|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
工信部组织开展工业领域数据安全管理试点工作
据工业和信息化部官网消息，工业和信息化部近期组织开展工业领域数据安全管理试点工作，旨在遴选一批示范企业、优秀产品和典型解决方案，形成可复制可推广的管理模式，促进提升行业数据安全保护水平。
人民网
2021-12-15
关于组织开展吉林省新型研发机构申报工作的通知
为贯彻落实《吉林省加快新型研发机构发展实施办法》（吉政发〔2018〕31号）和《吉林省新型研发机构认定管理办法》（吉科发政〔2019〕356号），加快建设高水平新型研发机构，现就吉林省新型研发机构申报工作有关事项通知如下。
吉林省科技厅
2023-07-07
关于组织开展山西省科技创新团队考核工作的通知
为深入贯彻落实习近平总书记关于新时代人才工作的新理念新战略新举措和中央人才工作会议精神，贯彻落实省委人才工作会议精神，推进我省科技创新人才队伍建设，发挥科技创新团队的人才集聚效应和引领带动作用，服务我省“两个基本实现”奋斗目标，依据《科技创新人才团队专项实施办法》（晋科发〔2022〕91号），现组织开展全省科技创新团队考核工作。
山西省科技厅科技人才与创新团队处
2023-08-18
组织芯片制备仪器及自动化分析系统的产业开发
组织芯片技术可广泛应用于肿瘤生物学、分子流行病学、生物试研制、生物工程制药、中药有效成分筛选等领域。因此，各科研院校、医院、生物制药企业等都将会是成为其潜在的市场，有很大的需求量。按照保守估计，目前国内市场对组织芯片制备器具的年需求量在500-1000套之间；对组织芯片分析系统的年需求量在50-100套；对病理实时远程控制会诊系统的年需求量在50-100套
西安交通大学
2021-01-12
于生物组织制造的自动填料和清洗喷头及其控制方法
本发明公开了一种用于生物组织制造的自动填料和清洗喷头及其控制方法，它包括电机、联轴器、螺杆、活塞体、料筒旋盖、料筒、单向阀、喷头、单向控制阀组和电磁换向阀，通过电磁换向阀左端电磁铁或右端电磁铁得电，选择打印材料或清洗液，电机通过螺杆驱动活塞体在料筒内上下运动，同时生物材料或清洗液通过连接软管进入料筒，完成填料或清洗过程。电机通过螺杆驱动活塞体下压，将生物材料通过单向阀和喷头压出，实现打印过程。通过增加单向控制阀组和电磁换向阀可进行多种生物材料的切换打印。其优点是：结构构思简单巧妙，能实现自动填料和清洗，降低维护成本，可实现多种生物材料切换打印，同时易于实现自动化控制，大大提高打印效率。
浙江大学
2021-04-13
第四脑室脉络组织和脉络丛模型XM-643
XM-643第四脑室脉络组织和脉络丛模型
XM-643第四脑室脉络组织和脉络丛模型可拆分为3部件，显示脑室及脉络丛，模型上可观察到部分侧脑室及其脉络丛，第三脑室及其脉络丛，中脑水管，第四脑室及第四脑室脉络丛，本模型除可观察以上内容外，尚可观察脑干，小脑和间脑的外部形态结构。
尺寸：自然大，14×9.5×16cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
第四脑室脉络组织和脉络丛模型XM-643
XM-643第四脑室脉络组织和脉络丛模型
XM-643第四脑室脉络组织和脉络丛模型可拆分为3部件，显示脑室及脉络丛，模型上可观察到部分侧脑室及其脉络丛，第三脑室及其脉络丛，中脑水管，第四脑室及第四脑室脉络丛，本模型除可观察以上内容外，尚可观察脑干，小脑和间脑的外部形态结构。
尺寸：自然大，14×9.5×16cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
上海科技大学生命学院研究揭示脊椎动物分支形态发生的新机制
目前人们关于脊椎动物分支形态发生的认知，绝大部分基于果蝇等无脊椎动物上的研究，而生命学院吕鹏飞课题组的最新研究发现脊椎动物中上皮分支形态发生则采用了一种与无脊椎动物迥异的方式。
上海科技大学
2022-02-24
【高教前沿】齐齐哈尔大学校长郝文斌：立足地方，找准赛道，培养学以致用、会学善用的应用型人才
为深入学习贯彻党的二十届三中全会和全国教育大会精神，落实立德树人根本任务，中国高等教育学会联合中国教育在线推出《高教前沿》系列访谈栏目，汇聚独家视角，分享真知灼见。
中国教育在线
2024-12-06
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10