打印设备详细信息：索要完整打印设备资料请访问清锋科技官网下载 3D打印机-LuxCreo清锋科技   教育科研解决方案 3D打印作为一种新型生产方式，可以加速产品开发周期，满足多 材料、复杂形状、任意批量的生产需求，是全球最受关注的高科 技行业之一。拥有3D打印课程、设备的院校、科研机构在创新、 创造方面均有着得天独厚的优势。LuxCreo致力于推动行业发展， 为科研创新、数字化智能化转型以及行业人才培养等方面提供支 持。 打印设备 iLux系列桌面机，Lux系列工业机，可作为研发、教学、实验等配套设备，满足不同项目需求 打印材料 EM弹性材料、TM韧性材料、透明韧性材料、Dental齿科等材料，可满足消费、医疗、工业、汽车、航空航天等学科的教学研发需求 打印软件 LuxFlow模型处理软件，支持数据导入、文件修复、智能2D/3D摆放、生成支撑、切片、路径填充等功能，便于快速进行现场教学演示、培训实操、学术研发 清锋科技在3D打印技术、软硬件、材料等方面积累了来自全球各个高校的顶尖人材，可结合院校、机构所需进行相关的培训及讲座，助力教育科研工作更加系统、科学。同时，清锋科技在北京、宁波及美国硅谷均设有打印中心，可为学生及科研人员提供进一步深入了解3D打印的场地支持。 客户收益 院校 提升院校教学硬件水平，有助于培养未来的3D打印人才生动展示课本、教案内容，增加教学趣味性资深3D打印行业专家亲自授课 科研机构 快速将模型、数据形成实物，简化步骤，缩短论证时间结合最新技术，加速研发新产品，输出有价值易商业化的研发项目全球顶尖3D打印工作团队提供技术支持 Lux 3+系列 工业级 DLP光固化3D打印机 Lux 3+产品介绍 LuxCreo Lux 3+是生产级DLP 3D打印机，依托于清华、哈佛、剑桥、佐治亚理工、北卡罗纳州立等名校的光机电、材料、软件专家近10年的研发成果。Lux 3+ 3D打印机适用于快速、高精度打印原型件、测试件和小批量件。Lux 3+使用高品质4K DLP 技术，硬件结构设计方案得到了10万各种不同零部件打印的检验。基于EAPTM的高速离型技术，我们开发了弹性、坚韧、高精度、高弹、耐温、透明的材料，满足工业、医疗、科研等各领域的打印需求。Lux 3+ 可接入LuxCreo的软件生态，实现轻量化设计、高速切片、设备互联、智慧工厂管理。 清锋的Lux工业机解决方案1．增材设计软件某研究所的增材制造实验室需要设计不同的结构，有的结构需要实现轻量化、晶格化，且一次打印时放置不同的模型。清锋提供了两款可支持某研究所增材设计需求的软件：晶格创建软件LuxStudio：可以快速的选择合适的晶格单元，并生成出可打印的晶格化模型。（登录链接：https://studio.luxcreo.cn）数据前处理软件LuxFlow：具有模型修复、自动生成支撑结构和优化部件放置，以最大限度地提高生产力。2．打印速度清锋的Lux工业机是基于面曝光的增材制造技术，采用低离型力膜，同时拥有准确性、细节表现力以快速打印速度的优势的3D打印设备。打印尺寸为293*165*380mm，可打印耐温刚性部件，打印30个，只需要55分钟，极大地提高了打印速度，加快材料验证、实验迭代。案例：某科研院所，使用Lux系列打印机快速验证材料性能在采用传统的塑料3D打印工艺生产高性能部件遇到问题时，某研究所选择使用LuxCreo的Lux工业机系列塑料3D打印解决方案，评估利用新的增材制造工具进行有效、高效验证的可能性。在对 Lux工业机解决方案开展了可行性研究之后，某研究所材料开发团队确定了增材制造的生产力，并决定可以考虑采用该解决方案打印部件。 主要参数 技术 高速光固化LEAPTM 光源 DLP 4K@405nm 适用材料种类 支持坚韧、弹性、高精度、透明、耐温材料 材料性能 材料性能见材料数据表TDS 树脂在线加热 最高至45℃ 打印范围 293x165x380mm（XYZ） XY分辨率 76.5µm Z轴动态分辨率 20~150μm（取决于树脂） 波长 405nm 打印速度 ≤120cm/h（取决于树脂、模型和层厚） 软件 LuxFlow，LuxLink 智能辅助 校平，温湿度，打印状态监控，光强自动校准 设备外观 设备尺寸 850x780x1865mm 设备重量 250kg 操作环境 设备连接 2×USB, Ethernet 操作系统 Windows 10, 64-bit 文件输入 .stl，.stx 电气 200-240 V，50-60 Hz，1000W 温湿度 18 ~28 ℃；＜60% 通风 请参阅 TDS 了解参考材料特性或联系技术支持 售后支持 质保 12个月 技术支持 终身技术支持 其他配置 辅助配置 UV固化箱；超声波清洗机 选配件 烤箱；废气吸收装置；料盒 关于清锋科技(LuxCreo)清锋（LuxCreo）是一家以树脂（塑料）为材料、连续液面成型的面曝光3D打印技术为核心的科技型企业。创业初年，LuxCreo便在宁波同步建立“智能工厂”。截止到目前，LuxCreo 拥有大规模的 3D 打印生产线，借助领先的设计生成软件以及高性能的 3D 打印材料，从设计、生产、运输、管理四个环节为智能制造业全链条赋能，快速满足不同规模产品开发迭代上市的需求。也正是基于智能工厂中的增材设计、设备操作和维护、车间布局和管理经验教训，清锋总结出囊括打印机、软件、材料处理、后处理、应用、实训的课程以及科研解决方案。www.LuxCreo.cn 如有合作需求或者感兴趣的产品，可以扫描下方二维码联系清锋 ↓↓↓ 公司电话：010-63941626公司邮箱：business@luxcreo.com市场电话：18614034268官方网站：www.LuxCreo.cn公司地址：北京市海淀区建材城中路27号金隅智造工场S5幢1017

清华大学美术学院视觉传达设计系向帆团队运用数据可视化技术，开发了精准、及时向公众传达疫情信息的移动终端平台。除了可以第一时间了解全国各省市新冠肺炎患者的增量、总数外，公众还可以通过这个平台对相关信息进行时间维度和空间维度的对比，进而提升自身对信息的认知度、理解度和解释度。疫情流图可视化设计的形式，是一个从左向右发展的时间结构。每个省的当日确诊病例数量是一条曲线，每条曲线的垂直高度随同当日国家发布的数据变化。曲线的外轮廓高低起伏的状态可以清晰地呈现出新增病例数量的变化，并突出那些疫情严重的地区。每日流图的生成、发布和讨论，逐渐成为一种开放数据、动态传播和公共参与的实验，让更多人愿意阅读数据、理解数据。可视化设计在参与人文研究时，它本身的领域将会被拓展。随着每日数据的注入，流图的形式本身已经超出了静态表达时间的实践功能，流动的力量正驱动着我们看向疫情的终点。实时、交互的圈层图反映了各地疫情的相对程度，每一个省的城市，都集合在一个圆圈里。每一个城市的新冠肺炎确诊病例总量定义着圆圈的大小，它们紧紧地被省级圆圈包裹着，被中国和世界包围着。每个城市的位置，根据容器图的算法，按照空间面积自动分配。

完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI 、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西安市等颁发的优秀成果奖；主持国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划项目课题、陕西省“13115”重大科技创新工程公共服务平台建设项目等20余项国家、省部级科研项目。   现代服务业安全服务支撑平台层次结构 成果内容：研究团队通过集成网络管理、云计算、移动计算等技术，研发具有自主知识产权的“现代服务业安全网络支撑平台”，构建一个安全、稳定、可靠的网络环境，解决当前服务业支撑环境安全和服务质量等难以保证等问题，适用于各类复杂网络环境，易于向云计算架构移植，同时支持移动终端接入的解决方案。 现代服务业安全网络支撑平台的关键技术包括支持多标准跨平台的一体化漏洞检测技术、 安全网络环境主动构建技术、漏洞安全服务个性化定制技术、支持多源关联的网络态势评估技术、 Hadoop云计算海量日志深度分析技术、自适应移动服务访问技术。团队在关键技术的研究基础上研发一套安全监控服务平台系统，并发表相应的学术论文和申报国家科技发明专利。 成果成熟度：中试产品阶段（已解决关键技术，需要合作进行产业化攻关）。 预期成果收益：需要投入210万元对于平台进行改版设计及性能优化，更好面向移动服务市场。按照目前漏洞扫描及安全评测的市场价格测算，重点针对企事业单位的安全环境，以每套30万或者安全检测服务费计算，预期在达到年销售600万的销售收入。

本项目通过创新数据获取方法、创新区块 链性能分阶段评估指标，建立了耦合度较低的 后端数据获取、云端数据处理、前端数据可视 化的性能评估平台原型

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。

2019年 9月3日，浙江大学医学院附属妇产科医院联合中国移动杭州分公司打造的5G+VR新生儿远程探视平台正式上线。浙江大学医学院附属妇产科医院和中国移动杭州分公司合作，结合4k全景VR视频直播研发的面向5G的智慧医疗方案，以VR技术将实施画面上传至服务器管理平台，通过5G网络推流至VR一体机设备、手持平板以及高清电视屏等终端设备。由于医院感染控制的要求，一般情况下，患儿家长在规定时间内才能听到医生对患儿的病情介绍。家属实时探视，一直是医院的难题。VR新生儿探视平台的使用，让探视者仿佛置身于患儿身边，可以观察孩子实时状况，并且，家长可以清楚地听到医生孩子病情的详细介绍，有效缓解家属的紧张焦虑情绪。VR 远程系统同样可适用于医疗示教与远程诊疗，在实时手术示教过程中，通过VR眼镜可以清晰地看到手术的细节过程，与手术医生相同的视角，受教者如同亲自“主刀”的感觉，实现医术观摩交流现场教学效果。基于5G高度带宽、低时延与医疗领域应用特点的高度契合性，依托中国移动5G网络高速率低延迟优势特点，实现高清且超低时质量的音视频传输，杭州移动相继打造省内数个5G远程医疗应用之后，持续深挖医疗行业5G智能应用，全面推进互联网+智慧医院服务应用，努力提升患者就医体验，促进优质医疗资源下沉，提高医疗服务效能。未来，在全新的战略合作框架内，将在全方位服务医院的医生员工、服务医院的合作伙伴、服务医院的5G信息化发展等各方面，推进更大范围、更深程度、更高标准的合作协同。原文：http://www.womanhospital.cn/contents/79/6317.html

近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。

提供了基于移动互联网及云计算技术的跨区域多机构整合急救资源协同救治的医疗信息共享平台，具有以下几大功能:基于 FMC-D 时间的智能转运决策辅助、系统内医疗单元 通讯、系统内医疗单元信息共享及 PCI 医院介入影像质控管理。系统分为医疗单元终端(包 括 EMS 终端、非 PCI 医院终端及 PCI 医院终端)和云计算服务端两部分，通过 3G/4G 无线 互联进行数据交换处理。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于 Android 系统进行 开发。云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构的理念进行框架设计，依 托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。本系统的特色包括: 体系结构设计以时间轴为中心。时间轴是描述 AMI 患者救治流程的关键事件时间节 点的集合，如:呼叫 EMS 时间，EMS 响应时间，急救车到达时间，首次胸痛发作时间，本 次胸痛发作时间，EMS 首份心电图时间，等。通过对上述关键事件时间节点的统计、分析 通过资源合理调配、辅助决策支持等方式提高针对 AMI 的救治效率。 智能推荐技术。该推荐主要基于以下信息:1，实时的医院医疗资源信息(如床位资 源、医生资源、手术资源等);2，地理位置信息，主要是权衡道路拥堵情况以及距目标医院 距离信息;3，救治能力，主要指通过救治流程中产生的历史数据挖掘分析衡量 PCI 医院救 治能力的信息。 大规模的支持。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于Android系统进行开发。 云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构以及基于 XMPP(Jabber)协议通信 机制的开源架构的理念进行框架设计，依托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。在北京 等地的实践表明该系统具有支持区域内多 PCI 医院，多非 PCI 医疗机构，多 EMS 机构并发协 同救治的流程以及流程中产生的 PB 级的数据。在一套完整、独立的 RCTS-AMI 系统内，预计 500-800 家 PCI 以及非医院，12 万台终端，2000-2500 位医生可以使用本系统。

厦门大学海洋监测与信息服务平台( Marine Monitoring and Information Service Platform, Xiamen University，简称MIS)，即厦门及其毗邻海域海洋经济发展及海洋生态文明建设信息服务平台二期（No:15PZB009NF05），由厦门南方海洋研究中心与厦门大学联合共建，平台致力于构建以水环境观测网络、海洋动力学模型、遥感技术为基础的信息集成与共享服务平台，应用于海洋灾害跟踪与风险评估、海洋工程支撑与服务、海岸带动态变化监测、水环境安全以及海洋经济发展布局等，推广海洋监测与信息技术等海洋高新技术的应用和示范，服务于区域海洋经济发展及海洋生态文明建设。