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本產品主要應用于換熱器中(如壓縮機中冷器)，可應用于能源、動力、石油、化工、制冷和空調等國民經濟支柱產業。本成果基于傳熱學基本原理，并結合傳熱與流動的數值模擬方法，對提高換熱器效率進行了深入研究，從強化換熱的機理出發，提出了新型結構的高效傳熱管。所提出的傳熱管在強化傳熱時，可以實現傳熱增加的倍數大于阻力增加的倍數。 該成果已于2004年12月通過教育部組織的專家鑒定，鑒定委員會一致認為，該成果發展了強化傳熱的原理，在管內強化傳熱的設計原理和準則上有所突破，已形成的具有完全自主知識產權的新型換熱技術。該項成果總體上達到了國際領先水平。

該器由一對帶有通氣口的扁圓形透明外殼，中間裝有微孔鈦復合過濾板，外套天然橡膠密封圈組成，孔徑用國際標準IS4003-1997測定；透氣性用國際標準IS4022-1997測定，每分鐘27升。過濾板最高破壞壓力20Kg/cm2，最小破壞壓力10Kg/cm2。過濾范圍用國軍標準CJB3803-1987《飛機液壓系統污染測度，自動顆粒計數器標準》有關規定測試。優于

剪切增稠材料（剪切增稠液/STF、剪切增稠膠/STG）在平衡狀態下，表現為 分散膠體形式，而在高速剪切力作用時，其粘度急劇增加，表現出固體行為。利 用這種特性，將其浸滲高性能纖維或與彈性體泡沫基體材料復合，可制備得到具 有不同防護功能的輕質柔性防護材料。該系列防護材料具有質輕、高強、高模、 耐沖擊等性能；可廣泛用于交通工具、體育用品、軍事、安全防護等領域。 2 關鍵技術 （1）創新要點 材料在常態下保持松弛的狀態，柔軟而具有彈性，一旦遭到劇烈撞擊或擠壓 的時候，分子間立刻相互鎖定，迅速收緊變硬從而消化外力，形成一層防護層， 當外力消失后，材料會回復到它最初的松弛軟彈狀態。它可以在納米秒時內在不 同的沖擊情況作出不同的反應。 （2）產品性能3 知識產權及項目獲獎情況 （1）一種輕型柔質液態性防刺材料及其制備方法 ZL2011 1 0079852.0 （2）一種多元分散相阻燃型剪切增稠液體及其制備方法與應用 ZL20111 0093256.8 4 項目成熟度 成熟度 5 級 5 投資期望及應用情況 可廣泛用于交通工具、體育用品、軍事、安全防護等領域。 

主要研究內容 1、甲醇陽極與氧陰極催化劑研究。 2、固體高分子膜防透醇研究。 3、三合一膜電極制備技術研究。 4、單體電池的設計與性能研究。 5、電池組系統結構設計與8W樣機研制。技術指標 陽極鉑載量≤3mg/cm2，陰極鉑載量≤1mg/cm2；80℃，單體電池比功率≥80mW/cm2；30℃，陰極為常壓空氣，單體電池比功率≥12mW/cm2；8W樣機正常運行40h。產業化前景

本成果通過高性能樹脂與輕質填料相復合的方法，利用先進復合材料成型工藝，制備了輕質高強浮力材料。 針對深海資源的探查、開發、施工作業的需求以及國防工業的需求，開展大深度、低密度、可設計的復合結構浮力材料或可機械加工的浮力材料研究，形成高品質、實用化浮力材料的系列產品，是當前深海探測與作業技術的關鍵技術之一。通過該項技術的研究可以解決深潛器、水下機器人及其拖體等的耐壓性、提高有效載荷，減少其外型尺寸，加強結構穩定性，提供足夠的凈浮力，對深海探測與作業技術、海洋生物資源開發利用以及海洋環境

1. 痛點問題 本項成果涉及新型疫苗的設計與應用，具體涉及生物大分子藥物及疫苗的研發過程中的抗原精準設計。 2. 解決方案 基于AI的大分子藥物及疫苗抗原設計。

項目概況 該靜態模型提供了一個融建筑平臺、空調設備、中央空調系統于一體的、具有自由拼裝搭接功能的實時教學環境、產品展示平臺。 本項目處于國內先進水平，擁有自主知識產權。主要特點 該模型將平臺、設備及系統融為一體。具有三大部分： （1）建筑平臺。我們認為，建筑平臺與中央空調系統是一個有機的整體，離開建筑平臺談中央空調，有如無水養魚，這正是市面上諸多空調模型的弊端所在。 我們提供的建筑平臺以建筑的梁、柱、墻體等為基本部件，按建筑模數等比例制作，部件之間采用了拼裝結構，可拼出任意種建筑形式。讓學生在自由拼裝中了解建筑知識。 （2）設備模型。包括了中央空調從主機到末端的各類設備的實體靜態模型。各模型均按主流品牌的設備外形等比例制作，效果逼真，接口清晰。 （3）系統搭建。利用上述建筑平臺、設備模型，以及配套的管材、配件，學生可自行搭建各類中央空調系統。 系統可用于教學，也可用于產品展示。 技術指標     模型按建筑模數等比例制作，通用接口，觀察、搭接方便、實用性強，可反復使用。是一種新穎的教學和產品展示平臺。市場前景     近年來在部分教學活動中使用，贏得了眾多客戶的信任和支持，具有良好的市場前

業界首個針對AI在極端和對抗環境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺“對抗樣本”成新型病毒，算法安全問題亟待解決隨著人工智能技術的高速發展，人工智能在諸多場景正逐漸替代或協作著人類的各種勞動，它們可以成為人類的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機器視覺作為AI時代的基礎技術，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創業公司共同追逐的熱點。然而在機器視覺諸多主流應用場景的背后，往往也藏著由技術性缺陷導致的算法安全風險。例如，在一些訓練數據無法覆蓋到的極端場景中，自動駕駛汽車的識別系統可能出現匪夷所思的決策，危害乘車人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業的輔助駕駛和自動駕駛系統就都曾出現過類似致人死亡的嚴重事故。并且這類極端情形也可能被惡意制造并利用，發動“對抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機構就曾經通過3D技術打印出能讓自動駕駛“無視”的障礙物，讓車輛面臨撞擊風險。而以上攻擊之所以能成功，主要是機器視覺和人類視覺有著很大的差異。因此可以通過在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動改變(即上述故意干擾的“對抗樣本”)，就能導致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進一步發展，AI算法模型將運用金融決策、醫療診斷等關鍵核心場景，這類AI“漏洞”的威脅將愈發凸顯出來。近年來，包括清華大學人工智能研究院院長張鈸院士、前微軟全球執行副總裁沈向洋等均提倡要發展安全、可靠、可信的人工智能以及負責任的人工智能，其中AI的安全應用均是重點方向。而且，AI安全作為新興領域，在開源社區、工具包的加持下，對抗樣本等攻擊手段日益變得復雜，相關防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對抗樣本等算法漏洞檢測存在較高的技術壁壘，目前市面上缺乏自動化檢測工具，而大部分企業與組織不具備該領域的專業技能來妥善應對日益增長的惡意攻擊。從安全測評到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網絡安全時代，網絡攻擊的大規模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團隊希望通過RealSafe平臺打造出人工智能時代的“殺毒軟件”，幫助企業高效應對人工智能時代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺主要支持兩大功能模塊：模型安全測評、防御解決方案。其中，模型安全評測主要為用戶提供AI模型安全性評測服務。用戶只需接入所需測評模型的SDK或API接口，選擇平臺內置或者自行上傳的數據集，平臺將基于多種算法生成對抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數、擾動量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評分及詳細的測評報告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級服務，目前RealSafe平臺支持五種去除對抗噪聲的通用防御方法，可實現對輸入數據的自動去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對抗噪聲。根據上述的模型安全評測結果，用戶可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據實測來看，部分第三方的人臉比對API通過使用RealSafe平臺的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復雜擴張的情況下，RealSafe平臺還持續提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶獲得實時且自動化的漏洞檢測和修復能力。準確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應對算法威脅 考慮到公眾對于對抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺特意選取了公眾最為熟知的人臉比對場景(人臉比對被廣泛用于金融遠程開戶、刷臉支付、酒店入住登記等場景的身份認證環節)提供在線體驗。并且，為了深入研究“對抗樣本”對人臉比對系統識別效果的影響，RealAI 團隊基于此功能在國內外主流 AI 平臺的演示服務中進行了測試。實測證明，“對抗樣本”可以極大的干擾人臉比對系統的識別結果，而測試的這幾家互聯網公司平臺開放的人臉比對API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業在落地人臉識別應用時的選擇，如果他們的人臉比對技術存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應用場景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內的企業高效應對算法威脅，RealSafe平臺具備以下兩大優勢：·  組件化、零編碼的在線測評：相較于ART、Foolbox等開源工具需要自行部署、編寫代碼，RealSafe平臺采用組件化、零編碼的功能設置，免去了重復造輪子的精力與時間消耗，用戶只需提供相應的數據即可在線完成評估，學習成本低，無需擁有專業算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評測結果：為了幫助用戶提高對模型安全性的概念，RealSafe平臺采用可量化的形式對安全評測結果進行展示，根據模型在對抗樣本攻擊下的表現進行評分，評分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺提供安全性變化展示，經過防御處理后的安全評分變化以及模型效果變化一目了然。從數字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產品隨著機器學習模型不斷的升級演化，“對抗樣本”已經演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導自動駕駛汽車拐進逆行車道、胸前張貼一張對抗樣本貼紙在監控設備下實現隱身……因此，除了針對數字世界的算法模型推出安全評測平臺，RealAI團隊也聯合清華大學AI研究院圍繞多年來積累的領先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產品，為更多場景保駕護航。比如通過佩戴帶有對抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機的面部解鎖，通過在胸前張貼特制花紋實現在AI監控下的“隱身”，以及通過在車輛上涂裝特殊花紋躲避AI對車輛的檢測。發現類似新型漏洞的同時，RealAI也推出相應的防御技術，支持對主流AI算法中的安全漏洞進行檢測，并提供AI安全防火墻對攻擊AI模型的行為進行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來，隨之而來的安全風險也將越來越多樣化，尤其近年來因AI技術不成熟導致的侵害風險也頻頻發生，可以說，算法漏洞已逐漸成為繼網絡安全、數據安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團隊早已開始了AI安全領域的征程，并開始以標準化的產品助力行業降低應對安全風險的門檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺是RealAI的一小步嘗試，但對于整個行業而言，這將是人工智能產業邁向健康可控發展之路的一大步。?

  腸癌合并同時性腹膜轉移（PC）的發病率約為5-10%，復發時合并腹膜轉移發病率為25-44%?！案鼓まD移如果能夠早期診斷，可以增加徹底減瘤手術的機會，未來能夠明顯延長腸癌患者的生存期?！蓖踺x教授說。2018年團隊和深圳騰訊AI lab建立了合作關系，研發一個基于卷積神經網絡（CNN）的ResNet3D系統。經查，這是世界上第一個診斷腸癌腹膜轉移的AI平臺，能夠自動識別原發腫瘤特征，同時提取腫瘤臨近腹膜的影像學特征，構建基于人工智能的SVM分類器。訓練組一共納入了19814張CT圖像，驗證組包括了7837張CT圖像。    研究發現，ResNet3D的AI系統僅需花費34秒就自動識別并診斷了所有驗證圖像?！癛esNet3D+SVM分類器”的腸癌腹膜轉移診斷的準確性高達94%，AUC為0.922，敏感性和特異性均高達94%，明顯優于常規增強CT的診斷能力。