非损伤微测技术（Non-invasive Micro-test Technology，NMT）源于美国MBL实验室（54位诺贝尔奖得主的摇篮），由神经学家Lionel F. Jaffe（美国扬格公司创始人之一）于1974年发明，2001年，美国扬格公司正式推出现代NMT。NMT是一种研究活体材料的底层核心技术，研究人员基于NMT能够建立自己独有的Me-Only 研究平台，从而获得极具创新的研究成果。         NMT可在不接触、不损伤样品的情况下，检测分子/离子进出生物活体的流速（流动速率和方向），可测样品种类繁多，小到菌、单细胞、液泡，大到组织、器官、整体都可检测。基于NMT商业化的设备统称为非损伤微测系统。         扬格/旭月的非损伤微测系统包含BIO系列、CONFLUX系列（共聚焦/荧光NMT）、NMT100系列、NMT200系列、NMT100S系列、NMT200S系列、NMT150系列、NMT活体工作站系列、NMT Physiolyzer®系列等，已发展至第七代自动化智能产品。扬格/旭月的NMT系统全部采用从美国扬格（旭月北京）研发中心自主研发的imFluxes智能操作软件，将十余年的NMT应用大数据与设备实现完美结合，并且在产品一体化、自动化、智能化、扩展升级等诸多方面都有大幅提升。         扬格/旭月已取得基于NMT的数十项专利及软件著作权，拥有完善的专利保护体系，所有产品全部通过中关村NMT联盟认证和ISO9001质量体系认证。扬格/旭月所销售的NMT专用耗材，已通过中关村NMT联盟认证，所有耗材是扬格/旭月研发中心结合十余年的经验、摸索并自主研发生产的。NMT专用耗材较传统的通用型耗材保质期更长，性能更稳定、可靠，所有对外销售的耗材全部经过严格的生产、检验流程。         扬格/旭月的NMT研究平台已经帮助国内外科研单位取得近百项各类专利，以及包含Nature、Cell在内的500多篇论文。同时，已销往欧洲的瑞士苏黎世大学（拥有包括爱因斯坦在内10余位诺贝尔奖得主），以及中国科学院、中国林科院、中国农科院、农业部下属的众多科研院所与高校，以及北大、上海交大等知名高校。 名称：NMT Physiolyzer®（NMT活体生理检测仪） 版本：第七代 品牌：YOUNGER 产地：美国 已获得认证： 中关村NMT联盟认证 ISO9001国际质量体系认证 简介：NMT Physiolyzer®（NMT活体生理检测仪）是美国扬格公司的第七代自动化NMT设备，可自动灌充LIX、直接检测、输出离子/分子的流速及浓度、数据云绘图。该设备为开放式平台，同时配备个性化模块，科研人员可根据自身科研需求，自由选配检测指标（标配2种指标，其他指标可自由升级），可选配指标包括IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Pb2+、Cu2+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、膜电势，其他未来新研发功能及指标，可通过模块进行扩展升级。        NMT Physiolyzer®（NMT活体生理检测仪）美国原装进口系统由美国扬格公司在美国本土生产、组装、调试完成，整机进口到中国，该产品已通过ISO9001质量体系认证，提供1年免费保修，售后服务由美国扬格公司在中国的永久战略合作伙伴旭月公司统一提供。 个性化功能匹配 标配两种指标（可选指标：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+），其余指标可升级（包括新研发指标Pb2+、Cu2+和膜电势） 预留双指标检测升级端口，升级后可单独检测一种离子或分子，也可同时检测两种离子或一种离子与一种分子的浓度和流速，用于离子/分子相关性研究及更前沿的科研探索。 活体、原位、非损伤测量 对整体或分离后的样品不造成损伤，获取正常生理状态下信息。 无需标记 预先知道测定的指标，无需用放射性、化学或药理学等标记方法，安全且环保。 不用提取样品 可直接检测，不需要研磨等传统的提取方法。 实时、动态检测 动态实时地（最短在5秒左右）检测和获取数据。 长时间持续监测 可进行长达10个小时以上的实时和动态监测。 可测样品种类繁多 整体、器官、组织、细胞都可以检测（理论值：5μm-10cm均可）。 自动化操作 X、Y、Z方向自动/手动操控传感器移动。 数据采集方式 X、Y、Z三维数据分别采集。 预留三维矢量流速数据升级端口，可升级在样品外进行X、Y、Z三维数据同时采集，获得矢量流速数据，清晰阐明样品及流速的空间相互关系，用于更前沿的研究。 美国原装进口系统 型号 功能 可升级功能 NMT300-YG 1.标配指标：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+(标配任选2种指标，可任意升级）。 2.操作方式：三维自动。 3.检测样品尺寸：可检测5μm-10cm样品。 4.数据：1D/3D。可直接检测、输出流速和浓度数据。 5.检测方式：单传感器检测 6.异常报警：有 7.流速云数据处理与绘图：有 1.可升级指标：可升级除标配指标外其余指标，包括最新研发指标膜电势。 2.可扩展：未来新研发指标可扩展升级。 3.可升级检测方式：单/双传感器检测可选。 NMT400-YG 1.标配指标：IAA、O2、H2O2、Ca2+、H+、K+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+(标配任选2种指标，可任意升级）。 2.操作方式：三维自动。 3.检测样品尺寸：可检测大于5cm样品。 4.数据：1D/3D。可直接检测、输出流速和浓度数据。 5.检测方式：单传感器检测 6.异常报警：有 7.流速云数据处理与绘图：有 1.可升级指标：可升级除标配指标外其余指标，包括最新研发指标膜电势。 2.可扩展：未来新研发指标可扩展升级。 3.可升级检测方式：单/双传感器检测可选。

产品详细介绍 氨气气体检测管 比长式气体检测管原理及使用方法原理CO、CO2、H2S、O2、SO2、NH3等检测管的基本测定原理为线性比色法，即被测气体通过检定管与指示胶发生有色反应，形成变色层（变色柱），变色层的长度与被测气体的浓度成正比。2、主要技术参数（见附表）3、附件（每盒）①胶管一段；Φ3×5，长度20cm②小砂轮一片4、贮运条件本品应避光保存于阴凉干燥处，严禁日光照射，保存温度不超过40℃，玻璃制品，小心轻放。5、使用方法各种检定管均可与气体检定管用圆筒型正压式采样器等配套使用。于测定现场用空气冲洗采样器后，取一定体积的现场空气，把检定管两端切开，用短胶管将检定管的下端（浓度标尺有“0”的一端）连接在采样器（检定器）的出气口上，按规定时间匀速通过检定管，然后按检定管变色柱（或变色环）上端指示的数字，直接读取被测气体的百分浓度。   各种气体检测管主要技术参数表

Ai视觉检测机器人是一款搭载了六轴工业机械臂、视觉人工智能和工业大模型的高科技设备，充分利用机械臂的多轴灵活运动、重复定位精度高等优势，主要用于复杂外形工业产品的缺陷检测，特别是汽车零配件、新能源、核电领域等高端制造、品控要求高的产品外观检测。

团队研究方向：（1）XR与沉浸场景设计研究；（2）中国风格创新设计研究；（3）基于文化和设计驱动力的品牌战略研究。科研项目：承担国家科技部、文旅部、中宣部、教育部等国家课题多项。承担企事业横向课题几十余项。 1、痛点问题：当前，传统文化产业面临数字化转型挑战。随着时代发展，传统文化元素现代转化存在障碍，品牌力不足，市场潜力未充分挖掘。同时，互联网经济下，时尚节奏加快，传统设计样式及产品迭代效率难以快速响应市场变化和消费者需求。 2、解决方案：成果开发了“文化符号多层次数据调取系统”软件算法，实现文化符号的数字化提取和二次开发。该技术能快速生成多元化设计原型，辅助设计和样品观赏。 3、竞争优势分析：成果在文化符号快速调取和应用方面具显著优势，可降低创新成本，提高生产效率。 4、AI对文化产业作用及市场应用前景：AI技术推动文化产业创新升级，满足消费者对个性化、时尚化产品需求。项目成果应用前景广阔，文旅行业市场规模逐年提升。成果已经在辽宁朝阳喀左的紫砂产业落地应用。 5、知识产权情况：《文化符号多层次数据调取系统》等2项软件著作权，法律状态已登记。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，在偏僻的野外或者野生动物保护区，对珍稀物种检出，从而追踪它们的生活轨迹，或者在某些仓库农场对破坏储存物的害虫或者家养动物的天敌的检出是非常重要的。本专利建立一种实时的基于生物声音的只能检测方法，分析提取了动物声音的时域特征，频域特征，通过对特征的分析、分类，及时有效的检测出生物的运动痕迹。市场前景分析：生物活动轨迹的追踪有着重大的现实意义，在粮食以及动物保护方面有着非常广泛的作用。本发明着重从声音的频域、时域进行特征提取，然后选取特征组合，对特征进行有效的分类。研究实验表明，本算法的平均准确率达到89.9%。与同类成果相比的优势分析：本篇专利提出的识别系统的流程在原有的基础上增加了两个环节，即流程成为：预处理->声音提取->特征提取->特征选择->模型训练；并且还提出了新的算法，采用了许多最近提出的特征，比如MFCC[6-9]。经实验验证，本文提出的方法相比之前的方法正确率提高了20%左右，达到了89.9%。

本发明公开了一种基于ＫＬ展开的分布随机动载荷识别方法。本发明的方法包括步骤：Ｓ１．开展模态试验，获取结构的模态参数，包括固有频率和模态振型；Ｓ２．将结构随机振动响应利用模态振型展开，获取结构在模态空间的动响应；Ｓ３．利用ＫＬ展开由模态空间内的随机动响应求解模态空间内随机动载荷；Ｓ４．求解结构上随机动载荷的随空间分布的时变统计特征。本发明解决在时域内利用实测结构动响应样本识别结构上随机动载荷随空间分布的时变统计特征问题，为服役于分布随机动载荷环境下的工程结构设计与安全评估提供一种动载荷间接获取手段。

软件所含缺陷的风险或数目是合理安排软件测试资源，提高软件测试效率，衡量软件设计及开发质量的关键信息，应用模式识别技术对软件所含缺陷进行有效预测将对我国航空工业软件测试工作从被动测试到主动测试的转变起到积极的作用。对软件所含缺陷进行风险或定量预测，其根本技术在于利用以往软件缺陷数据，构建软件内在信息和软件缺陷信息之间的映射关系函数。 软件缺陷数据具有如下特点：软件度量信息冗余；软件缺陷数据分布及其不平衡；软件缺陷数据易含有不准确数据（如不准确的缺陷量）对于模型构建来说就是噪声数据；软件缺陷数据维度高，复杂度高等。该技术的广泛使用，将对我国航空工业中的软件测试工作，从传统的被动测试向主动测试，合理安排有限的测试资源，提高测试效率，从而提高软件质量起到重要作用。

作为计算机视觉和模式识别领域中最为成功的应用之一，生物特征识别技术一直受到学术界和业界非常高的重视，生物特征识别技术应用领域非常广泛，比如法律执行部门、军事、政府部门、金融服务、游戏产业、医疗产业、高科技与电信产业、工业制造、零售业、旅游和运输业等。