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本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預測服務器首頁致癌性預測結果頁相關綜述對本服務器的介紹RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個候選抑制劑3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

本成果采用最新的深度學習和分子模擬算法，結合新一代分子特征化方法，開發了多種計算機模型，可用于藥物開發中的多個階段，為藥物的快速設計開發提供一個完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預測方法：傳統的化合物毒性檢測技術一般需要使用生化試驗、細胞實驗、甚至動物模型，這些方法不僅耗費大量時間，而且成本很高。使用計算模型進行有機化合物的毒性預測，所需投入較少，但產出巨大。特別是基于化合物的物理化學和結構特性的計算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進行預測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進行體外和體內試驗之前先使用計算機模型對化合物進行大規模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機器學習算法的化合物毒性預測集成學習算法，運用此集成學習算法建立了新的有機化合物致癌性、致突變性和肝毒性預測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預測)的預測服務器，這些服務器能夠為使用者提供更高效更便捷的預測技術服務。自2017年服務器發表起，我們已為國內外藥物分子設計研究者提供了5000多次共計超過20多萬個化合物的毒性預測服務。在有機化合物毒性預測研究方向，我們主要完成了化合物的細胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發，正在進行P450酶阻滯劑性預測模型、基于圖神經網絡的毒性預測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預測研究等。相關研究成果已發表多篇學術論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性預測服務器首頁 致癌性預測結果頁 相關綜述對本服務器的介紹 RF-hERG-Score預測藥物引起的hERG相關心臟毒性 2.藥物設計方法：在計算機上對藥物靶點和藥物分子的結構和活性建模，計算藥物與靶點之間的相互作用關系，從而設計出具有治療作用的藥物。計算機輔助藥物設計可以為藥物設計各階段的實驗方案提供有意義的指導，減少需要通過實驗評估的候選藥物的數量，從而加快新藥研發速度。我們應用分子對接、分子動力學模擬、自由能計算、機器學習等方法研究流感病毒等重要疾病的計算機輔助藥物設計、并開發更有效的計算機輔助藥物設計方法。在計算機輔助藥物設計研究我們主要完成了流感病毒M2質子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進行先導化合物生成模型研究、基于機器學習的虛擬篩選打分函數算法開發、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設計研究。 特異性重打分函數顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個候選抑制劑 3.藥物靶點識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學和病理學過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結合。lncRNA-蛋白質相互作用的實驗研究需要大量資源。累積的實驗數據使得通過計算方法預測lncRNA-蛋白質相互作用成為可能。我們使用各種數學建模和機器學習方法開發了幾種用于預測lncRNA-蛋白質相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機游走和鄰域規則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網絡投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監督鏈路預測），HLPI-Ensemble（集成學習）。在交叉驗證中，我們的模型獲得了較好的預測性能。 lncRNA-蛋白質相互作用預測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質相互作用預測服務器相關軟件著作權：

針對空巢老人日常家居生活和健康狀況的有效監護問題，通過智能穿戴和智能攝像頭等等設備獲取老人日常的體征、視頻和音頻等多模式健康數據，記錄老人的體征數據、日常行為與精神外態，實現老人無監督、連續的日常家居生活、健康狀況和精神狀態的可視化、智能化、自動你險遠程化監護，及時發現老人摔倒、表情痛苦、發出呻吟等緊急異常事件:綜合分析采集的老人多模式健康數據，建立空巢老人的體征狀態模型、日常行為模型和精神狀態模型，實現對老人身體健康和精神狀態的長期監測。同時，通過移動無線互聯網絡將老人日常生活、健康狀況的圍像視頻以及數據圖表信息發送到監護人以及醫療機構和醫護人員的移動通信終端，實現對老人異常生活狀態、健康狀況變化的及時響應和監管。

目前我國鍛造行業的主導設備仍以蒸空鍛錘為主，據統計現役蒸空鍛錘有2300多臺，這些設備大部分是三、四十年代設計，五、六十年代制造，結構落后，設備老化，能源利用率極低，錘頭動能只能達到燃料熱能的0.5％～2％。由于設備的老化造成效率低下，污染等公害嚴重，工人的工作環境很差。電液錘是蒸空錘換代產品，它不僅能很好地滿足各種工藝和生產要求，而且可將能源利用率提高到20％左右，消滅鍋爐燒煤造成的系列污染公害，提高設備的工作效率，改善工人的工作環境，減小司錘的勞動強度。 北京理工大學是目前國內應用最廣泛的泵蓄能器組合傳動、單桿、排油打電液錘驅動頭的原始發明單位，該驅動頭包含一項發明專利、三項實用新型專利。該技術九一年獲部級科技進步一等獎，九二年獲國家科技進步二等獎，這是目前國內蒸空錘改電液錘技術的最高獎。該技術已被列入《八五國家重點新技術推廣計劃》《九五國家重點新技術推廣計劃》《國家科技成果重點推廣計劃》《國家十項重點示范新技術》等。

環境中高毒性有機污染物通過各種途徑進入環境水體，對環境、生物體系和人類健康造成危害。目前，對環境水體中苯、苯酚、苯胺、硝基苯、多環芳烴等高毒性有機污染物的測定主要是離線測定方式，處理步驟復雜、檢測時間長，易造成采樣誤差。現有軍用便攜式快速檢測高毒性有機污染物的設備只是半定量分析，且未在環保部門普及。本項目擬開發環境水體中苯、苯酚、苯胺、硝基苯、苯并芘等高毒性有機污染物的便攜式監測儀器，以特異性熒光試劑標記不同污染物，用高靈敏熒光檢測技術，現場、快速檢測痕量高毒性有機污染物。具體來說，采用新型深紫外發光二極管（LED）為光源，充分利用 LED 光源小體積、低功耗、長壽命的優點；基于光電二極管，自主研制低噪音、低漂移的光電放大電路探測；將光機電集成一體化，研制出小型、高靈敏、長壽命原位水中高毒性有機污染物熒光檢測儀，并將其在山東省內重點流域示范應用。 

所屬領域：新能源與節能環保成果介紹：針對化工行業高毒性、低閾值VOCs，研發新型光電催化氧化技術，大大提高VOCs的去除效率，減少污染物的排放。

隨著空分裝置朝著大型化，稀有氣體全體區和全面計算機控制的發展，對空分操作人員的素質及操作技能提出了極大的挑戰。要在生產實踐中培養出一個合格的熟練的操作人員一般需要5年左右的時間。 當前，操作仿真技術在操作人員培訓方面有著特殊的功能，目前已經有用于各種運載工具（如飛機、船舶等）以及各種復雜設備系統（如電站、電網、大型化工系統等）的仿真訓練機，在提高效率、節約能源、安全訓練等方面起了十分重要的作用。為此，我們開發了大型空分裝置操作仿真培訓系統。該系統可用于對運行人員進行培訓，促進其對設備運行特點、操作動態響應特性的了解，提高操作技能和應變能力，從而最大限度地提高設備運行的安全性和可靠性，減少運行事故的發生。 目前，該技術已應用于我國幾個大型冶金企業的制氧廠，取得了良好的效果。

水下航行體電磁加熱空化裝置。裝置示意圖如下，由磁性分子材料構成 的空化器 1 安裝在航行體 2 頭部，高頻交變電磁場發生器 4，空泡 3 由渦流導致 的高溫產生。

XM-508結腸空回腸解剖模型 ? XM-508結腸空回腸解剖模型由4部件構成，顯示結腸、空腸、回腸的形態結構及相互毗鄰關系。 尺寸：自然大，20×9×23cm 材質：PVC材料

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