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防止慢性硬膜下血肿术后并发症的外用中药组方及制备方法
防止慢性硬膜下血肿术后并发症的外用中药组方及制备方法，由苏木3000克、白及2000克、秦究1000克、制川乌1500克、威灵仙1500克、红花1500克、荆芥1000克、防风1000克、芒硝200克、冰片50克、人工麝香20克组成。其制备方法是将前八种药物煎煮两次，合并煎煮液浓缩，加入芒硝后无菌灌，得到煎煮药液；把冰片，人工麝香溶于75％的乙醇溶液混合均匀，得到乙醇药液。本发明取具有使用方便，成本低廉，经济实惠，无毒无害，使用效果明确的优点，主要用于硬膜下血肿术后积液及积血吸收，防止并发症发生。诸药合用起到减少出血、渗出，加快血肿的吸收。安全可靠，易于推广使用。
青岛大学
2021-04-13
（食品、中药材）二氧化硫化蒸馏仪SKD-3106
SKD-3106二氧化硫化蒸馏仪
适用标准：
食品安全国家标准，《食品中二氧化硫的测定》GB5009.34.2022。
《中华人民共和国药典》第四部通则2331二氧化硫残留量测定法。
性能特点：
1.1 无人值守:
系统自动完成加热、控温、压缩机制冷、冷却水循环、搅拌和蒸馏。
1.2加热模块：
采用先进的远红外陶瓷辐射加热技术，无明火，功耗小，效率高，寿命长，加热均匀，不易爆沸，耐腐蚀。
各加热组件均可单独控制,互不干扰。
1.3制冷循环模块：
外置制冷：外置定制小体积压缩制冷组件，冷却水密闭循环,节省空间。
1.4蒸馏液防倒吸
仪器蒸馏管路设有单向装置，有效防止蒸馏停止加热后蒸馏液倒吸现象。
1.5蒸馏模式
定时蒸馏:(1-600)分钟任意设定,根据设定程序蒸馏，到定时时间自动停止蒸馏．
各单元蒸馏时间均可独立设置。
1.6方法内置
蒸馏仪内置蒸馏方法，可直接调取，无需频繁输入重复数据；亦可根据实验需求自定义方法并保存应用。
1.7 自动搅拌装置
接收瓶底部内置磁力搅拌装置，隐藏式设计，美观大方，各单元搅拌转速可独立设置。
1.8 氮气自动控制
自动控制氮气开启，无需人工操作，仪器内置流量控制装置，能有效调节氮气流量。
2、技术参数：
2.1蒸馏数量：6通道
2.2现实操作：7寸高清触摸液晶屏
2.3控制核心：单片机控制
2.4加热方式：远红外陶瓷辐射加热,无明火
2.5升温时间：＜8min
2.6温度控制：（室温～450）℃
2.7时间控制：1-600min
2.8防倒吸功能：内置蒸馏防倒吸保护
2.9蒸馏终点控制：定时控制
2.10单通道单控：有
2.11冷却方式：外置制冷压缩机
2.12方法内置：内置蒸馏方法，可直接选择或编辑后保存方法，无需频繁输入重复数据；亦可根据实验需求自定义方法并保存应用。
2.13自动化设计：
2.13.1 具有一键启停功能
2.13.3 相同蒸馏参数6通道一键设定
2.13.4 显示屏实时动态显示蒸馏量。
上海沛欧分析仪器有限公司
2021-12-16
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
火山滑坡海啸的地震学快速检测方法
提出基于地震波观测的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法，可服务于滑坡次生灾害的预警。 2018年12月22日因无预警海啸致使印尼苏达海峡沿岸城市437人死亡，几千人受灾。叶玲玲教授等利用印尼的宽频带地震波数据，发现此次海啸由滑坡引发，与2018年活跃的Anak Krakatau火山活动有关。相对于地震滑动，滑坡造成的地振动以低频成分为主，高频成分较少（图1），造成目前常规基于高频地振动信号的地震-海啸预警系统失效。雷达影像资料分析进一步证实海啸源是Anak Krakatau火山西南侧的滑坡（图2）。采用震源单力模型，长周期地震波观测约束滑坡平均倾角为12°；结合地震波和卫星遥感资料观测，得到滑动体积约为0.2 km3。这些参数为海啸模拟提供了重要约束。 在2018年印尼火山滑坡事件中, 地震波信号10分钟传播到整个苏门答腊和爪哇地区, 被几十个地震台接收，利用Wphase反演方法15分钟可得到有效的滑坡信息。由滑坡引发的海啸波传播速度较慢, 半小时后传播到附近的海岸带地区。因而该研究中基于Wphase方法的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法可有效运用于该类型滑坡海啸预警中。
中山大学
2021-04-13
构建组学数据库助力肿瘤信号通路
建设消化系统肿瘤的大数据平台，通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据，系统地构建消化系统肿瘤大数据，并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究，探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据，共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息，其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息，包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点，都注释了实验验证的或潜在的上游激酶，以便理解其分子调控机制。同时，通过整合UniProt，ExPASy和DrugBank等数据库中的信息，对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释，方便查询和使用。 此外，数据库中还开发了qKinAct分析模块，研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息，进而分析异常的磷酸化信号通路。因此，qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库，为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。
中山大学
2021-04-13
北京学大信息技术集团有限公司
学大教育是A股市场上专注于个性化教育的上市公司，自2001年创立以来，学大教育秉承“以人为本、因材施教”的个性化教育理念，打造了包括个性化培训、全日制教育、职业教育、文化服务等在内的丰富业务模式。
北京学大信息技术集团有限公司
2021-02-01
北京学而思教育科技有限公司
学而思网校，是纽交所上市公司好未来教育集团（原学而思）旗下的中小学在线教育品牌，为6-18岁孩子提供小初高全学科课外辅导。以及为2-8岁孩子提供启蒙课程，学生人数遍及全国300多个城市。
北京学而思教育科技有限公司
2021-02-01
深圳百学智慧教育科技有限公司
百学智慧教育科技于2018年8月成立于中国改革开放前沿城市——深圳。百学智慧教育科技有限公司选择以教育产业互联网作企业发展的道路,随着5G时代到来，互联网技术的成熟以及信息化的需要，市场需要有一家能够帮助教育产业升级的互联网企业。
百学智慧教育科技创始团队多为连续创业者，技术团队具有国内知名企业以及上市公司背景，致力打造资源整合以及互联网+教育生态圈多元化教育产业互联网平台。
深圳百学智慧教育科技有限公司
2021-02-01
秦学(北京)网络教育科技有限公司
秦学教育是秦学（北京）网络教育科技有限公司旗下互联网教育品牌，是产业互联网时代混合运营模式的品牌，以K12校外培训为主要业务，以“科技+教研”为主要，旗下打造了勤学云智慧教学生态系统、月芽儿歌、伊顿名师等教育产品，120多家学习中心，教职员工2000多名。
秦学(北京)网络教育科技有限公司
2021-02-01