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本軟件的主要用途是針對玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 切割問題和裝填問題在學(xué)術(shù)界屬于一類經(jīng)典的NP 難問題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問題，二維的矩形切割問題，三維的裝箱問題等。其中以二維的場景應(yīng)用最為廣泛，相關(guān)求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內(nèi)核。 本軟件的主要用途是針對玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 對于玻璃切割問題約束復(fù)雜的特點(diǎn)，本軟件有針對性的提出了一種局部解的表示方法，它使算法的分布式部署成為可能，并且大大減少了程序運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存開銷。為了提高算法的效率，軟件采用了貪心隨機(jī)的基本搜索框架，并結(jié)合問題特點(diǎn)，將搜索過程分為多層嵌套進(jìn)行，以提高搜索的靈活性和精確性。

本發(fā)明公開了一種評價(jià)降相關(guān)算法效果的方法，首先通過對原始協(xié)方差陣進(jìn)行 Cholesky 下三角（LLT） 分解，選擇 L 矩陣作為規(guī)約基計(jì)算原始協(xié)方差陣的長度缺陷。其次，對原始協(xié)方差陣進(jìn)行降相關(guān)，然后得 到降相關(guān)后的協(xié)方差陣，再對其進(jìn)行 Cholesky 下三角（LZLZT）分解，同樣利用分解后的 LZ矩陣計(jì)算其長 度缺陷，計(jì)算方法簡單且顧及了矩陣維數(shù)。最后，降相關(guān)前的長度缺陷和降相關(guān)后的長度缺陷進(jìn)行做差，得 到的數(shù)值越大，表明降相關(guān)效果越好。該方法可以有效的評價(jià)降相關(guān)效果，同時(shí)長度缺陷考慮了協(xié)方差陣的 維數(shù)問題，且計(jì)算簡單，克服了耗時(shí)等問題。從而有效的提高了評價(jià)方法的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性。 

技術(shù)成熟度：技術(shù)突破 1.原理：結(jié)合磁浮列車極端運(yùn)行工況，充分考慮運(yùn)行環(huán)境的強(qiáng)磁場，深入研究機(jī)-電-磁耦合機(jī)制，精確調(diào)節(jié)磁體懸浮姿態(tài)，以實(shí)現(xiàn)超導(dǎo)磁體在液氮溫區(qū)（-196℃）自穩(wěn)定懸浮。 2.創(chuàng)新點(diǎn)： （1）研發(fā)國產(chǎn)化低功耗懸浮控制模塊，能耗較進(jìn)口設(shè)備降低35%； （2）突破-196℃環(huán)境下多系統(tǒng)協(xié)同控制技術(shù)，填補(bǔ)國內(nèi)工程化應(yīng)用空白。 3.應(yīng)用場景： （1）高速磁浮列車靜懸試驗(yàn)臺(tái) （2）精密儀器運(yùn)輸平臺(tái) （3）航空航天地面測試裝備 4.應(yīng)用案例：前期開發(fā)的自由度控制系統(tǒng)，已被合作團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用且效果較好。

近日，我院趙堃博士后撰寫的題為“A Review on Bank Retreat: Mechanisms, Observations, and Modelling”的論文被國際頂級期刊Reviews of Geophysics錄用。該論文系統(tǒng)介紹了邊壁侵蝕后退過程的形成機(jī)理及其地貌效應(yīng)。

切割問題和裝填問題在學(xué)術(shù)界屬于一類經(jīng)典的NP 難問題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問題，二維的矩形切割問題，三維的裝箱問題等。其中以二維的場景應(yīng)用最為廣泛，相關(guān)求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內(nèi)核。 本軟件的主要用途是針對玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。

本發(fā)明的涉及一種對圖像中矩形進(jìn)行檢測的方法。本發(fā)明旨在 尋找圖像中矩形的最佳四個(gè)頂點(diǎn)集合，首先對圖像進(jìn)行邊緣檢測，獲 得由圖像中所有邊緣點(diǎn)組成的集合即邊緣空間，然后用四個(gè)邊緣點(diǎn)表 示一個(gè)矩形個(gè)體，簡稱為個(gè)體，通過計(jì)算四個(gè)邊緣點(diǎn)之間連線的存在 性和夾角接近直角的程度來計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度，選擇適用度高的個(gè)體 進(jìn)行交叉和變異操作來產(chǎn)生新一代的個(gè)體。通過多次選擇、交叉和變 異操作最終找到組成矩形四個(gè)頂點(diǎn)的最佳集合。該方法基于遺

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開發(fā)提供一個(gè)完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預(yù)測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗(yàn)、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、甚至動(dòng)物模型，這些方法不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且成本很高。使用計(jì)算模型進(jìn)行有機(jī)化合物的毒性預(yù)測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計(jì)算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進(jìn)行預(yù)測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進(jìn)行體外和體內(nèi)試驗(yàn)之前先使用計(jì)算機(jī)模型對化合物進(jìn)行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測集成學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機(jī)化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測)的預(yù)測服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠?yàn)槭褂谜咛峁└咝Ц憬莸念A(yù)測技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計(jì)研究者提供了5000多次共計(jì)超過20多萬個(gè)化合物的毒性預(yù)測服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測研究方向，我們主要完成了化合物的細(xì)胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預(yù)測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；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.）致癌性預(yù)測服務(wù)器首頁致癌性預(yù)測結(jié)果頁相關(guān)綜述對本服務(wù)器的介紹RF-hERG-Score預(yù)測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性2.藥物設(shè)計(jì)方法：在計(jì)算機(jī)上對藥物靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計(jì)算藥物與靶點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計(jì)出具有治療作用的藥物。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)可以為藥物設(shè)計(jì)各階段的實(shí)驗(yàn)方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實(shí)驗(yàn)評估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對接、分子動(dòng)力學(xué)模擬、自由能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)、并開發(fā)更有效的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進(jìn)行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計(jì)研究。特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個(gè)候選抑制劑3.藥物靶點(diǎn)識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)研究需要大量資源。累積的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使得通過計(jì)算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機(jī)游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機(jī)游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗(yàn)證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測性能。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型的性能比較lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開發(fā)提供一個(gè)完整的基于人工智能的解決方案。 成果：1.藥物毒性預(yù)測方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測技術(shù)一般需要使用生化試驗(yàn)、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、甚至動(dòng)物模型，這些方法不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且成本很高。使用計(jì)算模型進(jìn)行有機(jī)化合物的毒性預(yù)測，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計(jì)算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對其進(jìn)行預(yù)測，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進(jìn)行體外和體內(nèi)試驗(yàn)之前先使用計(jì)算機(jī)模型對化合物進(jìn)行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測集成學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機(jī)化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測)的預(yù)測服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠?yàn)槭褂谜咛峁└咝Ц憬莸念A(yù)測技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計(jì)研究者提供了5000多次共計(jì)超過20多萬個(gè)化合物的毒性預(yù)測服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測研究方向，我們主要完成了化合物的細(xì)胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預(yù)測模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測算法研究、基于分子對接的化合物毒性預(yù)測研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；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.） 致癌性預(yù)測服務(wù)器首頁 致癌性預(yù)測結(jié)果頁 相關(guān)綜述對本服務(wù)器的介紹 RF-hERG-Score預(yù)測藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性 2.藥物設(shè)計(jì)方法：在計(jì)算機(jī)上對藥物靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計(jì)算藥物與靶點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計(jì)出具有治療作用的藥物。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)可以為藥物設(shè)計(jì)各階段的實(shí)驗(yàn)方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實(shí)驗(yàn)評估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對接、分子動(dòng)力學(xué)模擬、自由能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)、并開發(fā)更有效的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進(jìn)行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計(jì)研究。 特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高 篩選出兩個(gè)候選抑制劑 3.藥物靶點(diǎn)識別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)研究需要大量資源。累積的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使得通過計(jì)算方法預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機(jī)游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機(jī)游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗(yàn)證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測性能。 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測模型的性能比較 lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于門限的低復(fù)雜度MPA算法， 該算法通過設(shè)置置信度門限來及時(shí)對可靠的碼字進(jìn)行譯碼，或?qū)Πl(fā)送概率極低的碼字進(jìn)行 舍棄，從而有效地降低了原始MPA算法的復(fù)雜度。

本發(fā)明公開了一種并行 LLL 高維模糊度降相關(guān)算法，首先通過混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法針對高維模糊度降相關(guān)的計(jì)算效率，增強(qiáng)高維模糊度降相關(guān)的能 力。其次為了得到降相關(guān)能力較強(qiáng)的 Z 變換矩陣，所以在每一次 QR 分解變換過程中，變換系數(shù)矩陣要 獲取較小的整數(shù)值，因此在每次下三角分解前先對模糊度協(xié)方差矩陣的行向量按內(nèi)積大小進(jìn)行升序排序， 而在上三角分解前先對矩陣的列向量按內(nèi)積大小進(jìn)行降序排列，由此求得的 Z 變換降相關(guān)性能更佳。最 后把算法正交變換過程中的取整運(yùn)算移至在求 Z 矩陣時(shí)取整，可以避免算法迭代過程中反復(fù)取整而引起 的誤差累積，解決算法發(fā)散的問題，從而進(jìn)一步提高并行 LLL 算法的計(jì)算效率和穩(wěn)定性。