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一种智能电缆在线监测系统
本实用新型涉及一种智能电缆在线监测系统,包括单芯电缆、一号光纤、二号光纤、光电转换装置, 光电转换装置包括:一号光电转换器、二号光电转换器、报警器。本实用新型将两条光纤分别安装于在 单芯电缆表皮外对称位置,其中一号光纤用于电缆温度测量,其中二号光纤用于电缆受外力测量,同时 在电缆隧道中每隔一定距离安装烟雾探测器。该系统可同时监测 4 条地铁电缆线路的状态信息,四条电 缆采用三角形敷设方式,本实用新型通过在地铁电缆外置光纤,实现了地铁电缆各点的温
武汉大学 2021-04-14
单相多功能电量在线检测仪
本项目所研制的仪器以80C196单片机为核心,智能化程度高,与其它电量检测、校验装置比,有如下特色:功能全。可在线检测电压、电流、有功功率、无功功率、电源频率、功率因数以及电能等电参数,并显示上述表计的误差。若配以通用的标准源,也可校验各类单相电能表。设计独特。与目前市场上进口和国产的同类装置比,它们只具有单一功能:要么只能在线检测,要么只能离线校验,该装
西安交通大学 2021-01-12
北京云舶在线科技有限公司
北京云舶在线科技有限公司成立于2017年,是一家致力于打造全新UGC虚拟互动社区的创新型科技企业,核心团队拥有超过16年的游戏和AI研发经验。旗下产品“小K直播姬”是款免费无穿戴视频动捕3D虚拟直播产品,内置自研视频动捕黑科技,高自由度Avatar系统,零成本开启3D虚拟直播。 云舶科技旗下还拥有视频捕捉动画制作平台小K网,平台注册动画师超2万,用户上传任意视频处理后即可下载bip和fbx文件,提升了动画师的动画制作效率。
北京云舶在线科技有限公司 2021-12-07
abc360在线青少儿英语
abc360在线英语,国内领先的在线英语培训品牌,外教均来自国际知名大学,为您提供在线青少儿英语、在线成人英语、在线商务英语、在线雅思托福口语培训。
杭州旦悦科技有限公司 2021-02-01
供应网络在线嘉宾访谈系统软件
产品详细介绍   腾创网络在线嘉宾访谈系统因其良好的适时性、交互性,目前已经成为政府网站、地方门户、新闻媒体网站以及教育机构、大型企业网站必备的功能配置之一。而随着宽带的普及,嘉宾在线访谈系统的发展趋势,已经由早期的纯文字访谈、图文访谈逐步过渡到以视频访谈为主。 腾创网络嘉宾访谈系统正是深圳市腾创网络技术有限公司基于网络宽带环境下独立研发的一套视频在线访谈系统,该系统可以跨平台操作,采用mysql数据库,将Flash视频技术与jsp完美结合,使在线访谈步入视频时代。 腾创网络嘉宾访访谈系统实现了网上互动信息实时交流,达到事先发布讨论、定时开放、现场直播等网上交流的目的。 腾创网络嘉宾访谈系统支持网络视音频直播、互动交流应用等,支持大规模并发访问及严格用户认证管理,具有良好的安全性、稳定性、扩展性、可移植性、易用性等。 腾创网络嘉宾访谈系统实现的主要功能如下: 1)在线访谈主题管理 2)在线访谈活动的管理与控制 3)在线访谈内容的审核与管理 管理员可对访谈参与者的发布言论进行管理,保证互动访谈的有序进行。 4)流媒体内容直播管理 流媒体直播应用包括访谈现场信号的直播和录像资料的在线播放等。 5)互动交流 系统支持访谈参与人员与访谈嘉宾进行文字等多种形式的互动交流。 咨询:0755-26070697 QQ:751503375
深圳市腾创网络技术有限公司 2021-08-23
在线多参数水质检测仪
一、产品用途: ZXQCS型在线多参数检测仪是用于在线连续测量水中多参数(温度、电导、溶解氧、酸碱度、浊度等),并能定时上传数据的仪器。本仪器可广泛用于饮用水、废水、工业循环水等的水质多参数测量和监测。(注:参数最多可扩展至9个)
上海海恒机电仪表股份有限公司 2021-12-08
呼吸道传染病突发事件应急处置及效果的虚拟仿真实验
东南大学目前根据应用系统动力学模型和虚拟仿真技术对呼吸道传染病突发事件应急处置的过程进行仿真模拟,通过事件发现与报 告、流行病学调查、事件现场处置、事件总结报告的四个阶段以及实时的结局监测,突出以公共卫生应急核心胜任 力为导向,培养学生熟悉应急处置过程中的15个知识点和掌握应急处置的14种能力。学生通过虚实结合,反复训 练利用或设计实验,从而提高学生对突发卫生公共事件现场的处置能力,国家虚拟仿真实验教学项目共享平台,达 到27433次的浏览量,有7851人进行了实操训练,覆盖了全国各地二十余所高等院校。
东南大学 2021-04-10
养殖环境微生物监测及其传染效果与气溶胶的发生、传播和感染机制
针对规模化畜禽生产中动物健康、环境卫生和牧场的废气排放造成的社区环境污染,以及动物源人兽共患病的流行和“超级细菌”导致的公共卫生问题,受17个国家、省部和国际合作项目资助,申请人系统地对畜禽场舍内外环境微生物监测,在国内首次阐明密集的畜禽饲养使微生物气溶胶的含量升高、环境质量变坏、并向场舍外扩散;在国际上首次建立了病毒气溶胶传染模型,揭示了禽流感等4种病毒气溶胶的发生、传播及感染机制,认识了疫病气源性传染的过程与规律,丰富了流行病学理论。 从事该领域工作20余年,37名博、硕研究生参与,发表SCI论文35篇,总影响因子116,他人引用536次;检测技术获得2项国家发明专利;一项国家国际合作项目验收为优秀。 (1)确认了畜禽场舍的微生物气溶胶的来源及其传播。即对养鸡猪牛兔等场舍(共126个场)及场舍外不同距离的气载需氧菌、厌氧菌、革兰氏阴性菌及内毒素、真菌及真菌毒素监测,获得了其含量及不同菌群的构成成分;揭示了养殖环境微生物气溶胶向场舍外包括社区居民环境的扩散,在200m之内污染严重。借此,评估了畜禽舍环境卫生和疫病流行风险及对从业人员的传染危害,制定了防控措施;创立了规模化生产“环境性疫病学说”;提出了舍微生物气溶胶既是环境质量指征,又是病原传播感染媒介的学说。 (2)阐明了源于畜禽舍的微生物气溶胶向场舍外扩散,在国际上首次把基因组学技术应用于畜禽舍的微生物气溶胶溯源鉴定。采用PFGE、ERIC和REP-PCR对牧场舍内外环境中分离的指示细菌溯源发现,从牧场舍外下风方向(10-200m)分离的多数微生物来源于舍内空气或粪便(粪便中分离到的与舍内空气中的部分大肠杆菌(鸡舍34.1%、牛栏41.8%)来源相同)。揭示了牧场动物产生的微生物气溶胶不仅在畜禽群内扩散,而且能向场舍外环境传播。首次构建了气源性传染病的传播模式,有公共卫生和流行病学意义。 (3)发现了源于动物体携带毒素基因的病原菌气溶胶的发生与传播。对养鸡猪牛场(共33个)舍内、舍外环境分离的380株气载大肠杆菌携带主要毒素基因的解析发现,鸡舍携带LTa基因的菌株最多为53.85%(63/117)、猪舍携带LTa和STb基因的分别35%和30%、牛舍58.74%大肠杆菌携带1至4种毒素基因。探明了畜禽传染病病原的传播过程。 (4)验证了畜禽饲养中“超级细菌”和泛耐药菌的出现及扩散。应用分子生物技术对养鸡猪牛场舍内、舍外环境分离的426株肠球菌和149株金葡菌耐药基因鉴定,发现了传统的超级细菌:在养鸡场舍内外8株金葡菌为MRSA-耐甲氧西林金葡菌,并携带耐药基因;36株肠球菌携带耐万古霉素vanA或vanB基因。14.55%(62/426)的肠球菌对β-内酰胺酶类抗生素耐药等。揭示了养殖环境耐药菌的产生与传播状况和滥用抗生素导致的危害风险。 (5)确认养殖环境3%-13%气溶胶粒子属于PM2.5。在鸡猪牛舍分别为3.7%、4.9%、13.4%的粒子Dae50<1µm,这些粒子能够到达肺泡,对动物及饲养员的感染危害更大。该结果为养殖环境饲养卫生管理及卫生标准的制定提供参考,丰富了感染理论。 (6)建立了AIV、NDV等病毒气溶胶的发生、传播及感染模型,阐明其气源性传染的机制与风险。
山东农业大学 2021-04-23
硫化氢或其可溶性盐在协同增强消毒灭菌效果中的应用
本发明公开了硫化氢或其可溶性盐在协同增强消毒灭菌效果中的应用,本发明通过用硫化氢熏蒸或浸泡待消毒的物品或器具,使物品或器具表面细菌的抗氧化类酶失活,避免抗氧化类酶对氧化剂的分解作用,再通过氧化剂的氧化胁迫使细菌死亡,此方法大大提高了微生物细胞的死亡率,增强了消毒灭菌的效果,缩短了消毒灭菌的时间。
浙江大学 2021-04-13
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
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