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荧光非损伤微测系统
  非损伤微测技术(Non-invasive Micro-test Technology,NMT)源于美国MBL实验室(54位诺贝尔奖得主的摇篮),由神经学家Lionel F. Jaffe(美国扬格公司创始人之一)于1974年发明,2001年,美国扬格公司正式推出现代NMT。NMT是一种研究活体材料的底层核心技术,研究人员基于NMT能够建立自己独有的Me-Only 研究平台,从而获得极具创新的研究成果。   NMT可在不接触、不损伤样品的情况下,检测分子/离子进出生物活体的流速(流动速率和方向),可测样品种类繁多,小到菌、单细胞、液泡,大到组织、器官、整体都可检测。基于NMT商业化的设备统称为非损伤微测系统。   扬格/旭月的非损伤微测系统包含BIO系列、CONFLUX系列(共聚焦/荧光NMT)、NMT100系列、NMT200系列、NMT100S系列、NMT200S系列、NMT150系列、NMT活体工作站系列、NMT Physiolyzer®系列等,已发展至第七代自动化智能产品。扬格/旭月的NMT系统全部采用从美国扬格(旭月北京)研发中心自主研发的imFluxes智能操作软件,将十余年的NMT应用大数据与设备实现完美结合,并且在产品一体化、自动化、智能化、扩展升级等诸多方面都有大幅提升。   扬格/旭月已取得基于NMT的数十项专利及软件著作权,拥有完善的专利保护体系,所有产品全部通过中关村NMT联盟认证和ISO9001质量体系认证。扬格/旭月所销售的NMT专用耗材,已通过中关村NMT联盟认证,所有耗材是扬格/旭月研发中心结合十余年的经验、摸索并自主研发生产的。NMT专用耗材较传统的通用型耗材保质期更长,性能更稳定、可靠,所有对外销售的耗材全部经过严格的生产、检验流程。   扬格/旭月的NMT研究平台已经帮助国内外科研单位取得近百项各类专利,以及包含Nature、Cell在内的500多篇论文。同时,已销往欧洲的瑞士苏黎世大学(拥有包括爱因斯坦在内10余位诺贝尔奖得主),以及中国科学院、中国林科院、中国农科院、农业部下属的众多科研院所与高校,以及北大、上海交大等知名高校。   美国扬格公司推出新产品荧光非损伤微测系统,该系统非损伤性地同时获取活体样品内外离子分子种类、浓度、流速和运动方向的信息,是生理功能鉴定的直接手段。 测量方式和特点:活体、动态、实时、内外兼测、长时间多维扫描与测量。 所测离子和分子:IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Cu2+、Pb2+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+。 测量材料:整体、器官、组织、细胞层、单细胞、(富集)细胞器。 拥有荧光功能。 产品型号:非损伤微测系统NMT-IE系列(美国原装整机进口或进口原件,国内组装) 参数请来电咨询:82622628 按1 营销中心
旭月(北京)科技有限公司 2021-08-23
关于加快构建普通高等学校毕业生高质量就业服务体系的意见
加快构建高校毕业生高质量就业服务体系,畅通教育、科技、人才良性循环。
新华社 2025-04-08
聚银龄之力 融医教特色:以医学继续教育 拓宽社区教育服务发展维度
实施背景 2019 年2 月,中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》,将“构建服务于全民的终身学习体系,强化高等学校继续教育和社会培训服务功能,扩大社区教育资源供给,加快城乡社区老年教育发展,促进各类学习型组织建设”作为实现教育现代化的十大战略任务之一。2022 年全国人大常委会专题调研报告首次明确:把“促进老年人社会参与”列为实施积极应对人口老龄化国家战略的重点任务之一。2024年10月9日,习近平总书记在给“银龄行动”老年志愿者代表的回信中写道:“老年人是党和国家的宝贵财富。希望广大老年朋友保持老骥伏枥、老当益壮的健康心态和进取精神,既要老有所养、老有所乐,又要老有所为,为推进中国式现代化贡献‘银发力量’。 ”随着人口老龄化进程加快与健康中国战略深入推进,医学继续教育作为连接专业医疗资源与基层需求的桥梁,与银龄群体的健康需求、学习意愿形成了天然契合点。银龄群体是社区教育的核心服务对象,其丰富的生活经验与社群影响力也能成为知识传播的重要载体。天津医科大学继续教育学院面对新时代新使命,积极探索服务国家发展大局和学院事业改革创新的契合点切入点,充分发挥医学高等继续教育优势,激发银龄群体参与社区服务、基层治理热情,以医教融合为特色化,建立“医教资源下沉+银龄主体参与”的协同模式,助力社区教育服务高质量发展。 工作机制 天津医科大学继续教育学院于2024年11月获批天津市教育系统“银龄行动”研究与实践基地和天津市河西区区校终身学习联合体“银龄行动”研究中心,作为医学高等院校服务社会的主要窗口,与天津市河西区、和平区、新华社区学院等多个单位深度合作,融通学校优质医疗教育资源,广泛挖掘利用教育、医疗等领域具有专业特长的离退休干部和知识分子的“银发力量”,聘请30余名天津市教育系统退休专家及10余名学院退休老师组建成为银龄专家志愿服务团队,围绕健康老龄化社会建设及社区居民健康素养提升的需求,开展专项助力行动,不断拓宽社区教育服务维度,在服务队伍建设、人群健康素养提升、社区治理等方面发挥积极作用,高质量推进社区教育创新发展,助力积极老龄化社会发展和终身教育体系构建。 (一)凝聚“银龄智慧”,打造“需求导向型”社区教育 紧密结合社区居民在疾病预防、健康指导、心理疏导等健康需求,根据社区人群年龄特点、认知水平、接受程度,邀请银龄医疗专家,精心打造科普课程,创新发展社区健康教育,积极培育健康素养,切实提高社区健康服务供给质量。举办“家教润心,成长同行”身心健康系列大讲堂,康毅等银龄专家从校园家庭文化、疾病防控等方面传播和实践正确健康观念,促进健康的生活方式和良好学习习惯养成;举办“全力迎峰会,主动送健康”系列健康科普讲座以及“银龄健康·金秋护航”活动,张河等银龄专家开展健康教育专题宣讲,提升社区居民自我保健能力;与和平区联合设立主动健康医学科普基地,推出“春天里的主动健康”系列讲座;联合北洋老年大学举办乐龄之友—银龄健康大讲堂,王东等银龄专家围绕老年人心理情绪管理、慢性病治疗、疾病预防、膳食营养等主题推动从“被动健康”转向“主动健康”;在“智津学堂”天津医科大学夜校开设“陈氏太极拳—燃脂塑型”系列课程,银龄专家李燕带领大家探索感受太极拳的奥妙,传承中华优秀传统文化。 银龄专家张河为社区老年人开展健康教育 银龄教师李燕讲授“陈氏太极拳—燃脂塑型”课程 (二)激活“银龄力量”,开展“服务精准化”志愿活动 带领银龄专家赴和平区新兴街参观社区志愿服务展,探索“银龄行动”服务新模式;赴上海老年大学钦州学院、杨浦区“老杨树宣讲汇”等地开展调研交流,学习借鉴银龄志愿服务宝贵经验。与河西区、和平区等社区协同合作,精心打造“学生志愿服务+网络科普+系列课程+专家诊疗”四位一体的健康教育服务新模式,提升社区居民的健康观念和健康科学知识普及;走进蓟州区杨津庄镇半壁店村、宝坻区口东镇东庄村、河西区太湖路街仁湖里社区等地开展送医送教;走进和平区朝阳里社区开展思政教育等志愿帮扶活动,形成健康教育-及时诊疗-康复指导的全程复合服务体系。面向社区工作者、社区医生、志愿者等服务人员,定制了社区健康服务能力提升、老年人能力评估师、康养理论与实践等专题培训项目,助力社区健康服务能力提升,优化社区居民的生活质量和服务体验。 银龄专家团赴蓟州区、宝坻区开展送医送教 深入社区开展义诊活动 (三)升华“银龄价值”,构建“治理现代化”发展体系 举办家校社协同育人研学活动,银龄专家王宝亭做《合理营养 健康成长》的专题讲座,从如何调理青少年的饮食、营养均衡等方面阐述饮食与健康的重要;面向社区工作者、志愿者等服务人员,定制心理疏导、健康服务能力提升、老年人能力评估、康养理论与实践等专题培训项目,培养“一专多能”社区工作人才,提高社区工作者健康服务能力;与天津市和平区精神卫生中心联合开展社区心理服务人才能力提升培训,推进社区心理服务体系建设试点工作;开展阿尔茨海默病患者社区支持与互助经验交流,促进形成全民知晓、共同预防、互相关爱的友好氛围。在家校社互融共促、协同发展过程中,银龄群体升级为社区治理体系中兼具经验优势、社群基础、行动能力的核心参与主体。他们既是社区健康需求的“感知者”,凭借自身生活体验精准反馈基层痛点;也是社区治理的“实践者”,通过参与健康社群管理、协助慢病筛查、监督服务质量等行动,深度融入基层治理网络。这种从“被动受益”到“主动作为”的角色转变,让银龄价值实现了从个体健康层面到公共治理层面的质的飞跃,成为社区治理现代化不可或缺的“银发动能”。 银龄专家王宝亭参与家校社协同育人活动 发展成效 学院开展的系列教育活动获得了较好的社会反响,相关工作20余次被中国网、人民网、学习强国、天津日报、天津教育报等媒体报道。获批了中国老年保健协会专家委员会“老年积极保健观培育行动”共建合作单位、“社区居民健康管理创新”工作全国首批试点单位、全国“校家社协同育人项目”第三批实验基地、家庭心理教育全国协作行动服务站等多项资质;荣获中国社区卫生协会优秀作品奖、2024年建设学习型社会优秀案例、2024 年度中国老年教育工作优秀案例、2024年学习型社会建设重点任务、2025年世界大健康博览会“新品牌”典型案例、2025城乡社区高质量发展典型案例,入选“2025城乡社区治理服务资料库”“高等院校继续教育典型案例库”等多项荣誉。 推广价值 “医疗教育资源筑基、银龄力量赋能、基层治理提质”的三维联动可形成多维度、深层次的辐射效应。对银龄群体,真正激活了积极老龄化的内生动力,实现“价值重塑”与“健康增益”双丰收​;对社区建设,提升社区健康服务水平,强化社区凝聚力与自治能力;对区域治理,以医疗教育与银龄赋能的结合为切入点,破解健康治理难题,激活银龄群体参与热情;对社会发展,对接“健康中国”“积极应对人口老龄化”“基层治理现代化”“学习型社会建设”等重大国家战略,提供了“战略落地+民生改善”的实践路径​。 下一步,学院将围绕“提质增效、创新突破”核心目标,对接社会需求和群众关切,强化统筹组织服务,搭建多层次多领域合作交流平台,不断拓展与创新银龄教育服务内容与形式,探索构建老有所养的养老服务体系、老有所医的健康支撑体系、老有所乐的精神文化服务体系、老有所学的老年教育服务体系、老有所为的社会参与服务体系,助推积极老龄化社会和终身教育体系建设。 案例报送单位:天津医科大学继续教育学院
天津医科大学继续教育学院 2026-01-13
聚银龄之力 融医教特色:以医学继续教育 拓宽社区教育服务发展维度
【教育链动中国典型案例】聚银龄之力 融医教特色:以医学继续教育 拓宽社区教育服务发展维度
天津医科大学 2026-01-13
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
基于协同尺度学习的行人重识别方法
本发明公开了一种基于协同尺度学习的行人重识别方法,属于监控视频检索技术领域。本发明首先 根据已标注训练样本集 L 中图像的颜色和纹理特征,进行尺度学习得到相应马氏距离中的协方差矩阵 Mc 和 Mt;随机选择查询对象使用 Mc 和 Mt 进行马氏距离度量,得到相应排序结果,从中取得正样本 和负样本生成新的已标注训练样本集 L,更新 Mc 和 Mt,直到未标注训练样本集 U 为空,得到最终的 标注样本集 L*,并融合颜色和纹理特征得到 Mf,就可以使用基于 Mf 的马氏距离函数进行行人重识别。 本发明在半监督框架下研究基于尺度学习的行人重识别技术,通过未标注样本辅助标注样本进行尺度学 习,符合实际视频侦查应用标注训练样本难以获取的要求,能有效提升少标注样本下的重识别性能。
武汉大学 2021-04-13
深度学习处理器研发及产业化
已有样品/n重点突破智能终端深度学习处理器芯片设计,研发并改进CNN、RNN 等深度学 习算法和技术,设计并研发Alex、Caffe、Torch等常用的深度学习架构。深度学习 处理器芯片支持CNN/DNN/MLP等主流深度学习神经网络算法,基于深度学习处理器 芯片的智能设备可运行手写数字识别等任务;深度学习处理器芯片处理imagenet测 试集图像分类任务达到30帧/s,芯片面积不超过60平方毫米,单芯片功耗不超过 20W,所研发的芯片性能功耗比超过目前智能终端所使用的主流CPU的100倍。最终 在
中国科学院大学 2021-01-12
自动化机器学习算法研究与系统实现
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,
南京大学 2021-04-14
AI机器学习技术加速功能新材料的研发
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。
清华大学 2022-09-23
深度学习用于软件错误定位研究成果
突破性地采用了参考多维度工作方法。这些多维度特征具体包括四大项:1.程序实体的覆盖信息(coverage information),即程序实体在运行失败或成功的测试用例中是否被覆盖到的信息,一般来说被失败测试用例覆盖越多的程序实体更有出错的可能性;2. 程序变异信息(mutation information), 即当原程序被改变形成的变异体(mut
南方科技大学 2021-04-14
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