改良mFOLFOX6联合或不联合放疗对比5-氟尿嘧啶联合放疗新辅助治疗局部进展期直肠癌：中国FOWARC研究的最终结果”。近期疗效结果显示三组病理完全缓解率（PCR）分别为14.3%、28%和6.1%，而降期率（术后分期为0-I期）为37.6%、57.4%和35.8%。研究结果提示：单纯FOLFOX方案新辅助化疗与5-FU为基础的放化疗相比，具有相似的R0切除率和肿瘤降期率以及更低的手术并发症发生率，约35%患者仅术前接受单纯化疗而不需要放疗也能很好的进行手术治疗。此次研究的3年无病生存率结果显示,FU-RT组为72.9%，FOLFOX-RT组为77.2%，FOLFOX组为73.5%。三组的3年复发率均小于10%，分别8.0%、7.0%和8.3%，3年生存率为91.3%、89.1%和90.7%。研究远期结果再次证明，术前单纯FOLFOX方案新辅助化疗在3年局部复发率、无病生存率以及生存率等远期疗效指标方面均与当前的标准5-FU同步放化疗相当。而安全性方面，单纯化疗组患者的近期并发症（如吻合口瘘、吻合口狭窄）和远期并发症发生率均较放疗组有显著降低。同时研究还显示，单纯化疗在控便能力和大便次数等肛门功能方面的有明显优势。

本项目采用化学生物学手段，筛选出特异性成环标记5-醛基胞嘧啶（5fC）的化合物——叠氮茚二酮和丙二腈，并且标记产物在随后的PCR扩增过程实现胞嘧啶（C）到胸腺嘧啶（T）的转变，可实现全基因组5-醛基胞嘧啶的单碱基分辨率检测。用叠氮茚二酮标记作为标记化合物，可实现对含有5-醛基胞嘧啶DNA片段的先富集再测序，将测序成本大大降低。用生物相容性很好的丙二腈作为标记化合物，可实现单细胞水平的5-醛基胞嘧啶单碱基分辨率检测。血液中细胞外游离DNA上的核酸修饰可以作为人类癌症的生物标记物，本项目涉及的核酸修饰检测技术，不会造成DNA降解，适应于临床小量珍贵样品，在癌症的液态活检上具有重大潜力。

产品详细介绍 1.      主要参数： ★扫描方式：激光手持照相式 ★扫描技术：激光线网格扫描技术 帧扫描区域：250mm×250mm 景深：250mm（自动） 工作距离：300mm ★扫描速率： 300000次/秒 扫描分辨率：0.100（毫米） ★测量精度：0.03 mm ★体积精度：0.020 + 0.100（毫米/米） 体积精度（结合DigiMetric）：0.020 + 0.025（毫米/米） 测量范围（物件尺寸）：0.1 ～6米，可扩展 传输方式： USB3.0 工作温度：-10 - 40℃ 工作湿度：10 - 90 % 三维光学扫描系统配置与功能 数据采集传感器：高速、高精密工业级相机2台 ★内置微惯性传感器，实时输出设备位姿； ★测量光源：10束交叉激光线，激光级别ClassII(人眼安全)，波长大于600纳米 计算机系统：支持windows 7，32位和64位操作系统，支持内存16G以上 拼接方式：系统整合“专业模式”全自动标志点拼接模块 全局误差控制方式：GREC Pro全局误差控制 ★扫描方式：FLESA可变点距扫描 ★使用方便：整个过程全部手持完成，无需三脚架等支撑装置 所测量的物体表面可不做任何形式（如喷白）的预先处理 防抖设计：采用先进的防抖动算法，防止扫描过程中人为的抖动对误差的影响 自动探测被扫描物体颜色材质，从而自动调节激光亮度及CCD曝光 可一键自动过滤扫描背景数据，自动删除杂点及过滤不良点云数据 软件界面实时捕捉静态图像，一键截图功能 ★碳纤维材质标定板，轻量化，抗压耐高温，不易变形，非石英玻璃材质。双面标定，白平衡标定功能，有效减少扫描噪声 三维光学扫描系统软件功能 ★全中文软件界面 ★自适应形面扫描模块 自动调节系统参数，自适应各种材质/颜色表面的不同扫描对象，无需手动调节； FLESA可变点距扫描，在同一次扫描中，可对点距进行灵活设置和改变，同时满足高速扫描以及精细扫描的需求 ★自动拼接模块 智能标志点识别技术：系统自动跟踪识别标志点； 惯性—光学混合式传感器定位技术，实时将数据自动配准到同一坐标系； GREC Pro全局误差控制模块，可对拼接后的误差进行全局控制； ★全局框架扫描模块 全局框架扫描技术，对框架点累积误差进行全局控制； 兼容DigiMetric系统，搭载全局摄影测量技术可将扫描范围扩展至几十米； ★后处理模块 扫描数据后，可进行点云噪声处理及修剪 内置友好的网格处理控制参数人机交互界面，可对去除钉状物、精简、平滑、特征锐化等网格处理参数进行设置 自动生成STL三角面 自动对三角网格数据进行补洞、去除钉状物、精简、平滑、特征锐化等处理 数据输入输出 导出结果为ASC，STL，OBJ，OKO等格式数据输出接口广泛,测量结果可与CATIA、Geomagic Studio、Imageware等逆向工程软件自由交换数据 配备三维数据管理系统  1套 采用三维引擎实现对三维模型、图片和文字的显示； ★采用Access数据库，可实现对对象的树状管理和从图片上选择区域进行切换等功能，从而实现对三维数据、图片和文字的有效管理； ★能对三维数据进行多层次树状结构管理，实现从大场景到局部细节的有效管理； ★支持对三维模型、图片和文字的综合管理，并能相互切换； 支持从图片上选择区域切换，用户可以随心所欲的浏览对象的每一个细节； ★截取高清晰的光照图信息； ★实现对三维模型的分析如距离等进行量测，得到最准确的测绘资料； 数据库基于Windows XP操作系统； 三维模型的支持格式为： STL，OBJ，VRML，IGES，OKO； 图片支持的格式为：JPG，BMP； 文字支持的格式为：html； ★素材支持：配备一个3d素材库，素材库数量须大于2万个，素材涵盖人物、卡通、教育、建筑、时尚、玩具、动物、植物、家居、工具、动漫游戏等类别，素材拥有25个以上特色专题，每个专题包含至少5个以上同类别优质素材。素材库包含网站及APP，APP同步支持安卓及IOS下载，素材库系统须取得电脑终端与iphone移动终端及Android移动终端《计算机软件著作权登记证书》。 2. 提供生产厂商对本项目的原厂项目授权委托书及售后服务承诺书原件。（须加盖生产厂商单位公章） 3. 投标单位配备的3D模型库需提供《软件著作权登记证书》。（复印件并加盖软件供应商单位公章） 4. 投标人所投3D扫描仪具有中美青年创客大赛指定3D扫描品牌证书 第1条所列产品参数为招标基础要求，加★部分为必须满足项，投标产品的参数值应符合或高于本条要求。投标单位须提供投标产品的印刷彩页，并加盖生产厂商单位公章，否则视为不能响应招标参数。 第2条项目授权委托书及售后服务承诺书须提供原件并加盖生产厂商单位公章，否则视为不能响应招标文件参数。 第3条《软件著作权登记证书》须提供复印件并加盖软件供应商单位公章，否则视为不能响应招标文件参数。 第4条要求为招标附加要求，投标产品如符合要求，可加5分，如不符合，须减5分。

“全面感知、深度融合、多维服务”的淮阴工学院智慧校园建设与应用实践近十年来累计投入 1.98 亿元，围绕新型基础设施、数据中台、智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等方面建成了高水平智慧化数字校园，在学科与信息化融合、网络安全等方面形成鲜明特色。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

本发明涉及潜在指纹显现技术领域，具体的说是一种运用核酸适配体与溶菌酶识别，形成G四链体扦插荧光分子进行荧光检测潜指纹的方法。所述包括以下步骤：①按捺指纹：在样品表面获得汗潜指纹；②配制荧光显色溶液：将DNA溶解于包含NaCl、MgCl2和KCl的Tris?HCl缓冲溶液中，然后加入NMM溶液充分混合；③荧光显现潜指纹：将步骤②得到的溶液滴涂到步骤①的潜指纹样品表面反应后，用去离子水快速清洗干燥后的

西安交通大学医学院第一附属医院医疗动力系统(机械血栓切除系统)采购招标项目的潜在投标人应在西安市南二环西段58号成长大厦10层标书发售处获取招标文件，并于2022年06月22日15点00分（北京时间）前递交投标文件。