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一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、成果簡介 項目組歷時15年，圍繞長三角肉羊系統地開展了遺傳資源挖掘與選育、高效繁育與繁殖營養調控、營養標準制訂與全混合日糧開發等技術研發與集成示范，取得如下創新性成果： （1）篩選和鑒定了一批肉羊高繁殖力候選基因，系統開展了湖羊和地方山羊的保護、提純復壯與選育，建立了高繁育種核心群，獲得了批量克隆和轉基因克隆羊。 （2）系統揭示了高繁母羊生殖內分泌規律和卵泡發育機理，闡明了營養因素對肉羊卵泡發育和孕體的影響及其調控機制，為提高母羊的繁殖力提供了新的理論依據。 （3）率先研究了湖羊及杜湖雜交組合不同階段營養需要量參數，制定營養標準，填補了空白。率先開發肉羊TMR顆粒飼料配方、調制及飼喂工藝，提高了非常規飼料資源利用率，為肉羊精準養殖提供了技術支撐。 基于該成果，項目組累計推廣出欄種羊74.32 萬只，出欄肉羊72.07萬只，TMR顆粒飼料推廣量達50萬噸，推動以海門為中心，輻射帶動啟東、太倉等區域，打造海啟倉“一機兩翼”肉羊特色片區，已經入選2020年農業農村部“一縣一業”樣板縣,并通過肉羊養殖技術扶貧助力產業脫貧攻堅。

該成果創新性地基于二維半導體的硅基同質器件，首次提出了類腦功能的“傳感-計算-存儲一體化”神經形態芯片架構，實現了光電傳感、放大運算、信息存儲功能的一體化集成，為突破馮·諾依曼瓶頸和實現類腦智能提供了一種全新思路。 繆向水教授團隊，長期從事相變存儲器芯片、存算一體憶阻器芯片技術研究。2018年出版了國內第一本憶阻器專著《憶阻器導論》，2019年團隊93項三維相變存儲器芯片專利許可給芯片公司并合作開發產品，并與行業龍頭企業合作建立了聯合實驗室，推動存儲器芯片技術的成果轉化以及未來引領技術的探索。曾榮獲國家科技進步獎2項、湖北省技術發明一等獎1項。 同質晶體管-存儲器架構的原理及器件結構 繆向水團隊長期從事相變存儲器芯片、存算一體憶阻器芯片技術研究。2018年出版了國內第一本憶阻器專著《憶阻器導論》，2019年團隊93項三維相變存儲器芯片專利許可給芯片公司并合作開發產品，并與行業龍頭企業合作建立了聯合實驗室，推動存儲器芯片技術的成果轉化以及未來引領技術的探索。曾榮獲國家科技進步獎2項、湖北省技術發明一等獎1項。

武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構建了多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關鍵技術，成功研制出我國首套多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統MIPS。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構建了多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關鍵技術，成功研制出我國首套多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統MIPS，相關技術理論《多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術及應用》2021年榮獲測繪科技進步特等獎。 技術特色： (1) 首次提出基于人工智能技術的多模態衛星影像語義分割與幾何處理融合新理論。創建了衛星影像跨域穩健語義分割技術，通過自適應增量優化提升深度分割網絡模型的遷移性和普適性，保證多類型地物語義分割的時效性、容錯性、穩定性和區域一致性。 (2) 通過語義分割結果全自動進行多源地理信息控制點粗差剔除，實現超大范圍多模態影像精準幾何處理；提出輻射不變特征變換算法進行多模態影像高可靠性匹配；單臺機器2.5分鐘可完成8000景衛星影像的并行區域網平差，大幅提高了自動化處理精度和效率。 (3) 突破了基于深度學習的多視遙感影像三維地形及大范圍合成影像智能生成技術，采用物方半全局優化提升困難區域的密集匹配精度，并在語義分割結果的輔助下進行大范圍遙感影像無縫鑲嵌合成。 (4) 基于深度學習進行建筑物、道路、農作物等典型地物目標語義信息智能提取；基于多尺度語義分割網絡融合經驗知識實現建筑物矢量邊緣精確提取；結合語義分割和多起點中心線追蹤優化提取道路網拓撲矢量；基于3D卷積和注意力機制實現多類農作物精細分類及其時空特征智能提取。 (5) 構建了全新的多模態衛星遙感影像幾何語義一體化智能處理技術體系，研制出我國首套自主產權的多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理軟件系統MIPS，其數據處理效果和效率均有明顯優勢，顯著提升了融合處理的精準度和智能化水平。 先進性 MIPS具備快速語義分割、語義輔助精準幾何處理、三維地形提取與多影像時序合成、地物語義信息智能提取等特色功能。系統采用最新的衛星影像攝影測量處理、多源影像融合、語義信息提取的相關理論與方法，結合先進的計算機技術、CPU/GPU兩級加速并行處理及深度學習技術，處理效果和效率均明顯優于國內外同類軟件。例如單機情況下19小時即可完成1551景2米分辨率衛星影像的全自動處理，包括云區檢測、影像融合、影像匹配、區域網平差、正射影像糾正等全部處理流程。語義分割結果約束的立體衛星影像區域網平差自動化程度和精度均顯著提升，例如在1:1萬基礎測繪產品DEM/DOM的輔助下，高分七號立體衛星影像的全自動處理高程精度從2.6米大幅提升至0.8米以內，鑲嵌接邊精度優于1像素。

一、項目分類 重大科學前沿創新 二、成果簡介 間質性肺疾病（ILD）是常見的呼吸系統疾病，特發性肺纖維化（IPF）是ILD中最常見也最為嚴重的疾病類型。IPF是一種進行性發展、致死性、病因及發病機制未明的間質性肺疾病。該疾病多發于老年人，患者從診斷建立到死亡的中位生存時間僅為2～3年，5年病死率為70%～80%。隨著老齡化社會的進展與環境的持續惡化，IPF患病人群呈不斷上升趨勢。保守估計目前全球患病人數約5000萬，我國患病人數約60萬，年死亡病例達40000例。截止到2017年，國內外批準上市用于治療IPF的藥物僅有吡非尼酮和尼達尼布。這兩種藥物可以延緩肺功能下降速度，但是無法逆轉病情進展、有效提高患者生存期，而且對一部分患者具有相當大的副作用，晚期常需要肺移植，醫療花費巨大。因此目前迫切需要開發更加安全可靠、療效確切、價格合理的治療特發性肺纖維化的新藥。 項目研究基礎 研發平臺：依托南開大學藥物化學生物學國家重點實驗室-天津市首個肺纖維化藥物研發平臺，該平臺擁有全套的藥物研發所需的各種大型儀器和檢測設備，標準的細胞間和動物房，硬件設施完善。 批件申報經驗：項目組在國家重大專項十二五平臺和肺纖維化藥物研發平臺支持下申報獲批南開大學首個肺纖維化臨床批件：多西環素治療繼發性肺纖維的臨床批件（化藥原1.6類），批件號為2017L01323。 IPF藥物研發梯隊級候選化合物：項目組已建立完善的肺纖維化藥物細胞篩選體系和動物藥效評估體系，擁有具有自主知識產權的多個天然產物衍生物化合物庫，目前已篩選多達500個化合物，有一系列化合物顯示出良好藥效，且已申報相關專利。 項目優勢 項目組發現TGF-β1信號通路在肺纖維化發病過程中起著重要的中心調控作用，因此有針對性地以TGF-β1／Smad信號通路為靶點建立了細胞水平的高通量藥物篩選體系，及體外細胞模型和體內動物模型的IPF藥物評價體系，并通過半合成的手段獲得了具有自主知識產權的天然倍半萜衍生物庫，隨后利用動物藥效學模型進行驗證，一共得到15個活性化合物（Hits）。對TGF-β1的活性化合物CP0105結構進行優化，得到先導化合物CP0116。已申請相關專利2項。 藥物動力學預實驗研究：候選藥物分子CP0116經口服吸收迅速，生物利用度為76.9%，與血漿蛋白結合率低（小于1%），血漿半衰期約為2小時，藥物分子12小時清除干凈。主要經肝，腎代謝。 毒理學預實驗研究：急毒預試驗結果顯示，一次性對小鼠（n=10）灌胃給藥CP0116（2000mg/kg），48小時內無一死亡，與對照組相比，無異常。長毒預試驗結果顯示，對小鼠（n=10）連續灌胃給藥CP0116（100mg/Kg）55天，給藥組老鼠無一死亡，與對照組相比，未觀察到任何毒性作用。 藥效學研究：吡非尼酮（100mg/kg）給藥組小鼠肺膠原含量較模型組降低18%，纖維化面積減少25%；同劑量CP0116給藥組小鼠肺膠原含量較模型組降低26%，纖維化面積減少48%，藥效結果優于吡非尼酮組。 藥學研究：CP0116結構穩定、收率穩定、純度可達98%以上，小試工藝已經開發完成。

一、成果簡介 微生物飼料添加劑(FeedGradeMicrobialAdditives)是藥物保健促生長飼料添加劑的最可行替代方案之一。美國FDA定義為可直接飼喂微生物(DFMS)，又被稱為益生素(Probiotics)、益生菌等。它的核心含義是指攝入動物體內參與腸道內微生物平衡的、具有抑制動物胃腸道有害微生物群落的作用，或增強非特異或特異性免疫功能，具有預防疾病、促進動物生長和提高飼料轉化效率的活性微生物制劑。并可以進一步與其他輔料(如生物活性多肽

（一）項目背景 當前，智慧教育具有智能導學、精準推薦、定制輔導、精細評價等特點，已成為國際國內教育信息化發展的趨勢。智慧教育的研究主要聚焦于智慧學習環境建設的研究、智能技術支持下的智慧教學研究和機器學習技術支持下的個性化學習研究。智慧教育的出現極大地促進了當前教育中學習空間的重構。在“學習空間”之前，人們通常使用“教學空間”來指代這種場所，將有教學活動的場所均稱作教學空間。隨著人們對學習過程的理解變化、智慧教育的快速發展以及人們對非正式學習的重視，學習空間逐漸由單一的物理教學空間向包含物理空間、網絡空間、移動空間的多元學習空間轉變。多元學習空間的提出雖然更多地體現出了“以學生為中心”的傾向，但如何具體衡量多元學習空間對學生學習效果的影響是評價多元學習空間的重要步驟。同時，在多元學習空間具體構建時，面對空間中來源不同、結構多樣、數量龐大的多模數據如何進行處理存儲、并在保證數據有效性的前提下對教育數據進行隱私保護是多元學習空間需要解決的另一個難點。 （二）項目簡介 本項目主要目標是針對信息技術支撐下學習空間多元化、場景復雜、需求多樣化，學習者及學習行為呈現出新的特點和規律，研究多元學習空間中學習行為數據化關鍵技術，構建“云-邊緣-物聯網”架構的多模態數據存儲與處理平臺，實現混合式學習環境下學習行為智能感知和數據化，優化學習行為模型，基于實際應用與不同學習目標函數及內容，建立可重復、可預測、可驗證的對比數據集，為數據驅動的智慧教育生態構建和教育應用提供核心技術與數據支撐。 （三）關鍵技術 我們面向智慧教育中準確認知學生的學習狀態和行為的大數據需求提出研究方案。本項目實施方案涉及教育學、物聯網、云計算、人工智能、隱私保護等多個領域，主要技術路線如圖所示： 圖 1 技術路線圖 其中，項目包括的關鍵技術主要有以下三點： 1.基于物聯網的多模態數據實時智能感知和多時間域數據采集技術 該技術針對學習狀態的數據化、特征參數量化問題，設計能夠采集多 重學習空間下的智能數據感知物聯網系統。主要技術難點在于抽樣頻率與 識別準確度的平衡、人機交互的變化規律等全新科學問題。 2.學習狀態多模態數據解析和智能處理技術 利用智能感知物聯網采集實時性的原始學習狀態數據，包括面部表情、 腦電信號、頭部姿態、交互行為等原始數據，這些數據具有數據量大、模 態多、冗余度高等特點，需要通過智能化的預處理方法轉換成可以量化的 狀態數據。 3.多層次數據差分隱私保護技術 學習行為數據是學習者被動采集的多方面行為數據，受到日益增長的 具有爭議性的數據倫理的制約。該項技術通過數據隱私保護機制實現數據 多層次化的差分隱私安全算法；在保證學習者最大數據隱私性的前提下， 研究滿足學習行為分析所需要的數據顆粒度。

中國糖尿病患者目前接近1億人，其中10%為I型糖尿病患者、5%為II型重癥糖尿病患者。這15%左右的患者迫切需要對糖尿病患者血糖濃度進行連續監測，此方法可以更好的掌控血糖波動變化趨勢及規律，同時避免用餐及運動后帶來的高/低血糖，被國際學術界普遍認為是最佳診療方式。血糖連續監測在中國由于沒有受到廣泛關注，目前產品市場份額只有2 - 3億元人民幣，主要是進口美敦力產品和國產圣美迪諾。隨著人們生活水平的進一步提高、對糖尿病危害的更深入了解，血糖連續監測產品銷售的增長勢頭非常突出，預測2025年可以達到10- 15億元的規模。 本項目已經擁有長效血糖探頭原型器件，今后將專注于動態血糖監測系統的開發，包括高效長壽命血糖探頭、無痛助推器、掌式主機盒、數據存儲和計算系統、無線發射與云計算等相關模塊。本公司率先提出長壽命血糖監測新概念，將提供首款植入時間長達3個月的血糖探頭，不僅可以減少患者在更換探頭所帶來的物理及心理創傷，同時極大的減輕患者的經濟負擔，同時提高本產品的市場占有率。 相關技術指標： 本項目主要從事糖尿病患者血糖連續監測用傳感器器件、無線傳輸及相關無線互連電子技術的研發、生產和產業化，核心技術體現在三個方面：1) 高效可植入式葡萄糖傳感器；2) 低功耗 2.4G 無線傳輸集成電路及系統；3) 微納米設計、加工、測試和封裝的能力。 技術創新點： （1）傳感器是目前世界上工作時間最長（持續工作3個月）、并可直接植入皮下的無痛傳感器產品； （2）系統軟件提供最詳盡直觀的動態和統計信息； （3）每一位患者提供一個永久性的數據記錄卡，不僅監測血糖變化，更可以留存不同時期的血糖圖譜歷史，以科學的統計分析血糖波動； （4）血糖探頭可以持續工作3個月，患者的日均負擔從100 - 200元/日降到30 - 50元/日，極大減輕了患者的負擔，有利于該技術的推廣。

（專利號：ZL 201410611880.6） 簡介：本發明公開了一種低溫合成鎂-鎳三元金屬硼化物的方法，屬于材料合成技術領域。該合成方法包括下述步驟：在真空或氬氣氣氛下，對鹵化鎂、鎳及堿金屬硼氫化物的混合粉末進行2～10h機械球磨處理；然后，在0.5～1atm氫背壓下，將球磨產物加熱到650～700℃，并保溫1～2h后自然冷卻；接著，將加熱產物倒入蒸餾水中，過濾出固體懸浮和沉淀物后，再用蒸餾水清洗；最后，將水洗固體產物進行烘干，即可獲得

專用磨削自動化機床、特種磨料磨具、特種砂輪在線修整器的研發

一種燃料電池一體化單元模塊及其電池堆，涉及一種燃料電池模塊化單元及其電堆。該一體化單元模塊主要包括膜電極組件、陽極石墨極板４ａ、陰極石墨極板４ｂ，所述的膜電極組件被密封材料封裝在兩塊石墨極板的內側，每塊石墨極板與膜電極接觸的表面上至少有一條以上的流道，形成具有陽極室、陰極室和膜電極封裝的一體化燃料電池單元模塊。該燃料電池單元模塊外表面還具有散熱結構和密封組件，由多塊所述燃料電池單元模塊緊固疊加串聯可形成燃料電池堆，可大大地簡化燃料電池電堆的裝配過程，并提高電堆組裝速度，降低電堆組裝成本。同時由于電堆單元模塊化的特點，也使得更換電堆單元的操作十分便利，有利于電堆的維護和檢修，并具有長壽命的功效。