“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，将中医脉诊、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。 智能脉诊单元 智能脉象采集模块选用航天级压力传感器，独创磁吸式腕带，通过“无级快速气动加压-连续缓慢减压”模式，充分模拟中医脉诊过程中的“浮中沉”指法，对受试者脉搏压力信号进行采集。通过传感器将压力信号转化为电信号，能够实时显示被试的脉象图，并通过一系列算法提取脉搏原始数据中的特征值，与中医脉象数据库中数据进行实时比对，智能分析出受试者的中医脉象类型。系统通过权威算法分析被试脉象数据，自动获取最佳脉图，并能够输出多种时频指标，助力中医脉诊客观化研究。 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。 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。 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。

实现教师智能跟踪和自主录制。 产品优势 自动追踪 摄像机开机后，即可实现自动追踪老师授课全过程， 最大程度还原老师真实上课过程。 手势控制 创造性将“手势感应”植入到AI拍摄中来，简单手势 让开拍、追踪、特写和结束一手搞定。 简易搭建 无需专业录播环境支撑，即装即录，快速直播。 产品应用 手机互动智慧教室 手机互动智慧教室解决方案可支撑多种新型教学模式，兼容多种学生终端，学校无需另外采购终端设备让学生方便快捷参与智慧教学， 包括课前备课自习、课中即时互动、课后分析巩固，拿起手机便能做到教学流程全覆盖，随时随地实现交互反哺的 教与学。

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监测实训室本着“统筹规划、分步实施、标准统一、先进实用、安全可靠、软硬并重、重点突破、以用促建”的建设原则，科学决策，有计划、有步骤地逐步将学院建设成为一个智慧、网络化、智能化的虚拟大学，通过建造基坑监测实训室、高支模监测实训室、隧道监测实训室、大坝监测实训室、桥梁监测实训室等实训基地，形成“教、学、练、考、交互、体验、协作”的综合培训模式，学习工程安全监测技术，提升安全素质，增强安全意识，提高安全技能。

2025年3月21日，由安徽省首席信息官协会主办的 “2025安徽省汽车及零部件产业创新发展论坛” 在合肥融创铂尔曼酒店圆满落幕。本次论坛汇聚行业专家、企业精英及科技先锋，共同探讨汽车及零部件产业的创新发展之路。作为中国领先的物流供应链全场景解决方案服务商，鼎软天下受邀参会，为汽车行业供应链产业带来前沿技术与AI创新解决方案。

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

果树疏花作业是决定果园产量的关键工序之一。人工疏花劳动强度大，不能适应果园规模化发展的需求；而化学疏花剂的喷施容易过量，易于造成花朵、幼果的“误伤”，严重影响疏花作业机械化的进程。 针对这种现状，本项目提出果树机械疏花装备的研发和试制。针对规模化矮密集约栽培果园，建立梳齿式疏花机构有选择的疏除多余花朵；基于微型压电泵的微流量易于控制等特点，建立基于微型压电泵的指节式喷药机构实现对目标花朵进行化学疏花剂的精准喷施；研究机械物理疏花和化学疏花的有效融合机理，按农艺要求规则疏花，结合生产实际果树各项物理特性对疏花的影响，研制自动化、精准对靶的果树机械疏花装备。

当“肺炎”、“武汉”的搜索热度居高不下、当病毒从湖北逐渐扩散至全国、当不断攀升的疫情数字、成为我们每天密切关注的焦点。数据可直观反映疫情发展现状，对“科学防疫”极具研究价值，参照已有的疫情样本数据，我们迫切需要用大数据可视化的思维，去分析、思考、总结，直至战胜这场疫情。随着新型冠状病毒所引发的肺炎迅速蔓延，政府、各大企业乃至我们每一个人都加入了这场惊心动魄的阻击战。春节前后，北京大学可视化与可视分析实验室的老师和同学们，也在一直密切关注着疫情状况，希望通过专业的技能储备、以及可视化领域的科研经验，在获得公开数据的条件下，将疫情数据以多种形式呈现和传达给社会大众。根据全国各省市的每日新增确诊病例数量，北京大学可视化与可视分析实验室制作了疫情变化晴雨表，用方块代表了每个地区每日的新增确诊人数，方块的大小用于表示具体的数量，方块的颜色表示和前一天比较，是否有更多的新增确诊病例。在晴雨表中，可直接看到各地区疫情发展趋势、同一天各地区疫情变化对比，帮助用户快速识别上升或下降的地区。