研发阶段/n呼吸道合胞病毒（RSV）是引起婴幼儿肺炎的首要病因，福尔马林灭活疫苗产生低中和活性抗体以及偏向Th2型免疫应答，反而引起“疫苗依赖的感染增强”，因此，国内外均无疫苗上市。本发明采用抗原抗体免疫复合物的新思路，提供了一种RSV抗原蛋白F与抗体恒定区Fc的融合蛋白(F-Fc)的制备方法，及其作为RSV亚单位疫苗的应用。融合蛋白经粘膜途径（滴鼻）免疫，使用安全方便，并可在呼吸道诱导强的体液免疫和偏向Th1型细胞免疫。目前尚无疫苗上市，疾病多发于婴幼儿，市场前景巨大

该成果提供了一株能促进土壤磷转化、增加土壤可溶性磷含量的荧光假单胞菌以及它在溶解土壤有机磷、增加土壤可溶性磷含量中的高效运用。该菌剂可通过大规模工业发酵制备，应用后可促进土壤溶磷解磷、改善农作物磷素营养，有效提高土壤磷的生物利用率，促进作物生长，降低磷肥使用，减少种植成本。 磷是植物生长不可缺少的元素。但土壤中大部分的磷以难溶性的形式存在，导致我国74%的耕地土壤缺磷，土壤中95%以上的磷不能被生物直接吸收利用。即便施入磷肥，作物的磷利用率也只有5%——25%。利用该技术可有效提高土壤磷的生物利用率，减少农业投入，减轻环境污染。该技术使用简单方便且效果理想，预计投放市场可产生巨大的经济效益和社会效益。 转化条件：微生物菌剂生产无需大面积厂房，有发酵罐和分装车间即可投入生产。 成果完成时间：2015年4月

XM-315手肌附主要血管神经模型   XM-315手肌附主要血管神经模型由手肌、掌腱膜、鱼际、小鱼际和蚓状肌等7个部件组成，显示手肌分层、手骨、韧带、肌腱及其主要血管神经等结构，共有71个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸：自然大，22.5×13.5×5.5cm 材质：PVC材料

教师培训解决方案

研究方向：机器人技术、肌电假手、康复机器人、机器人视觉、家庭 服务机器人、人体技能分析。 项目简介： 肌电假手的主要特点是手指灵活、手腕可动、稳定识别、 电刺 激反馈感觉、 成本低廉、自主知识产权。 项目特色： 物理支持：机械手臂，识别工件并搬运工件，抓取工件并根据作 业步骤改变工件位置；支持工人作业，降低工人体力消耗，提高生产 效率。 模拟仿真：使用 ROBOGUIDE 和 OpenGL 建立模拟系统，优化 机械手臂运动轨迹，模拟人机碰撞，缩短设计周期，降低设计成本。

肌电假手的主要特点是手指灵活、手腕可动、稳定识别、 电刺激反馈感觉、 成本低廉、自主知识产权。肌电假手技术的应用•     肌电信号识别技术Ø 与三维动作分析仪相结合分析人体运动技能Ø 与机械相结合研制助力装置：如外骨骼机器人、老年人助力机器人Ø 与虚拟现实相结合开发肌肉控制装置：如游戏控制器•&nbs

产品详细介绍

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产品详细介绍肌电信号分析肌电信号(Electromyogram)简称EMG，反映神经肌肉兴奋性，评估神经与肌肉的功能状态。可用于肌肉工作的工效学分析、安全操作姿态分析、康复状态功能评价、疲劳识别以及肌电假肢控制等动作模式研究等。ErgoLAB肌电分析软件自动对原始数据进行滤波降噪处理，根据MVC进行数据归一化与统计分析。时域分析包括原始数据、处理数据、归一化数据的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指标；频域分析的中值频率、均值频率、可视化频谱图，系统支持自动识别周期性动态用力分析。EMG高级数据处理分析模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到与EMG指标相关的生理信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。技术要求1、信号处理模块信号滤波方法包括小波降噪（Wavelet Filter）、高通滤波(High Pass)、低通滤波(Low Pass)、带阻滤波（Band Stop）用以滤除噪音干扰，从而得到有用的EMG信号。肌电整流(Rectification)，包括三种方法EMG包络线（Envelope）、滑动均值滤波（Moving Average）、滑动均方根滤波（Moving RMS），可自定义分析窗口长度。EMG信号归一化处理：自定义MVC（Maximum Voluntary Contraction），计算Normalization EMG数据。Cycle Analysis周期性分析。系统对周期性用力的肌电数据进行自动化的识别与统计分析。自定义激活阈值（Activation threshold(%)）、用力的最小持续时间（Minimum duration(ms)）、动态用力的最小时间间隔（Minimum interval(ms)）参数，进行自动处理。手动信号校正方法包括线性插值（Linear interpolation）、样条差值（Spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。2、信号分析模块信号分析模块包括时域分析和频域分析以及周期用力分析，二者可实现自由切换。A.   时域分析将肌电信号看作时间的函数，通过分析得到肌电信号的某些统计特征。统计分析指标包括：处理数据、整流数据、归一化数据的均值（Mean）、中值（Median）、标准差（STD）、最大值/最小值（Max/Min）、方差（Variance）、均方根（RMS）、平均绝对值（Mean Absolute Value）、积分肌电（iEMG）。B.   频域分析运用参数模型法和直接快速傅里叶变化将时域分析信号转换为频域分析信号，对信号进行功率谱密度分析。从功率谱密度中确定肌电信号的频带，不同频带可自定义，将在功率谱分析图中以不同的颜色区分。具体包括中值频率、均值频率及频谱图。C. 周期用力分析，自动识别周期性用力片段，具体的指标包括：周期的开始时间（Start Time）、周期的结束时间（End Time）、均方根（RMS）、平均绝对值（Mean Absolute Value）、积分肌电值（iEMG）、中值频率（Median Frequency）、均值频率（Mean Frequency）。3、可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、归一化数据（Normalized）、PSD数据以及整体结果报告。