高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
废液处理系统
沃恩废液处理系统:有效降低工业废液/污泥的处理成本,含水率可调整,脱水率可直接排出固态物资,大幅消减委外处理费;整套设备采用一体化结构,独创“物理防结焦技术”、“排出涡轮拨片”,减少并预防蒸馏罐内壁残渣焦结;独立式蒸馏组合模式,导热面积大,低过热,热源二次利用装置,能好小,运行成本低。整体材料防腐性能高,增强使用寿命;实现真正意义上的节能、降耗、使用寿命长久,从根本上经济最大化。
长沙沃恩环保科技有限公司 2022-07-01
VLX移动扫描系统
VLX是一款可穿戴式室内移动扫描系统(IMMS),设计用于多合一的现实空间扫描,通过两个多层激光雷达和四个工业相机快速捕获360°高分辨率图像和精确的点云。它使用NavVis专有的6D及时定位和地图创建(SLAM)技术进行高质量的现实空间数据捕获。
广州南方高速铁路测量技术有限公司 2022-07-01
门禁考勤管理系统
一、系统概述 门禁考勤系统是根据高校实验室的自动考勤要求而研制的,实现实验室的学生实验自动控制,学生通过考勤机刷IC卡,可查询学生预约的实验,进出人员身份识别、进出记录数据采集、统计和信息查询过程自动化的一套管理系统。该系统和实验室管理系统结合使用,将会使实验室的管理更加科学化、规范化、智能化和开放化。 门禁考勤系统功能: ◆学生通过IC卡或磁卡验证学生信息,进出实验室大门; ◆开放实验室综合管理系统统一管理学生IC卡或磁卡绑定、禁用、启用、删除等操作; ◆学生可通过刷卡控制预约工位的实验台电源; ◆学生可通过刷卡进入实验室做实验,同时系统自动记录学生签到签离情况; 二、技术参数 1) 单门双向网络门禁控制器 2) TCP/IP联网 3) 可接对读卡器 4) 2万张卡权限 5) 10万条记录 6) 30-50W大功率变压器,并且具备较高的利用效率,输出功率大 7) 电源前端后端都有5A的保险丝,保护电路以防短路损坏,并且方便更换保险丝,对应的保险丝都有指示灯提示 8) 输出电压为 12VDC,可局部微调到14VDC 9) 工作频率: 13.56M Hz ,7线输出 10) 工作模式: WEIGAND 26,WEIGAND 34 11) 读卡速度: < 0.2 S 12) 感应距离: 0 ~ 10 CM 13) 工作温度: -30℃ ~ +70℃ 14) 工作电压: +9V ~ +16V 15) 工作电流: 静态 35毫安;瞬间 45毫安 16) 维根传输距离: ≧ 100米 17) 外观颜色: 黑色,ABS材料 /白色(可选) 18) 外观尺寸: 76×115×17 19) 灌胶,全防水设计 20) 带电源反接保护和数据耐压保护 21) 输出采用玻璃放电管和半导体放电电路 22) 电源采用保护电路,防人为等操作失误损坏 23) 数据地程模拟隔离,防干扰
北京润尼尔科技股份有限公司 2022-09-09
高校房产管理系统
针对目前国内房产管理房产总面积大、房产数据多、房产类型多、 房产数据不准确、房产CAD图不全、房产申请流程繁杂等特点,北京数图互通软件公司提供了一套房产综合管理信思系统;基于FMCenter系统平台,可快速实现信息化、规范化、流程化、电子化、精细化、图形化、可视化管理。真正意义上解决了房产管理各方面的难题,并且实现了从房屋建设到拆除/下账的全生命周期管理。系统经过不断的升级更新、迭代和优化从VI.0进化到V5.0。
北京数图互通软件有限责任公司 2023-03-16
为智能安防技术进步贡献“天大力量”
天津市人民政府颁发了2021年度天津市科学技术奖。突破卡脖子技术,助力“平安中国”的天津大学教授刘安安主持完成的“复杂环境智能视觉计算关键技术及应用”获得2021年度天津市科技进步特等奖。
天津大学 2022-05-05
事故动态情景构建及任务智能分析技术研究
本项目研究基于知识元的危化品爆炸事故关键情景要素抽取及表示方法;研究基于动态贝叶斯网络、案例推理及智能关联技术的危化品爆炸事故情景推演模型;研究危化品爆炸事故应急响应方案生成方法及对应的任务清单和所需资源列表动态生成方法及系统。项目成果已完成高水平学术论文3篇,培养硕士研究生3名。
中国人民警察大学 2021-05-03
基于互联网+及数字孪生技术的智能制造
项目成果/简介:项目在多年国家项目的支持下,在项目“面向工厂规划和生产过程的数字化工厂技术”获2013年教育部科技进步二等奖的基础上,进行持续开发完善,与沈阳机床合作,在智能制造领域进行了深入的合作研究, 在沈阳机床智能制造展示线开发完成数字化孪生仿真模型及基于互联网的定制信息系统,系统实现了网络化定制下达生产订单,数字化孪生系统在线仿真模拟,真实展现生产场景,并可通过移动设备进行浏览和信息管理。项目符合中国制造2025所倡导的智能制造和互联网+技术的发展,对中国制造向智能化转型起到促进作用。项目通过展示真实个性化印章的智能加工、检测和装配,体现网络化的定制及数字化双胞胎技术。应用范围:项目所开发完成的技术符合中国制造2025所提出的智能制造技术路线,已应用于工业实际和大专院校的教学培训。目前国家大力资助建立智能制造试点示范项目,制造企业也在积极转型,向数字化和智能化转型发展,这些都需要数字孪生和互联网+技术的支持。 项目成熟度:小批量生产,项目已独立以及结合沈阳机床的生产线及教育系统得到市场的应用,特别是在中国航发商用航空发动机有限责任公司相关项目中得到应用。 拟在全国范围内推广:1.项目可应用于离散制造业的规划、调试、运行和维护阶段的仿真优化,通过建立工厂、生产线、设备的三维模型,实现虚实结合的数字双胞胎。 2、教育培训领域:通过实现智能制造理念的面向教育和培训的生产线系统,通过模块化的系统,实现对智能制造教学和培训。项目阶段:小规模生产效益分析:项目的技术创新点、先进性在于实现了数字孪生技术在生产线中的应用,达到了生产线的虚实融合。不仅可在规划阶段对生产线进行仿真验证,还可在生产运行过程中实现虚实融合,并通过AR-VR技术对操作指导、维修指导和生产过程监控提供支持,从而实现多维的虚实融合,是实现智能制造的关键技术之一。项目相关技术不仅能够应用于工业实际的智能化制造之中,还特别适合面向智能制造的教育和培训。
同济大学 2021-04-10
千针万确-智能静脉穿刺采血机器人
产品服务:静脉穿刺采血机器人的创新萌芽在疫情期间诞生。大量的静脉穿刺操作给一线临床医护人员带来了不小的工作负担,甚至可能造成医患交叉感染。疫情期间,医护人员都穿着厚厚的防护服、带着双层手套,还有护目镜容易起雾,使得扎针难成为一个棘手而普遍的问题,而且近距离接触,更会极大增加扎针过程医护人员感染的可能性。项目优势:针对疫情防控中的实际需求,项目团队立足解决科学问题,迅速开展“基于深度学习的多模态图像引导静脉穿刺机器人系统”的研发,设计出一款自动采血机器人系统。这款穿刺机器人有着“敏锐的眼睛”,采用了近红外光和超声双模态成像,在全局位置和局部穿刺点捕捉血管分布和深度信息,其精准度强于肉眼,可以准确识别传统扎针困难人群的血管,并在机器学习算法的帮助下,选取最优的穿刺位置完成采血。市场概况:静脉穿刺机器人应用场景广泛,可以应用于医院和诊所,还可以应用于实验室,作为动物实验穿刺的自动化设备。此外,还可以走进家庭和养老院,作为家用便携式静脉穿刺采血设备。
同济大学 2021-04-10
阿尔兹海默症人工智能药物设计
本项目中我们将从分子结构入手,设计开发BODIPY使其不仅可以诊断早期AD,并能干预抑制AD发展,开发出基于BODIPY的阿尔兹海默症人工智能药物,达到AD早期诊断和干预治疗的目的,为临床AD早期诊疗提供理论基础和技术支持。整个研究工作具备以下特点:(1)设计开发近红外BODIPY荧光探针对细胞和活体进行成像可避免生物背景荧光的干扰;(2)BODIPY对与AD早期相关的Aβ寡聚体具有特异响应,为临床前AD早期诊断提供科学依据;(3)BODIPY通过与Aβ聚集的作用点结合,呈现荧光,到达有效诊断的目的,在此基础上Aβ聚集缠结的作用点被BODIOY占据从而达到一定程度上抑制AD发展的目的;(4)将抑制Aβ聚集的天然小分子药物山柰酚与BODIPY有效结合,可进一步提高AD早期诊疗的效果。   Scheme 1. Aβ derives from the proteolytic cleavage of a larger glycoprotein named amyloid precursor protein. (A) A near-infrared BODIPY probe (NB-K) was synthesized which detected and drove self-assembly of FF. (B) NB-K designed according to the structure of FF and the two aromatic rings of FF overlap well with the two aromatic rings of NB-K. When NB-K binds to Aβ oligomers, free rotation of three benzene rings of NB-K is restricted resulting in 1650% increasing of NB-K fluorescence. (C) Overview of the amino acid sequences of the Aβ-related peptides Aβ1–40 and Aβ1–42. (D) Aβ produces β-folds and then aggregates to form tetrad oligomers. NB-K could be potentially useful in the early diagnosis (via imaging) of AD via binding to the FF of oligomeric Aβ. On the other hand, the tetramer could rotate 90° along the β-fold axis to form fibrils. Aβ源自β-和γ-分泌酶对糖蛋白(称为淀粉样前体蛋白(APP))的蛋白水解切割(Scheme 1C)。二苯丙氨酸二肽(FF)是Aβ折叠起始作用点,对Aβ聚集过程起着关键作用。四个β折叠的Aβ通过FF的π-π堆积作用和其它氨基酸之间的氢键作用以面对面的方式排列形成Aβ寡聚物,这是AD早期的重要生理标志,严重损害了大脑的健康。当β折叠的Aβ形成四聚体Aβ寡聚物时,FF几乎被完全暴露,这为近红外BODIPY荧光探针(NB-K)与FF有意组合提供了极好的机会(Scheme 1D),并能够通过荧光信号传输有效地诊测早期AD。Aβ寡聚物沿β折叠链方向逐渐以90°旋转,变成Aβ原纤维,其比Aβ八聚体更大,且与中期/晚期AD有关。当β折叠的Aβ形成原纤维时,疏水性片段(包括FF)聚集在球形结构的核心,大多数FF参与Aβ的自组装并形成球形结构,导致NB-K与Aβ原纤维的结合不良(Scheme 1D)。而且,Aβ单体表现出更大的自由弹性,这可能导致NB-K对Aβ单体的不良反应。总的来说,NB-K可以有效地分化以响应寡聚体和单体/原纤维,从而达到AD早期诊断的目的。如Scheme 1B所示,FF的两个芳环与NB-K的两个芳环很好地重叠,形成稳定的π-π结构。FF的羧基和氨基进一步促进了NB-K-FF的结合。NB-K和ThS在染色Aβ方面的主要区别如下:1)NB-K的分子量约为ThS的三倍。由于更大的空间位阻,NB-K不能进入由芳香环形成的浅槽,因此NB-K不能染色结合Aβ原纤维。 2)Aβ中的NB-K结合基段为FF。当Aβ形成β折叠时,折叠点恰好在FF,然后Aβ形成Aβ寡聚体。如Scheme 1所示,Aβ寡聚物中的FF几乎完全暴露,结果是NB-K会牢固结合识别响应Aβ寡聚物。    Figure 1. (A) Aβ aggregation assay: in vitro study to detect Aβ aggregation over time. ThT was used to detect formation of fibrillary Aβ species. Total fluorescence (%) was plotted as the fluorescence intensity divided by the maximum fluorescence intensity obtained during the plateau; (B) and (C) Fluorescence emission of NB-K and ThT response to buffer (background fluorescence, black line), oligomer and fibrils; (D) △I refers to the increased fluorescence intensity, I0 corresponds to background fluorescence of NB-K or ThT; Aβ morphology was evaluated by SEM after 160 hours incubation with NB-K (E) or ThT (F). 单体Aβ可以在24小时内衍变形成Aβ寡聚物,在72小时后开始有Aβ纤维形成。硫黄素-T(ThT)是市售检测Aβ原纤维的绿色荧光探针,以它为参照对比NB-K,以实时监测单体Aβ随时间的衍变聚集。在72小时后,ThT荧光强度略有增加,表明Aβ原纤维的形成(Figure 1A, )。而对于NB-K,荧光强度在10小时后迅速增加,仅在40小时后才达到平稳状态,这表明NB-K缩短了Aβ衍变聚集成核相时间(Figure 1A, )。 在24小时NB-K荧光强度急剧升高,这应与NB-K阳性Aβ物种有关,即Aβ寡聚体。换句话说,NB-K抑制寡聚体转变为原纤维。此外,使用荧光光谱法评价了NB-K在Aβ寡聚物和原纤维的溶液中区分识别Aβ寡聚物与Aβ原纤维的能力。对于Aβ寡聚物和Aβ原纤维,NB-K荧光分别增强了1650%±15%和450%±10%(Figure 1B, 1D)。相比之下,ThT荧光强度并未随Aβ寡聚物而增加,而随Aβ原纤维而增加了460%±10%(Figure 1C, 1D)。这说明ThT只对Aβ原纤维有荧光响应信号,而NB-K对Aβ寡聚物有很好的荧光响应信号,相比之下,NB-K对Aβ寡聚物的荧光响应性能高于ThT对Aβ原纤维荧光响应。此外,分别在ThT和NB-K存在下,Aβ单体衍变聚集160小时后,通过SEM观察Aβ单体最终衍变聚集形态。我们发现,在NB-K存在下,Aβ显示出六边形结构(Figure 1E),而在ThT存在下,Aβ显示出复杂的如斑块状的聚集体结构(Figure 1F)。这表明NB-K可能影响Aβ的构象聚集,从而产生有序排列的结构,而ThT对Aβ单体衍变聚集没有良性影响。    Figure 2. Epifluorescence microscopy of transgenic AD mouse (APP/PS1) brain stained with ThS or NB-K. ThS emission was obtained at 488 nm (left panels) and NB-K fluorescence was obtained at 561 nm (middle panels). Merged images of ThS and NB-K are shown on the right panels. Hippocampus is shown in A-C, whereas cortex is shown in D-F. G-I are magnified images from dotted squares in D-F, respectively. Scale bar: 100 µ (A-F), 50 µ (G-I). 在Aβ聚集的过程中,核心缠结成不溶性的原纤维,周围是由可溶性寡聚物组成的环状结构,这些可溶性寡聚物正在慢慢向原纤维衍变。AD脑组织的ThS / NB-K双重染色清楚地表明了这种现象,如Figure 2所示,Aβ原纤维的ThS绿色荧光染色被Aβ寡聚物的NB-K红色荧光染色所包围。 另外,在正常对照小鼠的脑切片中,未观察到NB-K染色,进一步说明NB-K对Aβ寡聚物的特殊识别性和荧光信号响应性,这对AD早期诊断预防研究无疑是一个有价值的信息。
淮阴工学院 2021-05-11
基于深度学习的新一代智能隐身器件
光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究:在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下,快速地动态适应变化的背景环境,从而与背景电磁环境特征融为一体,实现自适应隐身。论文审稿专家认为:“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作,它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域,为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆,也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身,使自己融于周边环境;另一种是透明隐身,即光透过物体时不产生任何散射,例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略,它利用坐标变换的方法来控制电磁波,使其绕过被隐身的区域,按照原来的方向传播,从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比,人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波,隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样,能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点?“章鱼有色素细胞,我们有可重构的新型人工电磁材料单元;章鱼有中枢神经,我们有深度学习方法;章鱼有光敏细胞,我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前,深度学习已经开始渗入电磁材料领域,但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身,是一个极具挑战的课题,在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力,陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上,在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料,这件“隐身衣”由智能芯片控制,集成了训练好的深度学习模型,能够根据输入的电磁信息快速做出决策,改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角,而小车的任务就是动态适应变化的探测信号,对雷达“隐身”。当环境发生变化,变色龙大约需要6秒时间过度到环境色;而当电磁环境发生变化时,披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示,智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域,其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型,在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策,大大地缩短了响应时间,这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义
浙江大学 2021-04-10
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 264 265 266
  • ...
  • 889 890 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1