在该研究中，收集了公共数据集（大量RNA-seq和单细胞RNA-seq）发现ACE2在胰腺（外分泌腺和胰岛中）的表达和分布。而且，包括轻度和重度COVID-19患者在内的临床数据表明存在轻度胰腺炎。在这67例严重病例中，有11例（16.41％）的患者的淀粉酶和脂肪酶水平升高，有5例（7.46％）的患者显示胰腺影像学改变。在54例轻度病例中，只有一名患者（1.85％）显示淀粉酶和脂肪酶水平升高，而没有影像学改变。该研究揭示了COVID-19患者轻度胰腺损伤的现象和可能的原因。这表明SARS-CoV-2感染后的胰腺炎也应在临床工作中予以重视。

简单介绍： CT仿真虚拟实验系统应用主流的CT设备和操作系统界面可完成理论知识、模拟视频、模拟仿真操作、人机考试模拟仿真整个CT系统的工作流程，对学生的规范化实训与教学工作。CT仿真虚拟实验系统模拟CT教学系统设备按照医院CT室布局标准建设。 详情介绍： CT硬件 一、应用主流的CT设备和操作系统界面可完成理论知识、模拟视频、模拟仿真操作、人机考试模拟仿真整个CT系统的工作流程，对学生的规范化实训与教学工作。模拟CT教学系统设备按照医院CT室布局标准建设。 二、设备主要组成 1． 扫描床 2． 扫描机架 3．主机控制软件工作站 4 .遥控控制台 三、CT硬件主要技术参数 1. 扫描床 1.1 床面尺寸≥400mmx1900mm 1.2水平运动范围≥1200mm 1.3 垂直运动范围≥300mm 1.4床面*高距离地面：≥850mm 1.5 床面*低可降至离地面距离：≤550mm 1.6 扫描床承载重量≥120kg 1.7按照软件扫描模式可以步进及连续进出床 1.8提供头托、床垫等扫描附件 2 .扫描机架 2.1机架尺寸：≥1700x1700x800mm 2.2 旋转方式：定位/螺旋(扫描指示灯) 2.3 机架孔径≥700mm 2.4 机架倾斜角度≥ +/- 24度 2.5 驱动方式：三相异步电动机 2.6 机架激光定位系统：X/Y/Z方式 2.7机架两侧分别各带一块控制面板，具备控制床面升降、前后运动、机架倾斜运动，控制激光定位系统、“急停”等按钮，机架顶侧具有液晶显示屏，可显示各项机械运动参数 2.8扫描机架配备模拟灯光系统，在软件的相关体位扫描模式下同步自动触发，模拟扫描机架的内部旋转与灯光显示。 2.9 机架外形款式要与目前CT机外形一致。  3.主机控制软件工作站 一、应用主流的CT设备和操作系统界面可完成理论知识、模拟视频、仿真操作、图像后处理动态显示、人机考试整个CT系统的工作流程，同时，可以拓展AI、VR、MR的接口。诊断报告模板系统、图像后处理、PACS、可以配合硬件操作指导下接端口达60个以上操作台对学生的规范化实训与教学工作。CT模拟仿真系统具有**系统操作手册。 二、主要技术参数 *1.控制软件包含理论知识、包括技师职业素质，CT设备结构与组成，CT设备原理，CT检查技术工作流程、临床应用，CT图像质量控制等。规范化操作流程视频、包括开关CT设备，灯丝预热，空气校正，接待被检查者，各部位扫描，控制台操作，送被检查者。仿真系统、包括从头部到足部平扫描与增强扫描、图像处理，图像排版与摄影。图像后处理动态显示、3D、CTA、冠状动脉扫描等。人机考试、可以进行对错分析，分数，时间显示。报告诊断模板、图像处理与图像后处理系统。主界面功能选择区，其中： 栏为功能切换按钮，从左往右依次为：“主界面操作区”、“显示浏览区”、“图像处理区”、“操作向导区”、“关机”。（扫描（SCAN）、显示浏览（DISPLAY）、图像处理（IMAGEWORKS））人机考试等项目，都具有英文显示界面。可以进行技能操作比赛，可以显示比赛选手参赛号、分数、名次等。人机考试可以自动打分、排名、对错、升级、增加考试卷等。 2．扫描（SCAN）模块必须具备新建病人信息功能：包含Exam Number(检查号)、Accessions Number(附加号)、Patient ID(病人识别号)、Patient Name(病人姓名)、Birthdate(出生年月)、Sex（性别）、Age(年龄)、Weight(体重)、Exam Description(检查部位描述)等信息 *3.扫描（SCAN）模块必须包含头颅、胸部、腹部、膝关节等至少13个以上扫描部位选取功能，具有中英文对照显示，每一个扫描部位中 至少包含 普通平扫、螺旋扫描、增强扫描 、增加或者减少扫描序列。每一个扫描过程操作、显示增强剂量、速度、时间、辐射剂量显示、能肝脏分期扫描、肾脏分期扫描、腰椎椎体与椎间盘分别扫描有CTA、3D、冠状动脉成像过程动态显示方案。 *4.可设置病人体位的选择：头先进、脚先进、侧位等,可以进行各种定位线名称选择调整等。 5.具备CT球管预热和探测器校准模块、开、关设备、快、慢扫描床进入操作、错误提醒系统。 6．定位线设定，自动显示定位区域框，可调节定位区域大小，左右、倾斜角度调整，显示定位线向基准线的选择、可以改变定位线名称，增加或者减少序列 7．*执行扫描，可选择扫描类型4种、起始点数值显示与改变，层数显示与改变，螺距显示与改变，用探测器排数显示与改变，扫描速度显示与改变，层厚度显示与改变，机架角度显示与改变，改变KV、MA、S、FOV等参数调整，系统会象真实CT 机器一样在图像显示区实现扫描图像一幅紧接一幅动态显现的整个过程，同时扫描模拟进度条一直前行直到图像扫描完成，扫描出的图像必须与扫描方案一致。增强扫描 必须显示增强CT图像。排版各种方案、单、多幅、图像定位线显示、快捷摄影，拍片、窗宽、窗位、骨窗、脑窗、纵膈窗、图像处理、发送、肺窗、可增加老师指导综合性图像处理（DR、CT、MR）教学、训练、练习工作站软件。 9.可进行病人信息数据管理。人机考试系统可以打出分数、回顾性对错。系统技能比赛打出分数、编号、对错分析等。具有指向性考题与增加考试卷和升级功能。 10.图像处理功能：包含多幅显示、局部放大、任意旋转、正负像、显示定位像中的扫描线等。 11.图像测量功能：包含长度、曲线、间隙、面积和CT值测量等方式。 12.三维重建功能：包含体积重建（VR）、曲面重建（CPR）、多平面重建                     （MPR）等处理功能。 13.标准诊断报告系统模块：私人报告模板与公共报告模板，满足图文报告的需求。可以连接PACS远程诊断。 14.胶片打印模块，多种胶片窗分格，单、多幅或者一键成像等与激光胶片打印机相连后可打印胶片

成果简介该视觉检测系统都是用图像采集卡加 PC 机的模式， 能够在工业生产中发挥了巨大的作用， 具体内容如下：图像采集与处理模块包括以图像传输模块、 高速采集模块、 图像预处理模块、畸变校正模块、 高速信息通信模块， 其中： 图像传输模块高速采集目标图像数据，发送给高速采集模块， 高速采集模块将图像数据发送给图像预处理模块， 在进过图像预处理模块后得到视觉效果更佳的图像数据， 发送到畸变校正模块， 畸变校正模块对图像数据进行畸变校正处理后发送到目标检测模块处理， 最后得到

现有伴随诊断主要是基因检测，而基因突变并不等于蛋白质表达，更不意味着靶点激活。本项目基于蛋白组学，特异性捕获磷酸化酪氨酸激酶（最主要靶点），直接检测靶点激活状态，极低成本为肿瘤用药提供最精准指导。

本实用新型公开了一种基于PID算法控制的电磁直立车，包括车体，所述车体顶部设有蓝牙模块，所述蓝牙模块电性连接PCB控制电路板，所述PCB控制电路板设置在所述车体内部，且所述PCB控制电路板上设有PID控制器，所述PID控制器的一侧电性连接陀螺仪，所述陀螺仪一侧设有加速度传感器，所述加速度传感器电性连接所述PID控制器，所述PID控制器电性连接驱动电机，所述驱动电机设置在所述车体内腔的底部，且所述驱动电机设有两个，两个所述驱动电机的旋转轴分别朝向相反的方向，所述旋转轴上连接行驶轮，本实用新型简化直立车

切割问题和装填问题在学术界属于一类经典的NP 难问题，它们有着众多的变种，例如：一维的背包问题，二维的矩形切割问题，三维的装箱问题等。其中以二维的场景应用最为广泛，相关求解算法可以作为玻璃、板材、管材、服装切割套料智能制造的算法内核。 本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法，为玻璃切割方案提供全局优化，实现原料利用率的最大化，在节约资源的同时提高产量。

本发明的涉及一种对图像中矩形进行检测的方法。本发明旨在 寻找图像中矩形的最佳四个顶点集合，首先对图像进行边缘检测，获 得由图像中所有边缘点组成的集合即边缘空间，然后用四个边缘点表 示一个矩形个体，简称为个体，通过计算四个边缘点之间连线的存在 性和夹角接近直角的程度来计算个体的适应度，选择适用度高的个体 进行交叉和变异操作来产生新一代的个体。通过多次选择、交叉和变 异操作最终找到组成矩形四个顶点的最佳集合。该方法基于遗

冶金、石化、电力行业是国家重要的基础产业，行业中大型关键设备的运行状态直接关系到企业的生产能力和经济效益，对其早期故障的准确定位故障部位及成因有着重要的意义。目前，对大机组典型常见故障的诊断已经比较成熟。但对于疑难故障，要迅速对其故障原因和部位进行确诊，还存在一定的难度，最主要的原因是诊断人员专业技术水平限制，专家数量较少。因此对关键机组实行网络远程诊断，充分发挥国内及行业内具有实力的知名诊断专家的知识和经验，对于提高诊断准确率和快捷性具有显著的作用。 本系统在大机组监测诊断网络系统的基础上，重点解决准确快捷定位疑难故障的问题，充分利用Internet/Intranet资源，实现机组远程（异地）状态监测和故障诊断。对于疑难故障，进行网上专家会诊，充分利用领域专家知识和经验，提高诊断准确率和快捷性；同时便于有关管理人员随时、随地了解关键机组运行状况，为生产、维修决策提供科学依据，确保设备安全、高效运行。系统基于用户驱动模式（匿名用户、注册用户、远程专家、管理员），充分利用视频、音频、电子白板、WAP、手机短信、EMAIL、网络会诊室等多种信息交互方式，构建了“用户-专家-管理员”的交互诊断平台，实现专家知识共享、诊断资源共享   本系统集成多种通讯协议，实现了“现场级-企业级-远程级”的三层体系结构，在不改变原有前端采集系统的前提下，跨平台实现对现场的机组、设备、测点进行监测，如图2所示。在客户端的信号处理方面，除常规的棒图显示、简图显示、波形分析、频谱分析、轴心位置分析、轴心轨迹分析等方法以外，还具有全息谱分析、Wigner分布、小波分析、奇异谱降噪、局部投影降噪、多种综合趋势分析等最新的分析手段，可以对测得的信号提供非常完备的分析功能。 系统中“诊断中心”的诊断流程如图1。系统具有“诊断实例”库和“典型案例”库，实现了案例的多种方式查询，以积累诊断专家的诊断思路及诊断规则等。其中“自助诊断”功能，用户可根据系统提取的各种特征信息，参考诊断实例和典型案例进行自主分析和诊断，实现数据的共建共享。

失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。 目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。 人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。 睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。 图1.本项目研发的原理样机部件