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可以量產(chǎn)/n該成果涉及一種用于人工飼養(yǎng)南方小花蝽的裝置，包括由上到下依次設置的飼養(yǎng)室、隔板和水槽，飼養(yǎng)室以隔板為底，水槽以隔板為頂，飼養(yǎng)室頂部設置有通氣孔，通氣孔由通孔和位于通孔處的透氣阻擋物組成，飼養(yǎng)室側(cè)壁由透明材料制成，飼養(yǎng)室側(cè)壁底部設置有進水孔，隔板包括多個豆種槽和分別對應地位于豆種槽下方的深根洞，豆種槽頂端開口，豆種槽部分底面區(qū)域與深根洞連接，深根洞連通豆種槽和水槽，水槽側(cè)壁底部設置有出水孔，進水孔和出水口上都設置有閥門。使用本實用新型的裝置飼養(yǎng)小花蝽可在裝置中形成具有生產(chǎn)者和多級消費者的半

 為克服人工心臟血泵與血液接觸，容易引起血栓、血液感染等引起的并發(fā)癥問題，研制開發(fā)了一種直接心室輔助裝置。該裝置包裹在心臟表面（也可以在主動脈）上，直接機械式壓縮衰竭或者停止搏動的心臟，使其泵出更多血液，促進全身血液循環(huán)。與血液接觸型的人工心臟相比，此裝置直接對心臟進行做功，由心臟再將輔助力傳遞給心臟中的血液，可以避免輔助裝置與血液接觸導致的并發(fā)癥。 該裝置已授權(quán)國家發(fā)明專利3件。在輔助杯容積調(diào)節(jié)技術(shù)等方面取得重要進展，主要用于心臟外科手術(shù)治療領域，適用于心力衰竭的急救和短期心室輔助等。   

XM-37高級著裝式人工取便訓練模型 ? 模型特點： ■ XM-37高級著裝式人工取便訓練模型采用塑膠材料，皮膚柔軟，操作過程真實。 ■ 可穿著式設計，適合2個學生一起練習。 ■ 配以布質(zhì)松緊帶，可調(diào)節(jié)長度和松緊度。

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系統(tǒng)主要應用于機器學習、深度學習和機器視覺等領域， 針對各團隊常見的數(shù)據(jù)管理困難、科研進度難協(xié)同等問題， 通過搭建私有云服務器，提供可視化虛擬系統(tǒng)鏡像， 并開發(fā)科研管理軟件，實現(xiàn)團隊管理的高效與智能化。

北京體育大學主導研發(fā)的全球首款基于AI圖像識別技術(shù)的三維運動解析系統(tǒng)可以自動識別人體關鍵點，將不同攝像機拍攝到的同一運動畫面進行三維合成和運動技術(shù)分析，獲得運動生物力學的詳盡參數(shù)。該系統(tǒng)利用AI 技術(shù)大大降低了人工解析時間，提高了三維解析效率，有效提高運動表現(xiàn)。

我國科研團隊首次利用機器學習反求設計（machine-learning inverse design）實現(xiàn)三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術(shù)的相關研究成果發(fā)表在國際頂級學術(shù)刊物《科學進展》上。該雜志為《科學》(Science)刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術(shù)領域的開放性、綜合性科學刊物。這項光學全息技術(shù)領域的突破性研究，由上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領銜的未來光學國際實驗室完成。研究中基于機器學習的反求設計，可精準且迅速地產(chǎn)生一個或多個任意三維矢量光場，有望應用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領域。光是一種電磁波，其在介質(zhì)中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。研究人員介紹，基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，科學家研究發(fā)現(xiàn)光的振蕩可打破傳統(tǒng)二維平面的束縛，通過干涉產(chǎn)生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。但精確產(chǎn)生任意三維矢量光場仍是一個世界性難題。在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。顧敏科研團隊利用人工智能的機器學習反求設計，解決了這一難題，率先實現(xiàn)了三維矢量全息，并可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態(tài)。顧敏介紹，這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統(tǒng)二維偏振光的束縛?！巴ㄟ^人工智能機器學習的新技術(shù)，我們首次實現(xiàn)了三維矢量光的操控，并將機器學習的算法延伸到光學全息中去?！睓C器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。文章第一作者任浩然博士說：“我們研究證明訓練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡可有效、快速地產(chǎn)生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調(diào)控的效率?！贝送?，這項發(fā)明為光學全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態(tài)可以作為獨立的信息載體，實現(xiàn)信息的編碼和復用。顧敏表示，“這項發(fā)明不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學全息系統(tǒng)奠定了基礎，同時也為人們加深理解光與物質(zhì)的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺?！?

研發(fā)階段/n內(nèi)容簡介：用人工神經(jīng)網(wǎng)絡將生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)所隱含的目標函數(shù)關系降維映射到二維平面上，自動生成目標函數(shù)的等值曲線，由此可展現(xiàn)出操作空間的面貌和特征，直接識別出最優(yōu)操作點或最優(yōu)操作區(qū)域，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的操作優(yōu)化，達到降低原料消耗和能量消耗、提高生產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量、把對環(huán)境污染降到最小的目的。技術(shù)指標：1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡降維優(yōu)化技術(shù)通過降維，在映射平面上能全景式的展現(xiàn)出多維空間的面貌和特征，可以根據(jù)優(yōu)化目標選擇最優(yōu)操作區(qū)域，最大限度的挖掘生產(chǎn)過程或裝備的潛力；2、當最優(yōu)操作點或區(qū)域不在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集合區(qū)域