GCYD-575 气体定压比热测定仪             外形尺寸：1000×400×600mm 工作电压：220V  功率：230W 主要用途：可测300度以下气体的定压比热。 主要配置：由静音风机，镀瓦瓶比热测定本体，精度  ±0.2湿式气体流量计及温度、功率测量仪表等组成。 主要技术参数： 加热器：75W 湿式气体流量计：型号LML-1 、额定流量200L/h 静音风机：电压220V 50Hz  功率85W   实验桌 实验桌为型材结构，桌面为耐磨高密度板,结构坚固，设有两个大抽屉、用于放置工具、存放资料等。桌面用于安装电源控制屏并提供一个宽敞舒适的工作台面。

细胞凋亡

本实用新型公开了一种电动向心力定量分析演示仪，其特征在于：由机座（1）、机座上安装有转速可调，转速可测试的微型电动机，竖直向上的电机轴上套装有固定座（7），固定座处于同一轴线的两端各活动固定有一段一端封闭的透明管材，一个第一段管材（8）管内的一端装有压缩弹簧（10），压缩弹簧的自由端接触一推板（11），推板的另一面装设被试验的配重小球（12），推板还与安装在管壁上的弹簧变形量指示装置配合，或一个第二管材（9）的另一端装有轻质垫块（13），所述垫块与一个实验的配重小球配合。本实用新型能对向心力公式F=mω2R中的各个物理量进行准确测量。

XM-SZY中医四诊仪（舌面脉信息检测分析系统）   XM-SZY中医四诊仪（中医舌面脉信息检测分析系统）采用一体化设计，将舌诊仪、面诊仪、脉诊仪、体质辨识及问诊四种功能巧妙的融于一体，可进行舌像采集分析与处理、面像采集分析处理、中医脉象采集分析处理以及体质辨识、问诊等辅助诊断教学。   一、舌像采集分析处理： 1、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   2、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。   3、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。 ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，大大提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 图像采集分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析功能。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，支持5步撤消。   二、面像采集分析处理： ■ 通过对病人面部图像进行分割、人机病症问诊作答，结合医生专业诊断，给出专业诊断结果并打印成报告，该系统能达到辅助中医临床诊断的作用，从数据库中读取面诊以及问诊信息数据，建立和编辑病例，建立中医诊断报告。中医面诊检测分析系统采用形状模型实现对眼睛、鼻子等器官进行定位，提取出额头、下颏和两颧区等人脸区域。通过采用K-means算法对面部图像的颜色进行提取，计算不同的颜色聚类中心的距离而进行面部颜色的分析；通过采用改进的2DPCA对面部图像进行特征抽取，通过计算测试样本特征与训练样本特征之间的余弦距离，实现对面部图像的光泽分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源环境下，采用高清晰摄像头 获得患者面部的图像信息，将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对，给出面色分析结果。可分析12种面色：青色、赤色、黄色、白色、黑色、正常、淡白、淡红、红、 深红、暗红、紫黑。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成PDF文件保存以便查询，也可以打印报告。   三、脉象采集分析处理： 由单头脉象换能器、脉象放大器、A/D转换卡、计算机和脉象辩证分析软件等部分组成。能自动采集脉象信号，并将中医脉象的位、数、形、势和脉象的各项特征参数自动分析处理，同时结合中医望诊、问诊（以人际对话形式），根据中医八钢辩证的思路，提示受试者的健康状况等内容。 ■ 无创伤性中医脉象检测，可将采集器固定于寸、关、尺任何一部位采集脉象信息，能实时显示和存储数字化脉波信号，自动判读脉象的位、数、形、势，识别脉图特征参数，并以多维逻辑判断模式确定脉名；能以脉诊检测为线索，经人机对话询问病人症状，作出初步的八纲和脏腑辩证结论，能显示和打印系列脉图、最佳脉图及其特征参数、取脉压力、脉幅趋势图、40秒脉波趋势图等组成的脉图检测报告，以及脉象提示的动脉系统张力、阻力、生理年龄、自律神经平衡状态和辩证结论等组成的临床辅助诊断报告。 ■ 测脉结论报告： · 脉位：分浮、中、沉三类。 · 脉力：分有力、中、无力三类。 · 脉势：分满实、正常、低乎虚、中空虚四类。 · 脉率：分迟、缓、平、带数、数、疾六类。 · 节律：分正常、不齐、结代、促四类。 · 脉形：以a，b，c分别标记主波、重搏前波、重搏波，按各波出现的情况分为abc，ab，ac，a等四种脉形。 · 脉名：按位、数、形、势综合判别，有平、弦I、弦II、弦III、弦IV、滑、平滑、平弦、弦滑、涩、芤、濡、虚、实、弱、微、散、革、牢、紧、洪、细、浮、沉、迟、缓、数、疾、结代、促等。 ■ 临床辅助诊断报告： · 张力：反映动脉管壁紧张程度，结论分张力高、张力正常、张力低三类。 · 阻力：反映动脉系统外周阻力，结论分阻力高、阻力正常、阻力低三类。 · 生理年龄：系统按脉图特征参数与生理年龄相关性推出的结论，可提示动脉系统的生理状态。 · 自律神经平衡状态：反映交感神经与副交感神经平衡状态的指标，结论包括低水平平衡、正常水平平衡、高水平平衡、大体平衡、交感神经功能亢进、副交感神经功能亢进等类型。 · 辩证结论：根据脉象分析和问诊的综合分析，从八纲、脏腑、气血津液等方面提供临床辩证的结论。 ■ 主要技术指标： 1、单探头脉象转能器： · 灵敏度：0.5mV/克力（桥压6V） · 线性范围：0-500克力（原0-250克力） · 温度漂移：小于1%（F.S）（-5℃~+40℃）（原小于2%） · 机械滞后：小于1%（F.S） · 输出阻力：1KΩ · 固有谐振频率：大于1000Hz(-3db) · 最大垂直位移距离：大于15mm 2、脉象采集器交流放大回路（脉搏波回路）： · 输入动态范围：0-25mV（相当0-50克力，动态力） · 满幅输出：5V（原4.5V） · 时间常数：大于3秒 · 上限截止频率：大于3000Hz（-3db）（原大于1000Hz） 3、直流放大回路（取脉压力回路）： · 输入动态范围：0-150mV（相当0-300克力，静态力）（原0-125mV（相当0-250克力，静态力）） · 电源：USB供电 · 功耗：小于10VA · 连续工作时间：4小时，停机1小时后再开机 · A/D转换器：8路12位A/D转换（原4路）   四、体质辨识与问诊： ■ 根据中华中医药学会2009年发布的《中医体质分类与判定》，中医体质共分为9种基本类型：平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、瘀血质、气郁质、特禀质。不同体质类型在形体特征、生理特征、心理特征、病理反应状态、发病倾向等方面各有特点。该软件以《中医体质辨识判定》标准为基础，通过软件智能化判断，自动生成体质报告。 ■ 问诊采集主要是病人对照数据库中的各种症状进行挑选，通过回答88道试题（病人起病和转变的情形，寒热、汗、头身感、大小便、饮食、胸腹、耳、口等各种状况），最后进行提交并由系统自动判断。 ■ 档案管理功能：可录入被测评人的姓名、年龄、性别等基本信息，方便准确的查询。 ■ 通过回答《中医体质分类与判定》标准中的67项标准问卷，软件自动计算出体质类型。 ■ 根据计算出的体质类型，软件自动生成中医调理保健建议。 ■ 软件界面简洁，操作简单。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成pdf文件保存以便查询，也可以打印体质报告。 ■ 软件建议丰富，包括体质特征、运动养生、饮食养生、起居调理。 ■ 软件一机一码，使用安全。

南京农业大学国家作物种质资源南京观测实验站建设项目谷物近红外分析仪采购项目招标项目的潜在投标人应在江苏省南京市雨花台区软件大道109号雨花客厅2幢1307室获取招标文件，并于2022年06月20日09点30分（北京时间）前递交投标文件。

南京大学现代工学院徐飞教授、郝玉峰教授、陈烨副研究员、陆延青教授团队和物理学院詹鹏教授，联合中国科技大学石孟竹博士、陈仙辉院士团队、厦门大学陈锦辉副教授和日本国家材料科学研究所Kenji Watanabe博士和Takashi Taniguchi博士团队，将三个由二维材料组成的透明光电功能单元串行集成，成功地在人头发丝般粗细的光纤的端面制作出了一个大小约为人类头发横截面的 1/100，厚度为100 nm级的光偏振传感器，能够实现快速、准确、高效地检测光的多种偏振态。

研究团队面向生命科学发展的迫切需求，研制出具有可视化、微创化、定点化、定量化功能的，集检测分析与操作于一体的原位显微分析与操作仪。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 南开大学机器人与信息自动化研究所于1992年在国内率先开展面向生物医学工程的微操作机器人研究，并于1996年研制成功国内第一台面向生物医学工程的微操作机器人系统，2002年获得微纳机器人领域第一个国家技术发明二等奖。 近些年来，研究团队面向生命科学发展的迫切需求，研制出具有可视化、微创化、定点化、定量化功能的，集检测分析与操作于一体的原位显微分析与操作仪。研究团队利用该仪器实现了机器人化的细胞核移植流程，并致力于提高克隆操作发育率。首先，通过在核移植过程中分析细胞受力，提出了基于最小力的细胞拨动方法，攻破了自动化核移植最大的技术屏障；其次，探索了面向减小细胞伤害的微操作方法，提高了胚胎发育中最关键的指标——囊胚率；最终，在2017年，将510枚利用该仪器完成核移植的重构胚移植到代孕猪中，并于2017年4月底分两胎生下17头小猪。这是世界首例由机器人完成核移植操作的克隆猪，该成果已被国家自然科学基金委及新华社、人民日报、中央人民广播电视台等媒体进行报道。

跨越胚胎和成年两个时期、涵盖八大系统、建立70多万个单细胞的转录组数据库、鉴定人体100余种细胞大类和800余种细胞亚类……世界首个人类细胞图谱在浙大绘制成功了。北京时间2020年3月26日，国际顶级期刊《自然》在线刊登了浙江大学医学院郭国骥教授团队的这项最新研究成果。 细胞是生命的基本单位。在过去的数百年时间里，科学家主要利用显微镜和流式分析等技术，依靠若干表型特征对自然界里不同物种的细胞进行分类和鉴定。这些表型特征的选取往往引入了较多的人为主观性。而单细胞测序技术的出现对这一传统的细胞认知体系带来了革命性的变化。 此前，郭国骥团队自主研发了Microwell-seq高通量单细胞分析平台，并于2018年在国际顶级期刊《细胞》上发表了世界首个小鼠细胞图谱。此后，郭国骥团队一直在这个领域精耕细作，并与浙江大学医学院几家附属医院的张丹团队、王伟林团队、陈江华团队、梁廷波团队和黄河团队等保持紧密合作，时隔两年，再出重量级成果。一张单细胞水平的人类细胞图谱 团队对60种人体组织样品和7种细胞培养样品进行了Microwell-seq高通量单细胞测序分析，系统性地绘制了跨越胚胎和成年两个时期、涵盖八大系统的人类细胞图谱。 郭国骥介绍说，Microwell-seq具有成本低廉、双细胞污染率低和细胞普适性广等优势，由此团队建立了70多万个单细胞的转录组数据库，鉴定了人体100余种细胞大类和800余种细胞亚类。同时，团队开发了scHCL单细胞比对系统用于人体细胞类型的识别，并搭建了人类细胞蓝图网站。 “这项工作概括地说就是人体细胞数字化。我们能用数字矩阵描述每一个细胞的特征，并对它们进行系统性的分类。我们定义了许多之前未知的细胞种类，还发现了一些特殊的表达模式。” 通过这张图谱，团队发现，多种成人的上皮、内皮和基质细胞在组织中似乎扮演着免疫细胞的角色。“趋化因子阳性上皮细胞、抗原呈递阳性内皮细胞和白介素阳性成纤维细胞广泛地分布在成体的各种组织器官之中，并在分类上独立于传统的上皮、内皮、基质和免疫细胞。这些非专职的免疫细胞也在兼职干着免疫的活。我们认为成年人非免疫细胞的广泛免疫激活是人体区域免疫的一种重要调节机制。” 此外，通过跨时期、跨组织和跨物种的细胞图谱分析，团队揭示了一个普适性的哺乳动物细胞命运决定机制：干细胞和祖细胞的转录状态混杂且随机，而分化和成熟细胞的转录状态就变得分明且稳定，也就是说，细胞分化经历了一个从混乱到有序的发展过程。 该研究首次从单细胞水平上全面分析了胚胎和成年时期的人体细胞种类，研究数据将成为探索细胞命运决定机制的资源宝库，研究方法将对人体正常与疾病细胞状态的鉴定带来深远影响。在未来，临床医生就可能通过参照正常的细胞状态来鉴别异常的细胞状态和起源。 论文的第一作者包括浙江大学医学院韩晓平副教授（并列通讯）、17级硕士生周子茗、19级博士生费丽江、17级直博生孙慧宇、18级博士生汪仁英、16级直博生陈瑶、博士后陈海德和王晶晶。论文最后通讯作者为浙江大学医学院郭国骥教授。项目获得了国家自然科学基金和科技部干细胞与转化医学重点专项的支持。