安琪精密仪器有限公司是以生产教学仪器、医疗仪器为主，集科研开发、生产制造、销售服务为一体的高科技企业。公司以“发展教育事业，全心全意为教育服务”为宗旨，以“给您繁忙的工作带来无限的便利”为全新的设计理念， 应用最新的科技成果，把机械、 电子、计算机与光学仪器的经典制造技术完美地集合为一体，生产出多媒体视频展示台（实物展示仪）系列产品、彩色视频显微镜、数码生物显微镜、高倍相差显微镜，相衬显微镜，数码电子阴道镜，精子分析仪，显微性病分析仪，体视显微镜，工业检测显微镜，教学手术显微镜、电脑视频转换器、显微互动教室系统、多媒体电教室系统，广泛应用于教学、会议， 公、检、法，医学 商贸等领域。 品质为本，服务至上，多年来，安琪公司生产的视频展示台等系列产品以精良的品质、优惠的价格、优质的服务受到广大用户的交口赞誉，企业将一如既往地为教育、医疗及办公领域提供精益求精的产品与尽善尽美的服务。

产品详细介绍震动原理：TA3是一个经典的振动筛系统.筛分机底部的电磁启动器，使其做垂直振动。筛分的样品周期性地从网状的筛布向上推动，当其回到筛网上时，便穿过筛孔到达底部的收集盘上。应用领域：振动筛分仪可应用于制药化工、制药、环境、农业、生物、材料、土壤等行业的粒径分析设计特点--振幅规则的放大作用--可规定期望的振幅值--自动规定振幅--数字显示实际振幅 --数字显示筛分机每秒钟的振动   --可记忆储存9种筛分程序--省电功能（低电流损耗型）--间歇和连续的模式   --为精微筛分提供微型模式及间断式微型模式技术参数●  测量范围：普通20 微米～60 毫米，精微5 微米～100微米●  振动频率： 普通3000次/分，精微6000次/分●  振幅大小： 0m～3mm可调●  振动方式： 精微、连续、间断震动●  筛分时间：普通3～20分钟, 精微30-60分钟数字模式●  功率:  200W●  仪器重量： 25kg●  仪器尺寸：37*30*20mm（长*宽*高）●  最大负载： 3kg●  电源参数：  220V，50Hz ●  同一个筛分过程中最多可使用的筛盘数目：   50mm的筛盘：7个（含筛分顶盖和底盘）   25mm的筛盘：14个（含筛分顶盖和底盘）

一、产品概述 1、本设备以工业机器人与机器视觉为核心，将机械、气动、运动控制、变频调速、PLC控制技术有机地进行整合，结构模块化，便于组合，实现对不同物料进行快速的检测、组装。为了方便实训教学，系统进行了专门的设计，可以完成各类机器人单项训练和综合性项目训练，可完成各类机器人单项训练和综合性项目训练。可以进行六轴机器人示教、定位、抓取、装配、入库等训练， 2、包含六自由度工业机器人、智能视觉检测系统、PLC控制系统及一套供料、输送、装配、仓储机构，可以实现对工件分拣、检测、搬运、装配、存储等操作。 3、该平台各组件均安装在型材桌面上，机械结构、电气控制回路、执行机构相对独立，采用工业标准件设计。通过此平台可以进行机械组装、电气线路设计与接线、PLC编程与调试、智能视觉流程编辑、工业机器人编程与调试应用等多方面训练，适合职业院校、技工学校自动化类相关专业《工业机器人与控制技术》、《自动化技术》等课程的实训教学，适合自动化技术人员进行工程训练及技能比赛。 二、技术性能 输入电源：单相～220V±10% 50Hz 工作环境：温度-10℃～+40℃  相对湿度≤85%（25℃）  海拔＜4000m 装置容量：＜1.5kVA 实训平台尺寸：1500mm×880mm×1400mm 安全保护：具有漏电保护，安全符合国家标准 三、设备结构与组成       该实训平台由ABB IRB910SC型四轴工业机器人系统、欧姆龙智能视觉检测系统、可编程控制器（PLC）系统、供料单元、输送单元、供料废料暂存单元、加工废料暂存单元、工件组装单元、仓库单元、各类工件、型材实训桌、型材电脑桌等组成。    1、ABB IRB910SC型四轴工业机器人系统     由机器人本体、机器人控制器、示教单元、输入输出信号转换器和抓取机构组成，装备气动手爪、可对工件进行搬运、装配、拆解等操作。 （1）机器人本体由四自由度关节组成，固定在型材实训桌上，具有4个自由度。 （2）最大的工作半径为450mm （3）最大负载6kg （4）机器人示教单元有液晶显示屏、使能按钮、急停按钮、操作键盘，用于参数设置、手动示教、位置编辑、程序编辑等操作。 2、欧姆龙智能视觉检测系统       配备一套欧姆龙FZ-350智能视觉系统，由视觉控制器、白色光源、视觉相机及监视显示器等组成。用于检测工件的特性，如数字、颜色、形状等，还可以对装配效果进行实时检测操作。通过I/O电缆连接到PLC或机器人控制器，也支持串行总线和以太网总线连接到PLC或机器人控制器，对检测结果和检测数据进行传输。 3、西门子可编程控制器单元       配备西门子S7-1200 CPU1214C AC/DC/RLY可编程控制器，自带以太网通讯模块、数字量扩展模块控制机器人、电机、气缸等执行机构动作，处理各单元检测信号，管理工作流程、数据传输等任务。     4、RFID数据传输系统     采用西门子RFID数据传输系统，安装在环线输送单元的左端圆弧处，电子标签已埋在工件内部，检测距离为40mm。当工件从环线输送单元经过左端圆弧处时，RFID检测系统可以准确地读取工件内的标签信息，如编号、颜色、高度等信息，该信息通过工业现场数据总线传输给PLC，用来实现工件的分拣操作。 5、供料单元  由料斗、回转台、导料机构、工件滑道、开关电源、可编程序控制器、按钮、I/O接口板、通讯接口板、电气网孔板、直流减速电机组成，主要完成将工件从回传上料台依次送到检测工位。 6、输送单元       包含一套交流调速系统，由三菱D720变频器、三相交流电机、传送带、光纤传感器等组成，安装在型材实训桌上，用于传输工件。 7、工件组装单元 由工件光纤传感器、加工台、气缸、小物料等组成，安装在传送带上，用于装配工件。 8、仓库单元 由铝型材和机玻璃组成3×3库体组成 9、废品暂存仓 安装在型材实训桌上，分别对供料异常物料暂存，对加工异常物料暂存。 10、触摸屏 7寸，是一套以先进的Cortex-A8 CPU为核心（主频600MHz）的高性能嵌入式一体化触摸屏。 四、实训项目 1.机器视觉系统的原理、使用和调试 2.六轴工业机器人系统的原理、使用和调试 3.六轴工业机器人坐标系统和机器视觉坐标系统标定及相互转换 4.工业机器人与机器视觉系统综合应用的安装与调试 5.机器视觉系统模板设置、编程与调试 6.通过示教单元手动调试工业机器人 7.通过示教单元设置、修改各控制点坐标 8.通过示教单元编写、修改工业机器人程序 9.机器人追踪坐标整定 10.工业机器人系统的软件二次开发编程 11.智能视觉图像输入编辑与调试 12.智能视觉结果给出编辑与调试 13.智能视觉颜色比对测量 14.智能视觉编号比对测量 15.智能视觉尺寸比对测量 16.智能视觉角度测量 17.智能视觉系统与工业机器人综合应用 18.PLC程序编程与调试 19.智能视觉系统与工业机器人综合应用 20.变频器与交流电机主电路的连接 21.变频器面板的参数设置与操作 22.变频器面板控制交流电机调速 23.通过变频器外部端子控制电机启停 24.气动方向控制回路的安装 25.气动速度控制回路的安装 26.气动顺序控制回路的安装 27.气动系统气路的连接 28.磁性开关的位置调整 29.气动系统调试 30.RFID数据读写编程与调试

焊接机器人实训考核工作站是按照教育部1+X焊接机器人编程与维护职业技能等级证书中的试点、考核站点标准要求，研发设计的多功能智能焊接工作站，工作站符合相关建设标准和具有自主知识产权。 WR-KH01型焊接机器人编程与维护实训考核工作站为初级工作站，主要由焊接机器人单元、焊接电源单元、焊枪单元、周边设备单元(柔性工作台)、安全防护单元、焊接任务单元、离线编程单元、教学资源单元、考评系统、监控系统等组成一套的智能焊接实训考核工作站。每个单元由多个模块组成，实操与离线仿真结合面涵盖机器人焊接工艺方法和实际应用案例。能根据任务要求，完成焊接机器人系统的选型、配置;完成系统安装调试，编程操作;根据维护手册完成设备维护保养。 实训考核工作站遵循全功能化、全模块化、全信息化、近工业化的智能焊接机器人系统，主要用干教育部1+X焊接机器人编程与维护职业技能等级的师资培训，考评员培训，1+X职能技能等级证书取证的实操培训与考评;同时也可进行工业机器人基础培训，应用培训技能训练技能竞赛等，话合中职，高职应用型本科院校1+X证书的培训老评以及相关专业课程的实训教学，适合社培机构技能人才培养培训。

焊接机器人实训考核工作站是按照教育部1+X焊接机器人编程与维护职业技能等级证书中的试点、考核站点标准要求，研发设计的多功能智能焊接工作站，工作站符合相关建设标准和具有自主知识产权。WR-KH02型焊接机器人编程与维护实训考核工作站为中级工作站，主要由焊接机器人单元，焊接电源单元、焊枪单元，周边设备单元(伺服变位机)、智能焊接机技术、安全防护单元、焊接任务单元、离线编程单元、教学资源单元 考评系统、监控系统等组成一套的智能焊接实训考核工作站。每个单元由多个模块组成，实操与离线仿真结合面涵盖机器人焊接工艺方法和实际应用案例。能按任务要求，完成焊接机器人系统的离线编程、高级编程、外部轴添加、工艺调控、焊缝检测、设备联调及根据维护手册完成设备故障预判处理和故障处理。实训考核工作站遵循全功能化、全模块化、全信息化、近工业化的智能焊接机器人系统，主要用干教育部1+X焊接机器人编程与维护职业技能等级的师资培训，考评员培训，1+X职能技能等级证书取证的实操培训与考评;同时也可进行工业机器人基础培训，应用培训技能训练技能竞赛等，话合中职，高职应用型本科院校1+X证书的培训老评以及相关专业课程的实训教学，适合社培机构技能人才培养培训。

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。