主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

"生物质特别是木质生物质包括农业秸秆、木材等是地球上含量最丰富的可再生有机碳资源，主要由纤维素、半纤维素和木质素等组分结合构成。探索木质生物质的清洁高效并有规模化应用前景的分离与转化新方法新途径，以替代不可再生的石油、煤等化石基化学品、材料和能源，是本世纪初以来的科学热点领域之一。 本团队探索性发现并初步建立了一种固体碱-活性氧蒸煮分离木质生物质组分的方法，并由此建立了弱碱氧化体系制浆的新方法体系。利用该方法实现生物质组分分离过程中，采用环境友好的不溶于水但在水溶液中产生弱碱性的Mg基化合物作为催化剂（固体碱），并加入O2这一清洁化合物，蒸煮过程不含水溶性强酸、强碱和含硫化合物，生产过程中无传统分离方法的恶臭味产生，安全有效，固体碱可以回收再利用。分离的生物质组分一方面可用作纸浆等材料，另一方面可直接作为转化纤维素合成燃料乙醇和航空燃油的重要原料。 "

作为TFT液晶材料的“领军者”，偕二氟双环己烷的市场前景可想而知。目前，该材料技术由日本垄断，本项目新技术的出现将有望打破该格局，为本土TFT液晶材料研究和产业化作出贡献。

本技术提供了一种水分散型辣椒红色素微乳液及其制备方法， 属于包埋技术领域。本技术按质量比 2:1-4:1 将表面活性剂与助表面活性剂混 合，然后添加由辣椒红色素和食用油按 20:1-1:5 比例组成的油相，在 50-60℃ 下搅拌并添加水，体系会经过先澄清后浑浊的变化，当水添加到一定量时体系 会突然再次变得澄清透明，此时即得到水分散性的辣椒红色素微乳液，微乳液 中辣椒红色素含量在 1.98%-9.86%之间。辣椒红色素微乳液在低温、室温、高温、 离心及稀释时，不会出现浑浊和分层现象，是一种优质而稳定的水分散型辣椒 红色素产品。 技术特点：本技术的优点是将膏状的辣椒红色素制备成了水分散性的辣椒 红色素微乳液，流动性好，澄清透明，色价高，热稳定性好，使用方便，在使 用的过程中可加水无限稀释。 应用领域及前景：本技术已获得国家发明专利，该技术产品可以应用于流 体食品、半流体食品及水分含量较高的食品，拓展了脂溶性辣椒红色素的应用 领域。 

：项目技术适用于土壤连作障碍严重的设施蔬菜种植区、土壤盐 碱程度较高的蔬菜种植企业、旧村搬迁后的耕作性利用地区。项目解决了土壤 不适合作物生长的限制条件，在滨海和土壤污染严重的地区，同时解决了灌溉 淡水短缺的限制，能够进行一般正常土壤条件下种植的作物品种，并能够生产 接近于有机标准的优质农产品。青岛农业大学科技成果介绍 2017 －28－ 设施集雨技术、节水技术以及基质槽的隔盐技术结合，实现设施与农艺技 术的统一。与常规设施相比，实现了有效淡水供给，与现有的水培技术相比， 投资额度节省 70%，系统的稳定性高，基质可连续适用 4-5 年，操作简单，更接 近于常规土壤栽培管理模式，便于大规模应于草莓、番茄、黄瓜、茄子、辣椒 及其它各种绿叶菜的优质栽培。当前在东营河口区、利津县、垦利县已推广应 用超过 1200 亩。

一、项目简介环保型不锈钢电化学抛光技术磷酸含量低、无铬酐，符合国家环保要求，可适用于奥氏体不锈钢与铁素体不锈钢的抛光，能获得具有高光亮度与平整度的表面，提高不锈钢的表面性能、加工精度及装饰性能。该技术有以下优点：1 抛光液不含铬酐，磷酸含量低，对环境污染远低于机械抛光与目前使用的含铬电抛光技术，操作环境对人体无害。所用抛光液分散能力和覆盖能力好，性能优良。2 对不锈钢表面无机械影响,不影响材料的机械性能，抛光后表面的耐腐蚀性与机械抛光相比有明显提高。3 电抛光后的不锈钢表面具有光滑的微观表面和反光效果,具有不粘壁、不挂料、易于清洗的优点,在机械制造、化工反应釜、流体输送管道、医疗卫生及建筑装饰等领域有着广泛的应用。4 加工不受工件尺寸和形状的限制,对于不易进行机械抛光的产品例如弯头、容器内壁、细长管以及其它形状复杂五金件等可使用 ,且大大低于机械抛光的劳动强度。适于批量生产,可大量降低生产成本,提高生产效率。二、市场前景环保型不锈钢电化学抛光技术可用于不锈钢各个相关行业，应用前景广阔。三、规模与投资电抛光生产线可根据不同生产规模要求安排，最低投资3万元。四、生产设备抛光电源、抛光槽、电极、除油槽及相应加热设备。五、效益分析电化学抛光费用约为5元/ m2，远低于机械抛光费用。六、合作方式面议。项目负责人：姚颖悟联系电话： 13821152801，60200454

成果简介： 主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。

第四范式成立于2014年底，是国际领先的人工智能平台与技术服务提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”为企业愿景，旨在让AI成为驱动社会进步、企业增长的引擎。依托于领先的机器学习技术与丰富的行业实践经验，第四范式打造了企业智能化转型战略产品“天枢”，通过构建以消费者为中心的全链路客户流量运营，帮助企业实现以创造业务价值为目标的智能化转型。此外，第四范式为企业树立了正确的转型目标和方法，通过自动化AI应用构建平台第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI应用门槛，将AI技术快速、规模化落地到企业众多业务场景中，提升业务场景价值。同时，第四范式采用软件定义算力的先进理念为企业提供软硬一体AI集成系统SageOne，降低企业AI部署总体拥有成本，推动企业全面智能化转型进程。目前，第四范式已为金融、零售、能源、医疗、制造、互联网、媒体等行业成功落地上万个AI应用，助力各行业企业的AI创新变革。点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！