本发明公开了一种金属表面等离子体与脉冲放电复合抛光加工 方法，该方法首先采用射频振荡产生等离子体磁流体通道，对待抛光 加工的金属表面凸起部位进行脉冲放电，产生的等离子弧经过磁流体 通道后，得到强度和密度增强的等离子弧，该增强等离子弧对金属表 面凸起部位进行轰击，使该部位形成阳极斑点后蒸发去除，并通过放 电极性的调节实现去除凸起的光亮化，实现该位置的抛光加工。本发 明方法解决了常规金属表面抛光方法的加工效率低、易产生加工应力 和表层损伤等问题。能够在大气压下进行，可实现粗抛、细抛和精抛， 不需要在金属抛光表面涂上任何研磨液和化学反应物，精密化抛光后 形成的表面粗糙度小，可达到 Ra0.2μm。

本发明公开了一种用于制造片材与柔性薄膜复合叠层的系统及其方法，所述系统沿着薄膜输送方向依次包括开卷装置、第一检测装置、上料装置、压合装置、第二检测装置、裁切装置、第三检测装置、下料装置以及收卷装置。其中开卷和收卷装置分别用于将薄膜展开和缠绕收卷，上料和压合装置分别用于真空吸附片材和将片材在薄膜上叠合，裁切装置用于对复合叠层执行断点切断，第一、第二和第三检测装置用于检测柔性薄膜的输送、叠合对位和裁切效果予以检测和反馈，下料装置用于对复合叠层执行下料及分类处理。通过本发明，能够保证薄膜的稳定输送及其与片材之间的精确定位，防止片材出现弯曲和脆裂现象，而且便于对复合叠层进行裁切和分类处理。

本发明涉及一种超高速有轨机车的轨道在线实时清洗系统与清洗方法，其针对多种速度、多种类型、多种车型的机车轨道，使用激光进行在线实时智能清洗。 该发明采用自动化的控制模块，旨在解决超高速机车运行的安全性问题。该系统包括：稳像超高速识别模块、智能吹扫以及激光清洗模块、稳像超高速检测模块、二次智能吹扫以及激光清洗模块、中控高速计算机模块、激光调节模块、低噪声高速空气压缩机模块。该清洗方法完成高速机车前端远距离异物的识别，智能吹扫以及激光清洗模块进行清洗，稳像超高速检测模块对清洗结果进行智能判断，二次智能吹扫以及激光清洗模块进行二次清洗等工序。

本成果首先参照 GenBank 收录的 23 株 SAFV P72 蛋白全基因序 列设计一对特异性引物，根据设计的引物探针最佳反应体系和反应条件，并对 建立的 PCR 反应方法进行敏感性、特异性、重复性试验；其次，参考非洲猪瘟 病毒 Con09/Bzz020 株 p54 基因的核苷酸序列，进行 p54 蛋白的体外表达，并进 一步建立一种间接 ELISA 检测方法，所建立的两种检测方法具有很好的应用性， 能够用于非洲猪瘟疫病的检测。同时建立了非洲猪瘟的风险分析和预警技术。 该技术能对非洲猪瘟进行临床鉴别诊断和预警分析，特异性好，灵敏度高，应 用前景广阔。 

1、面向B5G/6G的新型无线通信技术，包括高频段无线通信、超大维空时无线传输、超密集无线异构网络、巨址无线通信等技术，解决未来移动通信“巨流量、巨连接”需求； 2、无线通信与人工智能及大数据深度融合，探索基于人工智能的无线传输与组网技术途径，建立数据-模型联合驱动的无线资源调配 王教授专攻区块链与无线通信技术融合与应用，提出了B-RAN (Blockchain Radio Access Network) 新型网络架构，以及基于区块链的新型无线接入机制，为无线网络资源最优配置提供了新思路与新方法。

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：

成果通过大数据基础性共性关键技术研究，提升重庆大数据应用指导理 论和应用系统水平，形成国内领先的大数据应用研究成果和示范应用，研制具 有自主知识产权的若干大数据软硬件产品和工具，达到国内领先水平，以点带面, 引领重庆大数据产业创新发展。成果研究与设计大数据产业新型研发机构示范， 设计成立市场化运营、独立法人的新型研发机构，创新管理、科研和成果转化、 产业化的模式和机制，面向社会和重点产业开展大数据应用关键共性技术研究和 成果转化服务，吸引国内外大数据技术企业、海外大数据人才和社会资本，构建 产学研用协同创新，具有产业联动效应、连接向上下游的重庆大数据产业创新机 构。完善重庆大数据产业基础性技术支撑系统建设，具备创业与孵化等功能，组织策划实施重庆大数据产业重点专项，促进重庆大数据产业科技成果转化，推进 重庆大数据产业创新发展。成果包含以下方面的行动方案调研与研究：高速大数 据挖掘关键技术研究及应用示范；实时动态大数据处理关键技术研究及应用示范; 大数据分析预测模型与智能决策系统研究及应用示范；多维叠加式大数据可视化 系统平台研究及应用示范。 成果为政府和行业提供决策咨询、产品规划、方案设计等服务，帮助其梳理 业务数据、挖掘数据价值、重构业务流程。成果为政府和行业提供决策咨询、产 品规划、方案设计等服务，帮助其梳理业务数据、挖掘数据价值、重构业务流程。 成果为政府和行业提供包括大数据解决方案及系统集成和数据资产运营的全方 位的大数据解决方案服务；参与数据资产运营，获得数据增值部分的分成。

目前，多媒体视频领域存在多个编码标准，包括 mpeg1/mpeg2/mpeg4/h.264，以及我们国家拥有自主知识产权的 AVS 标准。mpeg4 标准之中又包括 xvid、divx 等，而 h.264 可能 93 合作方式 商谈。4 所属行业领域 电子信息领域。也将存在多种编码标准。其中新的编码标准，如 h.264、VC-1 等，由于其需要较高的处理能 力，仅仅依靠嵌入式 CPU 或 DSP 的多媒体解决方案是无法获得满意的性能指标的，因此必 须采用专用集成电路(ASIC)方法来实现硬件加速功能。但这种 ASIC 设计方法——即通过硬件实现直接提供某种(些)编码格式的支持缺乏灵 活性，一旦有种新的编码标准推出，就需要重新设计开发芯片。面对众多的媒体编码标准， 这种方式增加了设计以及应用成本。而就目前市场发展来看，多种视频编解码技术将长期共 存，迫使芯片业界必须迅速攻克灵活性、兼容性等难题。为解决这一问题，清华大学设计了 一种软硬件混合的多媒体处理器解决方案，支持 mpeg1/mpeg2/mpeg4 /h.264/AVS 视频标准 以及相关的音频编码标准。其核心是设计一种多媒体处理芯片，该芯片对于通用的多媒体编 码中的计算密集型的数据处理，如运动补偿算法(Motion Compensation)、反离散余弦变化 (iDCT)、色彩空间转换等，采用 ASIC 实现。在此硬件平台之上，设计一套与具体标准无 关的多媒体处理通用软件开发接口，实现软硬件混合的媒体处理。这样就能够增加媒体处理 的灵活性——可以通过修改软件来支持新的编码标准或者新的应用。