YJ-8146H全自动松香软化点测定仪 本仪器是根据本仪器是根据中华人民共和国2020年药典松香软化点测定所规定的要求设计制造的，是本公司最新开发的软化点试验器的升级产品，适用于松香等物质的软化点测试。按照药典要求，软化点取本品适量，依法检查（通则2102膏药软化点测定方法）,升温速率约为每分钟5.0°C ±0.5°C,软化点应不低于76.0°C。同时本仪器也符合GB/T 8146-2003 松香试验方法中软化点测试要求。 一、主要技术特点 1、采用电脑智能控制、激光自动检测、液晶触摸屏人机界面、丝杠步进电机升降等技术，具有升温线性，浴液搅拌均匀，自动完成试样检测等特点。是一款自动化程度高、测试快捷方便、测试结果准确可靠的松香软化点测定仪器。 2、仪器通过加热管溶液介质和松香加热，通过磁力搅拌器搅拌使烧杯内温度均匀，控制器采用插补算法控制输出，使介质按照5℃/分钟线性上升。试验环内的松香在升温过程中开始慢慢软化，当达到软化温度点时，试样环内的松香在钢球重力作用下呈水滴状缓慢下降，当两个试样环内的松香下降接触到下挡板时的温度平均值即为松香软化点温度。 3、仪器主要由机箱支架、触摸屏人机界面、丝杠升降系统、加热升温调节系统、激光检测系统、磁力搅拌系统等部分组成。 4、为方便试验操作和组件在烧杯内的平稳升降，设计了一款试验平台，试验组件悬挂定位在试验平台上，通过丝杠驱动试验平台及试验组件平稳下降并定位精准，实现对射激光的光柱柱贴近下挡板的上侧面。 5、试验过程有动画模拟显示，触摸操作，人机交互界面，更直观，更方便。 6、温度控制采用斜率插补算法，精准升温，程序控制，实时控温。 7、分体式磁力搅拌采用无极调速，温度更加均匀。 8、激光对射自动检测判断样品下落，抗干扰能力强，反应灵敏度高。 9、配备松香专用制样环，保证测试结果的准确性。 10、本产品荣获国家资质证书，编号为：软著登字第6089527号。 二、主要技术指标和参数 1、测量范围 A.试样软化点在80℃以下者，5℃～80℃（蒸馏水）。 B.试样软化点在80℃以上者，32℃～160℃（甘油）。 2、温度分辨率:0.1℃（偏差可修正）。 3、加热管功率:700W。 4、升温斜率:启动三分钟后，升温速率稳定在(5.0±0.5)℃/min。 5、烧杯尺寸:直径110mm，高度130mm。 6、测量样品数:同时测量2个试样。 7、搅拌器 :磁力搅拌，搅拌速度连续可调。 8、试验结果处理 200组数据存储。 9、存储的数据可液晶调取显示，也可U盘转存查看(.csv文件)。 10、可选配微型打印机打印结果。 11、通讯接口 RS-485通讯接口，ModBus协议。 12、外形尺寸 390mm×300mm×575mm（长×宽×高）。 13、工作电源 220±10%VAC/50Hz。 14、整机功率 最大800W。 15、整机净重 12.0Kg。 16、使用环境： A.温度：15℃～35℃且相对稳定，无明显空气对流现象； B.湿度：≤85％；

差示扫描量热仪是一种测量参比端与样品端的热流差与温度参数关系的热分析仪器，主要应用于测量物质加热或冷却过程中的各种特征参数：玻璃化转变温度Tg、氧化诱导期OIT、熔融温度、结晶温度、比热容及热焓等。

YJ-0613G 全自动药物凝固点测定仪 本仪器按《中华人民共和国药典》2020年版四部 通则 0613凝点测定法要求设计制造，用于检测化学试剂及药物等凝固点。本仪器采用了模块化设计，检测部分采用了先进的传感器，主控部分采用工业级PLC系统，控制性能稳定，制冷采用高性能压缩机，具有降温速度快，使用寿命长等优点。本仪器采用工业控制屏操作，样品装好后，一键开启，自动往返式机械搅拌、自动显示温度曲线、自动判断凝固点、自动打印测试数据。本仪器配有加热和制冷，介质浴温控范围广。 一、技术参数 1、工作电源： AC220V±10% 50Hz 2、依据标准： 2020版中国药典 3、显示方式:  7寸工业级彩色液晶触摸屏，全中文操作界面 4、控制系统： 工业级PLC控制 5、冷浴温度范围： -40～80 ℃，分辨率 0.1 ℃ (也可以选配-70～80 ℃) 6、测温元件:  高精度温度传感器 7、工作单元： 单浴双孔（可独立可同时实验） 8、恒温浴液： 防冻液、水或酒精（依据恒温浴实验要求） 9、搅拌方式：  电机搅拌，60次/min 10、制冷方式:  压缩机制冷 11、数据输入:  触摸屏数据输入 12、数据输出:  微型热敏打印机，自动打印，打印快速、清晰 13、存储数据:  自动储存1000个测定结果，可随时查看或打印历史测试数据 14、环境温度:  5℃～30℃   15、相对湿度： 30～70%RH 二、性能特点 1、7寸工业级彩色触摸显示器，全中文操作界面，实时显示试样凝固点过程的温度曲线。 2、仪器自动搅拌，自动判断凝固点、自动打印测试数据。 3、采用高性能压缩机，低噪音、降温快。 4、采用高精度温度传感器，内置温度校正，检测结果可靠。 5、仪器浴槽为杜瓦瓶材质，耐低温和高温范围宽、 根据实验要求选用适合的温度来实验。 6、采用电机搅拌，特殊机械搅拌装置，搅拌均匀。

新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。

该成果创造性地利用高阶非线性光学材料获取医学临床诊断的关键信息。利用自主发明的双光子荧光探针与双光子光学CT成像的特性，首次获取了可用于癌症病理组织快速临床诊断的荧光图像。该技术是山东大学晶体材料国家重点实验室于晓强教授团队的原创，国际、国内均没有同类工作。 全新的观测技术：基于荧光探针与光学切片成像的肿瘤病理临床诊断技术。 该成果将直接带动三个高附加值的高技术产业： 新材料产业：双光子荧光探针 新设备产业：临床专用双光子荧光显微镜产业 新技术产业：技术人员培训、临床服务产业 符合临床要求的检测流程：

项目概况 以本领域高新技术和丰富的现场实际工程经验为基础，直接为国内电力、石油化工及冶金行业旋转机械设备的振动提供各种技术服务，同时进行科技成果工程化产品化的研究开发。 主要特点    1、直接面向电力、化工及冶金行业旋转机械设备，技术服务内容明确是解决生产设备的实际振动问题； 2、 具有丰富的现场实际经验，结合深厚的转子振动理论研究成果，可以迅速地解决现场绝大多数疑难机械振动故障；3、 具备先进的测试仪器、计算分析软件和开发工具；技术指标 现代化的在线机械监测及预测分析系统CSI XP32 机械健康专家，具有灵活的组态功能，适合在电力行业、钢铁行业、石化行业和造纸行业中旋转机械的应用。这些旋转机械包括汽轮发电机组、烟机或透平压缩机组、风机、泵类、齿轮箱等。16或32通道可携带式机械健康状态连续监测系统可以数星期所有通道连续同步无人值守状态监测及数据存储，解决整台机器或机组的振动分析及故障诊断问题，瞬态分析实现对透平类机械的启动、停车和生产过程全方位的状态监测。通过PeakVue波形、阶数跟踪、自定义数据采集设置、时间同步平均等参数设定、基于事件的全自动自适应监测，实现强大的故障预测分析技术。集数据采集、存储、浏览与管理于一体，能够以每秒钟5次的刷新率浏览实时的分析图谱。自定义快进、倒回、慢放、及自动重放等回放模式、将保存的瞬态数据重新以事件实时的完整过程展现给用户。AMS设备管理组合软件平台方便多种预测分析技术的融合，简单快捷的使用方法使得振动故障诊断更为简单，PeakVue专利技术是滚动轴承、复杂齿轮箱、纸机设备及轧机设备健康状态监测的利器。市场前景     1、汽轮发电机组及辅机现场振动测试、分析、故障诊断与处理        ●振动测试        ●振动分析和机组状况评估        ●各种振动故障分析和判断        ●故障处理与消除 2、各种类型旋转机械的现场高速动平衡 3、新机组振动调试        ●新机组分步与整套启动的振动调试        ●调试阶段（首次冲转到满负荷试运行结束）振动测试、分析和处理。 提供分析意见，给出运行和消缺的处理方案，参与实施处理        ●高速动平衡 4、新机组性能考核试验（振动部分）        ●对新机组振动性能的测试、分析和评估

"该成果创造性地利用高阶非线性光学材料获取医学临床诊断的关键信息。利用自主发明的双光子荧光探针与双光子光学CT成像的特性，首次获取了可用于癌症病理组织快速临床诊断的荧光图像。该技术是山东大学晶体材料国家重点实验室于晓强教授团队的原创，国际、国内均没有同类工作。该成果将直接带动三个高附加值的高技术产业： 1. 新材料产业：双光子荧光探针 2. 新设备产业：临床专用双光子荧光显微镜产业 3. 新技术产业：技术人员培训、临床服务产业 "

成果介绍在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。市场前景先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。