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項目打破了自工業革命以來歐美人創建的傳統紡紗工藝理論，提出了具有革命性和劃時代意義的多軸聯動數控彩色紡紗工藝理論與柔性數字化加工技術。 發明了8軸聯控的三通道數控紡紗系統，研制了世界首臺柔性數字化彩色紡紗機，帶領紡紗技術由灰色紡紗時代進入彩色紡紗時代。 發明了數控多通道紡紗方法，提出了基于非對稱牽伸、非對稱加捻、非對稱超喂等手段在線調控成紗形態、色彩及結構的新機理，實現了多品種紗線的一體化連續加工； 發明了網格化多基色彩纖高維度混色模型及高維度混色色譜可視化理論，為實現彩色紡紗提供了理論支撐； 發明了全色譜彩色紗、全色譜漸變紗和段彩紗、全色譜段彩竹節紗的數字化設計及紡紗加工方法，實現柔性數字化彩色紡紗。 先進紡織機械生產國高度重視紡織機械智能化，從三個層面創新紡紗智能化技術，一是基于網絡傳輸和資源信息化的車間管理智能化；二是基于物流自動輸送的紡紗工序連續化，三是基于多電機協同驅動實現紡紗加工的柔性數字化。本項目發明了柔性數字化彩色紡紗技術，研制了世界首臺多通道數控彩色紡紗機，構建了完整的知識產權體系，屬于國際首創。

產品詳細介紹Enlogic的EN2000 系列產品---IRMC級別測量，輸出端口可開斷系列將電能測量，功率和環境監測與遠程控制輸出端口開/斷技術有機結合在一起，實現了保護和管理您的機柜環境的功能。輸出端口上電順序開啟能防止浪涌電流造成的危害并允許用戶自定義設備的啟動順序及延時。遠程開/端控制技術允許授權用戶遠程控制設備，可通過關閉空載的輸出端口實現機柜電源的管理。 計費級精度的瓦-時電能測量為用戶計費，PUE及效率計量，工程項目規劃以及容量管理提供了精準的電能測量數據。 持續地為IRMC每相的輸入電源和斷路器提供實時監測。該實時監測數據能在每個潛在電源問題發生之前提供預警，并保證用戶更好的實現輸入相和分路之間負荷的平衡，提高設備的可靠性與電源效率。 Enlogic的超薄機身及斷路器的設計吻合了用戶節約機柜空間的需求。每個Enlogic IRMC上可連接多達6個外置傳感器，實現了完整遠程監測和報警的解決方案。企業級的網絡管理允許您輕松的通過HTTP, HTTPS, SNMP, 或Telnet實現管理功能；而與LDAP/S和AD（活動目錄服務）的巧妙整合，允許您輕松的集成到現有的目錄服務中。其他顯著特點包括帶色標識別的輸出端口及斷路器，標準的鎖緊IEC插頭，高可視角的OLED 顯示屏，以及可現場熱插拔的網絡管理卡等提高了產品的可靠性并能減少人為錯誤造成的損失。輸入允許輸入電壓：: 220-240 VAC +6%, -10%每相輸入電流：: 32APhase Type: 1-phase最大輸入功率(kVA)：: 7.68輸入頻率(Hz)：: 50輸入插頭類型：: IEC309 332P6輸入電源線長度：: 3.0m輸出輸出電壓：: 220-240 VAC總輸出端口數：: 24IEC C13 輸出端口數：: 24內置斷路器的數量：: 2斷路器類型: 1-pole hydraulic-magnetic每個斷路器的最大輸出電流(A)：: 16每個輸出端口的最大電流：: 10A物理尺寸長,mm：: 1730 mm深,mm：: 50 mm寬,mm：: 55 mm外殼顏色:: Black環境要求：可運行溫度：: -5 to 55°C可運行相對濕度：: 5-95% RH, non-condensing最高可運行海拔高度：: 0-3,000 m存儲溫度：: -25 to 65°C存儲相對濕度：: 5-95% RH, non-condensing存儲最高海拔高度：: 0-15,000 mCompliance ApprovalsUL: 否EMC: 是安全認證：:環境認證::

本發明公開了一種乳化劑輔助生物酶法制備粒徑可控型淀粉納米顆粒的方法，其特征在于，具體包括如下步驟：(1)配制緩沖溶液；(2)脫支酶活化；(3)淀粉乳的制備；(4)糊化(淀粉鏈伸展)；(5)酶解脫支；(6)短直鏈溶液分離；(7)滅酶；(8)添加乳化劑，控制結晶過程；(9)重結晶；(10)干燥。本發明設備要求低，工藝簡單，操作簡便，反應溫和，反應時間短，效率高，適合大規模生產；產品性能良好，制備的淀粉納米顆粒，粒徑可控制在9-30nm之間，分散性和熱穩定性好，制備成本低，能源消耗少，沒有有害廢棄物產生，符合綠色生產，環保節能的現代化生產要求。

結構特異性醇/酯因其獨特的理化性質與生理功能在食品、醫藥和化工等領 域具有重要的應用價值。本項目針對立體特異性芳基醇和位置特異性結構脂質為典型代表的高附加值醇/酯，解決其綠色制造過程中關鍵酶選擇性差，工業適應性弱，表達制備成本高以及催化反應效率低的關鍵技術難題，開展工業酶的定向篩選、功能強化、高效表達及應用技術研究，開發了具有自主知識產權和適合工業化要求的高選擇性、高活性、高穩定性工業酶（脂肪酶和氧化還原酶）的高效創制及應用技術體系，打破國際技術壁壘，推動了我國相關產業的技術進步和持續健康發展。

我校量子信息技術研究所王琴教授團隊在量子密碼領域取得新突破，該團隊首次提出將人工智能領域的長短期記憶神經網絡(LSTM)應用到量子密碼控制系統之中, 實現了對量子密碼系統的主動反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩定設備的條件下，將系統傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發表在美國物理學會權威學術期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密碼作為量子信息技術領域發展最為成熟的技術，正逐漸從實驗室階段走向商用化，有望在未來大規模網絡加密通信中發揮重要作用，因而得到學術界和工業界的廣泛關注。自第一個BB84協議提出以來，量子密碼無論是在理論上還是在實驗上均取得了巨大進展?，F有量子密碼系統包括相位、偏振、時間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應用最為廣泛。該類系統在運行過程中不可避免地存在相位漂移問題，因而需要不斷對發送端和接收端的相位進行實時校準。目前主流系統通過采用掃描+傳輸的方法來解決。該方法雖然可以實現相位補償，但會導致量子密碼系統傳輸效率降低。針對該缺點，我校王琴教授團隊首次提出將人工智能與量子密碼控制系統相結合，利用LSTM網絡主動預測系統相位漂移大小，進而實現主動反饋與控制；同時通過固定時間間隔對網絡細胞狀態進行更新，使量子密碼系統始終保持穩定的高效率運行狀態。該方法在不提高系統硬件復雜度的前提下大幅提升了量子密碼系統傳輸效率。此外值得提出，該方法的適用范圍不依賴于某種協議或編碼方式，原則上同樣適用于其他任意量子密碼協議和任意編碼系統，為未來開展大規模量子通信網絡應用提供新的研究思路與應用方法。 該項工作的第一作者是我校通信與信息工程學院碩士研究生劉靖陽，量子信息技術研究所的王琴教授和江蘇省圖像處理與圖像通信重點實驗室的謝世朋副教授是該工作的共同通訊作者。該工作得到了安徽問天量子科技有限公司的技術支持。此項工作受到國家重點研發計劃、國家自然科學基金以及江蘇省研究生科研實踐創新等項目的支持。

本發明公開了一種基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的優化計算方法，其包括以下主要步驟：(1)根據實際問題編制待優化目標函數；(2)輸入算法的通用運行參數：種群數目、迭代次數、變量維數、變量取值范圍、待優化目標函數；(3)選取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一種或多種計算方法進行計算；(4)若只使用一種，直接判斷結果是否滿足優化要求；若多于一種計算方法，綜合比較計算結果及評價最優的結果是否滿足此次優化的要求；(5)若滿足要求，運算結束，輸出計算結果和迭代曲線；(6)否則，修改算法的

探究了AI自動勾畫的臨床應用價值，即AI能夠為臨床醫生提供多大的幫助。在8位醫生完成人工勾畫兩個月后，由他們對AI自動勾畫的結果進行修改（AI自動勾畫+醫生修改，即AI輔助勾畫）。結果顯示，AI輔助勾畫提高了5位醫生的勾畫準確性（平均由74%提高至79%），減少了55%的勾畫者間差異。     本研究是AI在全期別鼻咽癌放射治療靶區勾畫方面的首個研究，樣本量大、技術合理、測試全面，是AI在腫瘤學領域應用的一項重要進展。研究結果顯示AI輔助勾畫提高了鼻咽腫瘤勾畫的準確性，能夠讓經驗較少的醫生達到近似專家水平的勾畫，將會對腫瘤控制和患者生存產生積極影響，同時極大地提高了醫生勾畫的效率，為實現精準而又高效的鼻咽癌放射治療靶區勾畫提供了解決方案。