简单介绍： ZL-0891A 12.1英寸彩色TFT显示，分辨率800X600,采用数字血氧DSP算法，低灌注，小动物多参数监护仪具有优良的抗运动性能;动物专用血压算法，支持测量各种动物类型,独有的中英文语音报警;支持USB数据导出，可以在电脑上直接查看数据,可选配有线或无线USB WIFI模块连接中央监护系统管理软件;可选麻醉气体模块，支持自动测量5种麻醉气体：氟烷、异氟烷、安氟烷、七氟烷、地氟烷,一体化模块设计，保证监护稳定性及抗干扰能力,支持*大12通道波形同步显示,电池工作时间≥4小时. 详情介绍： 技术参数 一.ECG心电导联选择：3/5导联输入5导联心电：Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、aVR、aVL、aVF、V3导联心电：I、 II、III心电通道：7导心电同屏显示心率范围：15～300BPM增益选择：X1/4，X1/2，X1，X2扫描速度：12.5 /25 /50 mm/s起搏检测功能心律失常分析功能3通道ST段分析功能具有三种模式监测：手术模式，监护模式，诊断模式 二.RESP呼吸测量方式：阻抗式呼吸呼吸导联：RA-LL胸导联阻抗法波形显示速度：6.25、12.5、25mm/s呼吸窒息报警功能，5～120秒 三.NIBP无创血压测量方式：自动示波法动物专用血压算法，支持各种动物类型测量单位：mmHg和Kpa显示测量参数：收缩压/舒张压/平均压测量方式：手动/自动/连续测量测量范围：收缩压： 10 ~ 280mmHg，舒张压： 10 ~ 220mmHg 四.SPO2血氧饱和度显示方式：血氧波形和血氧饱和度值测量参数：血氧饱和度，脉率，脉搏灌注指数测量误差：±2%（70～100%）传感器类型：舌夹式动物血氧探头 五.TEMP体温通道数：2通道测量范围：0℃～50℃探头类型：体表探头或体腔探头测量单位：摄氏度分辨率：0.1℃误差：±0.1℃ 六.IBP有创血压通道数：2通道测量范围：-50~ 360 mmHg传感器类型：一次性精度：±2% 或 ±1mmHg, 取大者分辨率：1mmHg 七.EtCO2呼末二氧化碳模块：主流/旁流可选测量范围：0% ~ 13%分辨率：1 mmHg精度：±2 mmHg (< 5.0% CO₂,标准大气压下）呼吸率： 3 - 150 bpm 八.打印内置记录仪三通道波形支持报警触发打印 标准配置：ECG心电, Respiration呼吸, NIBP无创血压, SpO2血氧, Pulse Rate脉率, Temperature体温可选配置：触摸屏，Nellcor 血氧, 呼末二氧化碳模块, IBP有创血压, 内置打印机，中央监护系统，壁挂支架,推车

简单介绍： 小动物多通道恐惧实验系统用于小型啮齿类动物（大、小鼠）环境相关条件性恐惧的研究。啮齿类动物在恐惧时会表现出特有的僵直状态（Freezing），动物在这种情况下倾向于保持静止不动的防御姿势。抗抑郁药和抗兴奋药可以明显缩短不动状态持续的时间。实验过程中，实验对象被给与一个条件刺激信号（声音或光），随后给予足底电刺激，该训练称为条件性训练。训练结束后实验动物进行声音信号或环境联系性实验，一般情况下啮齿类动物对相应的环境和不同环境下同样的声音信号都会做出明显的条件性恐惧反应，如静止不动。这种测试可以在训练结束后立刻或几天后进行，小动物多通道恐惧实验系统可以提供在条件信号影响下短期和长期记忆的信息。 详情介绍： 一.软件特性 系统可以同时跟踪、记录和分析 16 只动物的行为状态系统可支持声、光信号作为线索信号，按照实验规范，自动完成实验所需的声光电等各种信号控制 系统采用先进的图像处理算法，将被测动物的形状变，化以及其它因素综合处理，得到的因子作为判决条件，同时还设有电栅栏消除功能，其稳定性和可靠性是通常采用重心跟踪算法和帧间差算法所无法匹敌的条件性恐惧的实验方案为可视化设计，采用图形化方式进行显示，简便直观，并可保存多个实验方案，使得在后续实验中选择和重复使用.系统具有强大的数据分析和处理方式，既可以按照刺激发生的事件关系进行分析，也可以按照时间进行分段分析，数据可以导出到 Excel 中进行二次分析支持使用摄像头进行实时跟踪，也支持使用事先录制好的视频文件进行离线跟踪， 二.硬件特性 全数字多功能刺激器由微处理器控制，输出声、光、电刺激信号，有程序和手动两种输出控制方式 可输出正弦波电刺激信号，兼容 Med 公司的指标标准0～4mA 恒流电刺激输出，调整步长 0.01mA，出厂精密数字校准，9 电极扰频（交替）输出，可有效避免实验动物“刺激盲区”与电栅栏短路 31～16KHz 频率可调、音量可调声音刺激输出，65536 级强度可调光刺激输出，选配隔音箱，采用高分子密度板制作，带有通风和照明装置，实验箱尺寸可根据具体实验一家定制，底部配有垃圾托盘，设计人性化， 可以选配光刺激模块，增加实验的条件刺激方式 三.分析指标 Freezing 状态 ：Freezing 状态持续时间、Freezing 状态出现次数、Freezing 状态潜伏期Immobility 状态： Immobility 状态持续时间、Immobility 状态出现次数、Immobility 状态潜伏期Mobility 状态： Mobility 状态持续时间、Mobility 状态出现次数、Mobility 状态潜伏期其它 ：持续时间、路程、平均速度、轨迹图、事件关系图

▷产品简介：TE-8600紫外智能多参数水质测定仪，是我公司研发的智能全波长精密分析仪器.采用光栅双光束检测系统、360°旋转比色检测、进口双光源、进口检测器,8英寸彩色触摸屏等高性能指标，完全满足国标 《HJT399—2007水质化学需氧量的测定快速消解分光光度法》《HJ535-2009水质氨氮的测定纳氏试剂分光光度法》《GB11893-89水质总磷的测定钼酸铵分光光度法》《HJ 636-2012水质总氮的测定碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法》检测要求. ▷适用范围：适用于生活污水、工业废水、地下水、中水、地表水中多种水质污染物的检测 . 运用于水质检测实验室、市政、污水处理厂、环境监测站及教育科研高校、电厂、疾控中心、造纸电镀、水产养殖和生物药业、石化、煤炭、冶金、纺织、制药、食品等行业 . ▷技术参数： 显示：8寸彩色液晶触摸屏（ 配备直观语音菜单导航系统） *光源：进口氘灯（紫外）、进口钨灯（可见光） 检测方式：360°旋转比色管检测系统（预制试剂）、固定式比色皿检测结构（专用固体试剂） *光学检测系统：光栅系统 *波长范围：190-1100nm（全波长） *进样装置：自动多通道检测装置（浓度直读） *检测光束：双光束光学系统，进口双检测器 *测量项目：COD 、氨氮、总磷、总氮、浊度、色度、各种重金属等50多项指标 测量范围：COD（0-10000mg/L）、氨氮（0.01-150mg/L）、总磷（0.01-100mg/L）、总氮（0.01-100mg/L）、浊度（0.5-2500NTU）...      10.波长分辨率：0.1nm       11.波长准确度：±1.0nm       12.波长重复性：＜0.2nm        13.透射比误差：±1.0%        14.光谱带宽：2nm         15.功率：80W         16.操作界面：全中文显示          17.存储：可存储100万组数据，可自由调用查看          18.预存曲线：预存1200条曲线，可供用户选择、校准、修改等操作          19.*标配消解器：18孔双温区消解仪         20.自动校准：仪器具有自动校准功能          21.自检：仪器具有自动检测，出错报警功能           22.显示模式：透光率(%) ,吸光度和浓度           23.打印方式：标配内置热敏打印机            24.数据传输：配备USB接口和串口传输功能，蓝牙接口选配             25.抗氯干扰： [cl-]<1000mg/L; [cl-]< 4000mg/L

MCSG5000A多通道相参信号发生器具有频率覆盖范围宽，功率调节范围大，超低相位噪声，高频谱纯度，通道间相位、幅度、时延可独立调节等特点。可满足相控阵雷达天馈系统维护检修，雷达接收机维护检修，变频系统本振替代等应用需求。 功能特点 频率范围：1 MHz至50 GHz 调制带宽：200 MHz 通道数：八通道 支持相位、幅度、延时调整 支持AM、FM、PM、脉冲调制 应用领域 相控阵天馈系统及接收机测试、检修 MIMO通信系统测试及检修

路面病害分为表面破损（如裂缝）、路面变形（如沉降）和结构病害（如层间脱空）三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号，对于表面破损，其输入为多功能检测车拍摄的路表图像；对于路面变形，输入为三维检测车测取的三维路面模型；对于结构病害，输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试，可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量，为路面养护工程提供数据支撑。此外，该技术在保证与人工识别结果相同的精度下，可将数据处理速度提高千倍以上。 

泛素-蛋白酶体体系（Ubiquitin-Proteasome System，简称UPS）是细胞内最重要的蛋白质降解通路，对维持生物体内蛋白质的浓度平衡，以及对调控蛋白、错误折叠或受到损伤的蛋白的快速降解起着至关重要的作用，参与了细胞周期、基因表达调控等多种细胞进程，由UPS失常引发的蛋白质新陈代谢异常与众多人类重大疾病直接相关。2004年，Aaron Ciechanover, Irwin Rose和Avram Hershko三位科学家被授予了诺贝尔化学奖，以表彰他们对该降解通路的发现。UPS中蛋白酶体是细胞中最基本的、最重要的不可或缺的、最为复杂的大型全酶超分子复合机器之一，人源蛋白酶体全酶包含至少33种不同的亚基，总原子质量约为2.5MDa。美国FDA批准的多种治疗癌症的药物分子即以蛋白酶体为直接靶标。近年来，随着冷冻电镜技术的发展和应用，人们对这一大分子机器的结构和功能研究得以不断深入。2016年，毛有东课题组与合作者报道了人源蛋白酶体基态的3.6Å冷冻电镜结构及其他三个亚纳米分辨构象，并首次发现一个亚稳态构象的核心颗粒（Core Particle，简称CP）底物转运通道处于开放状态（见PNAS 2016, 113: 12991-12996）。2018年4月，该课题组又报道了6个ATPγS结合状态下的26S动态结构，包括三个CP开放态对应的亚稳简并态近原子分辨（4~5Å）结构（见Nature Communications 2018, 9: 1360）。尽管这些工作揭示了蛋白酶体的基本架构和内在运动行为，但由于缺乏蛋白酶体与底物之间的相互作用，人们对于蛋白酶体如何实现底物降解的原子水平工作机制仍一无所知。此外，尽管冷冻电镜技术近年来广泛应用于分析具有动态特征的蛋白复合体结构和平衡态构象，但对其中间态结构和非平衡构象分析的分辨率水平往往局限在4～6埃或更低，离真正的全原子水平动力学分析还有相当一段距离。 为了真正实现原子水平的蛋白酶体底物降解动态过程的冷冻电镜三维重建和动力学表征，毛有东课题组攻克了两大技术难题。其一，如何在蛋白酶体完成底物降解之前抓到它的所有可能的中间态构象？课题组发展了一种新颖的核酸置换法，利用ATPγS降低AAA-ATPase激酶水解活性的特点，在底物降解中间过程，通过将ATP快速置换成ATPγS，结合快速冷冻的优势，从而扑捉到蛋白酶体在底物降解过程的中间态。其二，如何在从冷冻电镜数据中分析出更多构象的同时，还把分辨率做到3埃甚至更好？课题组通过多年持续努力，发展了多种基于人工智能和机器学习的冷冻电镜图像聚类的新型算法，并针对蛋白酶体的动力学特征，设计了一套极其有效的整合了多种算法的多构象分类流程。通过这两套技术方案的完美结合，课题组成功解析了人源蛋白酶体在降解底物过程中的七种不同的、但差别甚微的、高分辨原子水平的天然态构象（Native states），完整展示了蛋白酶体从泛素结合到去泛素化，再到底物转运的动态过程。与同期在Science上发表的与底物结合的酵母蛋白酶体的4.2-4.7埃冷冻电镜结构（Science doi: 10.1126/science.aav0725，来自加州伯克利分校和Scripps研究所）相比，该Nature论文不仅总构象数量多一倍，全部构象分辨率还高1-2埃。由于Science论文采用了抑制Rpn11去泛素活性的策略，其非天然态结构中底物并不能真正自由转运，所推测的机理仅限于底物转运这一步，对于其他三大Nature论文所回答重要问题均无法给出答案。这体现了该Nature论文不仅在实验方法的原创性上和数据分析水平和质量上，更在科学发现和问题探究的深度和广度上大幅超越了来自Science的竞争性论文。图一 七个利用冷冻电镜解析的精细原子结构完整揭示了从泛素识别、去泛素化反应、转运启动和持续降解的核心功能动态过程。 作为整个蛋白酶体的动力来源与运转核心，AAA-ATPase激酶分子马达展现出了三种不同的核苷酸水解协作模式，6个ATPase亚基协调工作，交替与底物发生相互作用。在去泛素化过程（EB态）中，处于对立位置的两个ATPase亚基Rpt2与Rpt4水解ATP，而Rpt5与Rpt6则释放ADP，ATPase内的底物转运通道被打开，使得底物可以进入轴心通道；与此同时，去泛素化酶Rpn11亚基与泛素及底物发生相互作用，执行其作为去泛素化酶的功能；在转运起始过程（EC态）中，相邻的两个ATPase亚基Rpt1与Rpt5会同时水解ATP，调控颗粒（Regulatory Particle，简称RP）发生大规模转动并释放泛素；在底物去折叠与转运过程（ED态）中，三个相邻的ATPase亚基会分别同步进行ATP的结合、ADP的释放与ATP的水解，这一过程会单向传递下去，将ATP水解释放的化学能转换为机械能，使得相应的ATPase亚基发生刚体转动，推动底物的去折叠和单向输运，同时CP的转运通道入口打开，底物被送入通道中进行降解。这些研究结果为几十年来对蛋白酶体功能的研究提供了宝贵的第一手原子结构和动力学信息，对于理解生物体内蛋白质的降解过程和一系列负责物质输运的ATPase马达分子的一般工作原理具有极为重要的科学意义。

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。 

研究目的和意义机器学习和人工智能已成为当今最热门的技术之一。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，正式将人工智能作为国家重要发展战略之一。人工智能已经成为信息技术时代的又一波浪潮。在这波浪潮的推动下，互联网行业、金融行业、传统制造业、政务民生、公安警务等各行各业都在积极向人工智能领域转型升级，利用人工智能先进技术提升智能分析和辅助决策能力，

1.痛点问题 新材料的设计与研发往往面临挑战：急需的新材料难以快速筛选设计，而设计出的新材料又难以找到高效且低成本的合成配方，拥有合成配方的新材料又会面临规模化的长周期探索。根据国家工业和信息化部对30余家大型骨干企业调查结果显示，130种关键材料中，有32%国内完全空白、54%虽能生产，但性能稳定性较差、只有14%左右可以完全自给，亟需新思路来解决我国新材料研发难题。本项目着眼于新材料研发，希望通过创建目前业内空白的智能化新材料研发范式，引领行业智能材料开发自动化服务与工艺的开发。 在数字化、智能化浪潮中，国家和各行业的产业界都非常看重科研的智能化升级。通过持续的交流与调研，我们发现许多企业和研发团队目前对智能研发存在大量潜在需求，而智能研究服务与工艺的同类竞品极少。因此，清华智研将作为一家高新科技企业，以AI赋能研发（AIEmpoweringResearch&Development）为使命，组建国际顶尖水平团队，向国内引进并自主开发世界前沿的AIforScience技术，打造世界级的AI未来实验室（World-ClassAIFutureLab）。 2.解决方案 本技术为新材料研发数字化智能服务平台，可在材料研发过程中对各个尺度以及不同研发阶段下进行智能化的加速及分析服务。以各种人工智能算法为核心，如主动学习算法，图神经网络，卷积神经网络等，我们根据不同材料体系的尺度包括三大方面：1.针对分子及晶体等微观尺度的功能材料研发，设计智能化的深度学习系统。2.针对二维功能材料及其功能性器件、催化剂、膜材料等宏观尺度，设计智能化的深度学习系统。3.针对功能材料研发的表征仪器等平台尺度，设计智能化的系统解决方案。这些智能化解决方案能极大地加速新材料尤其是碳中和相关材料的研发速度，从而大大地降低研发成本与时间，为企业获得有竞争优势的科研壁垒。 自动化和人工智能助力未来智能实验室的方方面面，从样品制备（称量固体、添加液体、超声处理.等)，到合成（分配液体，控制温度，混合，测量pH值，干燥等)、表征（气相色谱，高效液相色谱，分光光度法等)，通过自动化/机器人的辅助，可以有效提高可重复性，提高信噪比，加快实验速度。通过人工智能技术，将实验数据转换为可操作的智能指导，快速浏览并利用复杂的数据，提升认知能力。 智能化研发平台 3.合作需求 拟成立公司推动该项成果的产业化进程，希望对接 1）工程化、产品化所需的资源； 2）新能源、新材料领域合作企业。

所有的净菜加工厂商仍采用人工来完成这一环节的加工，可谓是费时费力，为生产经营者带去了较大的人工成本开销，并且手工对半切也存在效率不高，规格尺寸不均等诸多问题。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 高炜凯 机器人产业学院 2020.10/2024.6 20484116 杭海斌 机器人产业学院 2020.10/2024.6 20481112 杜陈琳 机器人产业学院 2020.10/2024.6 20446102 裴育 机器人产业学院 2020.10/2024.6 20496329 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 陈炳伟 机器人产业学院/机械设计及其自动化 教研室主任/高级工程师 智能制造 闫东旭 机器人产业学院/电气自动化 讲师 离散元法、机械优化设计 四、项目简介 随着我国经济的发展，人民的物质生活水平不断提高，人们的饮食习惯逐步向方便快捷、营养化的方向发展，在蔬菜的加工方面出现了净菜半成品菜，受到广大人民群众的欢迎。而发展食品工业的基础便是食品机械，不断地研制各种类型的食品机械才可能促进食品工业的发展和满足不断提高的人民物质的需求。 现如今，用于蔬菜清洁、削皮和切片等功能的机器已经屡见不鲜，几乎各类规模的净菜加工厂都在使用此类机械来完成对菜品的加工，但在各个生产环节中仍存在着一个不容忽视的需求，即所有需要切片的根茎类蔬菜在使用机器切片之前都需要将其对半切开，而这一环节至今尚未被食品机械生产厂商所洞察并重视，市面上尚无能够满足这一环节要求的机械，所有的净菜加工厂商仍采用人工来完成这一环节的加工，可谓是费时费力，为生产经营者带去了较大的人工成本开销，并且手工对半切也存在效率不高，规格尺寸不均等诸多问题。