可视型智能试剂柜优势一智能、安全 　　1、嵌入式系统 　　嵌入式系统“试剂柜管理系统V2.0”，液晶显示，触摸屏操作，可监测柜内温湿度，空气质量等信息。 　　2、外接控制软件 　　双模式-可外接控制软件“试剂柜控制软件V2.0”，实现多柜连接管控，试剂出入库管理，查询试剂信息。 　　3、智能定位层板 　　产品需连接外接软件，通过射频技术精准定位到每层、每个孔位，主动识别试剂信息，无需扫码操作，多种孔位可选。 　　4、多柜并联、系统交互 　　嵌入式系统和控制软件可以通过WIFI功能进行远程交互、多柜并联，存储空间无限扩大，试剂信息统计更为便利、准确，导出、打印各式样报表，数据海量存储，长久保存。 　　5、空气过滤系统 　　内置活性炭空气过滤系统，有效解决化学品气味影响实验员身体健康的问题。可更换的过滤材料，大风量风扇、保证内部空气每分钟循环三次。 　　6、双人双锁 　　有效解决试剂的安全管理，符合《公安部第154号令》对于易制毒、易制爆危险化学品的管理要求。对于常规试剂也可方便的实现单人单锁控制。 　　可视型智能试剂柜优势二经济、方便 　　1、超大的存储容量 　　JPG-2000试剂柜的单柜存储容量达到了920L，并可多柜并联。 　　2、可调节层板 　　灵活存储，层高调节极为方便，每层可根据需求放置不同规格的试剂瓶。 　　3、RFID刷卡模块 　　通过刷卡及输入密码可方便的开关柜门，IC卡片具有多种样式供用户选择，在断电的情况下具有柜门自动锁止功能，可通过钥匙手动开关柜门。 　　4、全模具化设计 　　模具化设计降低了客户采购成本，并提高了产品一致性及制造精度，使工件的质量有所改善和提高，加强了标准结构互换性，现场组装方便快捷。 　　可视型智能试剂柜优势三灵活、扩展 　　1、智能摄像系统 　　无人值守，可实现24小时全天候视频监控，360°无死角，硬盘存储可达30天，并可无限扩充。 　　2、UPS电源 　　具有断电续航能力，符合公安部《易制爆危险化学品储存场所治安防范要求》，并可根据用户需求定制。

智能身心反馈放松椅 一、初始状态尺寸：沙发尺寸cm：高105 宽94 长103。 二、沙发整体组合材质：电动控制系统，靠背可进行100度-170意调节，腿部可进行90度-170度任意调节。 颜色：米白加果绿。净重：55KG。开合次数：5万次开合测试，无故障。 沙发组合材质：                                                                                                                                  1、高规格加粗木方做骨架2、加密字簧+进口牛皮筋+中软海棉+无纺布+坐架布3、坐垫使用高密度海绵，靠背、扶手内胆填充3A公仔棉4、晨光龙机械架 三、体感系统配置： 控制器一台：播放控制音量、振动大小调节，上下曲切换，播放模式等。 功率放大器一台:播放模式：TF卡、蓝牙、3.5MM音频输入；3.5MM音频输出至耳机，接收控制器输入信号，音频输出至喇叭，并提取音频中的10-150赫兹低频经放大输出至换能器。 低音频体感振动换能器6个：8欧10瓦；沙发内置。 四、RV反馈放松训练系统V2.0是一款基于心率变异性和新生物反馈技术的“双心”健康管理系统。它根据对人体心率变异性及其频域特征的分析来确定人的生理和心理状态，并通过调节人体自主神经系统内的和谐与平衡，达到增强心理调节能力、提高生理健康水平的目的。 该系统采用红外光电传感器获取心率变异信号，通过USB接口与电脑相连接。用户可在电脑上看到自主平衡前后其心率变化、输送比的变化，并可反复训练，以达到消除紧张、疲劳、焦虑和提升个人表现的目的。该系统结合了生物反馈的新成果和技巧，添加了丰富多彩的训练项目和放松引导来辅助训练，用户可以通过轻松有趣的互动体验过程来调节自己的身心协调状态。 五、硬件系统：（四核、8GB内存、128G固态硬盘、21.5寸液晶显示器） 六、移动台车：材质abs，尺寸：550mm*500mm*850mm

1、产品介绍 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括人工智能边缘计算平台（RK3588）、深度相机、二自由度云台、多轴机械臂、微型输送机、工业相机以及麦克风阵列等。这些设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov等热门模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 1.一体式设计，要配套提供键盘、鼠标、电源适配器和实验教具，支持上电即用； 2.提供17寸以上屏幕，分辨率≥1920×1080; 3.安装面板需同时集成机械手臂、2D视觉系统、深度视觉系统、二自由度电动云台、语音模块、嵌入式传感器等组件.  

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。

公司现在都是由人工进行数控车床及加工中心的操作，每人可以操作两台或三台机床，公司自2019年起就着力考察能够合作的企业或学校，致力打造由机器人替代人的数控车床及加工中心的操作，但多方寻找，还未有能够针对我公司的高端装备产品的机器人，我公司的产品，品种多，需要较频繁的更换要加工的工件，所以较其他企业的流水线式的机器较为复杂。