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提供了基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù)的跨區(qū)域多機(jī)構(gòu)整合急救資源協(xié)同救治的醫(yī)療信息共享平臺(tái)，具有以下幾大功能:基于 FMC-D 時(shí)間的智能轉(zhuǎn)運(yùn)決策輔助、系統(tǒng)內(nèi)醫(yī)療單元 通訊、系統(tǒng)內(nèi)醫(yī)療單元信息共享及 PCI 醫(yī)院介入影像質(zhì)控管理。系統(tǒng)分為醫(yī)療單元終端(包 括 EMS 終端、非 PCI 醫(yī)院終端及 PCI 醫(yī)院終端)和云計(jì)算服務(wù)端兩部分，通過(guò) 3G/4G 無(wú)線(xiàn) 互聯(lián)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換處理。急救車(chē)客戶(hù)端考慮到用戶(hù)的操作體驗(yàn)，采用基于 Android 系統(tǒng)進(jìn)行 開(kāi)發(fā)。云計(jì)算服務(wù)端處理中心部署在云服務(wù)器上，按照 SOA 架構(gòu)的理念進(jìn)行框架設(shè)計(jì)，依 托于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘分析。本系統(tǒng)的特色包括:? 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以時(shí)間軸為中心。時(shí)間軸是描述 AMI 患者救治流程的關(guān)鍵事件時(shí)間節(jié) 點(diǎn)的集合，如:呼叫 EMS 時(shí)間，EMS 響應(yīng)時(shí)間，急救車(chē)到達(dá)時(shí)間，首次胸痛發(fā)作時(shí)間，本 次胸痛發(fā)作時(shí)間，EMS 首份心電圖時(shí)間，等。通過(guò)對(duì)上述關(guān)鍵事件時(shí)間節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)、分析 通過(guò)資源合理調(diào)配、輔助決策支持等方式提高針對(duì) AMI 的救治效率。? 智能推薦技術(shù)。該推薦主要基于以下信息:1，實(shí)時(shí)的醫(yī)院醫(yī)療資源信息(如床位資 源、醫(yī)生資源、手術(shù)資源等);2，地理位置信息，主要是權(quán)衡道路擁堵情況以及距目標(biāo)醫(yī)院 距離信息;3，救治能力，主要指通過(guò)救治流程中產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)挖掘分析衡量 PCI 醫(yī)院救 治能力的信息。? 大規(guī)模的支持。急救車(chē)客戶(hù)端考慮到用戶(hù)的操作體驗(yàn)，采用基于Android系統(tǒng)進(jìn)行開(kāi)發(fā)。 云計(jì)算服務(wù)端處理中心部署在云服務(wù)器上，按照 SOA 架構(gòu)以及基于 XMPP(Jabber)協(xié)議通信 機(jī)制的開(kāi)源架構(gòu)的理念進(jìn)行框架設(shè)計(jì)，依托于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘分析。在北京 等地的實(shí)踐表明該系統(tǒng)具有支持區(qū)域內(nèi)多 PCI 醫(yī)院，多非 PCI 醫(yī)療機(jī)構(gòu)，多 EMS 機(jī)構(gòu)并發(fā)協(xié) 同救治的流程以及流程中產(chǎn)生的 PB 級(jí)的數(shù)據(jù)。在一套完整、獨(dú)立的 RCTS-AMI 系統(tǒng)內(nèi)，預(yù)計(jì) 500-800 家 PCI 以及非醫(yī)院，12 萬(wàn)臺(tái)終端，2000-2500 位醫(yī)生可以使用本系統(tǒng)。

本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種立方星多星軌道釋放裝置。用如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)： 一種立方星多星軌道釋放裝置，包括相互連接的機(jī)箱殼體組件、艙門(mén)組件、艙門(mén)解鎖組件、安裝凸臺(tái)、限位解鎖組件、主彈簧推出組件、彈簧柱塞、艙門(mén)、導(dǎo)軌； 所述限位解鎖組件包括限位解鎖組件5a和限位解鎖組件5b； 所述機(jī)箱殼體組件是整機(jī)的主體框架，設(shè)有導(dǎo)軌，所述機(jī)箱殼體組件采用高牌號(hào)鋁合金，所述機(jī)箱殼體組件內(nèi)部為一端開(kāi)口的長(zhǎng)方體； 所述艙門(mén)組件在關(guān)閉時(shí)將立方星壓在機(jī)箱殼體內(nèi)，當(dāng)解鎖時(shí)，在扭簧作用下打開(kāi)到一定角度(110°～120°)后鎖死；所述扭簧與艙門(mén)組件通過(guò)扭簧鉸接； 所述艙門(mén)解鎖組件包括電磁鐵、旋轉(zhuǎn)釋放機(jī)構(gòu)、旋轉(zhuǎn)軸、壓簧、固定塊，用來(lái)控制艙門(mén)的壓緊和解鎖，當(dāng)電磁鐵通電后，電磁鐵的芯軸在電磁力作用下回拉，旋轉(zhuǎn)釋放機(jī)構(gòu)在壓簧作用下旋轉(zhuǎn)，艙門(mén)解鎖組件打開(kāi)，即當(dāng)電磁鐵的芯軸向下移動(dòng)時(shí)，所述壓簧在原來(lái)預(yù)緊力的作用下彈開(kāi)旋轉(zhuǎn)釋放機(jī)構(gòu)的下部，使旋轉(zhuǎn)釋放機(jī)構(gòu)沿順時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)，所述艙門(mén)釋放。 優(yōu)選的，所述電磁鐵的芯軸嵌入到彎管式的旋轉(zhuǎn)釋放機(jī)構(gòu)的下端開(kāi)口，所述彎管式的旋轉(zhuǎn)釋放機(jī)構(gòu)上端為彎鉤形，上端卡住艙門(mén)的的下滑輪結(jié)構(gòu)，所述彎管式的旋轉(zhuǎn)釋放

高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云

中試階段/n該項(xiàng)目主要針對(duì)開(kāi)源CT 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和多中心合作單位提供的多模醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，采用人工智能技術(shù)和自主研制的深度學(xué)習(xí)算法對(duì)心臟左心室、腫瘤等CT 影像數(shù)據(jù)進(jìn)行全自動(dòng)分割，驗(yàn)證了所研制算法在該項(xiàng)目計(jì)算機(jī)輔助腫瘤智能診斷應(yīng)用中的有效性，為項(xiàng)目產(chǎn)業(yè)化實(shí)施奠定了方法基礎(chǔ)。成果的先進(jìn)性或獨(dú)特性：針對(duì)不同類(lèi)型的醫(yī)學(xué)影像感知設(shè)備，設(shè)計(jì)針對(duì)性強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)智能算法；國(guó)內(nèi)同類(lèi)研究中首次采用“雙盲評(píng)估+驗(yàn)證”的科研方法對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)

本發(fā)明公開(kāi)了一種多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通過(guò)測(cè)量工具獲取工程事件中所需要的先驗(yàn)信息，去除其中的冗余信息，獲得優(yōu)化的特征信息集；（2）將優(yōu)化的特征信息集中的每個(gè)特征信息值 Xi 轉(zhuǎn)換成區(qū)間形式；（3）求取廣義隱馬爾科夫初始模型；（4）根據(jù)獲得的廣義隱馬爾科夫初始模型λ，獲取最優(yōu)模型；（5）求得每個(gè)單物理域的最優(yōu)的廣義隱馬爾科夫模型，再各單物理域最優(yōu)模型參數(shù)間的耦合關(guān)系，合成聯(lián)合的廣義區(qū)間后驗(yàn)概率分布，完成獲得多物理域特征信息融合。本發(fā)明的方法通過(guò)廣義貝葉斯法則

1、歷經(jīng)十多年的研發(fā)，已形成獨(dú)立建立高精度、工程化的北斗兼容GPS/GLONASS/GALILEO四系統(tǒng)的地基增強(qiáng)系統(tǒng)建設(shè)方案，形成了以EarthNetV3.0（中心數(shù)據(jù)處理軟件）和S6535b（多星座基準(zhǔn)站接收機(jī)）為自主核心產(chǎn)品的產(chǎn)學(xué)研一體化成果。 2、網(wǎng)絡(luò)RTK與實(shí)時(shí)精密單點(diǎn)定位技術(shù)的交叉融合，使未來(lái)的地基增強(qiáng)系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)大規(guī)模NRTK/RTPPP集成處理，從而實(shí)現(xiàn)廣域動(dòng)態(tài)高精度導(dǎo)航與定位服務(wù)。 3、面向手機(jī)終端的GNSS高精度動(dòng)態(tài)定位研究將有力促進(jìn)其在車(chē)路協(xié)同自動(dòng)駕駛、智慧城市等領(lǐng)域的深入應(yīng)用。

多西他賽(docetaxel)的作用機(jī)制與紫杉醇類(lèi)似，誘導(dǎo)和促進(jìn)微管的裝配，使 微管不解聚；抑制細(xì)胞的有絲分裂，從而阻止腫瘤細(xì)胞的增殖。 抗腫瘤活性是紫杉醇的 1.3～12 倍，對(duì)乳腺癌、肺癌有很好的療效；對(duì)頭 頸癌、胃癌、胰腺癌及軟組織腫瘤的患者也具有較好的治療作用。 存在缺點(diǎn):溶解性較差、含吐溫-80 和乙醇嚴(yán)重的副反應(yīng)、藥物全身分布靶 向效率低 脂質(zhì)納米混懸液的優(yōu)勢(shì)：1.現(xiàn)實(shí)性高，高壓乳勻制備，工藝簡(jiǎn)單，利于大 工業(yè)生產(chǎn)。2.應(yīng)用廣泛，適用于既不溶于水又不溶于油的藥物。3.毒性更低，以 單一的可注射性磷脂作為載體材料無(wú)有機(jī)溶劑的使用。4.穩(wěn)定性提高，載藥量 高無(wú)藥物泄露問(wèn)題。

一種基于多視角的車(chē)輛檢索方法，預(yù)先建立車(chē)輛潛在姿態(tài)的方位劃分模型，所述方位劃分模型中， 定義方位劃分以攝像機(jī)正面攝像點(diǎn)為基準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行，平均劃分為多個(gè)方位；預(yù)先設(shè)定每個(gè)方位分別關(guān)注的 局部塊，并建立任意兩個(gè)方位的局部塊對(duì)應(yīng)關(guān)系；構(gòu)建車(chē)輛查詢(xún)庫(kù)，對(duì)車(chē)輛查詢(xún)庫(kù)中每個(gè)用于車(chē)輛檢測(cè) 的圖像和查詢(xún)車(chē)輛圖片，進(jìn)行車(chē)輛姿態(tài)估計(jì)，根據(jù)方位劃分模型得到車(chē)輛姿態(tài)所屬方位，根據(jù)劃分所得 車(chē)輛姿態(tài)所屬方位提取該方位所關(guān)注局部塊的視覺(jué)特征，根據(jù)局部塊的視覺(jué)特征采用局部二維模型來(lái)表 示目標(biāo)車(chē)輛；基于局部二維模型依據(jù)相關(guān)方位的局部塊對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行視覺(jué)相似性比對(duì)，得到相似度，獲 取車(chē)輛檢索結(jié)果。 

本實(shí)用新型涉及一種蔬菜自動(dòng)嫁接用多株砧木同步斜切裝置，包括機(jī)架、以及安裝到機(jī)架上的輸送帶組件、以及安裝到輸送帶組件上方的龍門(mén)架，輸送帶組件方向?yàn)閄向、水平面內(nèi)與X向垂直的方向?yàn)閅、垂直于XY平面的豎直向?yàn)閆向；龍門(mén)架前方設(shè)有Z向定位夾持機(jī)構(gòu)、Y向定位機(jī)構(gòu)，龍門(mén)架上設(shè)有X向單株定位夾持機(jī)構(gòu)，在X向單株定位夾持機(jī)構(gòu)上方設(shè)有斜切組件，輸送帶組件將苗穴盤(pán)按要求進(jìn)給輸送到Z向定位夾持機(jī)構(gòu)，Z向定位夾持機(jī)構(gòu)將苗穴盤(pán)內(nèi)一整行砧木苗沿Z向扶正，并由Y向定位機(jī)構(gòu)將整排的砧木苗沿Y向定位，再由X向單株定位夾持機(jī)構(gòu)將單株砧木苗一一夾持定位；由斜切組件將單株砧木苗同步斜切。

本實(shí)用新型公開(kāi)一種多協(xié)議智能燈具控制系統(tǒng)，包括控制模塊以及與控制模塊練級(jí)的信號(hào)采集模塊、電源模塊、計(jì)時(shí)模塊、開(kāi)關(guān)模塊、燈具亮度調(diào)節(jié)模塊和多協(xié)議通信模塊，多協(xié)議通信模塊分別與控制模塊和智能終端連接；信號(hào)采集模塊包括亮度檢測(cè)單元和人員檢測(cè)單元；燈具亮度調(diào)節(jié)模塊包括調(diào)光脈沖發(fā)生器和PWM調(diào)光芯片，所述調(diào)光發(fā)生器通過(guò)PWM調(diào)光芯片與燈具連接。本實(shí)用新型通過(guò)多協(xié)議通信模塊能夠進(jìn)行多種方式通信，滿(mǎn)足不同通信要求，增強(qiáng)實(shí)用性；通過(guò)調(diào)光脈沖發(fā)生器和PWM調(diào)光芯片，對(duì)燈具亮度進(jìn)行調(diào)節(jié)，保證燈具的亮度滿(mǎn)足不同需求，具有