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聲表面波（SAW）器件由壓電材料、叉指換能器（IDT）和振蕩電路構成。SAW器件已經廣泛地應用于通信、雷達、電子對抗、廣播電視等民用和軍用領域中。 由SAW器件可以構成的多種傳感器，其原理是器件周圍物理量、化學量和生物量的變化引起SAW器件振蕩頻率的偏移，通過檢測頻率的變化來監測加速度、溫度、濕度、壓力、剪切、彎曲等參量。 SAW傳感器具有獨特的優點。與常用的半導體氣敏傳感器相比，它不受溫度影響，靈敏度高，穩定性好；設計結構靈活，對電、熱、力、聲、光、化學及生物等多種因

本發明公開了一種乘波體構型無人靶機，包括主體機身、水平尾翼、垂直尾翼、發動機進氣道、升降舵以及方向舵，其特征在于，主體機身從頭部至尾部由乘波前體、中部機身以及后部機身組成；乘波前體為變楔角楔/橢圓錐乘波構型，側緣具有下反角且側緣下表面向上拱起，下表面為多級壓縮的前體型面，下表面兩側設置有發動機進氣道；后部機身的下表面為單膨脹噴管面；主體機身的中后部設置有水平尾翼和垂直尾翼，用來調節靶機機身平衡，尾翼后緣還設置有升降舵和方向舵用來對靶機的俯仰和航向進行操控。本發明的無人靶機升限高、飛行速度快，能滿足未來防空武器系統的性能測試要求。

深圳市惠波工貿有限公司于1994年成立， 是集開發，研制，生產，銷售為一體的專業計時器生產廠家,公司擁有一批高科技產品開發， 研制人員和訓練有素的員工隊伍， 近2000平方米的現代化生產基地座落在南山區高發科技園內， 具有先進的設備及完善的計量手段和生產條件， 所推出的"天福"牌產品已形成多品種， 系列化的風格。 "天福"牌產品不但暢銷國內市場,還遠銷日本， 韓國， 東南亞及歐美市場， 贏得客戶贊譽。        由于產品質量優良， 直觀精確， 使用方便， 13年來深受全軍官兵喜愛， 特被指定為“中國人民解放軍專用”和“炮兵防空兵專用”產品。       1996年中國國家體委訓練局頒發證書， 指定"天福"牌秒表為中國國家游泳隊， 中國國家田徑隊訓練專用秒表。1998年取得深圳市技術監督局頒發的《協作城市產品質量互認證書》， 28個城市內產品免檢。1999年取得國家體育總局體育器材設備審定委員會頒發的《審定證書》。2001年取得中國質量檢驗協會頒發的《質檢合格單位證書》。2003年通過ISO9001：2000質量管理體系認證。2007年被中國品牌監督管理發展委員會和中國企業改革與管理委員會授予。 公司的質量方針是： 誠信是基礎，品質是生命，人才是動力，服務是使命。 Shenzhen Huibo Industrial & Trading Co. Ltd. is a professional large-scale manufacturer of all types of chronographes. Our main products include stopwatches, pedometers, chess clocks, LED display counters, LED scoreboards and related products. Our company was established in 1994, and we have many years of history in the chronograph industry. Located in Shenzhen, we enjoy convenient water, land and air transportation. Our company employs more than 200 workers; through the efforts of our entire staff, we have become one of the greatest chronograph manufacturer. SZHB people have continuously tried to improve product quality, introducing quality management system ISO 9001:2000 which ensure all products are tested before delivering to our customers' home. Moreover, our highly educated technicians and all kinds of plant giving our company good technical capabilities. Our annual production capability is more than 2 million of chronograph units of chronograph products.  Currently, SZHB is already exported to America, France, Australia, Italy, India, Iran and 35 other countries and regions. Our company has always focused on research, development and innovation, and has recently developed new stopwatch PC660 and LED Basketball Scoreboard TF-BK3001A.  SZHB will initiate the second phase of our development strategy. Our company regards "reasonable prices, efficient production time and good after-sale service" as out tenet. We hope to cooperate with more customers for mutual development and benefits. We welcome potential buyers to contact us.

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：

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于門限的低復雜度MPA算法， 該算法通過設置置信度門限來及時對可靠的碼字進行譯碼，或對發送概率極低的碼字進行 舍棄，從而有效地降低了原始MPA算法的復雜度。

本發明公開了一種并行 LLL 高維模糊度降相關算法，首先通過混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法針對高維模糊度降相關的計算效率，增強高維模糊度降相關的能 力。其次為了得到降相關能力較強的 Z 變換矩陣，所以在每一次 QR 分解變換過程中，變換系數矩陣要 獲取較小的整數值，因此在每次下三角分解前先對模糊度協方差矩陣的行向量按內積大小進行升序排序， 而在上三角分解前先對矩陣的列向量按內積大小進行降序排列，由此求得的 Z 變換降相關性能更佳。最 后把算法正交變換過程中的取整運算移至在求 Z 矩陣時取整，可以避免算法迭代過程中反復取整而引起 的誤差累積，解決算法發散的問題，從而進一步提高并行 LLL 算法的計算效率和穩定性。 

隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質量。而傳統機器學習方法需要大量訓練數據進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在

本發明提出了一種基于時間-能耗重要性比重的并行任務調度算 法，在滿足時間和能耗的雙重限制下，實現異構并行系統下任務所用 時間和能耗的權衡優化。本發明考慮到實際情況中任務受各種因素的 影響，執行時間不是固定且確定的，而是近似于正態分布，因此在確 定任務調度順序時，不采用以往技術中使用執行時間平均值的方法， 而是將執行時間的平均值和方差同時考慮進來使用近似權重。在任務 分配階段，同時考慮時間和能耗這兩個性能指標，并能根據

用電設備的最優管理是智能電網中實現需求側響應的關鍵一環。然而該問題通常需要同時管理調度大量的用電設備，同時考慮多個時槽，是一個時間空間耦合的復雜問題，想要在短時間內解決該問題十分困難。因此，如何設計合理的算法，提高計算效率，降低計算時間，是目前的研究熱點。?