产品详细介绍SPEOS光环境模拟仿真与视觉工效学分析软件SPEOS是法国OPTIS公司开发的功能强大的专业用于光学设计、环境与视觉模拟、成像仿真、视觉工效学分析系统应用的照明和光学环境模拟仿真工效学分析系统工具，完全兼容CATIA、UG（NX）、Creo Parametric（pro/E）和Spaceclaim等国际标准的CAD平台，强大的解决方案提供完美的可视化光学系统和直观的人机交互平台，其仿真技术已经广泛用于航空、航天、军工、汽车、轨道交通、通用照明等工业领域的研究机构和知名公司。  SPEOS是全球唯一整和装备结构进行光机系统的模拟仿真设计软件，是全球唯一可依据人眼视觉特征和材料真实光学属性进行场景仿真和视觉工效学仿真分析的专业软件。同时SPEOS提供国际领先的数据库包括:材质库、光源库、涂料库及相关各种光度、色度学标准。SPEOS材质光学属性库提供的玻璃、塑料、铝材、皮革、纺织品已达10000多种,并以全球原材料生产厂家的材料型号编码进行分类。光源库可提供大约10000多种,有Osram. Citiazen、Nichia、GE、Vishay、Lumileds等各国大型照明设备厂生产的LED、LCD、白炽灯、日光灯、弧光灯及各种专用灯光源等,并以全球灯具生产厂家的出厂型号编码进行分类;SPEOS标准数据库库提供目前全球通用的22个光度学和色度学标准和相关细则。同时系统通过CIE的标准认证、内嵌ISO和CIE国际标准的专业光学环境模拟与仿真分析，全天候外部环境光源数据库可提供标准的基于国际CIE标准下的天空环境库，基于CIE标准提供日光模型，可再现任何地理位置的天空光谱亮度，管理远距离成像状态下外界环境光对光学仿真的模拟影响。  SPEOS光学仿真软件基于可视化产品三维模型，直接采用数字化样机，使用虚拟环境仿真平台和津发科技ErgoVR人机工效分析平台，进行视觉工效虚拟分析和人因环境评估，在产品的初步设计和详细设计阶段对方案进行可行性验证，实现在设计前期发现、反馈和处理问题；同时，系统通过SPEOS数据同步模块插件结合ErgoLAB人机环境测试云平台可以实现在不同光学仿真模拟环境下对装备及系统进行客观定量的人因与工效学分析与人机交互评价，包含不同光环境下的大脑认知反应（EEG高精度脑电与脑机交互、fNIRS高密度近红外脑功能成像）、视觉加工（Eyetracking眼动轨迹与视线交互）、生理变化（HRV、EDA/GSR、RESP、EMG、PPG、SpO2、ECG、TEMP/SKT、EOG等）、行为动作与面部表情识别（A/V行为与表情音视频、Motion动作捕捉）、生物力学（拉力、握力、捏力、压力）、人机交互数据（包含如桌面与网页终端界面交互行为数据以及对应的键盘操作，鼠标点击、悬浮、划入划出等；移动终端界面交互行为数据以及对应的手指行为，如点击、缩放、滑动、翻页等；VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作行为，如拾取、丢弃、控制等）、虚拟环境时空状态监测(包含如实时监测分析VR虚拟时空下的行走轨迹、访问状态以及视线变化、情绪变化、交互操作行为等)等客观量化数据进行人因测试与工效学分析评价，实现装备与系统研发的全生命周期管理，帮助客户提升研发设计能力，科学、有效指导新产品的研发设计，高效、高精度分析预测产品性能，降低样机数量和试验次数，从而节省成本、缩短周期，大幅度提升产品的市场竞争力。SPEOS 汽车照明设计模拟软件1.完善的材质资料库SPEOS 内建丰富的材质资料库，内容不单只有表面特性，甚至实体的 物理特性都能够表现出来。也可以 透过自行设定参数，来模拟特殊材 质的需求。快速简易的光源设定.2.SPEOS提供各式的光源资料下载,这些Model 包括灯泡，灯杯，灯壳甚至灯丝都已建立完成，也具有完 整的材质与发光属性设定。透过切 换可以调整不同颜或亮度，也可 以自行建立想要的光源.精准的模拟结果 .3.SPEOS在进行模拟时，是考虑到实体与表面特性两者的，因此比起其他的模拟软体增加更多准确性。因为与CAD整合的关系，所以可以将模拟结果贴附到3D，与实际 Model做比对，使用上更直觉互动光迹与逆追迹4.SPEOS的互动光迹功能，可以让使 用者快速了解光线与Model作用的 情况。而逆追迹可以在模拟结果完成之后，找出目标区域内的光线的 来源与作用部分,快速找到设计上 的问题点。丰富的法规资源。5.SPEOS的提供数十种常用的法规资源供使用者下载，并且会随时更新容，并新增法规增数量。使用者可以很快的得到验证的结果，并且反覆验证。6.OSD(Optical Shape Design) 是 Optis 公司为设计光学结构所开发的模组，Optis除了光学模拟以外， 也开始跨足设计的领域。例如反射面，透镜，导光条等等的结构，都可以透过这个模组来完成。OSD模组也保持与CAD结合的特性，能保留参数，切换模组.7.OSD模组有何优点?保留参数，因此可以更快速的进行设计变更。 挂载在GSD和PD模组下，因此可以与几何的功能相互作用可以使用几何量测自由切换LUM模组，减少CAD与光学软体间转档问题.可以输入光形范围来产生反射面。直接建构实体，减少补面的时间。 直觉式的法规检验，可以很快找出问题原因。拟真的视觉模拟效果。8.SPEOS的视觉模拟(VE)可以用来模 拟车灯实际点亮的效果，与 Rendering 不同的是，这个模拟是 以物理特性去运算的结果,也可以看到不同环境光源,眩光效果等等。

磁场控制系统主要由磁场发生装置（电磁铁、赫姆霍兹线圈或螺线管等）和程控高斯计及电源组成，这些设备通过串口线连接至电脑，然后通过电脑里的上位机软件对该系统进行控制，控制主要通过两种方式，第一是直接控制电源的输出电流大小，从而控制了磁场强度的大小，而高斯计则将测量值显示并记录在电脑中，用于分析；第二种方式则是通过软件可以直接设置磁场强度的大小，此时电源则会输出稳定电流直至磁场强度达到设定值后会稳定下来。这两种方式均提供了一套可以控制的电磁场系统，并形成系统闭环。   系统配置：   装置 产品 说明 磁场发生装置 赫姆霍兹线圈、电磁铁、螺线管等 高磁场一般选用电磁铁、均匀低磁场选用赫姆霍兹线圈和螺线管 测量装置 高斯计、磁通门计等 一般选用高斯计，特低磁场选用磁通门计（比如1GS及以下） 供电装置 程控电源 根据磁场要求可选用不同精度及稳定性的电源 控制中心 控制软件 控制电流输出及磁场大小，并进行记录和分析  

本项目针对人工速生林木材密度小、强度低的特点，研究开发出木材化学改性与干燥一体化工艺技术及装备。本技术能够大幅度提高速生材性能，同时解决了常规木材改性技术中改性剂浸透困难、环保性差，改性材功能单一、尺寸小，无法满足工业生产要求等问题；解决了传统木材改性技术工艺“先干燥-再浸渍处理-再二次干燥”的能耗高的问题。本项目技术获国家发明专利授权2项，已在多家企业应用。

新冠肺炎常规通过病史、CT等进行病情评估，但重症病房应用超声不便，还需要评估重症患者的心脏等多器官，然而操作者绝大多数不是专业超声医生，这为如何在治疗重症患者的过程中更好地发挥超声的作用提出了难题。深圳国际研究生院袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司合作，用人工智能技术赋能5G超声设备，增添采集心肺关键标准切面的导航以及关键参数的自动测量等功能，辅助医生对重症病人进行动态评估和治疗。 袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司1月中旬组成研发团队，在已有合作工作的基础上，针对新冠肺炎重症患者临床超声的迫切需求开展联合攻关，半个月就获得了较好的成果。该技术从2月初开始在武汉协和西院等多家医院使用，在一定程度上辅助了医生对重症患者进行疾病的动态评估和治疗指导。 目前该技术正由国家感染性疾病临床研究中心（深圳市第三人民医院）牵头开展进一步研究，将完善和改进现有功能，优化远程诊断流程，实现超声为医生治疗重症患者提供更智能、更可靠、更专业的帮助。

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本发明提供了一种复制式人工关节间隔物的制作方法，包括以下步骤：1）首先在容器内铺设固化剂，将人工关节假体包裹在容器内的固化剂中，制备人工关节假体阴模；2）然后向阴模内注入硬化剂制备复制式人工关节间隔物。可事先在阴模中放置金属棒或块以增加间隔物的强度。本发明能在较短时间内精确制备出尺寸和外形与拟选用人工关节假体一致的间隔物，以缩短手术时间，改善间隔物的作用效果，制备方法经济且简便易行。植入的关节式间隔物可使得患者在术后获得部分正常的关节功能，术后满意度提高。并有效防止了软组织的挛缩，为再次手术奠定了基础。

（1）建立具有医学统计意义的中国人髋关节解剖学特征数据库 课题组随机抽取130 例西南地区正常成年人（其中男77例、女53例；平均年龄46岁；平均身高163.3cm；平均体重59.6kg。于仰卧、双下肢中立位行髂嵴至胫骨结节CT扫描（扫描层厚1mm），运用CT图像处理软件测量股骨头直径、颈干角、偏中心距offset、小转子中点及其上、下2 0 mm 平面处髓腔宽度、峡部直径、小粗隆中点到峡部距离、峡部曲度、髓腔闪烁指数和漏斗指数等参数，并与中国北方人和国外人群解剖参数进行比较。结果显示：中国西南地区正常人的股骨头直径为44.68±3.10mm，颈干角128.56°±4.49°，offset为36.7±2.81mm，小转子中点及其上、下2 0 mm平面处髓腔宽度分别为：24.9±2.27mm；43.6±2.79mm；17.23±1.59mm，峡部直径为9.92±1.27mm，小粗隆中点到峡部距离113.81±6.75mm，峡部曲度168.95°±1.32°，髓腔闪烁指数和漏斗指数等参数分别为：4.19±0.72和2.32。本组研究中，offset平均为36.7mm、颈干角平均为128.56°,与北方人（offset 平均37.1mm、颈干角平均127.9°）相比差异不大，与西方人（offset平均43.0mm、颈干角平均124.7°）相比存在显著差异。 （2）设计基于国人髋关节解剖学特征的人工髋关节系统 完成了基于中国人解剖参数人工髋关节系统设计。 （3）采用有限元等分析手段，优化设计方案，使该人工髋关节系统适合国人解剖特征，避免低应力集中和应力遮挡。

青少年人工智能资源与创新平台为激发青少年利用原创算法解决真实复杂问题的兴趣，面向全国中小学发布覆盖人工智能主要技术领域的研究问题，设立相应选题。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 主要功能： 资源中心。资源中心包含各个名师人工智能课程及应用案例，还包含各类精品开源软硬件资源的汇聚。 资讯通知。公告元卓计划工作的最新动态及行业内的最新消息。 直播频道。邀请专家进行直播互动。 在线编程。可以在网页页面中直接编写代码和运行代码。 互动论坛。注册用户可以在网站论坛讨论课题。

该项目研发的“心脉联衢——全球首款体内可视化小口径人工血管”从仿生的角度出发，模仿天然血管的三层结构，通过不同结构水凝胶的合理构建达到功能协同，将抗凝血、可视化材料应用于人工血管的内层，大强度水凝胶应用于人工血管的外层，开发与人体血管结构相似、功能相近的高仿生体内精准可视化小口径水凝胶人工血管。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 天津心衢生物科技有限公司 企业法人 李双阳 注册时间 2021.06.29 注册所在省市 天津市 组织机构代码 91120104MA07CUYE1J 经营范围 人体于细技术开发和应用生物基材料聚合技术研发;人体基因诊断与治疗技术开发;细胞技术研爱和应用，新材料技术研发，医学研究和试验发展;工程和技术研究和试验发展，技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术;医院管理。(除依法须经批准的项目外，凭营执照依法自主开展经营活动) 企业地址 天津市南开区卫津路92号大学生生活中心204 获投资情况 无 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 李双阳 化工学院/材料化工 2020 庞小雨 化工学院/材料化工 2019 詹浩淼 机械工程学院/动力工程 2019 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 董岸杰 化工学院/材料化工 教授 生物医用高分子 五、项目简介 国内心脏搭桥及血透病患对人工血管的需求量很大，目前大、中口径人工血管已经应用于临床，但市场上没有小口径人工血管产品推出。中国的人工血管产品主要依赖于进口，缺少具有核心知识产权技术以及能进行产业化生产人工血管的厂家。心脉连衢公司团队攻关人工血管关键技术难题，希望为心血管疾病和血液透析患者探索一种新的人工血管产品，同时在基础人工血管产品上，提出“精准可视化”概念，弥补小口径人工血管临床应用的空白。 该项目研发的“心脉联衢——全球首款体内可视化小口径人工血管”从仿生的角度出发，模仿天然血管的三层结构，通过不同结构水凝胶的合理构建达到功能协同，将抗凝血、可视化材料应用于人工血管的内层，大强度水凝胶应用于人工血管的外层，开发与人体血管结构相似、功能相近的高仿生体内精准可视化小口径水凝胶人工血管。项目产品采用模具快速成型工艺，可实现无创、无放射性地对植入后的人工血管形态进行精准监测，从而获得准确、动态、整体三维的信息。项目产品与世界目前报道的最高水平小口径人工血管产品对比，产品制备周期从1.5个月降低到10分钟、生物安全性能好、具有体内可视化功能，且成本比传统的组织工程技术低8成。