由中电云脑（天津）科技有限公司（简称“中电云脑”）联合天津大学共同研发的国产首款脑机编解码集成芯片——“脑语者”是一款拥有完全自主知识产权的国产高集成脑-机交互芯片，可适用于特种医学、康复医学、脑认知、神经反馈、信号处理等脑-机混合智能的重点应用领域。“脑语者”芯片是中国电子信息产业集团（简称“中国电子”）和天津大学

XM-616A脑及脑动脉和大脑皮质功能定位模型   XM-616A脑及脑动脉和大脑皮质功能定位模型可拆分为8部件，显示脑的外形结构：大脑外侧面主要结构、大脑半球内侧面和底面的主要结构、脑干各面的主要结构、小脑的主要结构；脑的动脉供应：动脉的来源、动脉在脑底面的行程和联合情况、大小脑的动脉分布；用不同颜色标识大脑各不同功能区域。 尺寸：自然大，20×20×15cm 材质：PVC材料

XM-602A脑模型   XM-602A脑模型由脑矢状切面、大脑半球、小脑和脑干等8个部件组成，显示大脑半球、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部分以及脑神经等结构。 尺寸：自然大，13.5×12.5×16cm 材质：PVC材料

XM-602-2脑纤维束解剖模型   XM-602-2脑纤维束解剖模型显示大脑内部的白质纤维，如大脑联合系，固有连合系和投放射系等。 尺寸：自然大，16×12×9cm 材质：PVC材料

XM-602-4脑及脑室解剖模型   XM-602-4脑及脑室解剖模型可拆分为4部件，显示大脑的外形、沟回、矢状面和水平切面等结构、小脑外形等。 尺寸：自然大，13×13×8cm 材质：PVC材料

产品详细介绍电窑

安全：在概念设计时进行拓扑优化和形貌优化，设计初期即进行尺寸优化、散热分析、防热失控管理，并在设计过程中进行模态随机振动、冲击、挤压等测试验证。以确保最终产品的使用安全。 可靠：从部件级至电池系统级(部件级-电池级模组级电箱级电池包系统)把握每个零部件的安全可靠，以确保产品的整体安全可靠。 耐久：使用权威评估软件对电池包进行寿命预测，测试结果为使用寿命可达10年以上。 轻量化：有效减轻重量，去掉多余材料，精确计算使用材料份量，并通过仿真计算进行确认，以提高能量密度。

成功解出了人类MFN2片段在不同GTP水解状态下的晶体结构。团队进一步研究发现：在灵长类动物中，MFN2在催化水解GTP的过程中形成紧密的二聚体，即使在水解过程完成后仍不解离。MFN2的这种特性与催化后GTP水解后迅速解离的MFN1二聚体具有极大差别，因而MFN2比MFN1具有更强的膜栓连能力。有意思的是，MFN2和MFN1的这种差别很大程度上是由一个单氨基酸的差异决定的。此外，该研究还表明MFN2和MFN1可以通过GTP酶结构域形成异源二聚体，并且其形成效率不低于MFN1或MFN2的同源二聚体，提示这种异源二聚体可能在线粒体融合过程中发挥重要功能。MFN2的突变与一种目前尚无法治愈的遗传退行性疾病——IIA型进行性腓骨肌萎缩症（CMT2A）——的发生密切相关。根据MFN2的上述特性，高嵩教授课题组进一步检测了MFN2致病突变对其生化功能的影响，探讨了MFN2突变导致CMT2A发生的机制。

云之翼超融合，通过在同一组物理服务器（3台及以上）中安装计算虚拟化和存储虚拟化软件，并提供便利的统一管理界面,组成的计算和存储融合的资源池，从而为客户提供化繁为简的新一代 IT 基础架构，其可用性、可靠性和高性能经过运营商、金融、医疗、大型制造业等行业领导者生产环境长时间检验。 一、产品优势 真正的软件定义与超融合架构部署 基于 x86 或 ARM 等架构的服务器构建，且易于部署、维护与扩展。 灵活多样的虚拟化平台选择内嵌功能丰富但无需付费的虚拟化平台，亦支持 VMware、Citrix 虚拟化平台。 经生产系统验证的分布式块存储自主研发的分布式块存储，具备丰富的生产级特性并经过核心业务系统长时间运行考验。 丰富且经过验证的服务器硬件与生态解决方案适配主流 x86 或 ARM 等架构的服务器和部件，并与主流的数据保护、安全、云管理平台和容器管理平台厂家进行方案适配和认证。 智能化的运维功能基于机器学习的资源用量预测，以及智能资源优化建议，提高运维效率。 从硬盘到跨城市的生产级高可用特性提供硬盘数据效验、节点多副本冗余、机架拓扑感知、同城双活集群、异地异步备份等多种级别的数据可靠性保障措施。 二、应用场景 新建数据中心 超融合架构简单且易于扩展，快速交付，运维难度低，更低运营成本，轻松构建符合未来趋势的新一代数据中心。 开发与测试平台 借助超融合架构，智能调度计算、存储和网络资源，实现开发测试环境的快速搭建。 分支机构 借助超融合架构，为分支机构提供一站式业务应用交付，实现总部对分支机构资源的统一管理。 桌面云建设 通过超融合构建桌面云，不仅可以提供桌面云所需的性能、可用性、可扩展性，同时还可以降低架构的复杂性、管理难度，以及建设成本。 应用新建及扩容 借助超融合架构，实现计算、存储资源池化，提供应用快速上线和资源按需扩展的能力。 服务器虚拟化 基于自研的分布式存储技术，围绕不同的服务器虚拟化，提供高可靠、高性能、易于扩展和便于管理的新一代基础架构解决方案。

阿尔茨海默病（AD）是一种不可逆的神经退行性疾病。大量基于功能磁共振影像的研究提示AD可能是一种失连接综合征。但是由于缺乏大样本、多站点的数据集交互验证，迄今为止与AD脑功能活动、脑连接的异常模式还没有得到一个清晰一致的结论，脑功能活动是否可以作为AD的早期影像学标记也有待进一步验证。为准确刻画AD的脑活动、脑连接和脑网络异常模式，并探索功能磁共振影像指标作为AD早期识别标记的可行性，中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心联合中国人民解放军总医院、首都医科大学宣武医院、天津环湖医院和山东大学齐鲁医院等国内外多家单位的研究人员组成的研究团队，共同利用多中心、大样本的功能磁共振影像数据(N=688)，使用荟萃分析的方法找到了AD中稳定的、可重复的功能异常模式，并从标记的泛化性、个体化精准诊断可行性与生物机制解析等方面进行了系统的研究。该研究成果近日在《Human Brain Mapping》在线发表。本研究首次使用多中心、大样本的静息态功能磁共振数据集对AD患者的功能异常进行了全面系统的研究，并评估了与AD有关的功能异常作为AD诊断的生物标记物的有效性和泛化性。更具体地说，研究发现脑内默认网络(DMN)、扣带回、基底神经节以及海马的异常功能连接和局部活动可能是AD认知能力、脑内信息交流受损的基础。脑网络异常的严重程度的个体间差异与认知损害程度、β淀粉样蛋白累积程度显著相关，这进一步加深了我们对AD的神经生物基础和脑功能活动异常之间关系的理解。跨中心独立验证的个体识别准确率和临床评分预测的结果表明脑功能活动异常可能作为AD发生发展可能的影像学标记物。后续独立验证数据集和一系列的对比实验证实了结果的可重复性和泛化性，夯实了本文的结论。这也是该团队继基于多中心的功能磁共振阿尔茨海默病脑活动改变研究和基于海马影像组学的AD早期识别的研究之后，在AD的脑影像异常表征上取得的又一重要进展。团队后续的工作将集中在更多独立中心、纵向跟踪的高危人群的验证工作，并希望和更多的团队建立进一步的合作。该研究受到国家重点研发计划课题、国家自然科学基金委面上项目、中国科学院先导项目和模式识别国家重点实验室开放课题等项目的支持。相关论文信息：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hbm.25023