XM-S5M标准静脉输液手部模型   XM-S5M标准静脉输液手部模型的皮肤采用高分子材料、血管采用乳胶材料、手臂骨采用发泡材料制成，肤质仿真度高，皮肤纹理清晰，设有手背部的静脉血管网。   一、功能特点： ■ 手臂上分布的八条主要静脉血管系统，可进行静脉注射、输液（血）操作练习。 ■ 可选择不同类型的穿刺针进行训练，进针有明显的落空感，正确穿刺有回血产生。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 标准静脉输液手部模型：1条 ■ 输液套装：1套 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

（专利号：ZL 201510680106.5） 简介：本发明公开了一种用Bi/Mo/Co/La/Fe五组分复合氧化物催化剂移动床合成1,3‑丁二烯的方法，属于化学化工技术领域。本发明将制备好的五组分复合氧化物催化剂置于移动床反应器中，并将混合气导入反应器中，保持一定空速和催化剂床层温度进行反应，得到1,3‑丁二烯产物，反应催化剂逐渐移动至再生反应器，并向移动床反应器中补充新鲜催化剂。本发明采用Bi、Mo、Co、La、Fe和去离子水按照一定摩尔比配置，碱液调节pH值，经浓缩、过滤、干燥、焙烧、冷却后，再通过研磨、筛分得到Bi/Mo/Co/La/Fe。与传统的工艺不同的是：根据本发明，调节催化剂中金属Co、La、Fe的含量就可以制得用于1,3‑丁二烯制备工艺的高活性、高选择性五组分复合氧化物催化剂。

（专利号：ZL 201510685135.0） 简介：本发明公开了一种用Bi/Mo/Co/Ce/Fe五组分复合氧化物催化剂移动床合成1,3‑丁二烯的方法，属于化学化工技术领域。本发明将制备好的五组分复合氧化物催化剂置于移动床反应器中，并将混合气导入反应器中，保持一定空速和催化剂床层温度进行反应，得到1,3‑丁二烯产物，反应催化剂逐渐移动至再生反应器，并向移动床反应器中补充新鲜催化剂。本发明采用Bi、Mo、Co、Ce、Fe和去离子水按照一定摩尔比配置，碱液调节pH值，经浓缩、过滤、干燥、焙烧、冷却后，再通过研磨、筛分得到Bi/Mo/Co/Ce/Fe。与传统的工艺不同的是：根据本发明，调节催化剂中金属Co、Ce、Fe的含量就可以制得用于1,3‑丁二烯制备工艺的高活性、高选择性五组分复合氧化物催化剂。

新冠肺炎常规通过病史、CT等进行病情评估，但重症病房应用超声不便，还需要评估重症患者的心脏等多器官，然而操作者绝大多数不是专业超声医生，这为如何在治疗重症患者的过程中更好地发挥超声的作用提出了难题。深圳国际研究生院袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司合作，用人工智能技术赋能5G超声设备，增添采集心肺关键标准切面的导航以及关键参数的自动测量等功能，辅助医生对重症病人进行动态评估和治疗。 袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司1月中旬组成研发团队，在已有合作工作的基础上，针对新冠肺炎重症患者临床超声的迫切需求开展联合攻关，半个月就获得了较好的成果。该技术从2月初开始在武汉协和西院等多家医院使用，在一定程度上辅助了医生对重症患者进行疾病的动态评估和治疗指导。 目前该技术正由国家感染性疾病临床研究中心（深圳市第三人民医院）牵头开展进一步研究，将完善和改进现有功能，优化远程诊断流程，实现超声为医生治疗重症患者提供更智能、更可靠、更专业的帮助。

目前我国生物质热化学转化技术应用较多的是固定床气化，但生产规模普遍较小且高效连续运行性能差，尚无法适应以发电为代表的规模化利用方式。因此，在生物质转化利用领域，开发规模化高效可靠的气化技术是迫切需要攻克的关键技术。2007年华东理工大学主持实施世界银行的全球环境基金项目（CRESP）“规模化生物质固定床气化炉的研制”，之后又负责完成了多项相关重点科研，核心装备技术于2009年7月通过专家验收。本项目的技术原理是将生物质燃料通过固定床自热气化生产可燃气体，其关键技术包括气化炉控温防止结渣、降低飞灰夹带及燃气深度净化等。本项目核心装备—固定床气化炉的单炉产气量大于5000m3 /h，采用典型农作物秸秆为原料的燃气热值大于1500kcal/m 3 ，同时还可获得焦油和草木灰等副产品，气化系统运行高效、可靠而洁净，已完全达到规模化工业生产的要求。本项目成果可广泛应用于供气、发电和供热等场合。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。