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本發(fā)明屬于分子生物學技術領域，具體涉及幾丁質特異誘導表達啟動子Ptchi2的序列、順式作用元件的序列“ACTTGTTCA”及其應用。從棘孢木霉TD3104(CGMCC No.13161)中克隆得到內切幾丁質酶基因Tachi2的啟動子Ptchi2，其核苷酸序列如SEQ ID No:1所示，該啟動子包括啟動子核心序列和響應幾丁質誘導的順式作用元件；具有被幾丁質特異誘導、不受葡萄糖抑制的特性。本發(fā)明利用啟動子Ptchi2構建不同的重組載體或重組菌或表達盒，分析了Ptchi2的啟動子活性，利用缺失突變研究了啟動子核心序列和響應幾丁質誘導的順式作用元件，為其在真菌和植物基因的表達調控、植物抗病、蟲基因工程中的應用提供理論依據(jù)。

高強度鋁合金結構強韌性差一直是困擾航空航天、高速列車等重大裝備的世紀難題。自從焊接技術發(fā)明以來，鋁合金熔焊結構頻繁發(fā)生疲勞破壞，根源在于損傷演化機理不明。

國科大吳佳俊課題組與其合作者將溫伯格所假定的常數(shù)形狀因子推廣為一般的形狀因子，并利用色散方法推廣了溫伯格的復合度關系。

利用腸道工程菌及其代謝產(chǎn)物，創(chuàng)制新一代“生物活藥”，用于增強機能、治療疾病，已成為生物醫(yī)藥科學領域的前沿研究熱點。其中，如何無創(chuàng)精準在體調控工程菌定植及給藥，一直是工程菌生物醫(yī)學應用轉化的難點之一。

本項目以嵌入式控制器為核心，結合現(xiàn)代電子測量技術、智能控制技術、 工程流體力學、呼吸力學等多學科知識，研發(fā)一款智能呼吸機，主要用來治療 睡眠呼吸暫停綜合癥、慢性阻塞性肺病等疾病，同時開發(fā)基于 Android 系統(tǒng)的 智能手機數(shù)據(jù)采集與通信系統(tǒng)，并構建物聯(lián)網(wǎng)健康信息管理系統(tǒng)和健康信息云 平臺，通過云傳輸實現(xiàn)患者與醫(yī)生及其醫(yī)療機構的雙向遠程監(jiān)控與服務。

為了進一步驗證紅樹植物在全球氣候變化下是否足夠強健，研究人員對現(xiàn)存紅樹物種的歷史群體大小動態(tài)變化分析，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)紅樹物種在海平面快速變化時期發(fā)生了種群規(guī)模急劇減少和破碎分化。

本發(fā)明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)的功能，改變了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統(tǒng)中，從而形成了一類具有“雙網(wǎng)”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)在結構和功能上相對現(xiàn)有系統(tǒng)而言是一個開放的、優(yōu)化的擴體，并對智能決策系統(tǒng)的主流發(fā)展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統(tǒng)概型。

本發(fā)明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)的功能，改變了現(xiàn)有智能決策支持系統(tǒng)固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統(tǒng)中，從而形成了一類具有“雙網(wǎng)”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)在結構和功能上相對現(xiàn)有系統(tǒng)而言是一個開放的、優(yōu)化的擴體，并對智能決策系統(tǒng)的主流發(fā)展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統(tǒng)概型。

數(shù)據(jù)采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡) 在LPWAN技術出現(xiàn)以前，通信技術已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡服務器)、應用服務器這四個部分?；竞徒K端之間采用星型網(wǎng)絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。