M系列纯水机类型： Ultimate(物联网高端综合)、Analytical(物联网理化分析低TOC)、Life Science(物联网生命科学)、AnaIysis(物联网基础分析) 采用自主知识产权真彩4.3寸触摸操作界面 水箱配备：配高端水箱 产水水量：5/10/20/40L/h 产水水质： 纯水：电导率2-10μs/cm@25℃(源水TDS<200ppm)符合中国实验室用水规格GB/T6682-2008三级水标；无机离子去除率：≥96%；微生物去除率：≥99%； 超纯水：电阻率18.25MΩ.cm@25℃； 适应范围：生物工程、动植物细胞培养、培养基制备、高效液相色谱、原子吸收/发射光谱、质谱分析、TOC检测、环境监测、电化学界面研究、生物芯片研发，各级标准实验室及各种高端精密仪器用水。

H系列纯水机类型： Ultimate(物联网高端综合)、Analytical(物联网理化分析低TOC)、Life Science(物联网生命科学低细菌) 采用全新开发具有自主知识产权真彩7寸触控屏，科技以人为本，大界面有大作为，微电脑全自动控制系统，多级菜单式操作，精度高、抗干扰性强、运行全程数字化 水箱配备：配高端水箱 产水水量：5/10/20/40L/h 取水流速（L/min）：1.2－2 L/min 产水指标： 纯水：电导率2-10μs/cm@25℃(源水TDS<200ppm)符合中国实验室用水规格GB/T6682-2008三级水标；无机离子去除率：≥96%；微生物去除率：≥99%； 超纯水：电阻率18.25MΩ.cm@25℃； 适应范围：分子生物学、生命科学、基因研究、组织培养、试管婴儿、生物工程、动植物细胞培养、培养基制备、DNA测序、氨基酸分析、蛋白质纯化、毒理研究、生物、医药类标准实验室及各种高端精密仪器用水。

“依脉中医四诊智能诊断系统”是传统中医理论与现代科技的完美结合，将中医舌面诊、问诊等子系统整合，自动辨识人体体质，并通过智能辨证分析开展个体化中医养生干预服务，给予合理的养生调养指导和经典处方建议等。 1.智能舌面诊单元 智能舌面诊单元采用球形柔光罩，充分模拟自然光，选用专业级单反相机进行成像。系统采用支持向量机（SVM）、动态形状模型（ASM）等多项成熟技术，能够智能分析舌色、舌形、舌态、苔色、苔质、舌络、面色等特征，记录和跟踪不同时期的舌象、面色特征变化，对疾病的疗效评估具有重要的参考价值，为健康状态的辨识、干预效果的评价提供客观化依据。 2.体质辨识系统 体质辨识系统根据中华中医药学会发布的《中医体质分类与判定》标准、《中医药健康管理服务技术规范》、《国家基本公共卫生服务规范（2011年版）》等文件要求设计，开展亚健康人群中医体质辨识、准确快速识别人体9种体质及其兼夹体质。并开拓展设计了慢性病（糖尿病、高血压、高血脂、高尿酸）检测问卷及孕产妇、0-14岁儿童、65岁及以上老年人体质辨识问卷，助力健康中国战略。 3.智能辨证分析系统 通过对设备客观化采集到的中医四诊信息，进行综合辨证分析，自动得出人体健康状况综合评价结果，并为用户提供个性化健康养生方案（经典方剂、中成药、季节调养、针灸、穴位按摩等）。 系统可对用户数据进行实时统计，后台可自动生成智能报表，查阅用户档案，分析中医客观化诊断信息，挖掘潜在规律。助力中医诊断信息客观化研究。

新华医疗可为您提供与真机1:1比例、完全采用真机制造工艺的模拟机，并且系统可搭配CT图像三维重建后处理软件及血管分析、肝脏分析等高端模块，可全真模拟医院放射科当今主流CT的整个扫描及图像处理流程，让学生亲身体验，学以致用，协助高校建设高水平仿真职业环境校内CT实训室。

作为影像实训中心的基础设备，新华医疗可提供悬吊单双板式、UC臂式和双立柱平床式三种机型，此产品是新华医疗DR真机研发团队专门为高校医学影像专业教学设计的又一力作，软件除了仿真医院真机DR流程以外，又增加了专门的教学及自测模块，让学生亲身体验，学以致用。

作为影像实训中心的高端设备，新华医疗可为学校提供多种线圈定制设计，可选配MRI图像三维重建后处理软件及灌注分析等高端模块，可全真模拟医院放射科当今主流MRI的整个扫描及图像处理流程，让学生亲身体验，学以致用，协助高校建设高水平仿真职业环境校内MR实训室。

风冷式工业冷水机应用于电子制造、焊接机器人、氦气压缩机、真空镀膜、真空炉、反应釜、医药化工、 超声波冷却、印刷等工业生产，它能控制工业机械化生产所要求温度，从而提高生产效率及产品质量。风冷式 工业冷水机操作简便、设计合理，风冷式无需配备水塔，使用更方便。  机组特点 ： 主机选用品牌压缩机，内置安全保护，噪音低，节省电能耐用。电气部分采用“施耐德”产品，保证机器工作稳定，寿命长久。水泵大流量，效率高，经久耐用。 配备进口数显温度控制器，能控制水温到±1℃设定温度范围 5 ℃-50 ℃。全不锈钢厚质水箱式蒸发器，内置自动补水等装置，清洗维护方便快捷。 水冷机组冷凝器为套管式，套内螺纹铜管，设计合理，换热效果良好；风冷机组散热冷排，由翘片加上行列铜管组成，制造时采用二次翻边，翘片机械涨管工艺和换热器生产线。 静电喷塑外壳，观大方，外表板采用快速拆装形式，方便使用和维护。

产品特点：                            全高清图像：采用1/2.8英寸207万像素高品质图像传感器，最大分辨率可达1920×1080，输出帧率高达60帧/秒，呈现清晰逼真的高清视频，生动地展现人物的表情和动作。 多种光学变倍镜头：具有12、20倍等多种光学变倍镜头选择，镜头具有5°无畸变宽视角。 无线射频：4天线，采用4×4 MIMO和发射端波束成型（beamforming）技术，最大传输速率可达300Mbps，穿透力强，无障碍环境传输距离可达250米 ；2天线，采用2x2 MIMO+Beamforming技术，无线传输速率最高可达60Mbps，无障碍环境传输距离可达200米； 内置电池：连续供电不低于5小时；电池电量可随时查看显示； 领先的自动聚焦技术：先进的自动聚焦算法使得镜头快速、准确、稳定地完成自动聚焦。 低噪声高信噪比：低噪声CMOS有效地保证了摄像机视频的超高信噪比。采用先进的2D、3D降噪技术，进一步降低了噪声，同时又能确保图像清晰度。 多种视频输出接口：支持SDI、LAN接口；SDI、LAN接口支持音视频同时输出；SDI支持在1080P60格式下传输100米。 多种音视频压缩标准：支持265/H.264+视频压缩，支持AAC、MP3、G.711A音频压缩；支持高达1920×1080分辨率60帧/秒压缩。 音频输入接口：支持8000、16000、32000、44100、48000采样频率，支持AAC、MP3、711A音频编码。 多种网络协议：支持ONVIF、GB/T28181、RTSP、RTMP协议；支持RTMP推送模式，轻松链接流媒体服务器(Wowza、FMS)；支持RTP组播模式，支持网络全命令VISCA控制协议。 多预置位：支持多达255个预置位(遥控器设置调用为10个)。 应用场所多：会议、教育、医疗、政务、云视频、协同办公、多媒体融合、应急指挥、广播、司法、公安、军队等系统应用。

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218