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本項目基于團隊多年連續碳纖維熱塑性預浸料制備及復合材料成型、聚芳醚酮（PAEK）樹脂（含聚醚醚酮（PEEK））研發、半結晶型熱塑性復合材料界面研究的技術積累和相關項目成果，通過自主設計搭建連續纖維熱塑性復合材料生產線及相關關鍵成型模頭和特殊工裝的設計，掌握了連續碳纖維聚芳醚酮特種熱塑性預浸料單向帶、LFT 粒料和高纖維含量拉擠棒材的關鍵制備技術，打破國際技術封鎖，拓展了聚芳醚酮材料的應用形式，在我國航天、軍工等輕量化零部件替換上具有很好的應用前景。本項目預期在連續碳纖維特種熱塑預浸料、LFT 長纖維粒料、拉擠型材及 1-2 個具體產品（航空航天、醫療）幾個方面進行同步產業化落地，具有自主知識產權。項目落地后將進一步開發國際領先并具有自主知識產權的低成本高效連續熱壓技術，實現 3 分鐘內單成型制造周期的織物層合板在線浸漬和長尺寸結構型材的連續化生產制造，建成從“樹脂原材料→預浸料/LFT/棒材→成型工藝→復合材料制品→評價方法”的一整套技術體系，引領行業發展，助力連續纖維特種熱塑性復合材料在我國快速、大規模的應用。

我國是豬肉生產、消費大國，平均年產量高達 0.6 億噸，占世界總產量的 50% 以上。豬血作為生豬屠宰的副產物之一，年產量也高達幾百萬噸，豬血蛋白含量 高，素有“液態肉”之稱，是寶貴的食物資源。生豬屠宰后會產生大量豬血、豬 骨、豬油等副產物，但目前開發利用率較低，不僅造成了資源浪費，而且污染了 環境。 目前，肉味調味食品主要以畜禽肉為原料，雖風味醇厚，成本過高。利用價 格低廉的禽畜血制備肉味香精的研究鮮有報道。該技術利用生豬屠宰下游產品豬 血、豬骨及豬油為原料，進行精深加工，降低血腥味，開發肉味濃郁的天然功能 性核心調味基料。 該產品可廣泛應用于方便食品調料包、湯包、火腿腸、罐頭等多種產品。 南通金旺農業開發有限公司是江蘇省南通市農業產業化市級龍頭企業，主要 從事生豬收購與屠宰。每日屠宰產生大量豬血、豬骨等，具有豐富的原料資源。本技術項目的實施是提升調味食品安全和品質的重大突破，可提高生豬屠宰 副產品的附加值，提升我國食品企業的市場競爭力和出口創匯能力。 技術水平： 該技術水平居國際先進水平。 關鍵技術指標與參數：原料預處理（豬血、豬骨、豬板油）→生物控制酶解 技術（酶的篩選、最佳底物濃度、酶添加量、適宜的酶解時間）→美拉德反應調 控技術（三種主要熱反應底物的最適配比、外源氨基酸與糖類的選擇與配比、適 宜熱反應溫度、時間、體系 pH）→真空濃縮、配料→天然調味核心基料。 

1、項目簡介 小龍蝦頭是小龍蝦加工中的主要廢棄物。本技術利用生物酶水解方法制備小 龍蝦風味調味料。本產品技術易于實行，成本低，產品安全可靠。 2、創新要點 本技術利用酶技術處理小龍蝦頭，產品風味強，可以作為食品調味料用

本發明公開了一種用于高可靠性WLCSP器件焊接的無鉛釬料，屬于金屬材料類及冶金領域釬焊材料。該種無鉛釬料中的納米Al顆粒的含量為0.01~1%，納米CeO2的含量為0.01~1%，Ag的含量為0.5~4.5%，Cu的含量為0.2~1.5%，余量為Sn。使用市售的Sn錠、Sn-Cu合金、Sn-Ag合金，按設計所需成分配比，預先熔化，然后加入納米顆粒，采用高能超聲攪拌的制造工藝冶煉無鉛釬料，為防止元素的燒損在惰性氣體保護氣氛中冶煉、澆鑄成棒材，然后通過擠壓、拉拔即得到所需要的釬料絲材，也可將新釬料制備成焊膏使用。本無鉛釬料對應無鉛焊點的抗疲勞特性和抗跌落特性得到顯著提高。 

本發明公開了一種單噴頭多料源生物3D打印裝置及其方法，屬于組織工程和生物3D打印領域。包括電機固定座，電機，主動齒輪，固定轉軸，轉盤合件、噴頭體、單向連接閥，彈簧片和進料管連接頭等結構，固定轉軸安裝固定，電機通過齒輪傳動帶動轉盤旋轉，轉盤上單向連接閥通過2個彈簧片夾持壓住，且單向連接閥與噴頭體有一高度差△h，當單向連接閥轉到噴頭體處時，噴頭體將單向連接閥頂起，并頂起鋼球將噴頭體與單向連接閥連通，彈簧片彈起將單向連接閥壓住，同時生物材料通過進料管連接頭進入，實現打印過程。通過轉盤旋轉可切換打印材料，實現單噴頭多種生物材料的打印。其優點是：結構簡單巧妙，降低成本，易于實現靈活控制，大大提高打印效率。

本項目針對人工速生林木材密度小、強度低的特點，研究開發出木材化學改性與干燥一體化工藝技術及裝備。本技術能夠大幅度提高速生材性能，同時解決了常規木材改性技術中改性劑浸透困難、環保性差，改性材功能單一、尺寸小，無法滿足工業生產要求等問題；解決了傳統木材改性技術工藝“先干燥-再浸漬處理-再二次干燥”的能耗高的問題。本項目技術獲國家發明專利授權2項，已在多家企業應用。

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

動物捕食植物種子（下稱種子捕食）是動植物協同進化的重要方面。動物捕食植物種子可影響植物種群更新和繁衍；植物通過調節各種性狀，如種子大小、蛋白質含量，調節動物捕食行為。植物性狀對種子捕食調節能力的評估對理解動植物協同進化具有重要意義。 因此，建立一種用于種子捕食追蹤的人工種子系統，對于種子捕食追蹤及相關研究，理解動植物協同進化，促進野生植物尤其是珍稀瀕危植物保護具有重要的作用。

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：