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1、概述 Bt生物農藥適用于糧食、棉花、蔬菜、瓜果、綠地及林木上200多種害蟲的防治，而對人畜安全無毒，不殺死害蟲的天敵和有益生物，環境風險性低，不污染環境。北京科技大學研發的生物農藥繼承了Bt生物農藥的優點，改進了它的不足之處，使其具有強勁的市場競爭力。 我國雖然加入了WTO，但發達國家針對中國入世紛紛調整和提高了產品進口的技術門檻，形成了“綠色壁壘”，導致了我國農產品出口的大幅度下滑，而生物農藥則是實現農產品安全生產與出口的重要保障，這一現實給生物農藥的發展帶來了機遇和挑戰。 現在，化學農藥殘留的危害已經受到人們的普遍關注，綠色蔬菜、綠色糧食、綠色食品、綠色奧運正在走進人們的生活，近幾年的市場顯示，生物農藥的銷量正在以5%的速度遞增。目前，我國生物農藥占農藥市場總銷售額的2%左右，專家預言國內近10年，20%是一個比較理想的比例，因此，生物農藥有著巨大的發展空間，市場前景十分廣闊 2、項目的水平及特點 本項目屬于高科技項目，技術水平處于國內領先地位，具有5大特點。（1）獨立知識產權，已獲得3項發明專利；（2）生產工藝先進，采用雙路循環回轉固態發酵技術；（3）產品性能高，主要體現在效價高、田間有效期長、殺蟲譜寬、安全、環保等方面；（4）產品價格低，能夠與化學農藥抗衡；（5）產品品種多，分為純Bt、綠色Bt復配和化學Bt復配三大系列，每個系列按配方、效價和劑型又可分出15個以上品種，因此，本項目的產品品種可達45種以上。 該項目應用于： （1）綠色蔬菜、綠色糧食、綠色食品、綠色水果等農產品的生產領域 （2）綠地、林地、花卉、自然風景區的保護 （3）生態園、生態基地的建設

本發明公開了一種利用法諾(Fano)干涉光散射力實現金屬納米顆粒分揀的設備，包括微流控芯片 和能利用法諾干涉引入徑向光學散射力的光路系統，微流控芯片在矩形光學分離腔一側通過目標粒子流 溝道、粒子流溝道分別與目標粒子流出口、粒子流出口相連接，另一側設有輔助流入口一、輔助流入口 二、閾值流入口與樣品流入口，分別由各自的輔助流溝道一、輔助流溝道二、閾值流溝道和樣品流溝道 連接到矩形光學分離腔上，其輔助流

我校理學院大數據研究團隊在人工智能與大數據處理技術研究方面取得系列進展，研究成果分別發表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級期刊。神經網絡是人工智能領域中目前最為火熱的研究方向——深度學習的架構基礎。雖然深度學習在近幾年發展迅速，但是關于如何設計最優神經網絡架構的問題仍處于探索階段。該團隊分別針對人工智能中神經網絡結構復雜、高維大規模數據存在無效和冗余特征、難以獲取長時序信息等問題與缺陷，設計出了一系列網絡結構優化、大數據特征選擇和時序循環神經網絡模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學習性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經網絡特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發表在人工智能領域權威國際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項工作得到國家自然科學基金、國家科技重大專項、山東自然科學基金、中央高?；究蒲袠I務費、中國石油天然氣集團公司重大科技項目以及山東省高校青年創新科技支撐計劃的資助。 特征選擇技術也稱屬性選擇，是指從原始特征或屬性中選擇出最有效的特征或屬性以降低數據維度的過程，它是人工智能數據預處理環節的重要步驟，也是大數據處理技術的重要環節。該項工作在神經網絡中嵌入Group Lasso懲罰項并實現特征冗余控制，在選出對解決問題最有幫助、蘊含信息量最大的特征或屬性的同時，控制所選特征子集的冗余程度，以達到降維的最優效果，從而使模型的泛化能力更強，降低神經網絡模型產生過擬合的風險。 題目為《基于L1正則化的神經網絡結構優化模型設計與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發表在國際人工智能領域權威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽教授Nikhil R. Pal院士（印度統計研究所）參與指導，中國石油大學（華東）為第一署名單位。該項研究成果得到了國家自然科學基金、山東省自然科學基金和中央高?；究蒲袠I務費的資助。 該項工作借助L1正則子具有的稀疏表達能力，提出兩種神經網絡結構優化學習模型；本項工作另外一個突出貢獻就是提出了一種簡單且具有通用性的收斂性證明方法，同時保證了模型設計的合理性。實驗結果表明所提出模型具有強大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數據。該研究成果在人工智能與深度學習構造最簡網絡結構方面具有很強的指導作用和應用推廣價值。

臨床腫瘤的診斷和分期依賴于影像學，核醫學2-氟-2-脫氧-D-葡萄糖（18F-FDG）正電子發射計算機斷層掃描/計算機體層掃描(Positron Emission Computed Tomography / Computed Tomography, PET/CT)技術在腫瘤的診斷及分期（尋找惡性腫瘤原發灶及同步探測轉移灶），探測未知原發腫瘤的原發灶，探測腫瘤復發、鑒別腫瘤殘留與治療后瘢痕或壞死組織，監測治療，幫助制定放療計劃等方面較傳統的影像學方法如：CT、MIR、超聲等均已顯示出獨特的優越性。然而，18F-FDG不具有腫瘤特異性。炎癥、感染性疾病如活動性肺結核、隱球菌性肉芽腫、肺膿腫、結節病等也可出現18F-FDG高攝取，導致假陽性結果；同時，許多分化良好的低級別腫瘤，包括大多數前列腺癌、腎細胞癌、肝癌、肺類癌、支氣管肺泡細胞癌、消化道和結腸粘液性腫瘤、低度惡性淋巴瘤、高分化腺癌等，葡萄糖代謝水平相對較低，更接近正常組織，18F-FDG攝取低或不攝取，可出現假陰性結果。上述18F-FDG PET/CT腫瘤顯像的假陽性和假陰性結果無疑會給臨床腫瘤的診斷及鑒別診斷帶來巨大的挑戰。因此，開發新型非18F-FDG腫瘤靶向顯像診斷藥物勢在必行！ 研究發現，黃連素——一種從小檗科植物家族中提取的芐基四異喹啉類生物堿，通過選擇性作用于腫瘤細胞的線粒體，包括抑制線粒體復合物I和與腺嘌呤核苷酸轉運蛋白相互作用等，誘導線粒體功能障礙，從而抑制腫瘤細胞的生長。腫瘤細胞的線粒體已成為一種優良的抗腫瘤治療靶標。黃連素似乎可以抑制多種腫瘤細胞，包括結腸癌、前列腺癌、膠質母細胞瘤、胃癌、表皮樣癌、肝癌、胰腺癌、乳腺癌、口腔癌、舌癌、白血病和黑色素瘤等多種腫瘤細胞的生長。利用黃連素對腫瘤細胞線粒體的高度靶向性特性，用放射性釋放γ射線的放射性核素標記黃連素衍生物可完成活體腫瘤的靶向分子顯像；用釋放α離子或β等射線的治療用放射性核素標記該黃連素衍生物，利用黃連素衍生物自身的抗癌活性和放射性核素釋放射線的輻射損傷生物學效應，可實現對腫瘤的化學-放射雙重治療。 首次成功合成新的黃連素衍生物并完成18F標記，形成一種新分子——18F標記黃連素衍生物；運用PET/CT技術,初步實現了18F標記黃連素衍生物（新分子）的新用途——活體荷VX2瘤兔的腫瘤靶向分子顯像，具有創新性。 查新報告顯示：國內外均無相關專利及文獻報道。

自修復材料是近年來發展迅速的一類新型功能材料,它能夠通過物理或化學作用自動修復損傷并恢復其功能，為主動預防材料的潛在危害并延長其使用壽命提供了一種新的智能方法。

氣動摩擦離合制動器主要用于鍛壓設備、印刷機械、紡織機械、造紙機械 等傳動系統的接合、分離與制動，尤其適用于與高速數控機械配套。如高速數 控壓力機，由于速度快，慣性大，離合器必需具備瞬間離合，快速制動的性能。