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1. 痛點問題 工業(yè)時序數據具有應用領域廣、數據規(guī)模大、經濟價值高的特點，蘊含的巨大商業(yè)價值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術手段的威脅。數據所有者通常會采用前效方法對數據庫中的數據加以保護，但是這些方法只能有效防止外部人員進行非法盜竊，對于內部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數字水印是解決數據在傳播過程中安全問題的一個主流分支，通常的數字水印采用分組多數投票方法來提升算法的魯棒性，但時序數據通常有較多的噪聲，高價值數據點相對集中，因而一個未經加權的投票算法可能會因為大范圍的噪聲干擾而導致水印判定失效。此外，常見時序數字水印算法基于時間戳進行水印嵌入計算，容易受到更改時間戳或頻率變換的攻擊，一旦時間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導致水印提取完全失效。 2. 解決方案 工業(yè)物聯(lián)網數據是工業(yè)大數據規(guī)模迅速擴張的主要來源。各類物聯(lián)網傳感器以極高的頻率采集其所在設備的工作狀態(tài)數據，通常為一系列包含數據產生時間戳（Timestamp）和采集數據（Data）形式為(Timestamp, Data) 的元組序列，稱為時間序列。工業(yè)時序數據具有應用領域廣、數據規(guī)模大、經濟價值高的特點，蘊含的巨大商業(yè)價值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術手段的威脅。 數據所有者通常會采用前效方法對數據庫中的數據加以保護，包括但不限于：數據加密、用戶權限劃分等等。但是，這些方法只能有效防止外部人員進行非法盜竊，對于內部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數字水印是解決數據在傳播過程中安全問題的一個主流分支，常見時序數字水印算法基于時間戳進行水印嵌入計算，容易受到更改時間戳或頻率變換的攻擊，一旦時間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導致水印提取完全失效。此外，數字水印通常采用分組多數投票方法來提升算法的魯棒性，但時序數據通常有較多的噪聲，高價值數據點相對集中，因而一個未經加權的投票算法可能會因為大范圍的噪聲干擾而導致水印判定失效。 本項目針對常見的水印失效場景進行了分析，提出了能夠有效提示水印魯棒性的技術，更好的確保數據安全的管理能力。 3.合作需求 在全國范圍內工業(yè)互聯(lián)網/工業(yè)大數據相關領域尋求應用場景，希望能與能源/裝備制造行業(yè)的大中型企業(yè)開展這方面的合作研究和落地實施；并針對上述企業(yè)開展包括二次開發(fā)在內的各類實際應用，助力企業(yè)降本增效、轉型升級。

產品詳細介紹 機械臂運動算法STEAM主題課程 項目背景 隨著工業(yè) 4.0 科技革命的到來，工業(yè)機器人已成為工業(yè)化程度的重要標志。機械臂是最為典型也是最早出現的工業(yè)機器人，它可以代替人的繁重勞動以實現生產的機械化和自動化，提高生產效率的同時避免人身事故的發(fā)生。機械臂課程的學習可以培養(yǎng)學生將科學技術應用于日常生活、社會實踐的意識。 在本項目中，學生可借助機械臂運動算法套件與人工智能與編程教學系統(tǒng)，了解關節(jié)機械臂和伸縮機械臂的原理及特點，搭建不同類型機械臂并通過編程實現智能控制。 課程性質 這是一門以項目式教學開展的跨學科課程，以基于建構主義理論的 5E 教學模式作為指導，結合了 中小學信息技術課程標準與編程教學特色。 課程目標 1.知識與技能 ?  了解機械臂的類型及其在現實生活中的應用。 ?  掌握關節(jié)機械臂和伸縮機械臂的結構特點，設計并制作相應模型。 ?  學習圖形化編程或 C++代碼編程的基礎知識，使模型完成實際任務。 ?  掌握機械臂運動算法的設計、編寫及調試。 2.過程與方法 ?  通過觀察、查閱相關資料等活動，培養(yǎng)對信息的有效性、客觀性做出判斷的意識，發(fā)展分析概括能力。 ?  通過機械臂模型的搭建和編程，發(fā)展編程思維和工程思維能力。 ?  在完成模型設計和算法設計過程中，提高分析問題和解決問題能力，養(yǎng)成自學能力。 3.情感態(tài)度與價值觀 ?  了解機械臂在日常生活中的實際應用，萌發(fā)將科學技術應用于日常生活、社會實踐的意識。 ?  養(yǎng)成實事求是，尊重自然規(guī)律的科學態(tài)度。 ?  關注科學技術對社會發(fā)展、自然環(huán)境及人類生活的影響。

血管性癡呆（VaD）是一類由腦血管疾病和缺血性或出血性腦損傷引起認知障礙的神經退行性疾病。 VaD 發(fā)生率約為 20％，已成為僅次于阿爾茨海默癥（AD）的第二大常見癡呆類型，全球尚無理想治療藥 物上市。當前我國患病人群達 750 萬。。 75

【發(fā) 明 人】范欣生；俞晶華；唐于平；周玲；段金廒【技術領域】本發(fā)明涉及一種中藥復方的抗呼吸道病毒的有效部位及其制備方法，以及在制備治療抗呼吸道病毒中的應用，屬于中醫(yī)藥領域中中藥復方有效部位提取與應用技術領域。【摘要】一種中藥復方抗呼吸道病毒的有效部位及制備方法。它是以甘草、麻黃、苦杏仁、半夏、生石膏、細茶、五味子按一定重量份配比的原料藥用水蒸氣蒸餾法提取的中藥復方揮發(fā)油部位、萃取法提取的乙酸乙酯部位。本發(fā)明具有制備工藝簡單、重現性好、成本低的優(yōu)點，同時較大限度地提高復方中有效成分的提取率。經體外試驗證明本發(fā)明提供的中藥復方揮發(fā)油部位、乙酸乙酯部位具有較強的抗甲型流感病毒作用；乙酸乙酯部位具有較強的抗合胞病毒作用；揮發(fā)油部位具有抗乙型流感病毒作用。本發(fā)明的中藥復方揮發(fā)油部位、乙酸乙酯部位可用于制備防治上呼吸道相關病毒感染的中藥新藥，為利用具有傳統(tǒng)治療優(yōu)勢的中藥復方制備抗呼吸道病毒藥物提供了新的選擇。

乳腺癌是女性健康的“頭號殺手”。最新調查數據顯示，平均每3分鐘世界上就有一位婦女被診斷為乳腺癌，我國女性乳腺癌的發(fā)病率和死亡率也是逐年上升，目前已位居女性惡性腫瘤發(fā)病率之首。其中，雌激素受體（ER）、孕激素受體（PR）和原癌基因Her-2均為陰性的三陰性乳腺癌（TNBC），是一種高危型乳腺癌，具有獨特的臨床病理和分子特征，轉移性強、患者預后較差，其對內分泌治療不敏感，尚無有效治療藥物。課題組新發(fā)現孤兒核受體Nur77在三陰性乳腺癌中具有重要的作用，是一個治療三陰性乳腺癌藥物開發(fā)的靶點。項目組篩選以核

本專利（專利號：ZL200910103653.1 ,發(fā)明人系榮昌校區(qū)教師，長期從事新中獸藥的研發(fā)），在于提供 一種抗腸炎型犬細小病毒病的中藥組合物，配伍獨特，原料來源廣泛，成本低廉,具有清熱解毒、涼血止 痢、止嘔的功效,可以高效防治腸炎型犬細小病毒病。 犬細小病毒分為腸炎型和心肌炎型，目前，犬細小病毒病尚無特效治療藥物和方法。西醫(yī)主要采用免疫 療法（接種疫苗、高免血清等）,同時聯(lián)合對癥療法（給予止吐藥、止瀉藥、解熱抗炎藥等）、補液療法 （補充生理鹽水、葡萄糖溶液等）和控制繼發(fā)感染（給予抗生素等）等進行綜合治療,但由于犬細小病毒基 因組的變異性很強，免疫療法效果不理想，其它輔助方法也只能治標，不能治本,且副作用較大，易引起耐 藥性,治愈衲氐。本專利擬以獨占許可方式轉讓給相關獸藥企業(yè),因此,如果本專利能被采用成功上市,將會提高犬細小 病毒病的治療效果，加之中藥殘留低,毒副作用小，應用前景非常可觀。

成果簡介：隨著我國載人航天事業(yè)的發(fā)展及核能、電磁能在軍事、科技、醫(yī)學領域的廣泛應用，研究輻射損傷防治手段、積極尋找有效抗輻射損傷藥物 成為迫切需要解決的問題。“龍抗 I 號”是運用多種活性成分篩選技術從豐富的傣藥資源中精心篩選出的特色抗輻射藥物。 技術領域：傣藥開發(fā)、抗輻射藥物 應用范圍：空間需求，載人航天；航空需求（飛行員高空

項目成果/簡介:本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡算法的茶葉儲存時間分類方法,旨在通過改進的廣義回歸神經網絡解決茶葉儲存時間分類問題,屬于茶葉儲存時間分類領域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評的功能和特征,采集不同時間不同傳感器的特征值,構建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡,獲得廣義神經網絡的平滑因子,進而構建毛峰茶葉儲存時間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡算法應用于毛峰茶葉數據中,提高預測毛峰茶葉儲存時間分類的效率和準確度,為消費者提供茶葉儲存時間分類的有效方法.

本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡算法的茶葉儲存時間分類方法,旨在通過改進的廣義回歸神經網絡解決茶葉儲存時間分類問題,屬于茶葉儲存時間分類領域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評的功能和特征,采集不同時間不同傳感器的特征值,構建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡,獲得廣義神經網絡的平滑因子,進而構建毛峰茶葉儲存時間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經網絡算法應用于毛峰茶葉數據中,提高預測毛峰茶葉儲存時間分類的效率和準確度,為消費者提供茶葉儲存時間分類的有效方法.

定量系統(tǒng)生物學是描述生命體的細胞、組織、器官以及整體水平上結構和功能各異的各種分子（包括基因、蛋白質、小分子代謝物等），以及分子在生命體的內部之間、與外界環(huán)境之間的相互作用，通過精準的分析測量技術、結合計算生物學來定性、定量構建生命的數字化模型，預測生理狀態(tài)或者疾病的功能、表型和轉化的前沿科學。生命體的運作是在基因調控下，由許許多多的生化反應形成