本实用新型提供了一种可更换筛网的土壤筛，由筛框、筛网、接土盘和筛盖组成，筛框下部可连接接土盘，上部可安置筛盖，筛框底部筛网可根据需要进行更换，筛框为中部可拆离设计，两端用搭扣的开关可拆离筛框，更换筛网。本实用新型能实现不同规格筛网的更换，满足不同土壤筛分需求。较传统土壤筛而言，具有节约空间，使用方便的优点。

针对重大疾病建立无创快速检测新技术，按照目标分子设计、纳米自组装等 方法制备出选择性敏感材料，以可视化传感芯片与检测系统实现全新的非侵入式 肺癌早期筛查方式，克服了传统方法的弊端肺癌已是世界病死率第1位的恶性肿瘤，我国每年新增肺癌和患病人数将居 世界之首，肺癌是严重威胁人类生存的主要恶性肿瘤之一，其恶性程度高，预后 差。据不完全统计，每年全球肺癌新发病例为120万人，而中国是全球肺癌患 者最多的国家，在我国每年约有60万人死于肺癌，约80%的病人在诊断明确 后一年内死亡，总的5年生存率只有5-10%,临床上，早期诊断率每增加1%, 全球就有约76万人免于死亡，中国约有16万人可获得新生，可挽回数以10 亿计的损失。产品市场潜力上100亿元。

产品详细介绍电动振筛机使用说明书 6611型电动振筛机 （河北路仪） 该机适用于公路、建筑、地质冶金科研等部门的试验室对物料进行筛分分析，每次开机5分钟，既方便又简单完成分级工作。 主要技术参数： 筛子直径：300mm 200mm： 震幅：8mm； 振击次数：147次/分 ； 筛摇动次数：221次/分； 回转半径：12.5mm； 电动振筛机使用说明书ZBSX—92A型顶击标准振筛机 简介： 该机适用于公路、建筑、地质冶金科研等部门的试验室对物料进行筛分分析，每次开机5分钟，既方便又简单完成分级工作。 用途： 分样筛振摆仪主要由摆动机构，震击机构，夹紧机构等部分组成。电动机通过转动轴，蜗轮付带摆动架上的主偏心轴旋转，从而又连带动其它两个付偏心轴回转促使整个筛组的摆动半径，也等于偏心距的平面圆周摆动。同时在同一台电动机带动另一对蜗轮付通过凸轮，顶杆装有筛组的摆动架，周期地顶起靠自重下落在机座的砧座上，使摆动架得到平面圆周摆动的同时进行震击。 参数： 1．筛子直径： 300mm 200mm 2，震幅； 8mm 3．振击次数： 147次／分 4．筛摇动次数：221次／分 5，回转半径： 12．5mm  振摆仪与筛子使用说明 1、在按放筛子时，应按照筛孔大小顺序迭放，同时另加一个筛子底盘。电动振筛机使用说明书 2、将需筛分化验的物料倒入最上层的筛子内，盖好筛盖然后按放在振摆仪承筛座内。 3、反时转夹筛盘上的胶木手柄，将整个夹筛盘向下滑在套筛上，然后，再顺时针旋转夹筛盘上胶木柄，其内的顶杆轴夹紧承座，把整套分样筛固紧。 4、把振摆仪上的定时器旋钮拨到筛析所需时间，打开电源开关，振摆就会开始筛转式的工作。 5、待定时器到达先定时间的定位，振摆仪自动停止工作。 6、反时针旋转夹筛盘上的胶木手柄将央筛盘松开并向上提，固定在滑套上，取下分样筛。依次将需析后残留在各号筛子内的物粒用天平称重精确到检析比例。 7、初次工作时无上下震动，因电机倒转，请将电源线头调换一下。 8、工作结束关闭电源。 电动振筛机使用说明书同时供应试验仪器、无损检测、力学设备、各种试模、各种筛具，混凝土试验仪器   水泥试验仪器 无损检测仪器 公路土工试验仪器 沥青试验仪器 压力机、拉力机 水泥、混凝土试模类  天平类  其它检测仪器 河北路仪电话03174608382 传真03174608387 手机：13703330687 QQ：1379916211 网址http://www.010yq.com 邮箱：yiqi0687@163.com 电动振筛机、筛析机、摇筛机、顶击式振筛机、振筛机、电动筛  

本系统是一款专为中小学音乐教师设计的备授课一体化软件。它深度融合了备课与授课两大核心环节，通过配套的海量音乐教学资源，旨在有效降低教师的备课难度，全面提升课堂教学质量。 备课模块：灵活高效，资源随心 备课模块为教师提供了一个功能强大且易于操作的创作平台，让音乐课件的制作变得前所未有的简单。 混合编辑与排版：支持五线谱、简谱、图像、音频、视频、动画、文本、表格、图形等多种元素的混合编辑。教师可以在一个课件中创建任意数量的页面，自由组合，满足多样化的教学设计需求。 智能乐谱生成： 乐器指法谱：可一键在五线谱或简谱上方生成口风琴、竖笛、陶笛、葫芦丝等多种小乐器的指法参照谱，方便器乐教学。 节奏参照谱：支持生成独立的节奏谱，并与主曲谱上下混合排版，强化节奏教学。 简谱与五线谱对照：支持在五线谱上方生成简谱参照，或在简谱上方生成五线谱参照，实现两种记谱法的同步教学与转换。 专业乐谱编辑： 五线谱编辑：提供音符组输入、和弦输入及符尾自动调整等专业功能。 简谱编辑：支持便捷地添加减时线等操作。 完备符号库：内置齐全的乐谱符号库（谱表、谱号、调号、拍号等）和丰富的乐谱标注符号库（演奏记号、强弱标记、速度术语等）。 智能辅助功能： 歌词处理：具备歌词智能对齐和自动添加带声调拼音的功能，并能自动识别多音字。 图文混排：可自由输入文本、插入图形和表格，并支持将任何乐谱符号、音符等元素拖入文本框或表格中，自定义其颜色与大小。 无缝对接办公软件：所有音符及乐谱片段均可复制为透明背景，直接粘贴到PPT或WORD中，与文档背景完美融合，方便教师制作美观的教案与课件。 授课模块：互动演示，生动课堂 备课模块制作的课件可一键无缝切换至授课模块，为课堂带来生动、专业的互动演示体验。 动态播放与展示： 多种播放模式：支持旋律、节奏、唱名、试唱、哼唱、范唱、伴唱等七种播放模式，并可在同一界面内自由切换，满足不同教学环节的需求。 精准播放控制：支持通过点击曲谱或歌词的任意位置来设定播放范围，可跨小节、跨段落播放，甚至精确到单个音符。 同步高亮显示：播放时，曲谱上的音符、歌词与屏幕上的虚拟音乐键盘会同步高亮，帮助学生实现音谱同步、视听结合。 灵活的课堂调整： 指法谱动态更新：在授课时，当教师修改曲谱的调号，上方的小乐器指法参照谱会自动随之改变，极大方便了课堂上的即兴移调教学。 音乐元素变更：可随时变更播放的调式和速度，以适应不同的教学情境。 课件再编辑：支持在授课过程中直接修改五线谱或简谱的音符、歌词，修改后的课件可立即播放试听。 丰富的教学工具： 歌词显隐：支持一键显示或隐藏歌词，方便学生在学会歌曲后进行背唱练习。 3D索引：对于包含多个页面的课件，可通过3D索引画面快速定位，提升授课效率。 集成白板工具：内置笔迹、板擦等高效白板工具，方便教师直接在课件上进行圈点标注。 多媒体支持：支持插入并播放视频、动画及音频文件，其中MP3、WAV格式音频支持变速、变调播放。 完备的音乐教学资源 系统内置了丰富且专业的音乐教学资源库，为教师的日常教学提供坚实后盾。 专业符号库：包含齐备的乐谱符号库与乐谱标注符号库。 海量知识库：拥有超过20万字的音乐知识库，涵盖乐理、中西方乐器、中国音乐（民乐、曲艺、戏曲）、西方音乐及名曲名家等内容。 丰富图库：提供不少于50个基本图形和200个装饰图库。 配套乐谱课件：提供与主流音乐课本配套的可播放乐谱课件。 云端资源共享：接入音乐资源网络云平台，持续更新和扩充教学资源。 资源便捷调用：所有教学资源均可快速复制并粘贴至PPT课件或WORD教案中。

简单介绍： 多通道小动物体温维持记录仪本仪器具有测温、控温和加热、体温记录等功能，用于维持试验动物正常体温。该设备测、控精度高，响应迅速快，工作稳定可靠，对试验动物无电磁干扰。 详情介绍： 1、通道数：4通道，带温度记录功能2、采用5寸液晶触摸屏显示测温和控温3、智能温控，精度高，可靠性好4、与太阳光类似的远红外加温，热量易被动物机体吸收，安全舒适5、采用安全的直流低电压加温6、持续显示设定温度与测量的实际温度7、数字式显示直观清晰。8、触摸式调节键使用便捷。9、测控温度范围：0～40℃ 精度：0.1℃。 10、恒温毯表面容易清洁。11、不锈钢肛温传感器直径1.5mm圆头,对动物无刺激12、外形尺寸:200mm长185mm宽150mm高13、加热垫尺寸:250mm长150mm16、带加热功率输出显示比10%~100%，10级显示

南京大学健康医疗大数据国家研究院与南京大学校友企业江苏美克医学技术有限公司联合研发出的15分钟快速检测新型冠状病毒感染的IgM/IgG抗体检测试剂盒(免疫层析法)，已在江苏省各地市疾病预防控制中心投入使用。这款试剂盒经过南京市第二医院等单位的大样本试用检测，发现能够快速、简便、准确的筛查新型冠状病毒感染患者，完全符合市场的迫切需求。 南京大学将首批免费向淮安市捐赠1万人份的新型冠状病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗体检测试剂盒投入人群监测。研发产品 由南京大学与美克医学联合研制成功的新型冠状病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗体检测试剂盒应用了免疫层析法。lgM/lgG抗体是从感染到发病中出现的人体抗体，是近期感染的标志。在感染过程中lgM是人体免疫系统中首先出现的抗体，然后lgG抗体出现，伴随着lgM抗体衰减。检测急性感染期新型冠状病毒（2019-nCoV）特异性lgM/lgG抗体具有敏感性高、诊断及时、能判定疑似者是否感染等优点。因此，检测新型冠状病毒(2019-nCov)lgM抗体具有重要的临床意义，对有效控制大规模传播具有重要的意义。 新型冠状病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗体检测试剂盒目前已投入人群监测中，在首批试用后，快速、简便、有效、精准的病毒检测效果得到北京疾病预防控制中心、江苏省疾病预防控制中心和华中科技大学协和武汉红十字会医院等多省市疾控中心、省传染病医院、多家教学医院20多家医疗机构的肯定，并积极响应加入新型冠状病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗体检测产品的验证工作中。

由南京大学与美克医学联合研制成功的新型冠状病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗体检测试剂盒应用了免疫层析法。lgM/lgG抗体是从感染到发病中出现的人体抗体，是近期感染的标志。在感染过程中lgM是人体免疫系统中首先出现的抗体，然后lgG抗体出现，伴随着lgM抗体衰减。检测急性感染期新型冠状病毒（2019-nCoV）特异性lgM/lgG抗体具有敏感性高、诊断及时、能判定疑似者是否感染等优点。因此，检测新型冠状病毒(2019-nCov)lgM抗体具有重要的临床意义，对有效控制大规模传播具有重要的意义。

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。