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旭月非损伤微测技术（NMT）与激光共聚焦技术
NMT和激光共聚焦技术的比较（1）什么是激光共聚焦激光扫描共聚焦荧光显微镜（laser scanning confocal microscopy, LSCM）是一种利用计算机、激光和图像处理技术获得生物样品三维数据、目前最先进的分子细胞生物学的分析仪器。 主要用于观察活细胞结构及特定分子、离子的生物学变化，定量分析，以及实时定量测定等。其不仅可以得到非常清晰的荧光图像，进行多重荧光标记的定位和定量分析，还具有图像三维重建、荧光共振能量转移谱测定，甚至膜电位测定等功能，成为生命科学研究的重要技术手段。（2）激光共聚焦的局限随着激光共聚焦技术应用范围的扩大，其在研究中的局限性也逐渐突显。激光共聚焦技术主要采集的是生物样品内部的离子分子信息，这些离子分子信息的改变既可能源于样品内部离子/分子源的变化，也可能源于样品内外的离子/分子交换。这两种离子/分子变化过程是由完全不同的生命机制引发的。这要求研究者必须通过其它实验结果，才能得出相对准确的结论。若单纯用激光共聚焦数据作为检测或诊断标准，往往面临较大的假阳性风险。（3）NMT对比激光共聚焦相同点: 实时 动态 数据可视化 测定游离的离子区别: (1)激光共聚焦技术 使用染料和激光光源 需要标记 荧光易发生淬灭 测量时间短 半活体（有损伤） 检测内部的离子浓度变化 测定种类较少，依赖于染料 测量材料不能太大，以细胞为主 只能同时测定一种离子 (2) 非损伤微测技术 使用电极或者传感器 无需标记 电极或者传感器稳定 测量时间可短，可长 近似活体或者完全活体（测定无损伤） 检测跨膜的离子流速以及外部的离子浓度 测定种类多，可测Na+，K+，NO3-，O2等 测量材料不限，从细胞到整体都可以测量 可以同时测定两种离子结合 共同使用，实现内外兼测
旭月（北京）科技有限公司
2021-08-23
乾立微晶款护眼教室灯-全护眼教育照明产品
深圳鹏翔智明光电科技有限公司
2021-08-23
SC-0253A石油产品硫含量测定仪（微库仑法）
仪器概述
本仪器是采用动态微库仑法原理分析技术，根据法拉第定律采用计算机控制微库仑滴定的最新产品，符合SH/T0253、SH/T0222、SH/T1147、ASTMD3120、ASTMD3246、 GB/T18612-2011、ASTM5808、SH/T1757、ASTM4929等标准。适用于石油化工产品中微量硫的分析，可广泛应用于石油、化工、环保、商检、科研等监测领域中样品的总硫含量分析。
技术参数
1、工作电源：AC220V±10% 50HZ 整机功耗：不大于3KW
2、测量范围：0.2ppm～10000ppm～百分含量3、可测样品状态：固体、液体、气体（选配相应进样器,标配为液体进样）
4、推荐进样量：固体：≧5mg 液体：1到100ul 气体：2到5ml
5、控温范围及精度：室温～1050℃，±1℃
6、重复性误差： X＜1.0ppm Cv≤±0.2ppm
7、1.0ppm≤X≤10ppm/Cv≤±10% X＞10ppm/Cv≤±5%
8、增益及采样电阻：自动调节
9、偏压：0到500mV 连续可调，实时监测
性能特点
1、仪器采用Windows操作系统，USB通信技术，人机直接对话，实现了偏压全时监测，便于用户操作
2、自主研发的操作软件和测试软件，自动完成数据采集、处理、贮存和打印3、测试样品少，每次仅需8μl，测试时间快，每一试样上机测试时间约为（1～2）分钟
4、增益和采样电阻由原来的人工调节改为自动调节，提高了检测灵敏度
5、仪器采用风冷散热，风扇自动开关，关机降温不需要有人值守
6、仪器采用独立的温度控制系统。采用宇电的全自动温度控制器，故障率接近零
7、电解池采用304不锈钢电极帽，可以长期使用，避免被电解液腐蚀
8、计算机控制整个分析、数据处理等过程，显示全过程工作状态和数据峰形，根据需要可将参数数
网址链接
http://www.csscyq.com/proshow.asp?id=817
长沙思辰仪器科技有限公司
2021-12-22
【高教前沿】重庆师范大学副校长贾韬：拥抱人工智能，但可以“让子弹飞一会儿”
在第62届中国高等教育博览会期间，重庆师范大学副校长贾韬接受了中国教育在线的专访，就高等教育的数字化转型、人工智能对教育的挑战等问题分享了观点。
中国高等教育博览会
2024-12-20
精彩活动预告③ | 第63届高博会开创未来系列发布活动——解码人工智能教育新生态、科研仪器突围新实践
第63届高等教育博览会将于5月23-25日在中铁·长春东北亚国际博览中心举办。作为高等教育领域的高品质、综合性、专业化品牌展会，本届高博会紧扣“融合·创新·引领：服务高等教育强国建设”主题，携700余家科技企业、1000余所参会院校，在10余万平方米的科技矩阵中，全面展示新技术、新产品在高等教育领域的应用成果，为推进高等教育现代化贡献智慧与力量。
高等教育博览会
2025-05-19
重庆智能工程职业学院
重庆智能工程职业学院是重庆市人民政府批准、教育部备案的全日制普通高校，面向全国计划招生。学院位于西部职教名城、重庆职教基地——永川。学院依托华为技术优势，面向科技前沿办学，定位云、大、物、智、移等新技术高技能人才培养，是华为ICT人才培养基地、华为ICT师资培训基地、华为ICT技能大赛赛场、华为“1+X”证书培训认证中心、华为人工智能联合技术创新中心。学院立足打造“大学校园+科研机构+产业园区”融合发展共同体，华为（永川）联合创新中心建在校内。华为指派专家协同推进学院师资建设、专业建设、实习实训、创新创业、专业认证、就业服务、产业发展，学生在校期间即可获得产、学、研全方位能力培养和个人发展。学院是华为5G新型智慧校园示范项目，广泛应用华为最先进设备和技术，搭建了“一平台（华为数字平台）、二中心（创新中心、数据中心）、三云（公有云、华为云、私有云）、四网（5G/4G、物联网、无线网、有线网）”智慧生态，并通过IPV6 over 5G+WIFI6+光纤进行全联接，通过大数据、云计算、物联网实现全智能。学院建筑充分借鉴华为深圳总部风格，采用园林式书院布局，格调高雅、环境优美，各种设备设施高端智能，已是热门旅游目的地和网红打卡地。在重庆智能工程职业学院读书，将是您一生最美好的学习时光！ 三、学校地址：重庆市永川区华为大道666号四、招生电话：023-49669696/49669797五、网址：www.cqai.vip
重庆智能工程职业学院
2021-02-01
“小护士”智能机器人
电子科技大学机械与电气工程学院彭倍教授和骆德渊教授带领该校机器人与无人系统团队根据疫情需要，迭代研发了“小护士”智能机器人。目前有两台“小护士”智能机器人已在武汉汉阳方舱医院“上岗”。据了解，“小护士”智能机器人可以根据设定的程序，自主导航，进行喷洒消毒，派发药品，还可以对病人进行生命体征测试，包括体温、血压、心率、血氧检测分析。此外“小护士”智能机器人还可以通过人脸或指纹对病人进行身份确认，搭配热成像人体测温系统，测量精度高。同时还可以实现24小时智能监测预警，无人值守，远程遥控，能极大降低医护人员工作强度和暴露风险。“小护士”智能机器人的原型是机器人与无人系统团队牵头的四川省重大科技专项课题——用于警方的看守监视智能机器人。疫情发生后，团队老师发现，大量医护人员疲于配药送药分发，人与人的接触也会增加感染风险，如果用机器人来进行测温、配送药品，一方面可以把医护人员从繁复的工作中解放出来，另一方面可以隔离输入性传染源，降低交叉感染的风险，于是紧急迭代开发出了“小护士”智能机器人。
电子科技大学
2021-04-10
智能消毒机器人
上海大学机械自动化工程系主任田应仲老师临时组建了由教师李龙、袁光杰和08级研究生校友高雨、陈孝光组成的“高污染危险环境下智能消毒机器人”攻关小组，将智能机器人科研工作与抗疫前线需求结合，一方面与瑞金医院、龙华医院、杨浦中心医院感染科的医生与医护人员通过视频会议、微信会议等方式，了解消毒要求与作业规范；一方面积极联系消毒器材与药品厂家落实消毒方案与原材料供应，开展消毒机器人研制工作。
得益于上大“智能制造及机器人中心”充分的技术储备、校内外团队通力合作、校友的倾力支持，攻关小组克服重重困难，在不到20天时间内研制出了可替代人工进行消毒作业的智能机器人。
上海大学
2021-04-10
智能配送机器人
疫情隔离病房智能配送机器人集成现阶段全国最强的无人驾驶技术，有非常强悍的记忆力，可以自主识别读取地图，自主识别读取工作环境，建立信息库，自主规划路径，去到任何它想去的地方，完成物资的点对点配送。比如从药房将药品送到护士站，只需将药品放入机器人的“肚子”，告诉它去哪里即可。在输送过程中，无需人员操作，极大地减少了医护人员进入隔离区的频次，起到较好的隔离保护作用。 机器人的应用在成本节省以及预防交叉感染方面也卓有成效。由于该款机器人内部有自动消毒净化功能，外壳材质也是用抗腐蚀的医疗材料制成，只需用酒精喷洒或消毒巾擦拭十几秒即可完成消毒，让医护人员工作更安全、更高效。部署好的智能机器人通过控制中心智能调度即可实现自主开关门、自主搭乘电梯、自主避障、自主充电等功能。该款智能配送机器人负责物资点对点配送工作，帮助一线医护人员减轻负担，同时降低临床工作人员交叉感染的风险。
北京理工大学
2021-04-10
边缘智能和云端融合技术
本技术实现了“云-边-端”融合的分布式计算框架。基于演化知识图谱融合大规模端设备采集的异构数据，为云端智能决策提供数据支撑。利用基于分支网络的边缘智能技术，满足智能终端输入数据的高精确度、近实时推断分析处理需求。通过面向群智学习应用的端、边缘和云分布式协同训练优化关键技术，在保障终端数据隐私前提下实现云边端环境下的大规模高效分布式模型训练。
东南大学
2021-04-11