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主要研究內容: 尿道狹窄發病率高，我國每年有約250萬新發病例。狹窄危害嚴重，但治療困難。即便在美國也同樣缺乏有效地治療手段，患者平均接受3.13次手術。針對這個世界性的難題，課題組歷時15年，在國家863計劃等基金的支持下：應用口腔頰粘膜重建尿道，成功解決了兩類困難類型尿道狹窄的治療；創新手術方式，建立了尿道粘膜外翻吻合技術和背腹側聯合鑲嵌技術，顯著提高治療效果；研發出兩種新型聚氨酯材料，為以后泌尿外科的臨床運用奠定基礎。 創新點： 一、國內首家開展頰粘膜尿道背側鑲嵌成形術和運用頰粘膜修復干燥性龜頭炎所致尿道狹窄。 二、建立尿道粘膜外翻吻合術和尿道背腹側聯合鑲嵌成形術。 三、國際上率先研發出同時具備水性無毒及可降解的聚氨酯材料；國際上首次合成含雙季銨鹽的抗菌性能優異的聚氨酯材料。 技術水平： 一、頰粘膜治療長段前尿道狹窄，治療效果國際領先；頰粘膜修復干燥性龜頭炎致尿道狹窄，為國內首創，治療效果國際領先。 二、粘膜外翻技術國際上未見類似報告，歐洲泌尿外科秘書長Chapple高度評價該技術；國際上第二家開展尿道背腹側聯合鑲嵌成形術，但部位不同，效果國際領先。 三、兩種新型聚氨酯材料均為國際上率先研發，填補行業空白，獲2項國家發明專利。 推廣應用情況及社會效益： 主編中華醫學會泌尿系損傷診治指南并在全國宣講，培訓600余人次。多次舉辦各類培訓班（中國泌尿外科青年醫師培訓班等）和學術會議，并進行手術演示推廣新技術，顯著提高國內尿道狹窄治療水平。發表論文104篇（SCI15篇），獲國家發明專利2項。多次參加國際高水平會議交流，提高學科國際知名度。培養碩博士43名，為學科發展培養高水平人才。

該項目以造紙制漿廢液中回收的工業木質素為原料，經氧化、催化、縮合、磺化等化學改性及表面活性劑的配伍得到混凝土、砂漿用外加劑。用本專利產品生產的混凝土和砂漿具有優異的減水增強性和抗滲、抗裂性，其減水率達18%～25%，比現有技術提高了1～1.5倍，透水壓力比達到325％，可降低混凝土早期水化熱、減少混凝土內部裂縫，提高混凝土耐久性；本發明技術在廣東、山東等地建成5個年產1萬噸、1個年產2萬噸的基地，產品成功應用于廣東省重點工程潮州水利樞紐、廣東省水利廳無縫壩示范工程－乳源壩美電站等六十多家工程，近三

本發明公開了一種快速測定鈣系包芯線中金屬鈣含量的方法。 在常溫常壓下，利用 NH4Cl 溶液為溶樣試劑、高純金屬鎂或金屬鈣為 標準，采用氣體容量法及相關裝置，測定金屬鎂或金屬鈣標樣及待測 樣品在相同實驗條件下產生氫氣的體積，根據氣體狀態方程，通過比 較法計算出鈣鐵包芯線中金屬鈣的含量。本發明方法不僅適用于不同 含鈣量的鈣鐵包芯線中金屬鈣的測定，還適用于不同含鈣量的鋁鈣包 芯線、硅鈣線等鈣系包芯線中金屬鈣的測量。本發明

大者希拖拽式智能網站搭建系統（簡稱：建站）是一款所見即所得的自助建站平臺，以易用流暢、輕松快速、效果豐富為特色，支持電腦端、手機端雙端網站，支持自適應雙端設計；具備豐富的建站模板及功能控件，無需懂代碼、采用拖拽式操作，所見即所得，幫助用戶建立多端品牌/官網/門戶/外貿/交易等類型網站。 主要用途：電腦端及手機端雙端網站建設應用；院校實訓實踐數字化應用；  主要功能/規格： 部署方式：SaaS云服務部署； 建設方式：支持標準建設（電腦端/手機端獨立設計）及自適應建設；支持極速建站及定制建站； 前端設計：前端展示：支持電腦網站/手機網站，可擴展微網站/網頁版小程序端；可視化模塊/拖拽式操作;系統自帶3000+行業模版，免費升級更新;支持模塊/主體顏色/版式布局/頂端/底端等個性化設計等 常規功能：文章系統/產品系統/表單系統/查詢系統/圖冊系統/投票系統/會員系統/在線留言/在線抽獎/知識付費/在線客服/員工權限/消息通知/網站備份/操作日志/網站助手/數據分析等； AI生成功能：AI智能生成字符數量配置：100萬個字符，支持擴容；支持AI智能生成網站、產品、網頁、文章、圖冊等TDK功能；支持AI智能換詞功能、AI提取文章摘要功能、AI提取文章關鍵詞功能；支持AI智能翻譯功能；網站文章、產品、欄目頁支持AI智能翻譯多語言；支持AI智能寫作：支持文章詳情頁、產品詳情頁AI一鍵生成； 搜索引擎優化：支持搜索引擎SEO優化：百度優化系統、網站TDK關鍵字和描述設置、網站HTML靜態化、網站sitmap、301跳轉、404頁面設置等功能； 國際應用：語言版本：47種語言版本，支持自動切換語言；支持谷歌TDK設置/谷歌sitemap/轉化追蹤/產品/網站分享Facebook、Twitter、Linkedin、Pinterst等；多產品詢盤/播放域名防盜鏈/內容加密/skpe客服/whatapp客服； 支付方式：微信支付/支付寶支付/paypal支付； 平臺服務：CDN全球網絡動態加速/HTTPS安全/DDOS攻擊防護/云WAF防火墻/DNS攻擊防護/CC攻擊防護/多線接入等/支持IPV6功能/ 3TB 超大資源庫容量/域名備案額：10個；

項目成果/簡介:本服務體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國國家地質調查局（USGS）開發的非線性流域污染物評估模型，其介于傳統統計學模型與機理模型之間，用于估計流域地表水體中污染物負荷與污染源之間的關系。是美國 TMDL 計劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統計分析系統）平臺運行，使用 IML 語言編寫，其嵌套的統計模塊可以輕松調用非線性加權最小二乘法（NWLS）進行方程的求解，完成所需參數的估計，雖然SPARROW 本身可以免費使用，但是 SAS 平臺購買費用不菲，為此我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語言開發了面向我國特點的具有空間響應特性的水環境管理模型，簡化了原SPARROW 模型中不適用于中國的模塊，并增加 jackknife 不確定性分析模塊，按照中國水環境管理需求補充可能實現的模塊，優化模型功能，改善人機交互形式，使數據輸入及模型運行更加方便易學并符合中國的數據特點。利用 ArcGIS 生成河網、劃分子流域等，提取與整合必要的與流域河流屬性相關的輸入數據，并利用該平臺將模擬結果進行可視化表達。應用范圍:模型已應用于東北松花江流域、黃山新安江流域，成功完成對這些地區 N、P、COD 等污染負荷的空間解析，并設置敏感斷面（松花江流域的同江斷面，新安江流域的跨省斷面--街口斷面）進行溯源分析，能夠為流域（區域）水環境管理決策的制定與實施提供技術支持。效益分析:（1）污染源空間解析：進行各子流域污染源組成比例分布預測以及各子流域的污染來源追溯等，由于監測站點只能評價靜態的理化指標，SPARROW 模型則綜合考慮流域內的地質地貌、氣象要素等，通過監測數據追溯污染來源，分析來自不同污染源的污染量和比例，有針對性地對水質進行控制和管理，找出污染貢獻最大的區域加以治理，實現投入產出的效益最大化； （2）面向水質達標的監測站點空間布局優化與設計：利用有限水質監測站點過去一段時間的監測數據外推流域內其他未監測河段 的水質情況，有效解決布設監測站點成本高、監測網絡點位數量少、代表性差的問題，通過對流域整體水質狀況的預測分析，找出水質較差河段，進而有效優化監測站點的空間設置，為水環境質量達標提供支持。 （3）面向敏感區（達標斷面）的削減措施優化：例如海岸帶、湖庫、飲用水取水區、達標考核斷面等，作為考核或評估斷面進行污染物傳輸分析，分析上游各子流域對其污染貢獻大小，甄別污染貢獻最大的區域，優化管理措施的設置。

網絡化服務集成平臺是設計、實施網絡化服務系統的基礎。本成果建立了通用的網 絡化服務與工程支持信息集成平臺，集成企業相關的服務資源，為企業實現網絡化服務 系統提供技術的支持。本項目涉及信息技術、自動化技術、制造技術和管理技術等多個科學研究領域，成 果來自于多個相關的理論研究和工業實施項目。成果已經應用于上海大眾汽車有限公司、 沈陽機床集團、無錫機床集團等企業，相關成果正在機床、電氣等行業推廣。 同時，本項目通過中德合作，探索了一條高校、企業和外國高校以及外國企業之間 合作研究開發項目的新模式，打開了中德交流合作模式的另一扇窗口。

本服務體系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美國國家地質調查局（USGS）開發的非線性流域污染物評估模型，其介于傳統統計學模型與機理模型之間，用于估計流域地表水體中污染物負荷與污染源之間的關系。是美國 TMDL 計劃推薦流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（統計分析系統）平臺運行，使用 IML 語言編寫，其嵌套的統計模塊可以輕松調用非線性加權最小二乘法（NWLS）進行方程的求解，完成所需參數的估計，雖然SPARROW 本身可以免費使用，但是 SAS 平臺購買費用不菲，為此我們基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 語言開發了面向我國特點的具有空間響應特性的水環境管理模型，簡化了原SPARROW 模型中不適用于中國的模塊，并增加 jackknife 不確定性分析模塊，按照中國水環境管理需求補充可能實現的模塊，優化模型功能，改善人機交互形式，使數據輸入及模型運行更加方便易學并符合中國的數據特點。利用 ArcGIS 生成河網、劃分子流域等，提取與整合必要的與流域河流屬性相關的輸入數據，并利用該平臺將模擬結果進行可視化表達。

一種支持對地觀測數據元數據注冊的映射方法及系統，首先構建存儲觀測數據元數據信息的注冊信 息模型，包括構建觀測數據元數據注冊信息模型的注冊包;依據觀測數據元數據注冊對象，構建注冊信 息模型的外部對象類;依據觀測數據元數據對象之間的相互關系，構建注冊信息模型的關系類;依據觀 測數據元數據的分類信息，構建注冊信息模型的分類架構;依據觀測數據元數據的相關屬性，構建注冊 信息模型的擴展屬性類。然后構建觀測數據元數據信息模型到注冊信息模型的映射關系，包括構建觀測 數據元數據信息模型到注冊信息模型的映射流程;構建觀測數據元數據類型和注冊對象的類型映射;構 建觀測數據元數據屬性到注冊對象的屬性映射。

本發明公開了一種基于支持向量回歸的雷達圖像適配性預測方法。所述方法包括：學習階段，提取 SAR 圖像多維特征構成學習集；對學習集樣本特征預處理后，將其分為學習集 L1、L2，然后用學習集L1 訓練支持向量機，并用得到的 SVM 模型對學習集 L2 進行分類，根據分類正確率、樣本特征和類心之間的距離計算各樣本的適配率；之后利用學習集特征及其相應的適配率，擬合回歸得到適配性預測函數模型；預測階段，對待評估的 SAR 圖像