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教育部关于支持建设国家轨道交通装备行业产教融合共同体的通知
教育部支持建设的首个国家级产教融合共同体。
教育部 2023-07-14
2024新能源电池行业趋势等离子清洗机如何成为动力电池组装的“隐形功臣”?
在 2024 年全球动力电池产业冲刺 400Wh/kg 能量密度的关键节点,等离子清洗机正以革命性工艺革新推动着电池制造的质效提升。这个看似普通的工业设备,正在动力电池极片处理、电芯封装等关键工序中扮演着 "精密美容师" 的角色,成为保障电池安全性和稳定性的核心环节。
山东罗丹尼分析仪器有限公司 2025-07-01
弹性体3D打印-消费健康行业解决方案——3D打印定制鞋垫|LuxCreo
弹性体3D打印-消费健康行业解决方案——3D打印定制鞋垫 清锋科技的数字3D打印鞋垫(AIFeet)采用可耐受100万次疲劳测试的EM弹性材料制成,同时细密的晶格结构设计也带有力学性能,为脚掌分压的同时保证鞋垫的支撑性,也增添了透气的功能。 索要完整解决方案资料请访问弹性体3D打印-3D打印鞋垫(luxcreo.cn)下载   一、快速定制、足底扫描 1、使用iPhone X及以上版本苹果手机的用户,可前往App Store下载安装LuxScanAPP,利用前置摄像头按步骤扫描脚部,仅需3分钟便可完成。 LuxCare 扫描APP,仅需对脚底扫描1分钟即可获取足底数据   2、参数化设计 增材制造晶格设计软件LuxStudio——不仅实现了多种结构晶格的自动生成,同时还是一款低门槛、不挑配置的“傻瓜式”通用型操作软件,可帮助企业的小白设计师完成鞋子的参数化设计。软件内有16种经过筛选的优质晶格,使用者通过挑选不同外观的晶格并调整其粗细、尺寸来达到“精准的软硬度”,完成对鞋子性能的设计。可根据产品功能属性需求,通过LuxStudio晶格软件进行参数化设计优化和仿真,为客户提供适合的晶格设计方案。   LuxStudio(登录地址:https://studio.luxcreo.cn)       二、 高分子材料自主研发EM弹性材料(光敏树脂) 清锋拥有自主研发、全球级专利的EM高弹性材料,在回弹性、抗撕裂性、耐弯折性等方面有着异常突出的力学性能,在高弹性应用场景都有着不错的表现。   EM+23 高弹性树脂  EM+23是高回弹、抗撕裂性、耐低温的类PU材料。EM+23适用于鞋中底、鞋垫、坐垫、颈枕、护 具等弹性缓冲应用,是弹性件批量生产的首选材料。 EM+23 通过了《ISO 10993-10:2010 医疗器械生物学评估-第 10 部分:刺激和皮肤过敏测试》、《AFIRM RSL》、《加利 福尼亚州规则 65》和《欧盟第1907/2006号REACH法规 210种高关注物质(SVHC)进行筛分测试》。   EM+23 高弹性树脂 材料资料下载:https://www.luxcreo.cn/material/1?SelectID=MQ%3D%3D&elasticNavId=Mg%3D%3D     三、快速打印 1、快速打印测试LEAP极速3D打印机Lux 系列Lux 3+、Lux 3Li+ 清锋的3D打印定制鞋垫通过数字化产线将概念1:1复刻,且无需开模利用在线仿真可完成对3D打印鞋垫性能的初步测试,同时清锋自研LEAP™极速3D打印技术,可帮助企业进行快速开发,设计出来即可打印进行验证。   四、 智能工厂批量化生产   清锋的智能工厂内软件、硬件以及材料、设计为协同工作,搭配专属解决方案,能够紧跟市场需求,做到秒响应、按订单生产,减轻库存压力,减少成本,加速产品创新以及迭代周期,实现高度灵活的柔性制造。   工厂分布在全球,可有序按时按质进行产品开发和交付,企业可以在本地进行创新、测试产品,并直接投入生产。清锋的智能工厂是一个数字驱动、云端链接、离散制造、低碳减排的生态系统。   5.“人工+自动化检测设备”:对于产品品质,清锋采用“人工+自动化检测设备”双重工序,并对品质检测制定了非常严苛的标准。 五、权威测试 经VICON三维动作捕捉系统参照测试,证实清锋科技3D 打印数字鞋垫与 脚部贴合程度好,对踝、膝和髋关节的运动范围的改变较为缓和,不存 在姿态的突然改变。目前3D打印鞋垫已被授予中关村标准“1字标”。   六、鞋垫系列 大众人群 透气干爽,全晶格结构造就足底空气“微循环”保证脚底持久干爽; 舒适分压,给与足弓充分支撑,帮助用户改善通勤、久站、运动等的足部疼痛; 持久软弹,高性能EM弹性材料,100万次疲劳测试后仍保持高回弹;   足病患者 以临床诊断为参考,对横弓塌陷、扁平足等足疾有一定康复保健作用 缩短就诊次数及时间,减少路途奔波之苦 通过APP了解更多足部健康知识,合理加快康复进程   医疗机构 医患共享足疾信息,提升沟通、问诊效率 足部数据全程跟踪,更加科学制定阶段性康复治疗方案 定制数据直接发送至智能工厂完成打印制造,缩短鞋垫交付时间 快速定制,仅需一部手机便可在家享受私人定制。 欢迎联系清锋科技咨询洽谈市场电话:18614034268   公司电话:010-63941626 公司邮箱:business@luxcreo.com 市场电话:18614034268 官方网站:www.LuxCreo.cn 公司地址:北京市海淀区建材城中路27号金隅智造工场S5幢   关于清锋科技(LuxCreo) 清锋科技(18600573362)是一家专注于3D打印设备、软件、材料研发,致力于改变产品开发和生产方式的数字化3D智造商。团队成员汇聚了清华大学、哈佛大学、佐治亚理工学院、宾夕法尼亚大学、剑桥大学等学府的高端技术人才和高管人才。团队研发出适配于不同行业的高性能材料体系(弹性体材料、韧性材料、齿科材料、耐高温材料等),依托自主研发的Lux系列DLP光固化3D打印机、iLux Pro系列LCD桌面级光固化3D打印机和配套软件, 为鞋类、齿科、医疗、消费、汽车、工业、科研高校等行业创新升级提供解决方案,打造兼具定制化和批量化的新型数字化制造模式及生态闭环,让制造更简单!www.LuxCreo.cn
清锋(北京)科技有限公司 2022-11-03
弹性体3D打印-医疗健康行业解决方案——3D打印定制颈椎枕|LuxCreo
弹性体3D打印-医疗健康行业解决方案(3D打印定制颈椎枕) 清锋3D打印定制颈椎枕可根据患者的颈部数据进行精准晶格化设计,满足不同患者对枕头软硬、高低的不同需求。清锋3D打印颈椎枕在一项针对“颈椎曲度异常”颈椎病患者的临床研究中,有效纠正、恢复了患者的颈椎生理曲度,提高了颈椎功能,减轻疼痛,提高睡眠质量。 索要完整解决方案资料请访问弹性体3D打印-3D打印颈椎枕(luxcreo.cn)下载 一、设计 根据机构的要求需要开发和推荐颈椎枕设计样式,3D建模,调整晶格粗细、密度和形状 参数化设计增材制造晶格设计软件LuxStudio——基于用户数据驱动3D晶格设计,可精准满足不同用户对枕头高低、软硬的不同需求。使枕头贴合人体曲线,帮助用户改善颈椎生理曲度,减轻疼痛,提高睡眠质量。刚柔相济、透气、不变形、可清洗。   LuxStudio(登录地址:https://studio.luxcreo.cn)   二、 高分子材料自主研发EM弹性材料(光敏树脂) 清锋拥有自主研发、全球级专利的EM高弹性材料,在回弹性、抗撕裂性、耐弯折性等方面有着异常突出的力学性能,在3D打印枕头高弹性应用场景都有着不错的表现。   EM+23 高弹性树脂  EM+23是高回弹、抗撕裂性、耐低温的类PU材料。EM+23适用于鞋中底、鞋垫、坐垫、颈枕、护 具等弹性缓冲应用,是弹性件批量生产的首选材料。 EM+23 通过了《ISO 10993-10:2010 医疗器械生物学评估-第 10 部分:刺激和皮肤过敏测试》、《AFIRM RSL》、《加利 福尼亚州规则 65》和《欧盟第1907/2006号REACH法规 210种高关注物质(SVHC)进行筛分测试》。   EM+23 高弹性树脂 材料资料下载:https://www.luxcreo.cn/material/1?SelectID=MQ%3D%3D&elasticNavId=Mg%3D%3D           三、快速开发,将3D打印概念导入市场 1、快速打印测试LEAP极速3D打印机Lux 系列Lux 3+、Lux 3Li+ 清锋的3D打印颈椎枕制作通过数字化产线将概念1:1复刻,且无需开模利用在线仿真可完成对3D打印颈椎枕性能的初步测试,同时清锋自研LEAP™极速3D打印技术,可帮助企业进行快速开发,设计出来即可打印进行验证。 DLP光固化3D打印机Lux 3Li+ Lux 3Li+是新一代【大尺寸】DLP光固化3D打印机,打印面幅达400 × 259 x 380 mm,可以满足大尺寸产品的规模化生产需求,应用覆盖时尚消费、康复医疗、工业、汽车领域的同时,拓展至航空航天、运动器械等领域。 详细参数: 成型体积:400x259x380mm(XYZ) 离型膜:连续液面高效成型LEAP™(全球专利) 搭配材料(自主研发):高弹性树脂EM⁺23   DLP光固化3D打印机Lux 3Li+ 资料下载 https://www.luxcreo.cn/printer/Lux3Li+?SelectID=Mg%3D%3D DLP光固化3D打印机Lux 3+   资料下载 https://www.luxcreo.cn/printer/Lux3+?SelectID=MQ%3D%3D 四、 智能工厂批量化生产 清锋智能工厂的柔性制造生产颠覆了传统产线的生产模式,不仅可以进行产品设计、生产的全流程开发制造,也可以应对客户不同规模的生产,例如大规模产品的研发及批量生产、小规模产品的研发制造、以及客户自主研发产品的批量化生产需求都可以在清锋得到满足。     帮助用户改善颈椎生理曲度,提高睡眠质量,满足 患者需求 基于用户数据驱动3D晶格设计,刚柔相济、透气、 不变形、可清洗 即产即售及时调整,缩短交付时间,减少库存、资 金压力 无需开模即可设计、生产,提高产品利润 高新技术加持,提升医疗机构数字化诊疗实力       欢迎联系清锋科技咨询洽谈市场电话:18614034268   公司电话:010-63941626 公司邮箱:business@luxcreo.com 市场电话:18614034268 官方网站:www.LuxCreo.cn 公司地址:北京市海淀区建材城中路27号金隅智造工场S5幢   关于清锋科技(LuxCreo) 清锋科技(18600573362)是一家专注于3D打印设备、软件、材料研发,致力于改变产品开发和生产方式的数字化3D智造商。团队成员汇聚了清华大学、哈佛大学、佐治亚理工学院、宾夕法尼亚大学、剑桥大学等学府的高端技术人才和高管人才。团队研发出适配于不同行业的高性能材料体系(弹性体材料、韧性材料、齿科材料、耐高温材料等),依托自主研发的Lux系列DLP光固化3D打印机、iLux Pro系列LCD桌面级光固化3D打印机和配套软件, 为鞋类、齿科、医疗、消费、汽车、工业、科研高校等行业创新升级提供解决方案,打造兼具定制化和批量化的新型数字化制造模式及生态闭环,让制造更简单!www.LuxCreo.cn    
清锋(北京)科技有限公司 2022-11-03
北大财政所举办“后疫情时代‘互联网+教育’行业发展与体制内外合作”研讨会
2020年新冠肺炎疫情的暴发中断了我国线下校内和校外教育的供给,对我国体制内外的教育体系产生了重大影响。疫情期间和后疫情时代“互联网+教育”行业发展面临哪些突出问题,有何突出需求?
北京大学 2021-02-22
中钢协:2021年前11个月钢铁行业利润3517亿元 创历史最好水平
“2021年国民经济持续恢复,为钢铁行业发展提供了良好环境,预计全年钢产量为10.3亿吨,全年钢材实现了供需动态平衡。”中国钢铁工业协会(以下简称中钢协)会长陈德荣今日在中钢协第六届会员大会三次会议上表示,钢铁行业总体运行态势良好,前11个月,会员钢铁企业实现利润总额3517亿元,同比增长86.46%,行业效益创历史最好水平。
人民网 2022-01-11
全国信息技术应用创新行业产教融合共同体成立大会在青岛举办
10月12日,全国信息技术应用创新行业产教融合共同体成立大会在青岛举办。
中国高等教育学会 2023-10-25
基于机器视觉的路面病害检测关键技术
路面病害分为表面破损(如裂缝)、路面变形(如沉降)和结构病害(如层间脱空)三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号,对于表面破损,其输入为多功能检测车拍摄的路表图像;对于路面变形,输入为三维检测车测取的三维路面模型;对于结构病害,输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试,可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量,为路面养护工程提供数据支撑。此外,该技术在保证与人工识别结果相同的精度下,可将数据处理速度提高千倍以上。 
华东交通大学 2021-05-04
关于蛋白质机器动力学的研究
泛素-蛋白酶体体系(Ubiquitin-Proteasome System,简称UPS)是细胞内最重要的蛋白质降解通路,对维持生物体内蛋白质的浓度平衡,以及对调控蛋白、错误折叠或受到损伤的蛋白的快速降解起着至关重要的作用,参与了细胞周期、基因表达调控等多种细胞进程,由UPS失常引发的蛋白质新陈代谢异常与众多人类重大疾病直接相关。2004年,Aaron Ciechanover, Irwin Rose和Avram Hershko三位科学家被授予了诺贝尔化学奖,以表彰他们对该降解通路的发现。UPS中蛋白酶体是细胞中最基本的、最重要的不可或缺的、最为复杂的大型全酶超分子复合机器之一,人源蛋白酶体全酶包含至少33种不同的亚基,总原子质量约为2.5MDa。美国FDA批准的多种治疗癌症的药物分子即以蛋白酶体为直接靶标。近年来,随着冷冻电镜技术的发展和应用,人们对这一大分子机器的结构和功能研究得以不断深入。2016年,毛有东课题组与合作者报道了人源蛋白酶体基态的3.6Å冷冻电镜结构及其他三个亚纳米分辨构象,并首次发现一个亚稳态构象的核心颗粒(Core Particle,简称CP)底物转运通道处于开放状态(见PNAS 2016, 113: 12991-12996)。2018年4月,该课题组又报道了6个ATPγS结合状态下的26S动态结构,包括三个CP开放态对应的亚稳简并态近原子分辨(4~5Å)结构(见Nature Communications 2018, 9: 1360)。尽管这些工作揭示了蛋白酶体的基本架构和内在运动行为,但由于缺乏蛋白酶体与底物之间的相互作用,人们对于蛋白酶体如何实现底物降解的原子水平工作机制仍一无所知。此外,尽管冷冻电镜技术近年来广泛应用于分析具有动态特征的蛋白复合体结构和平衡态构象,但对其中间态结构和非平衡构象分析的分辨率水平往往局限在4~6埃或更低,离真正的全原子水平动力学分析还有相当一段距离。 为了真正实现原子水平的蛋白酶体底物降解动态过程的冷冻电镜三维重建和动力学表征,毛有东课题组攻克了两大技术难题。其一,如何在蛋白酶体完成底物降解之前抓到它的所有可能的中间态构象?课题组发展了一种新颖的核酸置换法,利用ATPγS降低AAA-ATPase激酶水解活性的特点,在底物降解中间过程,通过将ATP快速置换成ATPγS,结合快速冷冻的优势,从而扑捉到蛋白酶体在底物降解过程的中间态。其二,如何在从冷冻电镜数据中分析出更多构象的同时,还把分辨率做到3埃甚至更好?课题组通过多年持续努力,发展了多种基于人工智能和机器学习的冷冻电镜图像聚类的新型算法,并针对蛋白酶体的动力学特征,设计了一套极其有效的整合了多种算法的多构象分类流程。通过这两套技术方案的完美结合,课题组成功解析了人源蛋白酶体在降解底物过程中的七种不同的、但差别甚微的、高分辨原子水平的天然态构象(Native states),完整展示了蛋白酶体从泛素结合到去泛素化,再到底物转运的动态过程。与同期在Science上发表的与底物结合的酵母蛋白酶体的4.2-4.7埃冷冻电镜结构(Science doi: 10.1126/science.aav0725,来自加州伯克利分校和Scripps研究所)相比,该Nature论文不仅总构象数量多一倍,全部构象分辨率还高1-2埃。由于Science论文采用了抑制Rpn11去泛素活性的策略,其非天然态结构中底物并不能真正自由转运,所推测的机理仅限于底物转运这一步,对于其他三大Nature论文所回答重要问题均无法给出答案。这体现了该Nature论文不仅在实验方法的原创性上和数据分析水平和质量上,更在科学发现和问题探究的深度和广度上大幅超越了来自Science的竞争性论文。图一 七个利用冷冻电镜解析的精细原子结构完整揭示了从泛素识别、去泛素化反应、转运启动和持续降解的核心功能动态过程。 作为整个蛋白酶体的动力来源与运转核心,AAA-ATPase激酶分子马达展现出了三种不同的核苷酸水解协作模式,6个ATPase亚基协调工作,交替与底物发生相互作用。在去泛素化过程(EB态)中,处于对立位置的两个ATPase亚基Rpt2与Rpt4水解ATP,而Rpt5与Rpt6则释放ADP,ATPase内的底物转运通道被打开,使得底物可以进入轴心通道;与此同时,去泛素化酶Rpn11亚基与泛素及底物发生相互作用,执行其作为去泛素化酶的功能;在转运起始过程(EC态)中,相邻的两个ATPase亚基Rpt1与Rpt5会同时水解ATP,调控颗粒(Regulatory Particle,简称RP)发生大规模转动并释放泛素;在底物去折叠与转运过程(ED态)中,三个相邻的ATPase亚基会分别同步进行ATP的结合、ADP的释放与ATP的水解,这一过程会单向传递下去,将ATP水解释放的化学能转换为机械能,使得相应的ATPase亚基发生刚体转动,推动底物的去折叠和单向输运,同时CP的转运通道入口打开,底物被送入通道中进行降解。这些研究结果为几十年来对蛋白酶体功能的研究提供了宝贵的第一手原子结构和动力学信息,对于理解生物体内蛋白质的降解过程和一系列负责物质输运的ATPase马达分子的一般工作原理具有极为重要的科学意义。
北京大学 2021-04-11
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来,由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病(COVID-19)在全球开始蔓延。报道显示,SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天,而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此,住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前,CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具,主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而,现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述,缺乏对病灶的全定量分析。因此,基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程,团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院,自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料,所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日,研究共纳入31例治愈出院的患者(排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者),并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量,团队将4个中心作为训练队列,另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶,31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后,提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性,团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现,6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中,Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89;随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后,研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者,利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 
东南大学 2021-04-10
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