非损伤微测技术（Non-invasive Micro-test Technology，NMT）源于美国MBL实验室（54位诺贝尔奖得主的摇篮），由神经学家Lionel F. Jaffe（美国扬格公司创始人之一）于1974年发明，2001年，美国扬格公司正式推出现代NMT。NMT是一种研究活体材料的底层核心技术，研究人员基于NMT能够建立自己独有的Me-Only 研究平台，从而获得极具创新的研究成果。   NMT可在不接触、不损伤样品的情况下，检测分子/离子进出生物活体的流速（流动速率和方向），可测样品种类繁多，小到菌、单细胞、液泡，大到组织、器官、整体都可检测。基于NMT商业化的设备统称为非损伤微测系统。   扬格/旭月的非损伤微测系统包含BIO系列、CONFLUX系列（共聚焦/荧光NMT）、NMT100系列、NMT200系列、NMT100S系列、NMT200S系列、NMT150系列、NMT活体工作站系列、NMT Physiolyzer®系列等，已发展至第七代自动化智能产品。扬格/旭月的NMT系统全部采用从美国扬格（旭月北京）研发中心自主研发的imFluxes智能操作软件，将十余年的NMT应用大数据与设备实现完美结合，并且在产品一体化、自动化、智能化、扩展升级等诸多方面都有大幅提升。   扬格/旭月已取得基于NMT的数十项专利及软件著作权，拥有完善的专利保护体系，所有产品全部通过中关村NMT联盟认证和ISO9001质量体系认证。扬格/旭月所销售的NMT专用耗材，已通过中关村NMT联盟认证，所有耗材是扬格/旭月研发中心结合十余年的经验、摸索并自主研发生产的。NMT专用耗材较传统的通用型耗材保质期更长，性能更稳定、可靠，所有对外销售的耗材全部经过严格的生产、检验流程。   扬格/旭月的NMT研究平台已经帮助国内外科研单位取得近百项各类专利，以及包含Nature、Cell在内的500多篇论文。同时，已销往欧洲的瑞士苏黎世大学（拥有包括爱因斯坦在内10余位诺贝尔奖得主），以及中国科学院、中国林科院、中国农科院、农业部下属的众多科研院所与高校，以及北大、上海交大等知名高校。 名称：NMT Physiolyzer®（NMT活体生理检测仪） 版本：第七代 品牌：YOUNGER 产地：美国 已获得认证： 中关村NMT联盟认证 ISO9001国际质量体系认证 简介：NMT Physiolyzer®（NMT活体生理检测仪）是美国扬格公司的第七代自动化NMT设备，可自动灌充LIX、直接检测、输出离子/分子的流速及浓度、数据云绘图。该设备为开放式平台，同时配备个性化模块，科研人员可根据自身科研需求，自由选配检测指标（标配2种指标，其他指标可自由升级），可选配指标包括IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Pb2+、Cu2+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、膜电势，其他未来新研发功能及指标，可通过模块进行扩展升级。   NMT Physiolyzer®（NMT活体生理检测仪）美国原装进口系统由美国扬格公司在美国本土生产、组装、调试完成，整机进口到中国，该产品已通过ISO9001质量体系认证，提供1年免费保修，售后服务由美国扬格公司在中国的永久战略合作伙伴旭月公司统一提供。 个性化功能匹配 标配两种指标（可选指标：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+），其余指标可升级（包括新研发指标Pb2+、Cu2+和膜电势） 预留双指标检测升级端口，升级后可单独检测一种离子或分子，也可同时检测两种离子或一种离子与一种分子的浓度和流速，用于离子/分子相关性研究及更前沿的科研探索。 活体、原位、非损伤测量 对整体或分离后的样品不造成损伤，获取正常生理状态下信息。 无需标记 预先知道测定的指标，无需用放射性、化学或药理学等标记方法，安全且环保。 不用提取样品 可直接检测，不需要研磨等传统的提取方法。 实时、动态检测 动态实时地（最短在5秒左右）检测和获取数据。 长时间持续监测 可进行长达10个小时以上的实时和动态监测。 可测样品种类繁多 整体、器官、组织、细胞都可以检测（理论值：5μm-10cm均可）。 自动化操作 X、Y、Z方向自动/手动操控传感器移动。 数据采集方式 X、Y、Z三维数据分别采集。 预留三维矢量流速数据升级端口，可升级在样品外进行X、Y、Z三维数据同时采集，获得矢量流速数据，清晰阐明样品及流速的空间相互关系，用于更前沿的研究。 美国原装进口系统 型号 功能 可升级功能 NMT300-YG 1.标配指标：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+(标配任选2种指标，可任意升级）。 2.操作方式：三维自动。 3.检测样品尺寸：可检测5μm-10cm样品。 4.数据：1D/3D。可直接检测、输出流速和浓度数据。 5.检测方式：单传感器检测 6.异常报警：有 7.流速云数据处理与绘图：有 1.可升级指标：可升级除标配指标外其余指标，包括最新研发指标膜电势。 2.可扩展：未来新研发指标可扩展升级。 3.可升级检测方式：单/双传感器检测可选。 NMT400-YG 1.标配指标：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+(标配任选2种指标，可任意升级）。 2.操作方式：三维自动。 3.检测样品尺寸：可检测大于5cm样品。 4.数据：1D/3D。可直接检测、输出流速和浓度数据。 5.检测方式：单传感器检测 6.异常报警：有 7.流速云数据处理与绘图：有 1.可升级指标：可升级除标配指标外其余指标，包括最新研发指标膜电势。 2.可扩展：未来新研发指标可扩展升级。 3.可升级检测方式：单/双传感器检测可选。

产品详细介绍 PhoCheck+ 5000Ex是英国离子科学公司最久经考验的PID。并且是市场上唯一可从1ppb到10000ppm进行动态检测的最先进仪器。其多功能性使得仪器具有宽阔的量程和检测范围，即可检测低至ppb级对健康有害的危险性有毒气体，也可监测在爆炸极限水平的高浓度可燃性气体。PhoCheck+ 5000Ex通过增加传感器，可以升级到另一款更加多功能的FirstCheck（LEL/O2/CO/H2S/PID-ppb）多组份气体检测仪。 用于探测挥发性有机化合物，如丙酮，辛烷，戊烷，苯，异丁烯， MPK，苯乙烯，甲苯等250种挥发性有机物 。用于石化、冶炼等行业挥发性有机物泄漏检测，以及室内容器、管道、密封物泄漏检测或大气监测 。本质安全，可用于易燃易爆区域、通过BASEEFA认证、大容量的8Mb数据存储、高灵敏度检测下限1ppb、自动转换量程ppm/ppb、可选显示单位mg/m3 或ppm/ppb、屏幕显示实时曲线图表、已预设250种挥发性有机气体供用户选择、LCD显示、时间日期标识、可视听警报功能、红外接口数据下载 、Ion Pc专用软件、自动生成数据格式和图表。 　技术指标：  标准配置：10.6eV光电离探测器 最大测量范围：1 ppb to 10,000 ppm 0.01 to 10,000 mg/m3 反应： T90 ~ 1秒响应和恢复 精确度：读数的±5%，或者±1个数字 线形：± 5% 流量报警：220ml/min或220cc/min ，低流量报警。 可选择配套： 8.4eV、10.2eV、11.7eV PID灯可选。 通 讯：双向，IRDA接口 数据记录：每秒自动记录含有时间日期标识的读数：8兆 自动连续记录检测数据 可储存超过130,000数据点 储存数据以日期和时间标识 健康安全模式下的STEL及TWA数值 用户可自定义储存区域 关机后数据仍被保存，避免丢失。 储存的数据可直接在仪器中查看，或下载到电脑上以专用软件进行分析。 报警：LED 闪烁和90分贝（10厘米）声音报警 预设的TWA和STEL 预设的250种气体和混合气体 本质安全认证： II 2 G EEX ia IIC T4 BASEEFA 03ATEX0742 电池：干电池4×AA碱性电池20小时，NIMH可充电电池：20小时 操作温度：-20 to +60 °C (-13 to 140 °F) 储存温度：-20 to +70 °C (-13 to +158 °F) 构造材料：储存箱：聚丙烯内嵌泡沫 PhoCheck：可传导树脂基的聚丙烯箱体 尺寸：箱：420 mm (16.5”) x 320 mm (12.5”) x 97 mm (3.8”) 无探针仪器：340 mm (13.5”) x 60 mm (2.3”) x 49 mm (1.9”) 重量：仪器：0.58 kg (1.3 lb) 包装好：3.0 kg (6.6 lb) EMC测试：To EN61000-6-3 & EN61000-6-1 2001。  

产品详细介绍 氨气气体检测管 比长式气体检测管原理及使用方法原理CO、CO2、H2S、O2、SO2、NH3等检测管的基本测定原理为线性比色法，即被测气体通过检定管与指示胶发生有色反应，形成变色层（变色柱），变色层的长度与被测气体的浓度成正比。2、主要技术参数（见附表）3、附件（每盒）①胶管一段；Φ3×5，长度20cm②小砂轮一片4、贮运条件本品应避光保存于阴凉干燥处，严禁日光照射，保存温度不超过40℃，玻璃制品，小心轻放。5、使用方法各种检定管均可与气体检定管用圆筒型正压式采样器等配套使用。于测定现场用空气冲洗采样器后，取一定体积的现场空气，把检定管两端切开，用短胶管将检定管的下端（浓度标尺有“0”的一端）连接在采样器（检定器）的出气口上，按规定时间匀速通过检定管，然后按检定管变色柱（或变色环）上端指示的数字，直接读取被测气体的百分浓度。   各种气体检测管主要技术参数表

Ai视觉检测机器人是一款搭载了六轴工业机械臂、视觉人工智能和工业大模型的高科技设备，充分利用机械臂的多轴灵活运动、重复定位精度高等优势，主要用于复杂外形工业产品的缺陷检测，特别是汽车零配件、新能源、核电领域等高端制造、品控要求高的产品外观检测。

2020年2月12日，湖南大学联合苏州系统医学研究所、中国国家流感中心和中山大学等单位，成功开发基于分子标记物的流感病毒表型预测平台FluPhenotype，并在国际生物信息学专业权威期刊《Bioinformatics》发表题为“FluPhenotype-a one-stop platform for early warnings of the influenza A virus"的文章进行相关介绍。该文章的第一作者为湖南大学生物学院硕士研究生卢聪毓和博士研究生蔡泽娜，通讯作者为湖南大学生物学院副教授彭友松与苏州系统医学研究所蒋太交教授。 研究人员通过整合流感病毒核苷酸和氨基酸水平的分子标记物，以及基于分子标记物的抗原和宿主等预测模型，开发了快速预测流感病毒的抗原、宿主、致病性、耐药性等多个表型的预测平台FluPhenotype。

西安科技大学煤炭信息技术研究所从2008年开始就对煤炭物流综合管理信息平台着手开始研究，目前此项目技术已经成熟并在全国开始推广应用。成果咸阳、新疆、内蒙等地中取得良好的应用。

办公自动化系统是一个基于J2EE架构的B/S应用软件，用于实现企业和政府机关的办公信息管理及工作协同，它为企业、政府实现数字化协同办公提供了完整的应用平台。 本产品可以满足用户不同层次的办公需求： ①作为信息发布与共享平台:可以根据组织需要建立各种信息发布类栏目，定制显示模板，授权访问控制，实现组织自身的WEB站点建设与管理。为组织提供各类信息的统一发布、共享、查询，方便组织人员从办公平台获得各类信息。②作为内部沟通平台:为组织提供多种高效的沟通工具，可以帮助组织成员快速查找人员信息，增进人员间的相互了解。系统集成了电子邮件、即时通信软件，并可以通过短信接口发送短信，提高组织沟通效率。③自助服务平台：为组织提供多种自助服务工具。通过资源预订类模块，可以实现组织资源的在线预订，防止资源占用冲突，有效利用公共资源。提供待办事宜、日程安排等管理工具，使工作内容触手可及，提高效率。提供考勤管理功能，提高考勤效率，降低组织的管理成本。④业务协同平台：为组织提供多种业务协同应用子系统，可以实现公文签批管理、定制个性的业务签批管理。通过工作流引擎，协调组织人员协同工作，在提高业务处理效率的同时，规范管理，提高工作质量。

产品服务:听神经瘤是一种起源于第Ⅷ对脑神经鞘的良性肿瘤，由于其位置的特殊性，手术治疗极易导致面神经受损，进而引发面瘫，因此需要精准的手术路径规划。本项目开发一种基于深度学习的多模态听神经瘤辅助诊疗技术。我们拟搭建一个听神经瘤辅助诊疗平台，专门针对听神经瘤的诊断、诊治、术后恢复等提供相应技术和服务。项目优势:利用神经网络和3D可视化技术可清晰立体地构建听神经瘤及瘤周多种组织结构，从而实现手术路径的精准规划。商业模式:  1. 提供给医院技术，医院为平台的患者提供诊断和诊治建议。  2. 直接通过平台与患者沟通，提供疾病预防、诊治等建议。  3. 与第三方合作，通过平台为老年患者提供保姆、护理等服务，建立面向患者的线上商城，汇集果蔬、保健品、日常用品等，以及提供健康保险服务。

·场景应用 烟感：教学楼挑高普遍很高，设计按照每个烟感保护面积为30平米，烟感采用吸顶安装，均匀布置 于教室内并远离墙壁及空调出风口部位，有条件的升级为无线烟感，可直接接入云平台。 电气火灾：智慧用电设备安装于每层强电井内及配电箱内，可安装有开口式剩余电流探测器及温度传感器。 火灾自动报警系统： 教学楼普遍已安装，可采用传输设备来实现独立系统的集中云平台管理， 消防水及喷淋水系统： 建议采用安装无线压力传感器及无线液位传感器来实现。在每层楼的喷淋管末端放水处安装一个压力传感器，而在消防水池及屋顶水箱都安装压力传感器及液位传感器来达到实时监测其液位高度及压力大小的目的。 体育馆、报告厅是典型的大空间建筑，单体面积大， 空旷，层高很高。针对这类建筑往往光电感烟探测器就起不到探测的作用了，所以在设计时候就采用了诸如水炮，VFD，吸气式等大空间火灾设备。而这些大空间设备都是独立系统，没有接入火灾报警系统。此种情况下，本方案采用取其开关量信号接入用户信息传输设备，并安装智慧用电系统和水系统的方法。 校园安全精细化管理平台由智能终端和系统模块两部分组成，其中智能终端主要为人脸识别测温设备， 系统模块为疫情防控-人脸识别测温管理系统和疫情防控-大数据智能分析平台。 智能人脸测温一体机落地部署，与速通门进行联动，实现校园出入口人员体温身份验证管控。支持多重身份核验（人脸&身份证&校园卡）。 ·服务优势 无感测温 人脸识别同时采集人体温度，并数据上传到管理系统及智能分析平台。 精准测温 实名精准测温：有效测温距离1.0米( 误差± 0.3 ℃)， 并可自定义预警体温值(37.3℃);与人脸识别身份绑定，实名测温。 人脸识别 基于最新人脸识别算法，实现戴口罩也能精准识别。内置数据库，实时完成抓取得人脸归类、比对及结果上传到后台数据库。 实时联动 当体温高于预警值(37.3℃)，可通过大数据智能分析平台进行实时联动预警。 统一管理 实现数据回溯、大数据分析、可视化决策。 团队能力强 团队有近20年的先进智能软硬件及物联网产品设计、系统集成、平台&大数据服务能力和经验，专业的工程勘察、施工、维护能力;可为客户提供从产品定制化，模块化以及一站式服务; 产品实用性强 拥有多项产品发明，实用新型，及软件著作专利;所有软硬件产品均模块化设计，高集成，高品质， 高性能;有持续产品，平台优化及行业数据分析服务能力 客户认知，模式成熟 方案已经成功在上海，江苏，广西，广东等多地部署，涵盖政府，消防以及企事业，“智慧消防项目” 曾获南京政府创新一等奖 资质服务 公司是上海消防协会物联网资质会员;作为上海，南京等多地消防部门认可的资质服务商，积极参与了当地相关的智慧消防建设，并得到了消防部门和客户的认可 ·平台功能 GIS地图子系统提供各系统所需地图的数据源及展示功能。可以在全区地图上展示学校信息、学校安全设备     及各类传感器的分布和状态。 结合GIS地图展现，可对区下辖学校重点区域（门口、食堂、实验室、图书馆、校园周边）实时监控，支持     身份识别、传感报警。

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。