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X-D2-1学生单组电源
实验室电源，物理实验室电源，化学实验室电源，实验室学生电源
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温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
X-D2-2学生双组电源
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温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
进展 | 清华大学医学院林欣教授团队联合研发的双靶点STAR-T细胞免疫治疗产品完成I期临床试验首例患者入组
近日，由清华大学医学院林欣教授科研团队与华夏英泰公司联合研发的双靶点CD19/CD20 STAR-T候选产品HXYT-001细胞注射液的中国I期临床试验在北京大学肿瘤医院完成了首例受试者知情同意签署。
清华大学
2022-12-12
HPSE基因做为猪免疫性状相关的分子标记及其应用
研发阶段/n这是免疫性状相关基因专利，通过本专利的应用，在猪育种中可以提高猪的免疫力和抗病力，节约医药成本，提高经济效益。
华中农业大学
2021-01-12
一种利用蝇蛆生产免疫增强剂的方法
本发明公开了一种利用蝇蛆生产免疫增强剂的方法，属于功能蛋白领域。作为免疫增强剂原料的蝇 蛆浆液为 90-100 份活的蝇蛆、4~6 份麸皮和 0.005-0.015 份维生素 C 混匀后研磨得到;利用蝇蛆生产免 疫增强剂的方法为将 80~100 份蝇蛆浆液、4~6 份大豆卵磷脂、4~6 份
武汉大学
2021-04-14
抗幽门螺杆菌鸡卵黄免疫球蛋白产品及其应用
本发明涉及一种抗幽门螺杆菌鸡卵黄免疫球蛋白 （抗 -HPlgY ）的产品 及其应用，用幽门螺杆菌（ HP）菌苗免疫产软母鸡，并从其产出的卵中提 取抗 -HPlgY 。应用本发明将抗 -HPlgY 制成保健食品或生物制剂，可用于 防治因幽门螺杆菌感染引起的相关疾病：纯化后的抗 -HPlgY 可应于幽门 螺杆菌的临床检测以及诊断。本产品具有良好的活性和特异性
南昌大学
2021-04-14
专家报告荟萃㉓ | 南方医科大学副校长马骊：深入数字化建设 推进智能化应用
南方医科大学在教育信息化领域拥有超过30年的研发与建设经验，通过自主研发，成功构建了网络题库与考试系统、新一代综合教务系统、爱课教学支持系统、自主实习服务平台以及全域全员实时闭环的教学评价系统等。面对人工智能（AI）技术的迅猛发展，学校确立了“深化数字化建设、推动智能化应用”的发展方向，致力于在教育教学改革的道路上不断开拓新领域、创造新优势。
中国高等教育博览会
2025-02-11
西北农林科技大学植物保护学院植物免疫研究团队揭示条锈菌富含甘氨酸/丝氨酸效应子抑制植物免疫反应的分子机理
该研究鉴定到一个新的小麦条锈菌富含甘氨酸/丝氨酸效应子PstGSRE4，揭示其通过靶向小麦抗病相关蛋白铜锌超氧化物歧化酶TaCZSOD2抑制植物免疫的分子机理。
西北农林科技大学
2022-10-13
滑轮组增幅程控变流量发生器
（专利号：ZL 201510148528.8） 简介：本发明提供一种滑轮组增幅程控变流量发生器，属于水处理技术领域。该发生器包括恒位供水系统、变水位差出水系统以及流量曲线程序自控系统；恒位供水箱下部接三根出水软管，通过出水软管上电磁阀的不同开闭组合、调节阀的开度和高度调节器的联合作用，实现基准流量大小和流量增幅的变化；变水位差出水系统中的加、减速牵引电液推杆分别通过加、减速动滑轮组连接到牵引轮，实现加、减速牵引电液推杆的快速切换。工控机连接转换器、变频器以及电机，按照给定的水流量变化曲线使得出水流量呈任意所需波形变化。本发明能够模拟各种降雨雨型及工业污水的流量变化，实现对各种调量池、雨水调蓄池的调量效果进行量化评价与结构优化。
安徽工业大学
2021-04-11
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