该项目通过建立四种不同致病因素（包括博来霉素、百草枯、二氧化硅和脂多糖加香烟提取物）诱导的肺纤维化动物模型，实验结果表明多西环素可明显降低肺纤维化模型动物的肺系数，改善肺组织纤维化程度，降低肺纤维化病理评分及肺组织中胶原的含量，降低慢性炎症介导的肺纤维化模型小鼠血清中炎症因子 TNF-α、TGF-β1、IL-4 的含量，增加 IFN-γ的含量。除此之外，多西环素还可以增加肺纤维化模型小鼠的体重，改善模型小鼠的生存状态，显示出多西环素对肺纤维化具有很好的治疗效果，且毒性和副作用均较低。 课题组研究发现多西环素可通过抑制气道和肺上皮细胞转录因子 Twist1, Snail, Slug 和间质细胞标记物 Vimentin 的表达，并增加E-cadherin 的表达，从而使上皮细胞维持其原有极性和紧密连接，抑制细胞骨架重塑，从而抑制其向肌成纤维细胞的转变和活化，减少细胞外基质的分泌及其在肺间质的过度沉积，进而抑制肺纤维化的病理过程。本项目药理机制有一定的深入研究，已申请了专利（专利号201410514986.4）并完成临床前实验，获得了临床试验批件（批件号：2017L01323） 技术创新点： 1）目前肺纤维化上市药物疗效不甚理想，急需开发新型有效药物， 多西环素在临床前研究中表现出良好的抗肺纤维化效果，开发潜力很大。 2）多西环素本身即为抗生素，可达到抗感染、抗炎与抗组织纤维化的多重功效。 3）与其他治疗肺纤维化药物相比，多西环素毒副作用低，患者依从性好。 4）该类化合物合成方便，生产工艺成熟，可快速的投入生产并获得高效制剂。 市场应用前景： 近年来肺纤维化的发病率不高（8/10 万人），但一直呈现上升趋势。肺纤维化患者从出现呼吸道症状到呼吸窘迫死亡的中位生存时间仅为 28.2 个月，从诊断建立到死亡的平均生存时间为 3.2～5 年，肺纤维化 5 年病死率超过 40%，其自然缓解相当罕见(<1%)，甚至比某些恶性肿瘤死亡率还高。从这些数据可以看出，肺纤维化已经给我国人民的生命健康造成严重的不良影响。目前治疗肺纤维化的上市药物仅有吡非尼酮和尼达尼布两种，吡非尼酮 2015 年全球销售额为5.63 亿美元，2016 年第一季度该药销售额为 1.78 亿美元。尼达尼布于 2015 年被纳入 ATS/ERS/JRS/ALAT 特发性肺纤维化诊治国际循证指南的推荐用药，当年销售额达 3 亿欧元，2016 年尼达尼布的销售额翻倍达到 6.13 亿欧元，2017 年上半年达到 4.29 亿欧元。这两种药物都是由国外研发销售，目前国内临床上需要开发疗效佳、安全性较好、自主知识产权的治疗肺纤维化药物，因此盐酸多西环素市场前景良好。 合作方式及条件： 希望进行专利转让，或者与投资者共同开发，申报临床试验批件，并进行临床研究。 已获得的知识产权： 多西环素的应用（治疗肺纤维化）（专利号：201410514986.4 ） 本项目已获得新药临床批件，批件号码为 2017L01323。

项目研究的背景及用途:各种规格的钢板卷制是海洋石油导管架及海上采油平台制造工程中的必备的生产工艺过程。多年来，一直采用上辊万能式三辊卷板机，实施手动操作，费工、费人力、效率低，随着海洋石油生产的发展，已远不能满足生产要求。为了提高企业的形象，增强企业的竞争优势，海洋石油工程股份有限公司从生产需要出发，从企业的长远发展考虑，提出研制“大型卷板设备数控系统”的课题计划。 该成果可用于板材的自动卷制成型。技术原理及流程:本项目研究与开发的目的是实现大型卷板设备数字化控制、自动化操作。总体思路为该项成果在弹塑性变形理论基础上，分析卷制工艺、正确确定材质弹塑性变形量及回弹指数，核算设备运动及动力参数，创造性地建立了板材卷制的数学模型;合理设计卷制工艺，编制计算机程序，采用计算机程序控制;研制基于 PMAC 的开放式数控系统，实现大型板材工件数控卷制。成果水平及主要技术指标:该研究达到并部分超过国际先进水平，获天津市科技进步三等奖。 市场分析及效益预测:新研制的数控卷板设备可实现板边预弯及卷圆工艺工步的自动化操作，比手动操作减少两名操作人员，由于实现板边预弯，省去压力机压头工艺，可省去 2000T 油压机、20 T 桥吊各一台，省去压头操作人员 4名，达到大幅减少操作人员、缩短工艺时间、提高生产效率、提高产品质量的目的。正式投入生产使用三年来，验证提高生产效率近 1 倍，证明其技术先进，生产可靠，年均创利税 150 万元。154.TCP-I 型摩托车排气污染物测量装置项目研究的背景及用途:防治大气污染是一个庞大的系统工程，需要个人、集体、国家、乃至全球各国的共同努力。为贯彻《中华人民共和国环境保护法》和《中华人民共和国大气污染防治法》，配合当前我国机动车行业的产业结构调整和企业认证，控制摩托车排气污染物对环境的污染，改善环境空气质量，我公司自主研发试制了符合《摩托车排气污染物排放限值及测量方法(工况法)(GB14622-2002)》全部检测要求的性价比高、可靠实用、易于操作的 TCP-I 型摩托车排气污染物测量装置。该装置的试制完成将打破只能以国外装置作为测量手段，因而国外装置在排放检测领域一统天下的局面，带来有利于社会发展的有益竞争。由于整套装置依赖于国内高校和研究所的科研力量试制完成，因此，使技术支持有了更充分的保证，各项服务措施更加切合实际、易于实现。技术原理及流程:本装置采用工况法测量摩托车排气中一氧化碳(CO)、碳氢化合物(HC)和氮氧化物(NOX)的排放值，满足对摩托车产品进行型式认证试验和生产一致性检查试验的需求，是摩托车生产企业、相关科研部门、摩托车检测机构进行检测和分析摩托车排气污染物的必备专用设备。 本装置由中央计算机控制单元、定容稀释排气取样(CVS)单元、分析仪器单元以及相关辅助设备组成。成果水平及主要技术指标:国际先进。市场分析及效益预测:本装置可以用于整个摩托车行业的发动机排放检测，也可用于研究院所进行发动机的设计，将装置进行改进后可以适应其他机动车的排放测量。该装置的推行，将为我国机动车生产厂家提供高性价比的检测设备，促进各生产厂商迅速提高制造技术，降低对大气环境的污染物排放。随着世界各国对发动机排放的日益重视，各种排放检测设备将在各发展中国家陆续上马，该装置可以出口到其他国家地区，打破国外仪器垄断国际市场的局面。 

本项目基于自制改性水合硅酸钙、上流式好氧生物反应器以及生物脱氮+强 化除磷组合工艺，利用生态、生物工艺对特征污染物进行吸收和降解，以同时高 效去除尾水中的氮、磷等易引起水体富营养化的典型污染物，使排入环境的污染物削减 90%以上。 创新要点 （1）本项目选用钙:硅（C:S）摩尔比为 0.5-2.1 间的硝酸钙等钙盐以及硅酸钠等硅酸盐，通过改变通过分散剂的种类、分散剂的投加量、混合反应池的搅拌速度和温度等条件，以制备出一种有别于传统的化学除磷方法的特异性磷吸附剂； （2）本项目由射流曝气喷头、减压仓以及聚丙烯微孔过滤管组成的超微气泡发生装置产生超微气泡（直径 5-10 μm）后，由于超微气泡能够实现在水中的部分沉降，因此具有比普通气泡更高的氧转移效率，进而可以大幅提高生物法除磷工艺中好氧吸磷效率； （3）本项目采用生物脱氮与物化法强化除磷组合工艺：进水由提升泵进入生物接触氧化池，出水溢流到快滤池，快滤池的出水自下而上经过脱氧池以降低水体中的溶氧，出水进入兼氧池实现硝基氮的反硝化以去除总氮，出水流入絮凝反应池在搅拌下强化混凝，最后在除磷沉淀池进行固液分离，上清液自下而上流过无烟煤填料装置，出水达标排放流入湖体。

李微课题组利用N-phenyltrifluoroacetimidoyl (PTFAI)和2-diphenylphosphinoyl-acetyl (DPPA)这两种基团，分别通过远程导向以高立体选择性实现了多种糖基的α和β糖苷化。

本发明属于食品检测技术领域，涉及一种畜禽肉黏弹性无损检测方法，具体涉及一种多要素黏弹模型建立及其黏弹参数确定的方法。具体步骤为：首先利用畜禽肉黏弹性无损检测系统采集、计算待测样品的应变数据；然后根据待测样品的变形特征选择多要素模型，将不同多要素模型与不同数据拟合算法结合，对应变数据进行数据拟合，建立若干畜禽肉多要素黏弹模型；最后比较若干畜禽肉多要素黏弹模型的拟合效果，根据实际需求，选择最佳畜禽肉多要素黏弹模型，并计算黏弹参数。最终实现对畜禽肉黏弹性的无损、快速检测。

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

一种基于Bagging?RNN模型的电梯制动性能评价方法，包括：a)获取不同制动性能的电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据，作为样本集；b）按照比例将样本集划分为训练集和验证集；c）使用训练集数据训练Bagging?RNN模型，根据训练误差修正Bagging?RNN模型参数；d）使用验证集数据验证Bagging?RNN模型的泛化能力，根据验证结果进一步修正Bagging?RNN模型参数，将修正后的Bagging?RNN模型作为电梯制动性能的评价模型；e)将被测电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据作为Bagging?RNN模型的输入，模型输出被测电梯的制动性能评价结果。本发明从电梯制动时电梯闸皮最高温度变化的生成机理出发，获取不同制动性能电梯制动过程中的闸皮温度序列数据，并基于历史数据提出了相应的电梯制动性能的评价方法。

成果介绍火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50[[[[%]]]]Pe下调至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。市场前景本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15[[[[%]]]]Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。

本发明涉及一种基于遥感影像值多元参量定标模型的自适应成像方法,其步骤包括建立成像系统电子学参数与遥感图像的定量数学关系；获取遥感成像系统的位置和姿态参数,并计算成像区域获取成像区域地物覆盖类型、地物反射光谱以及成像区域上空大气和气溶胶参数,根据辐射传输方程计算该成像区域对应的入瞳辐亮度；对每一景遥感影像入瞳辐亮度进行排序得到最大入瞳辐亮度值,并通过成像系统调节成像参数使其不超过成像系统最大输出图像值,然后驱动成像设备获取遥感影像。

西安电子科技大学计算机科学与技术学院智能软件与系统新技术研究所副教授张亮团队依托上海瑞金医院、西安交通大学第二附属医院等的新冠肺炎疑似、确诊患者肺部CT影像，通过综合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特点（磨玻璃、体积大小、位置等特征），张亮团队加快技术攻关，设计开发了基于深度学习的新型冠状病毒的早期检测筛查模型系统。