本发明公开了一种模块化脉冲晶闸管的压装结构，包括上压装 盘、下压装盘、上引出线盘、下引出线盘、压装螺栓、缓冲元件、绝 缘拉杆、保护电路模块、触发电路模块、线缆端子接入螺孔和外保护 罩；在上压装盘与所述上引出线盘之间、所述下压装盘与所述下引出 线盘之间均安装有缓冲元件。上、下压装盘之间压装有一系列串、并 联在一起的单个晶闸管可控硅开关，压装力依赖上、下压装盘之间的 若干根棒型绝缘拉杆的拉紧来实现，上、下压装盘上有固定棒型绝缘拉杆的螺柱或内螺纹孔，螺柱或内螺纹孔均匀分布在压装盘上，呈对 称布局。&nbs

毕赤酵母(Pichia pastoris)是应用最为广泛的外源蛋白表达宿主 菌，它是甲醇营养型酵母中的一种，能够在以甲醇为唯一碳源的培养 基中生长(熊向华，2006)。毕赤酵母是迄今最为成熟的外源蛋白表达 系统之一，目前己有上百种外源蛋白基因在毕赤酵母中获得表达。外 源基因在毕赤酵母中的表达需要有几个基本条件：一是需要有高效的 启动子和终止子；二是要有同源序列以便外源基因能够有效地整合到 毕赤酵 母基因组中；三是要有

传统的发酵调味品包括酱油、醋、腐乳、泡菜以及各种酱类等， 目前除了酱油的生产基本完成了现代化改造，实现了运用现代化生产工艺和设备进行大规模生产以外，其余的几种传统调味品大都依然采用传统的发酵工艺方式进行生产。本成果是针对传统调味品中的固态或半固态的酱类进行研发，设计新的发酵工艺和设备以克服传统发酵工艺的缺点，尤其根据郫县豆瓣酱的工艺特点，用现代生物工程和食品工程的相关知识进行工艺设计，使郫县豆瓣的生产摆脱传统工艺只能依靠自然

全球可应用显示市场中，三维显示是新型技术发展方向。现有的三维显示存在视角串扰、视角信息不够等缺陷，因此会导致观看不自然和头晕等问题。浙江大学团队构建的裸眼光场在三维显示技术保有裸眼三维显示特性的基础上，实现了超大视角、观看自然等优点，可以广泛应用于展览展示、文化娱乐、医学图像等各个领域。 浙江大学团队在三维显示技术研究领域中，首次创新构建裸眼光场中实现三维显示技术的优化，通过技术路线调整，实现了柱面屏清晰成像、画幅横宽比可调、输出端增强三维体感、光场准确校正等新功能，为三维显示技术的发展提供了强力助推。

分子蒸馏不仅可以分离传统手段难以分离的热敏性、 高粘度、易变质物料，还可以代替柱层析、减压蒸馏等传统分离技术，成为一种实验室的通用理化仪器。因此科研级分子蒸馏器有望成为改变用户习惯的一类产品。试生产的分子蒸馏器非常契合实验室的实际使用。冷热面可调， 且蒸发面积仅为 0.01 平米。 科研级分子蒸馏器，内部的冷凝盘管采用了快拆快装结构，用户可以根据实验需求对冷凝盘管进行迅速更换以进行冷热面距离的调节，该型设备的蒸发面积仅为 0.01 平 ，适用于克级物料的分离 

团队致力于推动中医药文化发展和传播，结合中医体质学、经典医学古籍配方，采用现代工艺及技术，研发出适合现代人调理改善亚健康问题的“药食同源”零食化滋补品。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 武汉杏林斋商贸有限公司 企业法人 魏丹蕾 注册时间 2015年6月11日 注册所在省市 湖北省武汉市 组织机构代码 91420102333609439R 经营范围 预包装食品兼散装食品、乳制品（不含婴幼儿配方乳粉）、保健食品的批发兼零售；网上销售：保健用品、化妆品、洗涤用品、日用百货、办公用品、工艺美术品；商务信息咨询（不含投资咨询）；服装、护肤品、电子产品、珠宝首饰的批零兼营；展览展示服务；会议会展服务；广告设计、制作、代理及发布。 企业地址 北京市海淀区西三环北路甲2号院国防科技园1号楼1122室 获投资情况 无 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 魏丹蕾 针灸推拿学院/针推专业 2015年/2018年 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 王林元 中药学院 教授 中医药现代化研究 五、项目简介 魏氏甄品是北京中医药大学食疗养生创新创业团队，中国中医药信息学会食疗分会常务理事单位。团队致力于推动中医药文化发展和传播，结合中医体质学、经典医学古籍配方，采用现代工艺及技术，研发出适合现代人调理改善亚健康问题的“药食同源”零食化滋补品。成立至今，魏氏甄品曾受邀参加CCTV央视网及30多家卫视媒体采访报道，《美丽俏佳人》栏目录制。团队目前开发出代茶饮、膏方、养生零食3条产品线20个SKU。魏氏甄品曾在全国互联网+大赛、全国中医高等院校创业大赛、北京市优秀创业团队评选、校内杏林杯创业大赛等各项比赛中获奖。同时公司与源产地成立种植基地，溯源道地食材，帮助基层农民创收。我们希望可以为所有人带来更美味，更道地，更健康的养生零食！

（专利号：ZL 201410219036.9） 简介：本发明公开了一种二硼化钒粉体的制备方法，属于陶瓷粉体制备技术领域。该制备方法是将摩尔比为3：11的偏钒酸铵和单质硼粉及一定量的熔盐混合均匀后，在惰性气体保护下在800～1100℃下热处理0.5～4h得到二硼化钒粉体。反应产生的副产物三氧化二硼和熔盐可通过用热水浸润溶解的方法去除。本发明方法采用的钒源无毒害，生产工艺简单，适合批量生产。本发明方法引入的熔融盐环境加速了固相物质的扩散速度，

（专利号：ZL 201410219065.5） 简介：本发明公开了一种硼化铌纳米粉体的制备方法，属于陶瓷粉体制备技术领域。该方法首先在熔融盐环境中以单质硼还原五氧化二铌，然后通过用热水浸润溶解熔盐及反应产生的三氧化二硼得到纳米硼化铌粉体。本发明具有制备工艺简单，成本低廉、合成温度低(800～1000℃)，合成时间短(1～4h)，合成粉体纯度高，粒径小等特点。本发明所得到的硼化铌纳米粉体可用于制备超高温陶瓷、耐磨材料和超导材料。

项目背景：目前，国内脚轮生产基地大部分在南方地区， 据统计，中国脚轮产品市场份额约占全世界的 30%，全国需 求量约 600 亿元，公司为弥补北方高品质脚轮的空缺，进行 了注塑车间智能化技术改造，建设了集中供料、集中供水电、 集中供气的智能化先进生产线，配合先进的冷却技术，通过 机械手以及输送带完成“注塑+成型+冷却+输送”一条线。 广泛应用于工业、商业、医疗器械以及机械、物流运输、环 保清洁用品、家具行业、美容器械、食品机械、五金生产等 各行业。 所需技术需求简要描述：寻求针对脚轮产品制造过程中 的流程优化和技术改造方案。并通过对注塑机等设备 MES 数 据的提取和挖掘，实现注塑过程的数字孪生，并设计开发基 于数字孪生的智能决策系统。  对技术提供方的要求:能完成对脚轮生产线的精益改 造，并实现数字孪生技术的个性化应用。 

一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055