用于提高药物稳定性和治疗慢性病疗效的纳米囊泡

糖尿病和哮喘是常见的慢性病。根据世界卫生组织（WHO）的报告，2016年全球估计有4.2亿人患有糖尿病，超过3.39亿人患有哮喘。估计2012年，糖尿病和哮喘引起的并发症分别导致2400万人和150万人死亡。目前，糖尿病和哮喘没有永久性的治疗方法，患者只能服用药物来预防疾病的发作并暂时缓解疼痛。然而，糖尿病和哮喘药物将被人体快速代谢，活性药物成分的治疗效果只能持续很短时间。此外，患者可能需要服用更高剂量的药物，以抵消药物成分在到达身体靶点之前的损失。我们开发了一种新的配方或保护层制造技术，具有高封装效率，可以控制活性药物成分的释放和传递。它可以延长药物的治疗效果，增加药物在体内的滞留时间，最终减少药物的剂量、全身副作用和毒性。

用于同时雾化两种或多种液体的多毛细管雾化器

西班牙大学的一个研究小组开发了一种新型气动多毛细管雾化器，可以同时雾化两种或多种液体，它们之间可以混溶或不混溶。该装置提供了简化分析过程、减少资源消耗和实现高混合效率的可能性。实验室构建的原型可用于任何演示。研究小组正在寻找对许可协议感兴趣的公司。

无创性阿尔茨海默病诊断试剂盒

每3秒钟，就有一个人被诊断为阿尔茨海默病（AD）。随着人口老龄化的扩大，痴呆症已成为一个巨大的社会经济问题。现在有超过5000万的人患有痴呆症，AD占病例的2/3以上。不幸的是，AD没有治愈的方法，只有早期诊断和治疗才能改善症状并延缓其进展。脑脊液（CSF）中的几种生物标记物已被识别并用于AD诊断，诊断准确率高达85%以上。然而，脑脊液的收集具有侵入性，给患者带来不适和副作用。另一方面，尿液和唾液的收集相对简单且无创。我们的技术通过使用磁性纳米探针敏感检测不同体液（包括血清、唾液和尿液）中的目标生物标记物，为早期阿尔茨海默病诊断提供了解决方案。此外，我们的检测分析具有广泛的动态范围，允许在微量（几微升）样本中对生物标记物进行量化。事实证明，它对不同的体液非常有用。它是一种无创、快速、经济的AD准确诊断方法。

使用人工智能的集中式冷水机组能量管理平台

建筑物的集中式冷水机组大约占建筑物消耗的全部能源的一半。因此，以最节能的方式运行冷水机组有助于大幅优化建筑能源利用。该集中式冷水机组设备能源管理平台可识别节能机会并解决维护问题，提高设备生命周期维护和生产率，并提高节能。所提出的技术与先进的机器学习算法有关，这些算法可以识别冷水机组中的低效率，并推荐更好的操作设定点，从而减少5%-40%的能耗。该平台进一步检测异常，提供可操作的根本原因诊断，并基于状态监测冷水机组设备，包括冷水机组、冷却塔和泵。该能源管理平台旨在为冷水机组提供节能优化，简化其维护并保持实现的节能。集中式冷水机组中正在优化的设备包括冷水机组、冷却塔和泵。该技术提供商正在寻求合作伙伴，通过各种模式进行合作，包括联合研究、次级许可、平台即服务和/或其他商业安排。

益生菌反应性的个人特异性评估

益生菌是一种广泛使用的膳食补充剂，然而，其功效存在争议，并非所有人都能从中受益。因此，需要一种区分益生菌许可和耐药个体的预测工具。目前的技术提供了一种预测个体对益生菌反应的方法，并可能定制个性化治疗。

用于半月板修复和再生的天然和人工聚合物混合物

这项技术与为组织工程和半月板组织的三维打印开发的独特生物油墨混合物有关。3D打印技术通常受到缺乏合适的生物油墨的限制，因为生物油墨可以提供最佳的打印分辨率、细胞发育的良好理化线索和优异的机械强度。缺乏上述任何品质都会影响3D构造的成功。这种独特的混合物产生的3D结构改善了力学性能，与天然半月板组织相当。这有利于体内细胞分化和组织重塑。

控制晶体硅湿法腐蚀各向异性的方法

设计了一种在纳米尺度上控制晶体硅湿法腐蚀各向异性的方法。该技术允许用户使用氢氧化钾（KOH）或四甲基氢氧化铵（TMAH）溶液精确控制硅的方向性。它还允许用户切换蚀刻方向，而无需切换到其他蚀刻剂。随着业界不断寻求缩小晶体管尺寸，这种新方法也能够在保持其圆形的同时生产直径小于10纳米的纳米柱。

Α-酮戊二酸作为病态肥胖相关非酒精性脂肪肝的预测因子

•使用α-酮戊二酸作为非酒精性脂肪肝（NAFLD）的新生物标志物。

•α-酮戊二酸分析是肝脏脂肪变性的无创定量测量。

•该方法可减少肝活检的需要，特别是在有代谢风险因素的患者中。

•该方法可用于设计检测和定量血浆α-酮戊二酸浓度的试剂盒。

•这种生物标志物的测量可能有助于NAFLD进展的评估。

修复故障集群道路和ARP路径/全路径网桥的步骤

Alcala大学自动化系的Netserv开发了一种描述机制的技术，用于透明桥网络，该网络具有称为All path（也称为Fastpath和ARP-path）类型的源地址学习资源，允许在链路发生故障时对链路使用的所有道路进行集群修复，使得单个广播帧将故障中的目标地址列表通知整个网络，因此需要修复其路径。该集团寻求通信、计算机和电子行业的公司在技术援助下达成许可协议、合作和商业协议。

用于信用评分的量子机器学习

与经过充分分析的大公司相比，中小企业的信用评级始终是一个挑战。中小企业的大数据越来越多，可以帮助提高公司违约可能性的准确性。当前的经典机器学习模型比典型的Altman Z分数提高了准确性，但随着数据量的增加和预期的更快评级，其准确性预计会受到限制。我们展示了与经典模型类似但使用量子计算机的量子机器学习（QML）模型如何用于分析新加坡公司的信贷数据，并在信贷数据特别嘈杂的情况下探索了噪声对QML模型的影响。