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第五届(2022)中国医疗器械创新创业大赛报名通知
各创新团队、相关企业、科研院所、创新服务与投资机构以及医院和临床专家:为推动中国医疗器械产业持续创新发展、深化医疗器械产业产学研用资监各环节合作、激发企业和临床医护人员的创新活力,中国医疗器械创新创业大赛(“科创中国”系列活动)在中国科协和科技部相关单位的指导下已连续成功举办了四届。四届分别征集到来自海内外医疗器械创新项目283个、607个、665个、831个,大赛及配套活动合计有2000余家企业以及创新服务与投资机构参与,现场4万人次观摩并有多位部委领导、院士及百余位来自监管和产业的权威专家现场指导,四届决赛评出一二三等奖项目共计253个,每届赛后半年跟踪统计融资额平均逾13.5亿元,部分项目后续还获得部委、省市和军队的课题资助及其他各种赛事奖项。大赛有力地助推了医疗器械的成果转化,受到了各方一致好评。第五届(2022)中国医疗器械创新创业大赛于1月10日正式启动,现将有关事项通知如下: 一、大赛继续由国家医疗器械产业技术创新联盟暨医疗器械创新网主承办,欢迎地方政府、科技园区及科研院所联合承办。 二. 大赛以“面向实际需求,支持临床和院校科研成果转化,重视技术创新与创新服务”为主题,赛事按以下类别报名参赛: • 1. 体外诊断(IVD)试剂 • 2. 分析仪器与设备 • 3. 医用材料(卫生材料、敷料等)与护理产品 • 4. 消杀防护与辅助器具 • 5. 诊察、治疗与手术器械 • 6. 腔镜内镜器械及耗材 • 7. 微创器械与设备(不含腔镜内镜类器械) • 8. 植介入产品(含有源、无源) • 9. 其他高值医用耗材 • 10. 中小型诊疗设备 • 11. 大型诊疗设备(影像、放疗等) • 12. 急救与生命支持产品(重症、急救、监护、呼麻、透析等) • 13. 人工智能与医用机器人 • 14. 医用软件与数字医疗 • 15. 可穿戴与便携式产品 • 16. 移动与远程医疗 • 17. 慢病管理与信息化系统 • 18. 康复器械与器具 • 19. 中医器具与理疗产品 • 20. 运动健康及康养类产品 • 21. 配件、材料、工艺及其他   以上类别分为初创组(报名时尚未取得注册证的产品或项目)和成长组(首次取得注册证的产品)报名。 组织方将根据项目的报名情况和专家建议适当调整举办类别赛,或为便于项目融资及后续服务、产业转化等举办专场赛。 专场赛可根据联合承办方需求按产品领域、工艺材料、临床类别或产业聚集、业态模式等设立,拟举办的专场赛有:医生专场、护理专场、数字疗法专场、POCT专场、家用器械专场、人体精密测量专场、产业转化专场、海外专场、华为专场等。 三. 参赛项目须符合以下条件: 1、初创组参赛项目须是尚未取得医疗器械产品注册证的处于研发或注册阶段的医疗器械或技术;成长组限首次取得医疗器械产品注册证的创新医疗器械产品;未进行分类界定或无法按医疗器械注册的材料、配件及工艺请选择其他类别报名参赛; 2、参赛项目需符合国家相关法律法规及政策,不侵犯他人知识产权与其它合法权益,参赛个人、团队和企业应对报名信息的合规性、真实性负责; 3、参赛项目涉及的医疗器械产品须具有创新性和临床适用性,具有一定的社会和市场价值; 4、报名以项目为单位,每个企业或团队可报多个,无数量限制; 5、欢迎临床医生、护士、医工等参赛或与他方合作报名参赛; 6、欢迎海外(含港澳台地区)项目报名参加各类别比赛。组织方将根据疫情防控及入境要求适时调整赛事安排,必要时可以视频参赛或设立海外专场; 7、取得新进展的往届参赛项目及参加过其他赛事的优秀项目亦可报名参赛,可根据是否取得注册证报名参加初创组或成长组比赛; 8、整个参赛流程中不向参赛方收取任何费用,承办方为鼓励参与创新,线下比赛负责参赛选手的食宿,并根据情况给与一定的参赛补贴及发放适量奖金。 四. 大赛进程安排如下: 1.报名参赛   参赛方即日起可登录大赛官方网站(www.cmddec.cn)和医疗器械创新网(www.innomd.org)进行报名,报名截止时间为5月15日。 2.初赛   经审查确认的参赛项目进入初赛,初赛采取网络评审方式。评委由业内知名技术专家、临床专家、注册或审评专家及投资专家等组成。对不符合参赛要求的项目,组织方和评委均有否决权。 3.类别赛   组织方将根据报名情况适当调整比赛类别、合理安排场次。类别赛将从6月份开始,现场路演形式,具体时间地点和赛程安排另行通知。 4.专场赛   参赛项目可根据报名意愿参加各专场赛,同一项目可根据实际情况参加多个专场赛,专场赛的具体形式、时间地点和赛程安排另行通知。 5.总决赛   总决赛将在8月底在苏州举办,现场路演形式,具体时间地点和赛程安排另行通知。 五.  奖项设置如下: 根据报名数量,按照类别和分组,设立一、二、三等奖和优秀奖。 六. 参赛项目获得以下奖励: 1、各类别赛根据承办方的情况和当地的产业扶持政策给与相关奖励。 2、所有进入各类别赛、决赛和专场赛并现场路演的项目,组织方均为参赛选手提供免费食宿(每项目限2人),另给予该赛程的交通补贴(凭票限额,具体金额按照该场次的通知公告); 3、优先推荐国家及地方相关科技项目申报; 4、与数位领衔评审院士及百余位来自监管及产业界权威专家直面交流,一对一辅导; 5、优先入驻苏州(及各地)医疗器械创新服务基地,享受一站式20余项外包创新服务; 6、优先获得业内企业及投资机构注资并购,以及先锋媒体曝光机会; 7、获得园区和创新服务机构的特别配套政策支持; 8、促成部分参赛项目与生产经营企业实质合作; 9、择优在医疗器械创新网、《中国医疗器械信息》等媒体平台刊登专访报道。 10、免费参加承办方举办的高水平培训、创意及资源对接活动。 七. 为了使参赛项目更好地对接产业和创服资源并实现尽快成长转化,我们将在大赛总决赛期间继续举办“2022医疗器械创新周”活动,该活动为期4天以“1赛2展3+15论坛”形式展开,即以大赛总决赛及“2022医疗器械创新与服务展(MISE2021)”暨“2022中国大健康创新创业资源盘活(交易)展会(HAUTE2022)”为核心,配套三个主旨论坛——2022中国国际医疗创新论坛(CMIF2022),2022中国医疗器械转化医学与创新服务论坛(TMIS2022),大健康科普论坛(HSP2022),一个最具创新特色的“医疗器械创新创业高管特训营”,再辅以15个专业主题分论坛,内容即涉及心脑血管、影像设备、外科微创、骨科器械及材料、医学人工智能、体外诊断等临床产品领域,也涉及上游材料配件与制造工艺、医疗器械创新设计及代工,创新产品动物和临床实验、医学成果转化及市场和资本对接等医疗器械创新生态圈产学研销用监资各产业链环节,通过上述论坛及会展系列活动以及大赛前后承办方的持续服务,最终构建一个汇集全球创新人才、企业、产品及各类创服资源的公共创新服务平台,从而助推本土和国际创新协作,加快医疗器械临床科研及院所成果转化,促进我国医疗器械产业持续创新发展。 请积极宣传并鼓励业内研发、生产、销售、使用、监管及服务等各医疗器械产业关联单位以及个人或团队参加大赛及创新周活动,欢迎地方政府、产业园区、企业、机构洽谈大赛区域联合承办以及专场赛或分论坛合作,诚邀业内精英和各界朋友一起来苏州现场参与大赛决赛和创新周活动! 详细信息参见大赛官方网站(www.cmddec.cn)及医疗器械创新网(www.innomd.org)。 中国医疗器械创新创业大赛组委会 医疗器械产业技术创新战略联盟 2022年1月10日
医疗器械产业技术创新战略联盟 2022-04-01
面向APT检测的攻击链数据建模与分析
主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型, 实现攻击的全链条威胁分析;研究跨平台内核数据实时可信 采集方法,探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充;研究多源异构内核数据的重 构方法;研究保持全局依赖的数据压缩方法,实现实时、高 效、普适的数据压缩;研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架,实现对攻击的全链条高效检测;研究APT网络攻 击的演化模式,实现APT网络攻击的可解释溯源分析。
浙江工业大学 2021-05-06
面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统
本发明提供了一种面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统,该方法包括:在原始数据库中提取离散的轨迹点,对轨迹点进行归类提取后形成若干个独立的轨迹段集合;对每一轨迹段集合中的轨迹点进行重复定位点检测,若判断该重复定位点为历史定位点,则删除;对每一轨迹段集合中的轨迹点进行定位异常点检测,若判断为定位异常点,则删除该轨迹点,得到若干条完整的轨迹;对所述完整的轨迹进行简化压缩,得到压缩轨迹;存储所述压缩轨迹;同时对系统运行状态进行监控,保证系统可以持续、稳定运行。本发明提供的方法通过对提取出的轨迹点进行重复定位点以及定位异常点清除,保证了轨迹数据的正确性和完整性,提高了轨迹数据挖掘的准确度。
中国农业大学 2021-04-11
面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统
本实用新型公开了一种苜蓿播种机用开沟器,主要由开沟装置、开沟器架、导肥装置和导种装置组成。开沟装置主要由侧翼铲、滑刀和扩沟板组成,旨在开出适宜苜蓿种子发芽的高质量种沟;导肥装置由导肥管和散肥器组成,用于将肥料导入种沟侧面;导种装置主要由导种管组成,旨在将苜蓿种子导入由开沟装置形成的种沟内。本实用新型能够满足苜蓿播种开沟的要求,可以开出高质量种沟,利于苜蓿种子出苗及第二年返青。本实用新型适用于大部分地区的苜蓿播种,特别是寒冷、干旱地区。
中国农业大学 2021-04-11
面向生物医学文献的数据挖掘平台
将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来,发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术,建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘,发现隐含在文献中的生物学实体及其联系,发现深层次的生物医学知识,自动获取大量的第一手生物医学数据。例如,挖掘与人类基因相关的信息,挖掘蛋白质相关信息,发现基因的功能,发现基因与疾病之间,发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献,该平台首先进行句法分析和生物学术语标定,然后进行语义分析,提炼每条语句的生物学含义,提取文献中的生物医学关联特性,以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。
东南大学 2021-04-10
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别,是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低,对比度差,存在颜色漂移和边缘模糊等问题;另外,水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性,使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破,提出两种解决方案,一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法,由普通光学图像生成水下图像,构建水下图像目标检测与识别仿真库,该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性,也即场景与目标均具有较大的变化性;另一方面,由于是由普通光学图像迁移获得,因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息,无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统,解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术,可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下,进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1)基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果;b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果;c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学 2021-04-11
一种基于函数依赖的数据清洗方法
本发明公开了一种基于函数依赖的数据清洗方法,其特征在于, 包括:对原始数据进行数据转换,以将其不同类型的属性全部转换为 数值型属性;对于数据转换后的原始数据,提取其属性的自依赖函数 特征;对于数据转换后的原始数据,提取其属性之间的互依赖函数; 根据自依赖函数特征和互依赖函数确定需要进行清洗及待清洗的属性 及样本,并根据该属性及样本形成相关清洗决策依据,判断待清洗的 属性对象是采用自依赖函数清洗还是采用互依赖函数进行清洗,若采 用自依赖函数清洗,则将不符合条件的样本根据自依赖函数确定的多 项式进行校准修复,并加上白噪声作为随机扰动。本发明能够解决大 数据中“脏数据”问题,为后续的大数据分析挖掘提供高质量的数据。
华中科技大学 2021-04-11
洗衣机多功能数据采集与监测系统
● 项目简介:洗衣机多功能数据采集与监测系统,用于洗衣机的多种性能测试,可以为洗衣机改进设计提供可靠的实验数据。该系统还可以用于其他家用电器性能测试。测量参数种类多(包含温度、压力、流量、转速、湿度、电流、电压、风速),参数个数多(16通道),操作方便,性能可靠。技术水平:填补国内空白● 项目成熟度:应用实例:“洗衣机多功能数据采集与监测系统”用于博西华电器有限责任公司(Simens与BOSH合资的洗衣机研发中心)。
南京工业大学 2021-04-13
生物样本数据智能管理及自动存取系统
本项目是从生物制药顶层设计考虑,通过样本自动存取系统来提高生物制 药的科研水平和效率,采用先进技术解决系统集成中的复杂关键技术问题。项 目针对目前普遍使用冰箱(柜)冷藏样本的缺陷,进行彻底变革,设计全封闭 蜂窝式复合旋转机构,在此基础上,再运用相关技术,设计一种既能高效、安 全存取样本,又能高效利用和管理样本的系统,该系统功能扩展后,可组成智 能自动实验系统。
山东大学 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
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