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本項目是新興的自動化系統(tǒng)與計算機技術(shù)等多學科交叉領域前沿重大問題的研究，屬人工智能、知識工程技術(shù)領域。早期專家系統(tǒng)中知識的自動獲取與知識匱乏成為其瓶頸問題，一直制約著專家系統(tǒng)的發(fā)展。本項目找到了解決這一瓶頸問題的有效途徑與方法，即用知識發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)來實現(xiàn)知識的自動獲取與解決知識匱乏這一難題；有望將專家系統(tǒng)的發(fā)展推向新階段。 本項目提出了一種基于知識發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)的專家系統(tǒng)，簡記作ESKD， ESKD是將KDTICM與傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)相融合的結(jié)果,它以原創(chuàng)性理論KDTICM為貫穿,以動態(tài)知識庫為主線,以全新的知識表示和獲取方法為依托,構(gòu)成了多層遞階的獨特結(jié)構(gòu),很好地解決了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)中極為重要的“知識自動獲取”與“知識匱乏”的瓶頸問題;成為新一代專家系統(tǒng)的基本概型(新分支學科)。 它具有多知識源、多知識融合、多抽象級等特征的全新總體架構(gòu)、全新知識自動獲取構(gòu)件、全新動態(tài)知識庫系統(tǒng)、全新推理機。(見圖5)“科技時報”就“中國科學”發(fā)表的此文與產(chǎn)生的重要影響作了報道。ESKD促進與影響著基于KDTICM的其它智能系統(tǒng)新構(gòu)造的形成。 ESKD全新的構(gòu)造要素:1)知識獲取源除書本知識、專家知識與經(jīng)驗、推理機制外,增加了數(shù)據(jù)庫與知識庫的知識源;并利用KDTICM自動獲取知識,拓展了知識自動獲取的新途徑。2)構(gòu)造了獨特的基礎知識庫--衍生知識庫--合成知識庫--綜合知識庫--擴展知識庫的動態(tài)知識庫系統(tǒng)。3)集成了模糊、綜合歸納、定性、基于案例等多種推理形式和方法。4)采用我們獨立提出的基于語言場的知識表示方法,能夠深層次的綜合表達具有不確定性與定性描述特征的知識。5）結(jié)合了KDD*和KDK*的多項相關(guān)專利技術(shù)。 ESKD突顯其技術(shù)先進與學科領域促進作用的根源，就是作為其理論基礎的KDTICM(我們獨立提出的基于內(nèi)在認知機理的知識發(fā)現(xiàn)理論)及其載體（軟件系統(tǒng)ICCKDSS）是原創(chuàng)性的與自主的。這一點由3項國際獲獎及其評價書、國際著名科學家與國內(nèi)5院士評價、10項國家發(fā)明專利(詳見附件)、教育部鑒定、國內(nèi)外著名刊物發(fā)表的論著等證實。

近期，成都中醫(yī)藥大學附屬醫(yī)院張傳濤主任醫(yī)師團隊在《Journalofmedicalvirology》期刊（JCR1區(qū)）上發(fā)表題為“ClinicalfeaturesandindependentpredictorsforrecurrenceofpositiveSARS-CoV-2RNA:Apropensityscore-matchedanalysis”的研究性論文。

新醫(yī)改背景下醫(yī)療責任保險制度改革實踐與創(chuàng)新——以成都市為例

該研究主要通過銠催化的不對稱轉(zhuǎn)移氫化非對映選擇性地構(gòu)筑兩種氨基氯代醇2和3（上圖），然后經(jīng)過簡單的堿處理過程可得到關(guān)鍵的氨基環(huán)氧中間體。與此前一些還原策略相比較，該合成方法極大地提高了合成效率和非對映選擇性(轉(zhuǎn)化數(shù)TON高達4900，非對映選擇性高達99:1)。從這兩個關(guān)鍵中間體出發(fā)可以合成一系列的抗HIV蛋白酶抑制劑類藥物，例如阿扎那韋(Ataz

本發(fā)明公開了一種新的含多膦酸端基的兩性離子聚合物及其制備方法和用途。本發(fā)明含多膦酸端基的兩性離子聚合物具有如式（Ⅰ）所示的結(jié)構(gòu)：式（Ⅰ）中，10≤n≤37。本發(fā)明含多膦酸端基的兩性離子聚合物可用于金屬氧化物表面接枝改性，使改性表面具備優(yōu)異親水、抗蛋白質(zhì)吸附能力、抗細菌附著能力，特別適用于含金屬氧化物表面的醫(yī)用生物材料表面的快速改性修飾，提高材料的生物相容性、抗細菌附著和表面潤滑能力。

新質(zhì)生產(chǎn)力是創(chuàng)新起主導作用，擺脫傳統(tǒng)經(jīng)濟增長方式、生產(chǎn)力發(fā)展路徑，具有高科技、高效能、高質(zhì)量特征，符合新發(fā)展理念的先進生產(chǎn)力質(zhì)態(tài)。