膝骨关节炎在中、老年患者中多发。目前治疗膝骨关节炎的理疗仪器具有体型巨大、形式单一、参数固定、价格昂贵、且必须在医院使用的特点。未来医疗的终点要回归家庭，回归社会，回归工作。当下结合养老产业的家庭康复服务和家庭康复理疗仪器的研发和应用成为热点。 该产品基于三种物理治疗因子主要针对OA病理基础中三个重要特征的事实，提出科学问题如下：是否可以将低频脉冲电磁场（PEMFs）、振动治疗（VT）和温热治疗（TT）三者整合一体化为一类便携式的骨关节炎治疗仪器，并且各参数可调。具有关键性技术和关键工艺。一体化治疗仪实现磁激励、振动和加热三种物理因子方式可以同时工作，也可以分别工作。以交互式人机界面方式，以高性能的TMS320F2812为中心处理，外加接口控制器和外围处理单元，充分兼顾机械和工程上的精细化和小型化。具有新设计构思和工业材料。引入新型医用材料 PTC ,使之兼具热疗和电疗的效果。此外,电子元器件采用贴片封装,整体电路和温热元件均嵌于护膝内部，穿戴方便舒适，适于各年龄段患者的膝关节解剖结构，提高患者治疗依从性。该产品设计目标是便携式仪器，追求产品的小型化和家庭化。便于操作，做到既安全又有效。

医影智能CT教学模拟机 CT真实机型真实操作系统与图像处理可操作的真实检查床图像库资料齐全，满足临床检查技术实训要求 1.全真模拟，赋能影像技术实训新突破 医影智能深耕医学教育数字化领域，推出全真CT教学模拟机，以“真机+真系统+真流程”为核心，打造覆盖设备认知、操作训练、图像诊断、能力评估的一体化教学平台，助力院校破解实训难题，培养“能操作、懂流程、会诊断”的实用型影像人才。 2.全真硬件，1:1复刻临床CT设备 我们严格遵循医院标准，采用与临床真机相同的材料与结构设计，打造可操作的真实检查床，从扫描架的机械运动到操作台的按钮布局，每一个细节都与医院在用CT设备完全一致。设备外观、材质、运动逻辑与真实CT高度契合，学生可在无辐射、零损耗的环境中反复练习，形成肌肉记忆，实现“上机即上岗”。 3.真实系统，全流程还原临床工作 系统搭载真实CT操作系统与图像处理工作站，集成控制软件、对讲机等辅助设备，完整模拟CT系统从开机准备、参数设置、扫描操作到图像后处理的全工作流程。学生可操作真实控制台，设置参数；系统基于操作实时生成符合诊断标准的模拟影像；智能算法自动判断摆位准确性、照射野合理性、参数匹配度，并提供即时反馈；支持电子病历管理、图像标注、窗宽窗位调节等临床常用功能，全面提升综合技能。 4.图像库齐全，满足临床检查技术实训要求 内置海量标准化影像资源库，涵盖全身各部位正常影像及典型病例，支持多种扫描协议与检查项目，完全满足《CT检查技术》《医学影像设备学》等课程的实训教学需求。学生可反复练习不同部位、不同病种的扫描流程，掌握规范操作要点，提升临床应变能力。 零风险、零耗材、高性价比，赋能院校可持续发展。

MRI真实机型真实操作系统与图像处理可操作的真实检查床图像库资料齐全，满足临床检查技术实训要求 一、真材实料，1:1复刻临床真机体验 医影智能MRI教学模拟机严格选用与医院临床真机完全相同的材料，从扫描架的机械结构到外壳质感，再到可操作的真实检查床，均进行了精准复刻。 设备的外观、材质与运动逻辑与真实MRI设备保持高度一致。学生在这里获得的不仅仅是视觉上的相似，更是触觉与操作上的“身临其境”。无论是检查床的升降移动，还是操作面板的按键反馈，都能让学生建立起肌肉记忆级的操作体验，彻底消除未来面对真机时的陌生感与紧张感。 二、课标引领，55个实验项目全覆盖 本系统深度对标四年制医学影像技术本科专业核心课程《医学影像检查技术学》，将教学内容转化为36个部位、55个实验项目的标准化实训模块。 课程设计循序渐进，从基础的头部、脊柱扫描，到复杂的关节及腹部检查，全面覆盖临床常见检查需求。系统不仅支持基础部位的操作训练，还引入了复杂病例的检查流程，让学生在实训中不仅能“学会操作”，更能“学会思考”，真正掌握临床检查技术的精髓。 三、真实系统，构建完整临床工作流 搭载了真实的MRI操作系统与图像处理工作站。学生可以像在真实医院一样，进行患者信息录入、扫描协议选择、参数设置、图像采集及后处理等全流程操作。 配合资料齐全的图像库，系统能够实时模拟生成符合诊断要求的影像资料，满足临床检查技术实训的各项要求。学生可以在零风险的环境下，反复练习不同病种、不同体位的扫描技术，大幅提升实操熟练度与图像诊断能力。

DR真机 真实操作系统 图像库资料齐全 满足临床检查技术实训要求 一、真机配置，双模可选，精准匹配教学需求我们深知不同院校在场地条件、教学目标和课程设置上的差异，因此提供悬吊式DR与双立柱DR两种标准机型选择，全面覆盖临床主流设备类型：悬吊式DR教学机：采用医院标准悬吊结构，球管与探测器可自动跟踪对中，支持立位、卧位、轮椅位、担架位等多种体位拍摄，适用于胸片、脊柱、四肢等全身部位检查教学，尤其适合模拟急诊、体检中心等高效流转场景。双立柱DR教学机：严格遵循医院放射科布局，双立柱结构支持快速体位转换，球管大范围升降，适配足踝负重位、脊柱全长等复杂检查，满足骨科、创伤科等专科实训需求。二、真实系统，全流程还原，打造沉浸式实训体验系统搭载真实DR操作系统，完全符合DICOM国际标准，集成设备控制、图像采集、后处理与报告管理功能，构建从患者登记→体位摆放→参数设置→模拟曝光→图像生成→智能评估的完整工作闭环。三、图像库齐全，满足临床检查技术实训要求内置海量标准化影像资源库，涵盖全身各部位正常影像及典型病例，支持多种投照体位与检查协议，完全满足《影像检查技术》《医学影像设备学》等课程的实训教学需求。学生可反复练习不同体位、不同病种的拍摄流程，掌握规范操作要点，提升临床应变能力。四、教学即临床，助力学生快速适应岗位我们严格遵循医院标准进行设备布局，从设备位置、操作流程到环境设置，全面还原放射科真实工作场景。学生在实训中不仅能掌握设备操作技能，更能熟悉医院实际工作流程、医患沟通规范与质量控制标准，真正实现“学完就能用，上岗就上手”。

本发明涉及光致发光材料技术领域，具体公开了一种配位聚合物闪烁体、柔性闪烁体薄膜及其应用，本发明所制备得到的配位聚合物闪烁体在360nm的激发光源下和X射线光源辐照下均发射绿光，并且对X射线展现处优异的线性响应性，并且表现出明显的热活化增强发光，当信噪比为3时，该闪烁体的最低检测限达到29.6nGy/s，这一数值较典型医学成像系统所需的检测限(5500nGy/s)低约186倍，同时，本发明所制备的闪烁体薄膜可对不同物体实现X射线成像效果，本发明所制备得到的闪烁体薄膜完全可以替代目前商用的闪烁体。

本发明提出一种大葱移栽机，包括机架，机架的前端设置有开沟犁，机架的上端设置有可将成堆大葱分摊送出的送苗单元，送苗单元的一侧设置有为送苗单元中送出大葱提供动力的动力单元，送苗单元的出苗端排布有排苗辊，排苗辊的出苗端竖直设置有可将葱苗夹持送至沟渠中的输送链条。该大葱移栽机能将苗箱内的葱苗均匀分离并成排地向外输送，实现了送苗的自机械化。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。