|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
植物的身体
产品详细介绍
南宁市成青草工艺品有限公司
2021-08-23
植物腹膜标本
产品详细介绍 海洋水产标本
山东弘儒教育装备有限公司
2021-08-23
菌类植物标本
产品详细介绍
鄞县五乡三星教具工艺品厂
2021-08-23
植物细胞模型
宁波浪力仪器有限公司（余姚市朗海科教仪器厂）
2021-08-23
捷宇双目活体检测高拍仪
（1）独创型格 集大成者，功能模块扩展之王
（2）500/1000/1200/1600/1800/2000万像素
（3）A4幅面，标配定位硬底座
（4）标配高亮度LED辅助灯，触摸控制/软件控制调光
（5）可扩展双目活体检测副摄像头/身份证读卡器/指纹仪等模块
（6）基于TWAIN协议接口
（7）提供成熟完善的SDK / API / DEMO
（8）支持ABBYY OCR文字识别功能
（9）130W/300W彩色/黑白双目摄像机，支持人脸活体检测，精准检测是否为“活人”、“真人”
福建捷宇电脑科技有限公司
2021-08-23
NMT活体重金属检测仪
品牌：YOUNGER（中文名称：扬格）产地：中国产品特点 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。 实时、动态测量动态实时地（最短在5秒左右）检测和获取数据。 离子测量能够测量某种离子的浓度和流速。采购相对应耗材后可测离子：Cd2+、Pb2+、Cu2+、H+、Ca2+。 长时间持续测量可进行长达8个小时以上的实时和动态监测。 无需标记预先知道测定的是何种离子或分子，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。 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）。 立体3D流速测量可在样品外进行X、Y、Z三维数据采集，清晰阐明样品及流速的空间相互关系。
旭月（北京）科技有限公司
2021-08-23
脑影像智能分析及其临床应用
面向全球脑科学研究的尖端挑战和我国老龄化带来对退行疾病临床的巨大需求，构建基于人工智能、大数据挖掘等技术的脑影像组学模型，编码与疾病对应的指纹信息，开发Brain Label (SAAS)云，精度比肩国际领先的FSL（牛津大学）和FreeSurfer（哈佛大学）。该平台已在国内神经科排名前十的三甲医院（宣武、天坛等）使用，成为宣武国家临床研究中心的唯一影像大数据技术，为其500余家联盟医院（含深圳市）提供智能化分析服务，也
哈尔滨工业大学
2021-04-14
植物生产调节剂植物龙的合成工艺
植物龙亦称植物生长调节物质，指从外部施加给植物，只要很微量就能调节、改变植物生长发育的化学试剂。除了植物激素从外部施加给植物作为生长调节剂外，更多的植物生长调节剂，是植物体内并不存在的人工合成有机物，主要有，一是植物激素类似物，例如与生长素有类似生理效能的吲哚丁酸、萘乙酸、2，4-D 等，与细胞分裂素有类似生理效能的激动素和6-苄基氨基嘌呤等。二是生长延缓剂，有延缓生长作用，降低茎的伸长而不完全停止茎端分生组织的细胞分裂和侧芽的生长，其作用能被赤霉素恢复，例如矮壮索（CCC）、丁酰肼（B9）、调节安等。三是生长抑制剂，也有延缓生长的效果，但与生长延缓剂不同，它们主要干扰顶端的细胞分裂，使茎伸长停顿和顶端优势的破坏，其作用不能被赤霉素恢复，例如青鲜素（MH）等。另外，由于除草剂大都是人工合成的生长调节剂，因此，有人把除草剂也作为一大类生长调节剂。植物生长调节剂，在农业生产上，可分别用在促进或抑制植物的营养生长，促进或抑制种子、块根、块茎的发芽，防止或促进器官的脱落，促进生根、座果和果实发育，控制性别分化、诱导和调节开花，催熟或延迟成熟和衰老，以及杀死田间杂草等方面。植物龙是一种用于蔬菜的植物生长调节剂，可有效地使蔬菜增产。主要用于阔叶蔬菜（如白菜等）。采用简单催化剂，使产品成本比市场上同类产品降低30%以上。应用在蔬菜种植。植物龙是一种在日本得到广泛推广的植物生长调节剂。使用范围广，用量大。我国正大面积推广。适合中小型企业投资，设备投资额10 万以下。按每年12 吨的产量计算，每吨成本为8 万/吨，售价15 万/吨，利润为80万余元。 合作方式包括技术转让和实施交钥匙工程。
北京化工大学
2021-02-01
一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统
医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。
由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法围棋)开始，人工智能开始走进大众的视野。世界范围内对其的广泛讨论预示着人工智能时代已经到来。随着深度学习算法不断发展、日益成熟，人工智能已逐步用于医疗影像分析领域。近年来，关于内窥镜影像在AI领域的发明成果如潮水般涌现。
在内镜检查中，操作医师将抓取的图像和视频保存到内镜报告系统中，再由诊断医生根据这些抓取的影像出具诊断报告。由目前公开的内窥镜影像收集归纳系统中，尚未利用深度学习的方法来进行胃、肠的内窥镜影像学习，进而构建一个较为全面的内窥镜影像的样本库。目前的方法不利于简化医生的操作且不具有数据归一化处理和转换能力，无法根据数据适用范围的不同对数据进行管理和提供智能的数据分析功能。
一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统包括以下模块：图像输入模块，用于收集内窥镜图片；按官方标准，将胃部或者肠部内镜视野分成多个部位，通过人工智能系统对从医院内窥镜系统采集的图像进行预分类，并将影像数据上传至系统指定文件目录；登陆模块，用于在注册医生登录系统进入当前功能菜单后，对图片进行评图，确认该图片类别是否正确；系统主控界面，用于进行人机交互，并对图像进行显示；业务功能模块，包括：图像分类单元、视频库单元、病灶标记单元、我的任务单元、用户信息单元；系统设置模块，用于管理用户与权限。本发明界面美观友好、信息查询灵活方便；对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定。
本系统产生的价值在于：
一、界面美观友好、信息查询灵活方便；
二、对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定；
三、数据库管理模块，具有数据归一化处理和转换能力，根据数据适用范围的不同对数据进行管理，提供智能的数据分析功能；
四、集成第三方标记工具，标记过程简单清晰，结果数据稳定可靠；
五、用户权限设置合理，系统安全级别高；
六、防错退出模式，保证系统安全稳定运行。
武汉大学
2021-05-12
基于图割能量优化的影像间最优拼接线寻找方法及系统
一种基于图割能量优化的影像间最优拼接线寻找方法及系统，进行待拼接影像数据准备，获得各待 拼接影像之间所有重叠区域及相应重叠度;对待拼接影像进行预处理，综合考虑颜色、梯度以及纹理信 息确定图割全局能量函数，图割全局能量函数包括数据项和平滑项，平滑项能量权重设置，采用图割能 量优化方法，对总能量进行优化，获取最优拼接线。本发明所得拼接线尽量避免通过色差过大、纹理复 杂区域以及明显地物的边缘，从而最大程度上保证了拼接线的最优化，解决了多影像多度重叠区域拼接 线联合优化的问题，适用性广。
武汉大学
2021-04-13