本发明涉及微纳米材料制备，旨在提供一种银二氧化锡中间体复合粉体的制备方法。该方法包括：碱源滴加至SnCl4·5H2O溶液中，加入添加剂搅拌后超声处理；保温后洗涤、烘干，获得SnO2颗粒；将SnO2颗粒溶解于乙醇溶液，加入3?脲丙基三甲氧基硅烷溶剂，水浴中搅拌，离心或过滤后洗涤、烘干，得到粉体；将粉体溶解于乙醇溶液中，加入聚乙烯吡咯烷酮，滴入银氨溶液；室温下滴加还原剂溶液，搅拌后静置；去上清液后洗涤、烘干、煅烧，冷却获得复合粉体。本发明的颗粒包覆层均匀、致密，粒度高度分散，流动性好；制备过程中不使用任何模板，工艺简单，反应过程容易控制、反应条件温和、反应中无挥发性有毒气体，对环境无污染，原料简单，成本低，适合大规模工业化生产。

1、高密度接枝改性的 CNTs 纳米复合材料的制备 2、应用电场力协同制备聚合物复合材料 3、聚合物基微纳复合材料流变学及界面特性4、在 ACS Appl. Mater. Interfaces, Chem. Comm., Acta Biomater., Carbon,Macromolecules 等发表相关论文多篇，申请发明专利 40 余项，其中已授权 24 项。

【发 明 人】 马宏跃 ; 周婧 ; 吴启南 ; 段金廒 ; 唐于平 ; 王剑 ; 张军峰 ; 詹瑧【技术领域】该技术涉及蟾蜍甾烯类化合物的新用途，具体是涉及蟾蜍甾系类化合物用于制备治疗口腔黏膜恶性肿瘤疾病药物的应用【摘要】本发明公开了蟾蜍甾烯类化合物在制备治疗口腔黏膜恶性肿瘤药物中的应用，通过对蟾蜍甾烯提取物和单体化合物日蟾毒它灵、沙蟾毒精、远华蟾毒精、蟾毒它灵、华蟾毒灵、去乙酰蟾毒它灵、嚏根草苷元、脂蟾毒配基、华蟾毒它灵体外对人舌鳞癌细胞的抗癌实验，实验结果显示蟾蜍甾烯类化合物对舌鳞癌细胞具有明显的抑制作用，并且华蟾毒灵比蟾蜍甾烯提取物和日蟾毒它灵、沙蟾毒精、远华蟾毒精、蟾毒它灵、去乙酰蟾毒它灵、嚏根草苷元、脂蟾毒配基、华蟾毒它灵八个单体化合物具有更强的抗肿瘤细胞活性。本发明所提供的蟾蜍甾烯类化合物成分清楚，质量可控，抗癌活性强，不良反应小，有望开发成新的抗口腔黏膜恶性肿瘤的药物。

腈水解酶、腈水合酶在高值精细化工产品的绿色合成中有较高的利用价值。应用代谢工程育种和高通量筛选等技术选育高效生产菌种，提高酶的发酵产量及催化效率；解决腈水解酶的催化效率、稳定性与实用性的共性关键技术问题，改造或构建高效的工程菌株；研究腈水解酶规模化生产的发酵与分离纯化技术，研究腈水解酶的固定化等应用工程技术，实现该酶在化工、医药、饲料等工业领域中的应用。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

采用层次化、模块化设计，整个系统由数据采集控制模块、数据传输系统、自动反馈系统和显示系统组成。服务器整合数据存入数据库，采用大数据分析技术建立专家系统， 并以此作为自动调控的标准。在自动反馈系统里采用三级自动控制技术，分别是单片机控制的模块级、嵌入式网关级和服务器级，三者相互独立，互为保险，并且均可以根据实时环境状况做出调节，并自动下达控制指令。显示系统由三部分组成，一是位于农业现场的显示屏，二是 PC 终端，三是基于安卓系统的移动终端，从而实现环境参数值的实时观测和控制，并实时指导农业生产。系统可

近年来随着大气质量的恶化，呼吸道疾病持续威胁着国民健康。而其中哮喘的问题尤为严重，其患病率呈持续上升 近年来哮喘低龄化趋势显著、 哮喘病是一种由遗传易感性和环境因素相互作用发生的以可逆性气流受限为特征的气道慢性炎症性疾病，其主要的病理特征表现为气道炎症、气道重构及气道高反应性。目

本发明提供一种近红外反应型双光子荧光探针，该近红外反应型双光子荧光探针为一种由1,3,3?三甲基?2?亚甲基吲哚啉?罗丹明酰肼与4?吗啉基?1,8?萘酰亚胺?苯基异硫氰酸酯反应制得的荧光分子。本发明还提供该近红外反应型双光子荧光探针的制备方法和应用。本发明的近红外反应型双光子荧光探针，发射近红外波段红色荧光，通过汞离子诱导的酰胺基硫脲脱硫?环化反应及1,3,3?三甲基?2?亚甲基吲哚啉?罗丹明内酰胺的开环反应等多步串联反应可灵敏调控其在近红外波段的荧光性能，灵敏度高、选择性强、生物相容性好，在近红外双光子荧光成像、双光子荧光传感器、生物荧光分析、荧光标记、环境监测等领域具有广泛应用。

本发明涉及生物活性材料领域，尤其涉及一种硝酸酯可降解生物活性材料及其制备方法与应用。许多血管疾病都与血管内皮细胞衍化释放的舒张因子一氧化氮(NO)的代谢有关系。NO是一种可以通过细胞膜扩散的气体自由基，其最主要的功能是作为心血管系统的生理性调节分子，具有:1)调节血管张力和心肌收缩力，参与动脉血压及器官组织血流量的调节、2)维持血管内皮完整、促进血管新生、3)抑制平滑肌细胞粘附、增殖和迁移、4)抑制血小板在局部的粘附、聚集和白细胞在血管内皮的粘附从而抑制血栓的形成等作用。一氧化氮的重要生理功能，为心血管材料的制备与修饰提供了新视角。本发明的目的在于提供一种硝酸酯可降解生物活性材料及其制备方法与应用，本发明提供的硝酸酯可降解生物活性材料具有缓释气体小分子物质NO的功能。本发明提供了一种硝酸酯可降解生物活性材料，为端羟基可降解聚合物的端羟基共价连接M基团或N基团所得的硝酸酯聚合物、