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上海科技大学DNA编码化合物库技术（DEL）方法专利许可
该项目获得2022年第五届上海科技大学创新创业大赛生命学科赛场教师组三等奖；获得2019年第二届上海科技大学创新创业大会创新组三等奖。
上海科技大学
2023-03-16
北京知禾新创生物技术有限公司
知禾新创是安睿特旗下的子公司，知禾泰克是知禾新创旗下蛋白试剂品牌。
通化安睿特授予知禾新创代理资质，代理重组人白蛋白、重组人转铁蛋白等细胞培养基蛋白产品的市场推广和销售。
知禾泰克销售自产以及通化安睿特的产品。
北京知禾新创生物技术有限公司
2024-07-31
生物标本
475mm×355mm×70mm。透明有机玻璃封埋，20种生物标本。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
生物玻片
产品详细介绍
芜湖震洋教仪磁电科技有限公司
2021-08-23
生物切片
产品详细介绍
芜湖市徽环科教仪器厂
2021-08-23
生物模型
产品详细介绍广州市广昌教学设备厂
专业制作：
地理模型、生物模型 地理园、生物园、生态园
立体（平面）地球仪、校园文化 大型立体（平面）地图、理化生实验实验室
地动仪、浑天仪、仿真动物 实验台、实验室设备、气象仪器
中央实验台、实验室边台 学生凳、教师转椅、实验室成套设备
日晷、九月星空亭、动植物进化图 仪器柜、药品柜、储物柜、标本柜、展示台
广州市海珠区广昌教学设备厂
2021-08-23
生物园
生物科普园是教与学的重要基地，是露天的生物学课堂和实验室。在以学生为主体的教学思想指导下，生物园可以加强教学与实验的联系，使学生获得基本的生物学技能和一定的生活技能以外，还有利于改变旧的教学模式，培养学生的学习兴趣和主动获取知识的能力。学生可以在园中自行观察和试验、处理资料以及研究试验的结果，这样有利于培养具有开拓精神的、时代发展所需要的人才。
好的生物园要做到功能齐全、布局合理，集美化、绿化、观察、教学、实验为一体。生物园的面积大小可根据校园面积的大小而定。园周围设栅栏式的围墙，既能起到保护作用又可使园内通风透气。园内功能区的设置根据教学的实际需要，可分为植物区、动物区、微生物培养区、生态农业示范区。植物区中可以再相应的分区，比如按照职务观赏部位（根、干、叶、花、果）的不同分出不同的小区；或者根据不同科属分区等。
动物区中可分1.鱼类饲养区；2.两栖动物区；3.爬行动物区，主要是饲养龟鳖；4.鸟类饲养区饲养家鸽、鹌鹑、家鸡等鸟类。5.哺乳动物饲养区，可饲养家兔和白鼠等哺动物。分区中根据饲养的动物不同在围栏上做相应的处理。
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广东广视通科教设备有限公司
公司总部地址：广东省东莞市莞城区运河东三路8号广视通大厦
生产基地地址：广东省东莞市万江区共联第二工业区
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广东广视通科教设备有限公司
2021-08-23
一种核壳结构软磁复合材料的制备方法
本发明公开了一种核壳结构软磁复合材料的制备方法。它的步骤如下：1）选取粒径为100-400目高纯铁粉进行粒度配比；2）通入高纯氢气进行还原反应；3）通入氨气和氢气的混合气体进行表面渗氮；4）渗氮过程结束，最终生成表面包覆Fe4N薄膜的核壳结构铁粉，Fe4N膜厚为0.5-10um；5）将制备好的铁粉在800-1300MPa的压强下压制成环形的软磁复合材料，采用有机粘结剂进行粘结；6）将环形软磁复合材料在真空退火炉中进行热处理。本发明针对现阶段铁粉芯电阻率低，在中高频电流中涡流损耗大的缺点，通过表面热处理工艺对铁粉进行核壳结构设计，提高了粉芯的电阻率，较大幅度降低了铁粉芯的损耗。
浙江大学
2021-04-11
一种增强光热转化效应的核壳金纳米粒
本发明提供一种具有增强光热转化效应的核壳金纳米粒，以金为壳，药物为核，将酸根类药物装载于中空金纳米粒的中空结构中，组合成新型的核壳结构金纳米粒，其在波长700~900nm近红外光区有特征峰吸收，粒径为30~200nm。在光热作用下，金纳米粒结构变得疏松而触发药物的释放，进而发挥化学治疗作用。在近红外光照射下（波长700~900nm），呈现增强的光热转化能力，进而在肿瘤部位产生热疗作用，同时能够产生热疗和化疗的双重功效，两种治疗方式协同起效，有助于更加全面和彻底地杀灭肿瘤细胞，能显著提高对肿瘤的治疗效果，在制备肿瘤治疗药物中的应用。
浙江大学
2021-04-13
基于同质块均值核类内协同表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于同质块均值核类内协同表示分类方法。同质块均值核能够有效地为目标样本确定其邻域区域内的同质样本，并将目标样本和同质块内的样本与训练样本之间的相似度作为新的特征向量，在有效提高类别区分度和空间表征能力的同时，提升了特征生成的效率。其后在分类过程中，利用类内协同表示分类中的吉洪诺夫正则项加强测试样本和各个类别训练样本之间的相关性的同时进一步提高分类效率。
主要技术指标
不同数据集下的训练样本与测试样本数与在该训练样本集数量下的分类结果表现参阅表 1。
（1）相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 15%；相比于 JCR 方法，OA 提高了约 2-4%。
（2）该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。同时有效降低了离散错分样本的数量，改善了过平滑的分类效果。参见表 1 与图 1。
（3）同时该成果特征提取方法有效提高了特征提取效率，参见表 2。
表 1.PaviaU 大学数据的训练样本选取与分类结果
表 2. 不同窗口大小下的特征生成时间比较
西安电子科技大学
2023-04-19