況。平臺在幫助老師提高閱讀教學效率外，真正為老師解決閱讀教學監測難、量化難等問題。 孩子可通過平臺的閱讀能力測評，實現閱讀能力精準定位，基于能力智能匹配適應書籍與制定閱讀計劃，通過平臺激勵機制與助學功能，可有效幫助孩子培養良好的閱讀習慣，提升閱讀能力。孩子專用的護眼閱讀器系采用電子墨水屏，無背光/藍光，適合各種光線下閱讀，能有效保護孩子視力。  

湖南小鵬教育科技發展有限公司，成立于2020-03-13，注冊資本為200萬人民幣，法定代表人為劉艷紅，經營狀態為存續，工商注冊號為430111000796720，注冊地址為長沙市雨花區金海路197號長沙南車電氣設備有限公司輕工廠房四樓，經營范圍包括教育裝備、一類醫療器械的研發；心理咨詢服務；教育裝備、一類醫療器械、醫學教學模型、醫學教學儀器、教學儀器的銷售；家具、體育用品、體育器材、課桌椅、計算機硬件、軟件、計算機軟件、玩具的銷售；教育管理；教育咨詢；健康管理；健康醫療產業項目的建設、管理、運營；醫療設備的技術咨詢；醫療器械技術、教學設備的研究、計算機硬件、軟件的開發；醫療器械技術轉讓服務；醫療設備維修；各類教育的教學檢測和評價活動；教學用模型及教具、教學專用儀器、體育用品、玩具的制造；家具生產、加工；課桌椅生產；軟件服務；軟件測試服務；工藝品批發；工藝品零售；多媒體系統銷售。（未經批準不得從事P2P網貸、股權眾籌、互聯網保險、資管及跨界從事金融、第三方支付、虛擬貨幣交易、ICO、非外匯等互聯網金融業務）（依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動） 

移動式升降小講臺  1.可調節高度范圍：750-1050mm                                   2.支架材質：鋁  3.升降方式：手動液壓升降                                                          3.支架加工工藝：鋁壓鑄噴涂 4.面板尺寸：710*475mm                               5.面板材質：25mm MDF with PVC，帶桌面儲物槽。                                 7. 支架顏色：銀色，白色，黑色可選。                           8.面板顏色：白色，楓木色，胡桃色可選。                           9.桌腳：雙向PU滑輪，前面2輪可鎖定。

本成果提出了基于零件批量加工數據分析的加工工藝與流程優化，主要包括零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法、基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優化與決策、基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法：在數據挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數據實時采集硬件平臺，實現對加工力、加工振動、主軸電流等工況數據的實時在線獲取。 2）基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅動模型，實現了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結合軸類零件加工過程開展了優化工作；提出了加工參數自適應調控聯合決策方法。 4）基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證：構建加工數據庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數、檢測數據等四種類型數據。開發全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發南方公司柔軸車間），實現航軸全流程質量數據感知與工藝優化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現場預先感知，加工過程工藝數據挖掘模塊實現基于批量數據的多工序誤差流分析，實現后續工序加工誤差推理，加工過程工藝優化與智能決策模塊實現了零件多工序加工質量數據推理與給定期望指標下的加工參數優化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數據的工藝全流程智能決策技術與系統的研發，初步實現工藝與制造過程的智能控制。在數據挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產生的深層機理，構建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規律，提出了零件加工工藝與流程優化策略，形成制定面向航空發動機大長徑比軸類零件的決策規范，規定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數四個方面的具體要求。通過中國航發南方工業有限公司企業標準體系管理系統制定、修改、審批，形成《航空發動機軸類零件加工工藝優化與決策技術規范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發方面，將上述理論成果進行高度集成，開發了零件全流程加工智能推理優化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數據庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數據挖掘、加工工藝優化與智能決策。相關知識與優化規則形成權。全流程加工智能推理優化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構具備MA與CNAS認證資質，最終形成《零件全流程加工智能推理優化軟件第三方測試報告》、《智能加工產線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結合航空發動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產中。將零件全流程加工智能推理優化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產品的加工設備上部署了數據采集裝置，實時采集加工過程數據，集成企業工藝資源數據庫和產品數字化檢測系統，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數據庫，開展了航軸加工工藝分析、現場加工質量預先感知、加工工藝與流程優化、現場實際加工驗證等工作。通過南方公司現場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數據集，構建代理模型實現了切削過程的毫秒級預測，切削過程關鍵物理量的預測時間優于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數據混合驅動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質量狀態估計方法，建立了現場多源數據信息串聯模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯合決策方法框架，聯合決策優化框架保證次品率降低優于50%。

本發明公開了一種基于大數據分析的小基站開關控制方法，包括：采集場景信息步驟；數據預處理步驟；提取特征步驟；選擇并訓練模型步驟；預測步驟。本發明利用特殊場景下時刻表以及小基站接入人數的歷史記錄，建立數學模型，預測未來小基站內的待服務人數，根據待服務人數去控制小基站的開關，達到節能、減少基站間干擾的目的。在建立數學模型的過程中，本方法結合數據挖掘和機器學習，提高了預測的準確率和系統的實用性。

\（專利號：ZL 201010502446.6） 簡介：本發明提供一種低碳熱軋小H型鋼快速冷卻方法,屬于金屬壓力加工技術領域。本發明方法主要是通過對軋后冷卻裝置的改造,采用高壓氣霧冷卻方式,分六段控冷,每段由四個控冷模塊組成,按上、下、兩側由電磁閥獨立控制,單獨調節,分區域控冷,對所冷卻部位采用不同的冷卻方法,使得翼緣部位、R部溫降幅度較大,實現快速均勻冷卻H型鋼各處。通過對Q235和Q345應用本發明技術,使得H型鋼產品組織晶粒細小、力

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