是新华医疗强大X线机研发团队专门为高校医学影像专业教学设计的又一力作，本实验台综合了单个实验箱的实验功能，综合性强，可使学生在比较中进行实验，进而提高学生综合运用知识的实验效果，让学生亲身体验，学以致用。主要实验模块包括：整流电路实验、高频X线机逆变频率电路实验、旋转阳极启动与保护电路实验、磁饱合稳压电路实验、曝光限时电路实验、管电压管电流测量实验、接地电阻测量实验、X线机发生器基本工作原理及控制实验等。

简单介绍： 机能学仿真虚拟实验系统从教学目标、教学内容和教学策略进行系统架构，运用 3D技术构建虚拟环境，器材展示，虚拟实验模拟**及作用因素对呼吸、血压、泌尿的影响曲线；机能学仿真虚拟实验系统教师端可以自定义曲线样式，动态添加实验。机能学仿真虚拟实验系统包含实验室漫游、动物中心、药品试剂、器械仪器、手术操作、虚拟实验、在线考核等模块，极大地扩展了学生的学习内容与学习空间，深受广大师生的喜爱！ 详情介绍： 机能学仿真虚拟实验系统从教学目标、教学内容和教学策略进行系统架构，运用 3D技术构建虚拟环境，器材展示，虚拟实验模拟**及作用因素对呼吸、血压、泌尿的影响曲线；机能学仿真虚拟实验系统教师端可以自定义曲线样式，动态添加实验。机能学仿真虚拟实验系统包含实验室漫游、动物中心、药品试剂、器械仪器、手术操作、虚拟实验、在线考核等模块，极大地扩展了学生的学习内容与学习空间，深受广大师生的喜爱！   1、实验室漫游：      实验室漫游模块运用运用3DMAX构建实验场景，空间模型包含实验室走廊、生理实验室、药理实验室、病生实验室、人体实验室、实验准备间、动物房、尸体处理间等，学习者可在空间自由行走，通过三维空间热区进行学习机能实验室布置及功能分布。   2、动物中心：        动物中心模块对实验动物的相关知识进行系统介绍，动物中心模块下设实验动物、动物选择、性别鉴定、编号与分组、捉持与固定、动物麻醉等结构。   3、药品试剂：     药品试剂模块包含实验**、麻***选择、单位浓度换算（包含**浓度、剂量换算、动物与人剂量换算及溶液稀释换算）等知识学习、模拟试剂配置。 4、器械仪器：      器械仪器包含蛙类器械、哺乳器械、常用仪器、三维展示等模块，器械有图文简介，介绍器械与仪器的使用及注意事项，同时每个器械仪器有三维的旋转展示。 （1）器械要求能够三维旋转展示，要求支持任意角度观看，支持X轴、Y轴、轴Z自主旋转，并且有实验仪器的相关介绍。 （2）器械操作：展示常规手术器械的规范化使用方法，用三维动画形式表现出该器械的正确操作与错误操作，进行对比式学习。   5、手术操作：      手术操作模块包含大量手术与实验的视频学习资料，在手术操作中学生可以按照目录结构观看手术操作过程，掌握操作要领，教师可自定义结构和内容。 6、虚拟实验：      学生在虚拟实验环境中可查看实验的实验对象、实验试剂、实验器材、实验介绍、实验步骤、仿真实战及仿真实验。虚拟实验模拟各种**对动物呼吸、血压、泌尿、张力等影响。系统对波形可以进行标尺度量、进行横向纵向的压伸处理和速度等控制，模拟显示**在体内的浓度变化，可以对**进行换洗，并可自定义**的疗效。实验项目包含实验基本操作、生理学虚拟实验、药理学虚拟实验、病理生理学虚拟实验、其他类虚拟实验。 7、在线考核：      在线考核模块集成了一套在线考核系统，考核内容包括生理、药理、病生、生化和一些综合题库试题，在线考核功能包含个人事务、成绩查询、账号管理、题库管理、试卷管理、过程管理、成绩管理、系统设置等。                      

系统以“学、教、练、考、管、评”的设计理念为依托，基于多学科、高质量、成体系的资源优势，满足全时段数字化教学、自主学习和标本考试需求，形成全场景应用的形态学数字化教学体系，满足师生全流程教学应用。

本发明公开了一种利用闲置养殖棚立体层架的长根菇覆土栽培方法。本发明在现有闲置养殖棚加温、通风和降温设备的基础上，增加喷水雾线，棚内立体层架在双孢菇栽培架的基础上增加了LED照明灯带，提高了养殖棚的空间利用率；菌袋制作采用液体接种方法，缩短了菌袋培养时间，提高了工作效率，降低了生产成本；菌袋培养采用低温后熟的方法，增加了菌丝体的营养积累，出菇管理采用拉大温差变温出菇的方法，提高了长根菇的现蕾率和整齐

PASP既是一种应用于水处理和农作物增产的新技术，也是一种绿色环保的新材料和新产品。与目前大量使用的含磷的水处理药剂容易造成水域污染和富营养化相比，由于PASP不含磷，可以避免水体富营养化更加符合环保的要求的特点。PASP除了有明显的水处理阻垢效果外，还发现可应用于水处理中作为防腐蚀的缓蚀剂，以及应用于农业蔬菜和瓜果等增产。本技术采取天冬氨酸单体的本体热聚合一步反应制备合成，可以降低成本，有较好的性价比和经济效益。

筛选出了适合中度盐碱地的耐盐能力强的蓖麻品系，从加拿大农业与农业食品部引进了耐盐燕麦草、高粱和珍珠栗新品种，开展了沿海滩涂中度盐碱地蓖麻、燕麦草、高粱和珍珠栗的生态高效种植攻关研究。蓖麻单作物种植，平均产量 3200 公斤/公顷；蓖麻和耐盐燕麦草轮作，蓖麻平均产量 3076.8 公斤/公顷，燕麦鲜草平均产量 42000 公斤/公顷以上，蓖麻和耐盐珍珠栗套种，蓖麻平均产量 1845.0 公斤/公顷，珍珠栗鲜草平均产量 58000 公斤/公顷以上，综合经济效益 20000 元/公顷左右。

本发明公开了一种利用畜禽粪便及农作物秸秆获得电能和沼肥的装置，包括槽体，槽体通过隔板分割成阳极室和阴极室，在阴极室内设置阴极材料，在阳极室内设置阳极材料，阴极材料和阳极材料通过导线和外电路负载连接，在隔板上靠近槽底位置设置聚乙烯异相阳离子交换膜：将从沼液中驯化得到的产电微生物菌群、处理后的畜禽粪便和农作物秸秆搅拌均匀后以间歇或连续的方式加入阳极室作为阳极室液，将水加入阴极室作为阴极室液；在温度25～37℃的条件下，恒温培养12～36小时后，发生产电效应，并公开了其使用方法。本发明装置在常温下运作，产电性能好、生产成本低、操作简便无污染，对缺乏电力基础设施的局部地区，具有广泛的应用潜力。

“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。