"米线又称米粉、米面条或米粉丝，已成为全球第二大米制品消费产品。随着生活水平的提高和生活节奏的加快，人们对主食的消费需求更加趋向于追求方便、营养和健康，同时适用于糖尿病人、肾病患者以及肥胖人群食用的功能性（中低 GI、低蛋白、高纤维等）米线具有广阔的市场前景。针对传统米线行业原料标准缺乏、加工技术落后（粉碎不均一、糊化不充分、老化难控制）、产品品质低（断条率、糊汤率高，质量不稳定等）、保质期短、系列产品匮乏等突出问题，通过原料标准化、精准配米、回生调控、栅栏保鲜等关键技术突破，成功开发了品质优良、方便营养的速食米线、适用于糖尿病人、肾病患者以及肥胖人群食用的系列功能性（中低 GI、低蛋白、高纤维等）米线产品。该项目对于推进我国米线行业的转型升级具有重要意义。 技术/产品创新性： （1） 基于米线原料指标体系的构建，通过精准配米技术，实现米线原料的标准化。 （2）革新了传统米线生产加工关键技术，开发的半干法柔性粉碎-回流增压自熟-回生精准调控技术，显著提升了米线产品的品质； （3开发了物理-化学栅栏保鲜关键技术可有效抑制鲜湿米粉的微生物增殖、水分流失，具有良好的保鲜效果，货架期在 6 个月内以上，成本低，绿色安全。 （4） 通过植源性活性成分适度调控内源性消化酶，控制淀粉的消化速率，结合功能性多糖，调控葡萄糖释放速率，使得米线可以在肠道内缓慢消化，保证血糖平稳，避免血糖骤升，适合糖尿病及控制体重人群食用。 

产品详细介绍Jager高速电主轴:Alfred Jager公司提供丰富的电主轴产品线，完整的精密切削解决方案。Jager高效电主轴具有决定意义的优势在于强有力的技术：精密陶瓷球混合轴承（标准）/免润滑轴承/主轴长度总体偏短/高刚性原于特殊的轴承布局/高的运行精度/通过气封避免内部被污染/静音运转、低震动原于好的电气设计/电机自行设计/三相感应异步电机耐用免维护德国雅歌产品包括手动、有气缸设计和刀柄安装的电主轴。另外Jager公司提供诸如驱动器、冷却机等附件用于电主轴运转。Jager高速电主轴直径从33毫米到150毫米，应用多样化的夹紧系统，也提供客制化的法兰。电主轴功率从80瓦到67千瓦。更大功率的电主轴可以根据需求制作。

本发明公开了一种基于光纤萨格纳克干涉仪的声波传感测量装 置，包括单色光源、光纤耦合器、第一单模光纤、少模光纤、第二单 模光纤、长周期光纤光栅、第三单模光纤、光电探测器和示波器；在 光纤耦合器的第三端和第四端之间的第一单模光纤、少模光纤、第二 单模光纤、长周期光纤光栅、第三单模光纤依次连接构成了萨格纳克 闭环结构；长周期光纤光栅与少模光纤在萨格纳克闭环内实现了级联； 当外界声波作用于该装置的长周期光纤光栅时，其曲率受到

项目背景：1.由于限塑令的提出，高分子膜材料的应用领域 也势必会受到限制，纤维基膜材料具有可降解性，目前常用的是 醋酸纤维素，纤维膜存在耐溶剂性差、抗氧化性能差，易水解， 易压密，抗微生物侵蚀作用较弱等。2.在海水淡化方面，改变纤 维素膜的亲水性，使其表面成为超疏水表面，当高浓盐水蒸发， 吸附到膜表面，然后会因为超疏水而不能在膜表面吸附，从而滑 落收集，可以说是海水淡化、工业废水处理的新思路. 所需技术需求简要描述：1.制备出具有高通量、高湿压强度， 耐污染、耐溶剂的可降解纤维素基反渗透膜材料，该材料对钠离 子的截留率为 95%以上。 2.制备具有超疏水表面的纤维素基膜 材料，接触角超过 150°以上，膜材料的生物降解率达 90%以上。 3.膜组件的设计，降低膜组件的成本，改善膜组件组装过程中的 设计工艺，提高膜组件  对技术提供方的要求:要求拥有纤维素材料、工业废水处理 的背景，能够提供纤维素膜制备及改性的技术支持能力的研发团 队。 

本项目拟通过建立复合纳滤膜多层结构的协同设计方法，丰富复合纳滤膜制备的理论基础，提升纳滤膜的分离性能，形成一批具有自主知识产权的高性能纳滤膜制备技术，并实现规模化生产，促进纳滤膜分离技术的广泛应用。

技术成熟度：技术突破 本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面

房树人心理测验系统

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。  

本发明公开了一种微流控移液器枪头，包括本体和外囊，所述本体包括设在本体尾部区域内的进液通道、沿本体圆周周向排布的若干个浓缩微流道、设在本体外表面的空白液体出口，以及设在本体头部区域内的出液通道；浓缩微流道包括直流道、分叉流道、中间流道和两路旁支流道，直流道一端与进液通道连通，另一端与分叉流道连通，中间流道一端与分叉流道连通，另一端与出液通道连通，两路旁支流道分别设在中间流道两侧，旁支流道的一端与分叉流道连通，另一端向本体外表面弯折并与空白液体出口连通。本发明结构简单，通量高，能利用微流体惯性效应来实现微米级粒子的浓缩。