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本項目中我們將從分子結構入手，設計開發BODIPY使其不僅可以診斷早期AD，并能干預抑制AD發展，開發出基于BODIPY的阿爾茲海默癥人工智能藥物，達到AD早期診斷和干預治療的目的，為臨床AD早期診療提供理論基礎和技術支持。整個研究工作具備以下特點：（1）設計開發近紅外BODIPY熒光探針對細胞和活體進行成像可避免生物背景熒光的干擾；（2）BODIPY對與AD早期相關的Aβ寡聚體具有特異響應，為臨床前AD早期診斷提供科學依據；（3）BODIPY通過與Aβ聚集的作用點結合，呈現熒光，到達有效診斷的目的，在此基礎上Aβ聚集纏結的作用點被BODIOY占據從而達到一定程度上抑制AD發展的目的；（4）將抑制Aβ聚集的天然小分子藥物山柰酚與BODIPY有效結合，可進一步提高AD早期診療的效果。   Scheme 1. Aβ derives from the proteolytic cleavage of a larger glycoprotein named amyloid precursor protein. (A) A near-infrared BODIPY probe (NB-K) was synthesized which detected and drove self-assembly of FF. (B) NB-K designed according to the structure of FF and the two aromatic rings of FF overlap well with the two aromatic rings of NB-K. When NB-K binds to Aβ oligomers, free rotation of three benzene rings of NB-K is restricted resulting in 1650% increasing of NB-K fluorescence. (C) Overview of the amino acid sequences of the Aβ-related peptides Aβ1–40 and Aβ1–42. (D) Aβ produces β-folds and then aggregates to form tetrad oligomers. NB-K could be potentially useful in the early diagnosis (via imaging) of AD via binding to the FF of oligomeric Aβ. On the other hand, the tetramer could rotate 90° along the β-fold axis to form fibrils. Aβ源自β-和γ-分泌酶對糖蛋白（稱為淀粉樣前體蛋白（APP））的蛋白水解切割（Scheme 1C）。二苯丙氨酸二肽（FF）是Aβ折疊起始作用點，對Aβ聚集過程起著關鍵作用。四個β折疊的Aβ通過FF的π-π堆積作用和其它氨基酸之間的氫鍵作用以面對面的方式排列形成Aβ寡聚物，這是AD早期的重要生理標志，嚴重損害了大腦的健康。當β折疊的Aβ形成四聚體Aβ寡聚物時，FF幾乎被完全暴露，這為近紅外BODIPY熒光探針（NB-K）與FF有意組合提供了極好的機會（Scheme 1D），并能夠通過熒光信號傳輸有效地診測早期AD。Aβ寡聚物沿β折疊鏈方向逐漸以90°旋轉，變成Aβ原纖維，其比Aβ八聚體更大，且與中期/晚期AD有關。當β折疊的Aβ形成原纖維時，疏水性片段（包括FF）聚集在球形結構的核心，大多數FF參與Aβ的自組裝并形成球形結構，導致NB-K與Aβ原纖維的結合不良（Scheme 1D）。而且，Aβ單體表現出更大的自由彈性，這可能導致NB-K對Aβ單體的不良反應。總的來說，NB-K可以有效地分化以響應寡聚體和單體/原纖維，從而達到AD早期診斷的目的。如Scheme 1B所示，FF的兩個芳環與NB-K的兩個芳環很好地重疊，形成穩定的π-π結構。FF的羧基和氨基進一步促進了NB-K-FF的結合。NB-K和ThS在染色Aβ方面的主要區別如下：1）NB-K的分子量約為ThS的三倍。由于更大的空間位阻，NB-K不能進入由芳香環形成的淺槽，因此NB-K不能染色結合Aβ原纖維。 2）Aβ中的NB-K結合基段為FF。當Aβ形成β折疊時，折疊點恰好在FF，然后Aβ形成Aβ寡聚體。如Scheme 1所示，Aβ寡聚物中的FF幾乎完全暴露，結果是NB-K會牢固結合識別響應Aβ寡聚物。    Figure 1. (A) Aβ aggregation assay: in vitro study to detect Aβ aggregation over time. ThT was used to detect formation of fibrillary Aβ species. Total fluorescence (%) was plotted as the fluorescence intensity divided by the maximum fluorescence intensity obtained during the plateau; (B) and (C) Fluorescence emission of NB-K and ThT response to buffer (background fluorescence, black line), oligomer and fibrils; (D) △I refers to the increased fluorescence intensity, I0 corresponds to background fluorescence of NB-K or ThT; Aβ morphology was evaluated by SEM after 160 hours incubation with NB-K (E) or ThT (F). 單體Aβ可以在24小時內衍變形成Aβ寡聚物，在72小時后開始有Aβ纖維形成。硫黃素-T（ThT）是市售檢測Aβ原纖維的綠色熒光探針，以它為參照對比NB-K，以實時監測單體Aβ隨時間的衍變聚集。在72小時后，ThT熒光強度略有增加，表明Aβ原纖維的形成（Figure 1A, ）。而對于NB-K，熒光強度在10小時后迅速增加，僅在40小時后才達到平穩狀態，這表明NB-K縮短了Aβ衍變聚集成核相時間（Figure 1A, ）。 在24小時NB-K熒光強度急劇升高，這應與NB-K陽性Aβ物種有關，即Aβ寡聚體。換句話說，NB-K抑制寡聚體轉變為原纖維。此外，使用熒光光譜法評價了NB-K在Aβ寡聚物和原纖維的溶液中區分識別Aβ寡聚物與Aβ原纖維的能力。對于Aβ寡聚物和Aβ原纖維，NB-K熒光分別增強了1650％±15％和450％±10％（Figure 1B, 1D）。相比之下，ThT熒光強度并未隨Aβ寡聚物而增加，而隨Aβ原纖維而增加了460％±10％（Figure 1C, 1D）。這說明ThT只對Aβ原纖維有熒光響應信號，而NB-K對Aβ寡聚物有很好的熒光響應信號，相比之下，NB-K對Aβ寡聚物的熒光響應性能高于ThT對Aβ原纖維熒光響應。此外，分別在ThT和NB-K存在下，Aβ單體衍變聚集160小時后，通過SEM觀察Aβ單體最終衍變聚集形態。我們發現，在NB-K存在下，Aβ顯示出六邊形結構（Figure 1E），而在ThT存在下，Aβ顯示出復雜的如斑塊狀的聚集體結構（Figure 1F）。這表明NB-K可能影響Aβ的構象聚集，從而產生有序排列的結構，而ThT對Aβ單體衍變聚集沒有良性影響。    Figure 2. Epifluorescence microscopy of transgenic AD mouse (APP/PS1) brain stained with ThS or NB-K. ThS emission was obtained at 488 nm (left panels) and NB-K fluorescence was obtained at 561 nm (middle panels). Merged images of ThS and NB-K are shown on the right panels. Hippocampus is shown in A-C, whereas cortex is shown in D-F. G-I are magnified images from dotted squares in D-F, respectively. Scale bar: 100 µ (A-F), 50 µ (G-I). 在Aβ聚集的過程中，核心纏結成不溶性的原纖維，周圍是由可溶性寡聚物組成的環狀結構，這些可溶性寡聚物正在慢慢向原纖維衍變。AD腦組織的ThS / NB-K雙重染色清楚地表明了這種現象，如Figure 2所示，Aβ原纖維的ThS綠色熒光染色被Aβ寡聚物的NB-K紅色熒光染色所包圍。 另外，在正常對照小鼠的腦切片中，未觀察到NB-K染色，進一步說明NB-K對Aβ寡聚物的特殊識別性和熒光信號響應性，這對AD早期診斷預防研究無疑是一個有價值的信息。

隨著機器學習與人工智能的發展，傳統的CPU已經無法滿足大規模神經網絡訓練的需要。在當前機器學習與神經網絡的熱潮下，美國互聯網和IC巨頭紛紛推出自己的神經網絡/人工智能芯片，搶占這一未來市場。我們研發的神經網絡/人工智能芯片可以驗證多種深度學習算法及應用，具有完全自主知識產權，是將來可以挑戰美國人工智能芯片領域的一個重要突破。

本發明公開了一種仿人工霧霾監測系統與方法，包括透氣不透光的前端箱體和后臺計算機，前端箱 體內設目標物、恒定光源、圖像采集設備和數據傳輸單元，目標物為紅黑相間的棋盤格陣列圖片，恒定 光源置于前端箱體內側頂部;圖像采集設備與目標物相對設置，圖像采集設備通過數據傳輸單元向后臺 計算機傳輸數據。后臺計算機計算目標圖像的顏色特征、形狀特征和紋理特征，獲得各特征相對于無霧 霾時目標圖像對應特征的變化率，根據各特征變化率獲得霧霾指數，基于霧霾指數通過映射函數獲得霧 霾濃度。本發明從一個新角度實現了霧霾監測，成本低，易部署，能實現整個區域的全面霧霾監測，從 而為空氣污染防治提供更加豐富的信息。

本發明公開了一種加利福尼亞紅參人工育苗的方法，包括在養殖槽投喂促熟飼料對海參進行培養，以及海參性腺指數超過15％時,向養殖海參的養殖槽中加入1％的螺旋藻液攪勻進行培養。采用上述方案對加利福尼亞紅參進行人工育苗，促熟飼料能夠滿足加利福尼亞紅參性腺快速發育的營養需求，配比科學，其可有效使得海參快速成熟；螺旋藻液可有效刺激雄性和雌性海參排精、排卵，實現排精、排卵的同步性，從而保證加利福尼亞紅參可靠的人工育苗。

本發明提供了一種皇冠草人工種子制備方法，將皇冠草幼嫩葉片作為外植體，在附加有BA(6?芐氨基嘌呤)和ZT(玉米素)的MS培養基上培養30天后，獲得的皇冠草的成熟體細胞胚，在無菌條件下將體細胞胚切下，并加入到含有MS培養基的3％海藻酸鈉溶液中混合，用無菌滴管將含有體細胞胚的包埋液滴入到2％的氯化鈣溶液中，半小時后用無菌水進行漂洗，即可制成皇冠草人工種子。本發明解決了皇冠草在培植過程中繁殖率較低的問題，以葉片作為外植體材料易于獲得，不受季節影響，繁殖速度快，成活率高。

本項目從提高系統溶解氧水平、增大碳源利用效率、優化季節性濕地植物 配置、提高濕地植物經濟附加值等角度入手，開展了近十年的系列技術研發， 發明了嵌套式增氧、分段進水、人工弓棚、季節性濕地植物混合配置、濕地植 物高附加值資源化材料制備等技術，顯著提高了人工濕地水質凈化技術的污染 物去除效率和運行的穩定性。

可以量產/n成果簡介：（1）研究了翹嘴鲌繁殖力和繁殖習性，分析得到了翹嘴鲌成熟年齡和產卵群體及其性腺發育的周年變化規律。（2）對翹嘴鲌人工繁殖的關鍵技術進行了研究和技術開發。提出了翹嘴鲌催產方法和孵化方法等關鍵技術措施，經生產示范和推廣應用，魚苗催產率達100％，受精率穩定在82％以上，孵化率穩定在91％以上。（3）系統進行了翹嘴鲌夏花苗種培育技術研究。提出了夏花苗種下塘前苗池的準備、魚苗放養時間和密度、苗池的日常管理，以及不同的培育方式等技術措施，探索出一套獨有的魚苗培育技術和方法，經生產應用，魚

東南大學化學化工學院青年教師陳旭漫博士在國際頂級期刊《Angewandte Chemie（德國應用化學）》上發表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學術論文。 光捕獲過程作為將自然光進行捕獲、能量轉化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個也是十分重要的過程。構筑人工光捕獲體系對于光能的利用具有重要意義，但目前構筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰。 東南大學研究團隊利用“杯芳烴誘導聚集”策略，設計合成兩親磺化杯芳烴和陽離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍作為熒光受體分子，成功構筑了近紅外發射的超分子人工光捕獲體系。

人工智能語音交互實驗套件是一款用于人工智能語音方向的AI實驗套件。開發板搭建Linux系統，可自主進行嵌入式生態系統的應用軟件開發，支持深度的語音識別、語音喚醒、語音合成等諸多人工智能領域的應用開發。通過這套設備的學習，可以認識了解 AI 人工智能嵌入式設備的架構、硬件部署、軟件在 AI 領域中語音識別、語音合成等應用上的實現，是一套 AI 前端實踐性極強的學習套件。        套件配套實驗清單（含知識點），由資深工程師編寫，全面涵蓋語音交互技術的實驗過程。并提供教學指導、實驗視頻、實驗手冊、實驗PPT等，便于師生更好的理解實驗項目，是高職、本科院校相關專業在 AI 智能語音方向課題的專用教學實驗套件。