产品概述： 人体针灸穴位数字交互系统是依据全国中医药行业高等教育“十四五”规划教材《针灸学》等进行研发，结合最新的计算机和三维虚拟仿真技术，把腧穴的认穴识穴、针灸手法、针灸治疗、人体解剖等知识进行呈现。针灸穴位发光人模型根据真实人体比例制成，含肌肉解剖、经脉循行流注、经脉络属表里关系等专业知识，内置光电感应电路模拟人体穴位，可实现穴位发光、语音播报、模型同步跟随，形成了新的中医针灸穴位的互动教学模式，方便了老师教学和学生学习。 系统内容： *1.1.、系统包含十四经络和针灸治疗两大模块。 *1.2、十四经络：包含了手太阴肺经、手阳明大肠经等十四经络循行（古今）介绍、病候、主治、穴位、分寸等内容； *1.3、针灸治疗：涵盖六种疾病类型，上百种病症的定义、辨证、治疗、主穴、配穴、方义、操作等详细内容 *1.4、针刺视频：包含40多种针刺手法以及分布腧穴毫针刺法、局部多针刺法等视频教学，教学效果直观有效。 1.5、穴位详解：三维虚拟模型上详细展示人体≥800（包含双侧）个腧穴的名称、注音、国际代码、点位、解剖位置等信息。 *1.6、常见的危险穴位具有特殊标记，详细信息包含异常针刺情况表现及情况处理。 *1.7、配备腧穴的横断面或矢状面图谱，了解腧穴在皮下的解剖结构和针刺的入针情况。 二、实训功能： 2.1、可实现铜人模型上≥210个穴位灯光的实时操控。 *2.2、软硬件同步：穴位发光、声音、三维虚拟人体模型跳转同步控制。 2.3、腧穴播报：可在使用硬件操作时，系统可以自动实时播报腧穴名称等内容。 2.4、双向交互：软件可控制铜人穴位灯的开启与关闭，铜人穴位触控笔点亮穴位，软件中三维模型可跳转到相应位置，并播报其穴位名称。 *2.5、在没有与软件系统相连接时，用户也可使用穴位触控笔点亮铜人模型上的穴位灯光。 *2.6、单穴、多穴：可选择单穴或多穴模式，实现不同数量穴位灯光的开启与关闭。 *2.7、经络循行：通过三维动效形式展示。可通过软件系统操作数字虚拟模型的经络开关，点亮铜人上的一整个经络穴位，显示十二经脉循环流注，经脉络属表里对经关系，直观了解人体中医经络循行。 *2.8、铜人穴位灯光可实现经络的循行走向。 2.9、穴位灯光可实现闪动与常亮。 2.10、利用红、橙、蓝、绿四种颜色穴位灯进行经络及穴位区分。 2.11、复位功能：一键关闭硬件模型上所有的灯光显示。 2.12、系统具有示教、训练多种功能，根据需求，在软件功能里选择需要点亮标记的腧穴，进行相关的教学和训练。 *2.13、针灸治疗模块下，配合铜人模型可对不同病症的主穴或配穴的穴位灯单独显示。 *2.14、演示功能：可实现所属经络的穴位灯光循环闪动。 三、软件功能 *3.1、根据真实人体比例打造高仿真的三维人体数字模型，可进行任意角度旋转、放大、缩小、平移，可切换前、后、左、右、上、下六视图、对任意界面进行截图保存等多种操作等。 3.2、重置：一键重置三维模型至初始状态。 3.3、对称穴位：一键显示对侧的穴位，方便对侧穴位的定位和学习。 3.4、骨度分寸：根据当前学习的穴位，一键获得根据临近结构得出的分寸信息，更方便腧穴认知。 *3.5、透明度：可一键透明皮肤、肌肉、骨骼，也可以调节不同层度的透明度，方便学习人体的内部解剖结构的毗邻关系。 *3.6、搜索：输入穴位名称、拼音或代码，可在三维人体模型上快速定位到该穴位。 *3.7、系统：可以对皮肤、肌肉、骨骼、脏器、血管、神经等解剖系统进行隐藏和显示。 3.8、设置：多背景颜色设置，适配不同的操作场景。 3.9、界面清爽模式：一键隐藏所有功能选区，只显示三维虚拟模型，并可随时调取。 3.10、一键实现模型衣服的隐藏和显示，方便模型穴位的查看。 3.11、语音功能：针对详细注解内容，进行对应的语音讲解。 *3.12、具备模拟考试功能,自动从实训题库中随机选择5道题目，组成模拟卷，供随机练习。另具有危险穴位题库可供选择。 四、配置清单 4.1、65寸触摸一体机含支架。 4.2、主机：intel i5处理器、 8G 及以上内存、 500G SSD高速固态硬盘、独立显卡支持高清输出。 *4.3、仿古铜人模型：全铜打造，高度不低于168CM，重量不低于75kg. 五、中医针灸数字人系统V1.0 一套

"专业测量低阻的发明仪器：可测最低阻值0.000001Ω；在实际应用中，还可测0.000001V的交流电压和0.000001A的交流电流。 "

XM-F22骨盆测量模拟人   功能特点： ■ XM-F22骨盆测量模型（骨盆测量模拟人）为成年女性整体人，解剖标志明显，便于操作定位。 ■ 采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 关节灵活，满足骨盆测量时的各种体位。 ■ 下腹部设有透明视窗，观察骨盆内测量操作全过程。 ■ 可进行骨盆内测量与外测量训练。

刘奇航及其合作者以最近由中科院物理所领衔的研究团队发现的ZnCu3(OH)6BrF为例，采用修正后的单体平均场密度泛函理论方法，对这一体系的本征和掺杂行为进行了详尽的模拟。研究发现，ZnCu3(OH)6BrF掺杂后，掺入的电子并没有成为期待的“自由载流子”，而是局域在一个铜原子周围，引起了局域形变。这种电子与束缚它的晶格畸变的复合体称为极化子（如图一所示）。本征材料的带隙中形成新的电子态。因此，电子掺杂后，ZnCu3(OH)6BrF并没有实现半导体到导体的转变。相比之下，具有类似CuO4局部环境的铜氧化物高温超导体的母体材料Nd2CuO4显现除了不同的随掺杂浓度变化的导电性。研究发现，低掺杂浓度时，铜原子附近形成较为扩展的极化子，因此在高掺杂浓度时，这些极化子之间的跃迁可以使系统导电性大大增加，实现半导体到导体的转变，与实验观测很好地吻合。 该研究圆满地解释了最近实验上观测到的Kagome晶格的锌铜羟基卤化物在掺杂后并不导电的现象，指出要在量子自旋液体实现超导，仅仅找到量子自旋液体体系是远远不够的，还必须实现有效掺杂，注入一定浓度的“自由载流子”，为耕耘在该领域的实验工作者提出了新的挑战和实验方向。

本实用新型提供了一种用于电子鼻测量的测量装置，所述测量装置包括锥形瓶和可拆卸搅拌器，所述锥形瓶口设有瓶塞，所述瓶塞上设有电子鼻进气孔和电子鼻补气孔，所述可拆卸搅拌器包括竖向可拆卸手柄、横向手柄和搅拌叶片，所述横向手柄和竖向可拆卸手柄连接，所述竖向可拆卸手柄底部连接有搅拌叶片。本实用新型提供的所述测量装置可以避免误差；在所述锥形瓶的瓶塞中间位置设置固定进气口，这样可以保证电子鼻进气针在实验过程不容易活动，减小误差，同时使实验人员不必付出过多力气。所述锥形瓶可以避免清洗过后水珠残留影响气味测定的影响，更加便于实验操作。

完成人简介：樊君，西北大学教授，西北大学化工学院副院长， 陕西省化工过程实验教学示范中心主任，指导博、硕士生研究方向包括反应工程、碳一化工、纳米材料、分离工程、精细化工产品开发研究等。 成果内容：基于量子点的荧光探针分析对推动即时检测（POCT）技术的发展具有十分重要的意义。本项目以制备功能型纳米荧光探针为主，主要包括量子点荧光探针（QDs）和稀土掺杂上转换纳米颗粒（UCNPs），并利用制备的荧光探针实现了对生物活性分子的定量检测。项目设计了基于荧光共振能量传递（FRET）的QDs荧光探针和基于CuMn双掺杂的ZnS QDs比率荧光探针，分别实现了对生物活性分子多巴胺和叶酸的定量检测（图13），结果表明所制备的探针具有较高的选择性和灵敏度，项目成果将为医学检测和POCT技术提供技术支持。   不同反应时间得到的CdTe量子点在紫外灯下的实物图及其吸收和发射光谱 成果优势： 量子点(quantum dots，QDs)是指颗粒半径小于激子波尔尺寸半径的纳米晶粒，属于三维尺度限域的零维纳米材料，其尺寸一般在10nm以下。QDs有许多显著地光学性质：优良的抗光漂白能力； 较宽的吸收光谱；发射光谱窄；较大的斯托克斯位移(Stokes shif)。 成果成熟度：中试阶段。 转化方式：技术转让等。 市场展望：本项目的研究结果对提高疾病诊治水平，推动医学科技前沿发展，形成经济新增长点，带动大健康产业发展等都将具有十分重要的意义。

福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。

福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱

中国科学技术大学潘建伟及其同事彭承志、徐飞虎等利用“墨子号”量子科学实验卫星，在国际上首次实现量子安全时间传递的原理性实验验证，为未来构建安全的卫星导航系统奠定了基础。该成果于2020年5月11日在线发表在国际学术知名期刊《自然·物理》上。