陆地生态系统是全球陆地碳循环过程中重要的碳汇，同时，由于气候干旱、城市扩张等因子的扰动作用，陆地生态系统可释放大量二氧化碳，而成为碳源。作为陆地生态系统的指示因子，陆地NPP不仅反映了植被的光合生产能力，而且直接反映了生态过程（如碳源/汇）。全球陆地NPP的时空变化和影响机制具有较大的不确定性，是科学界争论的一个重要焦点。对城市用地扩张和气候驱动因子二者的陆地NPP响应进行单独分析的研究成果已有很多，但综合探讨城市扩张因子和气候驱动因子对陆地NPP变化的影响和相对贡献的研究较少，尤其是在全球尺度上的分析目前仍然处于空白。本研究利用30米分辨率的GlobeLand30数据分析了2000-2010年全球城市用地时空动态，同时结合MODIS的NPP产品（MOD17A3）、CASA模型和LPJ-Hydrology模型计算陆地NPP的时空分布，进而全面探讨过去十年间全球城市用地扩张和气候驱动因子对陆地NPP的影响。研究发现，2000-2010年全球城市用地扩张导致陆地NPP呈现减少的趋势（22.4 TgC year-1），这抵消了由气候驱动因子导致的NPP增加部分的30%。本研究分析了全球城市用地扩张和气候驱动因子对同期陆地NPP变化的影响和相对贡献，研究成果对于理解全球陆地NPP变化的复杂机制具有重要意义。

针对国内泥土固化利用的状况，进行了理论探索、实验室研究和现场试验，有效解决了传统泥土固化材料兼容不好、生态适宜性差等难题，开展了离子型泥土生态固化新材料的原始创新和集成创新研究。已应用在抗盐耐污防渗防水、软土加固强化工程中，其合成方法、制备工艺及新材料应用设计均具技术创新。技术研发成果已列入水利部《2014年水利先进实用技术重点推广指导目录》，涉及技术研发、集成，成果转化等过程。 对含水量大的淤泥软土通过降粘脱水剂应用，加大有机质中水分子的活性，借助渗透扩散剂的迅速渗入与传统材料中物

根据当地种植养殖规模，匹配对应规模生产设备，形成种养结合的循环，降低农业废弃物运输成本和环境保护代价，提高农业生产效益。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 我国每年产生的农作物秸秆约9亿吨，随着农业生产技术进步，农作物亩产不断增加，秸秆量也不断增加，在黄淮海稻麦种植区，产生的大量水稻、小麦及特经作物秸秆，全量还田后造成的耕作成本增加、水体污染等问题，同时大规模的畜禽养殖场在小区域产生大量畜禽废弃物，其处理难度与成理成本增加。 受成本及环境等因素影响，秸秆及畜禽粪便不适宜远距离运输，因此本课题组提出“种养结合，生态微循环”的秸秆高值综合利用理念，系统研究了秸秆（水稻）微贮制备生物饲料的技术、小型禽畜粪污处理技术，集成国内现有的技术工艺路线，并开发复合菌剂及智能菌剂混合及喷淋装备等核心技术装备，形成秸秆就近制备饲料、饲料就近饲喂畜禽、畜禽粪便就近处理消纳的生态微循环的农业废弃物的高值利用模式，可为促进农业产业发展与环境改善，为乡村振兴贡献力量。 本成果经过示范、技术已基本成熟。本成果在国内外发表2篇论文，共获批6件专利。 主要特点： 以水稻秸秆等种植废弃物为原料的微生物制备生物饲料系统；将产出的生物饲料代替部分全日粮在当地养殖场饲喂畜禽；中小型养殖场的畜禽粪便、发酵沼渣、农作物秸秆等农业种养废弃物为原料的好氧堆肥系统，将生产出的有机肥在当地种植企业施播应用；根据当地种植养殖规模，匹配对应规模生产设备，形成种养结合的循环，降低农业废弃物运输成本和环境保护代价，提高农业生产效益。

东南大学聚焦大学生创新创业能力培养，着力构建“面向全员、贯穿全程、多元引导、知行相辅、科创互哺”的创新创业教育生态体系，不断健全“学做融创、知行合一”的“双螺旋、四联动、全链条”创新创业教育模式。

本公司主要产品-多模态宫颈癌智能辅助筛查系统，利用人工智能和图像处理技术实现宫颈液基细胞全切片智能解析和细胞DNA定量分析，应用自然语言处理技术对细胞学TBS报告、细胞DNA定量分析报告以及电子病历报告进行知识挖掘。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 祝新宇 软件工程 2019.9 / 2023.6 杨志鹏 软件工程 2019.9 / 2023.6 孙宇 软件工程 2019.9 / 2023.6 吕焓 国际经济与贸易 2019.9 / 2023.6 朱莹婧 会计学 2019.9 / 2023.6 唐昆铭 软件工程 2018.9 / 2022.6 刘波 软件工程 2018.9 / 2022.6 贺雨欣 软件工程 2018.9 / 2022.6 束童 软件工程 2018.9 / 2022.6 孙东东 软件工程 2018.9 / 2022.6 黄薇 软件工程 2018.9 / 2022.6 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 史骏 软件学院 副教授 机器学习与智慧医疗 四、项目简介 本公司主要产品-多模态宫颈癌智能辅助筛查系统，利用人工智能和图像处理技术实现宫颈液基细胞全切片智能解析和细胞DNA定量分析，应用自然语言处理技术对细胞学TBS报告、细胞DNA定量分析报告以及电子病历报告进行知识挖掘，形成宫颈癌细胞学知识图谱辅助医生决策和病理科室质控，建立多模态宫颈癌智能辅助筛查系统及其辅助诊断模型，构建AI驱动的宫颈癌筛查全流程应用生态，力争减轻筛查过程中病理医生的工作强度，最大限度地提高宫颈癌筛查的质量和效率。 本公司主要出售两种产品：（1）宫颈癌数字病理云平台：用户批量上传宫颈液基细胞全切片图像至远程，云端将自动进行智能分析，本系统算法软件已在远端服务器进行部署搭建，适应了减轻病理医生阅片筛查工作强度的需求。（2）智能显微镜及其AI组件：系统实时读取显微镜下视野，实时出具分析结果，团队研发的算法已通过嵌入式开发实现了软硬件一体化服务，能够适配多种品牌的显微镜。由于宫颈癌数字病理云平台需要经过价格昂贵的扫描仪制作数字化全切片的繁琐制作过程，成本较高，该产品形式避免了过程繁琐的数字化全切片制作过程，同时成本较低，主要针对社区、乡村等基层医疗机构，有利于提高宫颈癌早筛的覆盖率。

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 

提出基于地震波观测的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法，可服务于滑坡次生灾害的预警。       2018年12月22日因无预警海啸致使印尼苏达海峡沿岸城市437人死亡，几千人受灾。叶玲玲教授等利用印尼的宽频带地震波数据，发现此次海啸由滑坡引发，与2018年活跃的Anak Krakatau火山活动有关。相对于地震滑动，滑坡造成的地振动以低频成分为主，高频成分较少（图1），造成目前常规基于高频地振动信号的地震-海啸预警系统失效。雷达影像资料分析进一步证实海啸源是Anak Krakatau火山西南侧的滑坡（图2）。采用震源单力模型，长周期地震波观测约束滑坡平均倾角为12°；结合地震波和卫星遥感资料观测，得到滑动体积约为0.2 km3。这些参数为海啸模拟提供了重要约束。 在2018年印尼火山滑坡事件中, 地震波信号10分钟传播到整个苏门答腊和爪哇地区, 被几十个地震台接收，利用Wphase反演方法15分钟可得到有效的滑坡信息。由滑坡引发的海啸波传播速度较慢, 半小时后传播到附近的海岸带地区。因而该研究中基于Wphase方法的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法可有效运用于该类型滑坡海啸预警中。

建设消化系统肿瘤的大数据平台，通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据，系统地构建消化系统肿瘤大数据，并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究，探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据，共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息，其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息，包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点，都注释了实验验证的或潜在的上游激酶，以便理解其分子调控机制。同时，通过整合UniProt，ExPASy和DrugBank等数据库中的信息，对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释，方便查询和使用。       此外，数据库中还开发了qKinAct分析模块，研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息，进而分析异常的磷酸化信号通路。因此，qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库，为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。

简单介绍： 动物行为学视频分析系统是一套通过视频摄像机和计算机，采用图像处理技术，自动跟踪和记录动物活动的通用型运动轨迹记录分析系统，可以应用在神经药理，学习记忆药理，抗衰老药理和新药神经系统一般药理毒理研究，也可用于神经科学基础研究。可进行头中尾三点跟踪，适用于Morris水迷宫实验、旷场实验、条件性位置偏爱实验、T型迷宫、Y型迷宫、八臂迷宫、高架十字迷宫、Barnes迷宫、Zero迷宫、孔洞实验、新物体识别等各种动物实验。 ZL-099除了具有自动跟踪记录动物活动轨迹的基本功能外，还具有通过事件记录器记录视频系统无法自动识别的各项动物行为事件、轨迹数据导入再分析、实验数据管理以及实时录像功能，并能够接收16路外部输入信号，控制16路外部输出信号，充分体现了自动化与灵活性相结合的优势。 详情介绍： 一.详情介绍 1.可随心设计的平台区域图形 ZL-099可以使用户根据实验目的自行设计实验平台区域，用于计算机跟踪动物在不同区域内的各项指标。ZL-099提供了圆/椭圆、扇形、多边形、环形图元，用户可以使用这些图元设计任意形状的跟踪区域，从而在实验中获取动物在跟踪区域中的各项数据。实验平台设计的灵活性使ZL-099可以更好地适用于各种迷宫实验的研究。 2.稳定可靠的跟踪算法 ZL-099为用户提供了三种跟踪算法：灰度法、背景减法和色彩识别法。灰度法适合在动物与背景间的对比度较大，背景可能会有较小变化的场景下使用。背景减法适合在背景复杂、背景灰度接近甚至与动物灰度相同，但是背景基本不变化的场景下使用。根据背景情况选择跟踪算法，能够使跟踪效果达到*佳。色彩识别法适合对着色的动物进行跟踪。ZL-099也是能够进行头、中、尾三点识别的优良软件。 3.事件统计和分析功能 ZL-099能够记录26种键盘预定义事件、16路外部输入事件、12路外部输出控制事件以及目标所在区域事件，开创性地设计了事件关系图，形象地揭示各类事件之间的相互关系，为深入用户分析动物行为提供了有利支持。 4.可视化的实验数据管理功能 ZL-099内建的数据库通过实验目录树和属性页的方式，将实验过程中产生的大量数据有机地组织起来，使用户可以很方便地查阅实验历史数据和图形，使实验数据的管理成为一个有组织的数据系统。每个实验人员可以独立创建自己的实验数据库，设置密码保护，通过简单的拷贝命令即可实现数据的备份和携带，充分保障了数据的安全性。 5.强大的综合报表功能 ZL-099的综合报表功能允许用户进行实验数据的筛选，并将筛选后的数据进行统计和分析，输出动物在各区域的持续时间、游程、进入区域的次数、潜伏期、平均速度、静止时间等指标，以选定的属性项分组统计平均值和标准误差，并将其以直方图的形式呈现出来。用户可以通过对数据图表复制、粘贴的简单操作，很快形成自己风格的实验报告。同时系统还提供了导出数据的功能，，可以将原始数据和统计分析数据导出到Excel文件中，用户可以使用如：Excel、SPSS、SAS等第三方软件进行深入的数据统计分析。   6.灵活的实验启动和结束方式 ZL-099不但提供了手动开始/结束实验方式，还提供了自动开始/结束实验、延时开始/延时结束以及远程开关启动实验方式。在自动开始/结束实验方式下，用户设置开始区域、结束区域后，系统实时监测动物所在的位置，当动物运动到设定的开始区域、结束区域时，系统自动启动跟踪任务或结束跟踪任务。远程开关方式可以使用户在远离计算机的位置启动实验，极大地方便了研究人员的操作，降低了工作强度。     7.方便快捷的手动事件记录器 ZL-099提供一个可以自定义的事件记录器，通过键盘或鼠标用户可以方便、高效地将视频跟踪系统无法自动记录的事件记录下来。用户可以按照自己的操作习惯定义各个快捷键所对应的事件，如：站立、理毛、进食、排泄等，*多可以定义26个事件。事件记录器不但记录事件，同时还将事件的发生时刻和持续时间记录下来，并对事件发生的次数和事件总持续时间进行统计分析，便于用户对动物行为进行深入研究。 8.自定义实验动物的属性模板 ZL-099允许用户定义自己感兴趣的动物属性项，并将其作为模板存放在数据库中，这个模板不但可以在当前实验中使用，而且也可以在以后的实验中复用。通过动物属性模板，用户可以储存更多的关于实验动物的信息，这些信息在后期的批量数据处理中，作为分组条件进行分组统计分析，使研究人员可以更加深入地探究各个因素与动物行为之间的内在关系。   9.实时分析和录像分析以及压缩录像功能 能够在实验的同时进行实时动物行为分析，也可以进行实验录像视频文件的分析。录像文件批处理功能只需要用户指定录像文件所在的目录即可自动进行大量录像文件的动物行为分析而不需要用户的任何介入。提供实时压缩录像功能，可以将实验图像采用通用的视频文件格式保存下来，便于后期的研究分析和备案。ZL-099系统从设计实验、预定义属性模板、设计区域平台、执行实验、数据分析到数据的导入导出，为用户提供完整的解决方案，是一个适用于多种迷宫实验的通用型视频跟踪系统。     二.性能指标 视频源 摄像机：黑白/彩色 录像机、DVD：黑白/彩色 视频文件：黑白/彩色 解析度 视频摄像机：640×480点 视频文件：≤1024×768点 算法 灰度法 背景减法 采样频率 1~20帧/秒 启动方式 手动开始/结束 延时开始/结束 自动开始/结束 远程按钮启动 输出指标 各区域持续时间及百分比、游程、进入区域的次数、潜伏期、平均速度、静止时间及百分比 总持续时间、游程、进入次数、平均速度、静止时间及百分比 运动轨迹图、直方图、事件关系图 特点 自定义属性项、可设计的区域平台图形、自定义事件记录器、实时录像     三.软硬件配置 计算机 台式机/笔记本 Intel P42G，512M内存 视频源 低照度工业监控摄像机（推荐） 数字/磁带摄像机 USB摄像头 AVI视频文件 镜头 3.5-8mm变焦、F1.2或F1.4光圈 图像采集卡 PCI/USB接口 640×480点解析度，24位真彩色 输入输出控制器（可选件） 16路继电器输出（每路4A@220V） 16路光电隔离开关量输入 照明 泛光照明 操作系统 Microsoft Windows 2000/XP/7/10