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江西鼎技科學儀器有限公司，成立于2006-03-30，注冊資本為500萬人民幣，法定代表人為白偉林，經營狀態為存續，工商注冊號為360100210050938，注冊地址為江西省南昌市南昌高新技術產業開發區高新大道699號聚仁總部經濟園2#樓803-A，經營范圍包括許可項目：海關監管貨物倉儲服務（不含危險化學品、危險貨物），保稅物流中心經營，國營貿易管理貨物的進出口，第三類醫療器械經營（依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動）一般項目：工程和技術研究和試驗發展，寄賣服務，信息咨詢服務（不含許可類信息咨詢服務），貿易經紀，銷售代理，國內貿易代理，社會經濟咨詢服務，食品進出口，貨物進出口，化工產品銷售（不含許可類化工產品），進出口代理，技術進出口，進出口商品檢驗鑒定，會議及展覽服務，辦公設備耗材銷售，計算機軟硬件及輔助設備零售，計算機軟硬件及輔助設備批發，辦公設備銷售，家具安裝和維修服務，日用百貨銷售，五金產品零售，家具零配件銷售，技術玻璃制品銷售，日用化學產品銷售，日用品批發，租賃服務（不含許可類租賃服務），家具銷售，互聯網銷售（除銷售需要許可的商品），建筑用金屬配件銷售，安防設備銷售，云計算設備銷售，環境保護專用設備銷售，泵及真空設備銷售，光通信設備銷售，玻璃纖維及制品銷售，環境應急技術裝備銷售，鐘表與計時儀器銷售，地質勘探和地震專用儀器銷售，電子測量儀器銷售，光學儀器銷售，藥物檢測儀器銷售，實驗分析儀器銷售，繪圖、計算及測量儀器銷售，教學專用儀器銷售，紡織專用測試儀器銷售，第二類醫療器械銷售，金屬結構銷售，安全技術防范系統設計施工服務，工程技術服務（規劃管理、勘察、設計、監理除外），計算機系統服務，采購代理服務，消防技術服務，運輸設備租賃服務，裝卸搬運，住房租賃，公共事業管理服務，危險化學品應急救援服務，新材料技術推廣服務，互聯網安全服務，區塊鏈技術相關軟件和服務，辦公服務，園區管理服務，專用設備修理，電氣設備修理，通訊設備修理，日用電器修理，計算機及辦公設備維修，電子、機械設備維護（不含特種設備），儀器儀表修理，通用設備修理，5G通信技術服務，軟件開發，光通信設備制造，網絡與信息安全軟件開發，人工智能理論與算法軟件開發，軟件銷售，知識產權服務（專利代理服務除外），云計算裝備技術服務，信息技術咨詢服務，數據處理和存儲支持服務，技術服務、技術開發、技術咨詢、技術交流、技術轉讓、技術推廣，信息安全設備銷售，網絡設備銷售，互聯網數據服務，軟件外包服務，互聯網設備銷售

北京體育大學沈燕飛科研團隊使用人體姿態估計算法，對擊劍比賽過程中兩名選手的身體各環節和關節的運動進行的智能識別。工手動標記數據等方法，更為高效，可應用于海量體育視頻數據的分析和未來的體育大數據的構建。

簡介： 抗體藥物是生物制藥中復合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規模為34億美元，預計在預測期內復合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細胞因子藥物研發的突破口。人工智能技術廣泛應用在靶點篩選、分子進化、臨床各階段研究、產品上市后的活動中。 我們開發的智能抗體設計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預測、抗原線性表位預測、抗體結構的預測與優化、 抗體-抗原相互作用的預測、抗體分子的設計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩定性優化和人源化改造等。  優勢： 1、研發成本節約3-5倍，時間節省5倍，篩選成功率提升6倍 2、可以幫助指導、設計實驗，減少消耗，加快速度，提高準確率 3、計算方法已經得到了實驗從正、反兩方面的驗證。 圖1：深度學習算法預測蛋白質相互作用時界面氨基酸配對:成功率72.1% 圖2：計算相互作用得到了實驗從正、反兩方面的驗證

抗體藥物是生物制藥中復合增長率最高的，2019年全球研究抗體市場規模為34億美元，預計在預測期內復合年增長率為6.2％。原研藥二次改造獲得成藥性更好的藥物分子（bio-better）是抗體和細胞因子藥物研發的突破口。人工智能技術廣泛應用在靶點篩選、分子進化、臨床各階段研究、產品上市后的活動中。我們開發的智能抗體設計平臺，包括 抗體序列注釋分析、抗體翻譯后修飾位點的預測、抗原線性表位預測、抗體結構的預測與優化、 抗體-抗原相互作用的預測、抗體分子的設計與改造。高效的完成抗體親和力成熟、穩定性優化和人源化改造等。 優勢：1、研發成本節約3-5倍，時間節省5倍，篩選成功率提升6倍2、可以幫助指導、設計實驗，減少消耗，加快速度，提高準確率3、計算方法已經得到了實驗從正、反兩方面的驗證。

技術分析(創新性、先進性、獨占性)挖掘了蛋白質分子結構的幾何特征，開發了新穎的優化設計算法，準確識別結合位點，準備預測抗體結構和抗體-抗原相互作用復合物結構，可以顯著提高藥物設計效益。自主獨立開發。已經在國際競賽中取得第一名的好成績，也應用在生物和醫學實驗中，算法和程序代碼完整。

技術分析(創新性、先進性、獨占性) 挖掘了蛋白質分子結構的幾何特征，開發了新穎的優化設計算法，準確識別結合位點，準備預測抗體結構和抗體-抗原相互作用復合物結構，可以顯著提高藥物設計效益。自主獨立開發。 已經在國際競賽中取得第一名的好成績，也應用在生物和醫學實驗中，算法和程序代碼完整。

機器人在煤礦救援領域發揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災后環境、無法適應井下復雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。 一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 柳佳樂 自動化18-2 2018-2022 劉浩峰 計算機科學與技術18-7 2018-2022 石少勇 測控技術與儀器18-2 2018-2022 欒廣鑫 電氣工程及其自動化18-5 2018-2022 李明晶 測控技術與儀器18-1 2018-2022 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 楊洪濤 機械工程學院 教授 精密測試技術、儀器精度理論及應用、自動化測控系統 凌六一 電氣與信息工程學院 教授 智能信息處理、光電檢測及環境光譜探測技術 蘇樹智 計算機科學與工程學院 副教授 人工智能、模式識別、機器視覺、信息融合、深度學習等領域 四、項目簡介 目前，機器人在煤礦救援領域發揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識別災后環境、無法適應井下復雜地形以及難以檢測、定位井下生命體等問題。為此，本團隊充分利用六足機器人高穩定性和多地形適應性的優勢，應用激光雷達、深度相機和其他輔助傳感器，設計仿生六足煤礦救援機器人，結合SLAM、A*、ROS等先進技術，實現礦井災后局部復雜環境的三維地圖構建、地形障礙物識別以及機器人自主路徑規劃。機器人所獲信息實時無線傳輸至上位機，幫助救援人員快速制定科學有效的救援方案。

簡介： 1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫學CT圖像出發，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯分割網絡，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯分割網絡比之前的層級分割網絡結果提升10各點。之后建立多模態分類網絡，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區域的數據進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結果。 層級分割模型示意圖  分類模型可視化熱圖   2、現有的乳腺癌腋窩淋巴轉移的醫療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫療。基于乳腺鉬靶圖像的術前無創的乳腺癌腋窩淋巴轉移預測手段能夠有效避免過度醫療。我們構造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經網絡模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉移問題。我們對乳腺鉬靶數據進行了預處理和數據集的整理、劃分。我們構造了三個不同的深度卷積神經網絡，患病側單體位網絡、患病側雙體位網絡和雙側雙體位四視圖網絡。其中，患病側單體位網絡分為 CC 位網絡和 MLO 位網絡。在乳腺鉬靶數據的測試集上，患病側 CC 位網絡、患病側 MLO 位網絡、患病側雙體位網絡、雙側雙體位四視圖網絡的結果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側雙體位四視圖網絡具有更好的預測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉移預測任務。對于雙側雙體位四視圖網絡，我們不僅使用了雙側測試集 1，還使用了額外的雙側測試集 2 進行測試。 鉬靶乳腺圖像預處理   雙側雙體位深度學習網絡   優勢：從客觀的醫學圖像數據出發，結果可重復，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。  

1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫學CT圖像出發，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯分割網絡，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯分割網絡比之前的層級分割網絡結果提升10各點。之后建立多模態分類網絡，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區域的數據進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結果。層級分割模型示意圖 分類模型可視化熱圖 2、現有的乳腺癌腋窩淋巴轉移的醫療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫療。基于乳腺鉬靶圖像的術前無創的乳腺癌腋窩淋巴轉移預測手段能夠有效避免過度醫療。我們構造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經網絡模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉移問題。我們對乳腺鉬靶數據進行了預處理和數據集的整理、劃分。我們構造了三個不同的深度卷積神經網絡，患病側單體位網絡、患病側雙體位網絡和雙側雙體位四視圖網絡。其中，患病側單體位網絡分為 CC 位網絡和 MLO 位網絡。在乳腺鉬靶數據的測試集上，患病側 CC 位網絡、患病側 MLO 位網絡、患病側雙體位網絡、雙側雙體位四視圖網絡的結果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側雙體位四視圖網絡具有更好的預測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉移預測任務。對于雙側雙體位四視圖網絡，我們不僅使用了雙側測試集 1，還使用了額外的雙側測試集 2 進行測試。鉬靶乳腺圖像預處理 雙側雙體位深度學習網絡 優勢：從客觀的醫學圖像數據出發，結果可重復，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。

二、成果介紹1、 成果簡介：（500字以內） 本項目針對國內外對特種高分子樹脂及膜材料的重大需求，在傳統聚芳醚酮和聚醚砜樹脂的基礎上，制備高附加值和高性能的功能型改性聚芳醚樹脂及功能膜材料。具體的研究內容和完成情況包括：（1）功能型聚芳醚樹脂合成、化學改性及放大；（2）適合耐高溫樹脂的膜制備工藝；（3）針對功能膜材料在分離膜、質子交換膜、功能涂層和生物醫用材料方面的應用性開發。研制