葡京娱乐场-富盈娱乐场开户

我國的高光譜成像技術起步較晚，但受日益增長的并十分迫切的社會、經濟需求的激勵，光譜成像技術及應用得到快速發展，光譜分析被用來解決物理學、化學、生物學、地質學、地球物理學、醫學和其它學科中的基礎問題和應用問題。技術團隊完成以柱面C_T消像差專利結構和Offner結構為核心的紫外、可見光、近紅外、短波紅外、中波紅外五型高光譜成像儀產品研發，實現寬波段覆蓋、成像性能好、光譜分辨率高于國外同價位產品，競爭力高。同時積極拓展開發成像光譜儀產品的應用，已研發兼具空間成像和光譜分析能力的微細樣品成像分析儀器——顯微成像光譜儀，用于材料和生物應用。此外配套研制了功能強大的成像光譜數據采集與處理分析軟件，提出了全并行處理機制，大大縮短光譜數據獲取和光譜重建時間，較國外產品用戶體驗更便捷友好，便于大面積推廣。 圖1.短波紅外成像光譜儀

利用超表面與圖像傳感器集成的新方案實現快照式光譜成像芯片，結合計算光譜分析原理及重建算法，研制出了可見光波段、高精度的光譜成像芯片。

X線數字直接成像裝置是我們多年科研工作的階段性成果。這是一種利用現代數字成像技術和計算機圖像處理系統，提高傳統X線機的質量和檔次的X線成像和明室透視裝置。該裝置采用了數字圖像凍結技術，實現明室透視，改善了放射醫生的工作環境。與普通X線透視相比，由于成像時間短，可以保持在屏幕上供醫生仔細觀察，從而降低了X線劑量。同X線電視系統相比，不僅價格低，而且可以得到同

該系統的分辨率可以達到傳統顯微成像系統的 2 倍以上，可以實現 80 納米 以下的寬場成像。

產品詳細介紹 植物葉綠素熒光成像系統PlantExplorer PlantExplorer系統的成像面積達到20 cm x 20 cm，最快每秒鐘可測量1000張葉綠素熒光成像圖片，在全球第一次實現對快速熒光誘導曲線O-J-I-P相的成像測量；可以基于單個像素或感興趣的區域（ROI）來計算熒光參數；可以實現多光譜測量，在測量光合作用之外，獲取葉綠素指數、花青素指數、NDVI、紅外成像和RGB成像。 利用PlantExplorer測量的熒光成像、葉綠素成像、花青素成像和RGB成像   利用PlantExplorer測量的OJIP曲線 葉綠素a熒光作為光合作用研究的探針，是研究各種逆境脅迫（干旱、高溫、低溫、營養缺失、污染、病害等）對植物影響的強大工具，亦被廣泛用于篩選同一植物品種的不同基因型。葉綠素a熒光不僅能反映光能吸收、激發能傳遞和光化學反應等光合作用的原初反應過程，而且與電子傳遞、質子梯度的建立及ATP合成和CO2固定等過程有關。幾乎所有光合作用過程的變化均可通過葉綠素a熒光反映出來，而熒光測定技術不需破碎細胞，不傷害生物體，因此通過研究葉綠素a熒光來間接研究光合作用的變化是一種簡便、快捷、可靠的方法。針對葉綠素a熒光的測量方法和參數分析方法已經成為光合作用研究的一個重要領域。 在過去的十余年中，針對植物光合作用測量的葉綠素熒光成像技術日趨成熟，并得到了廣泛的應用。隨著LED技術、CCD技術、通信技術等的不斷進步，傳統的葉綠素熒光成像也面臨著新技術的不斷挑戰。 來自荷蘭瓦赫寧根大學的Henk Jalink教授在數十年葉綠素熒光技術研究的基礎上，采用最新的LED技術、CCD技術和通信技術，掀起了對葉綠素熒光成像技術的革命！ Jalink教授設計的葉綠素熒光成像系統，包括標準版PlantExplorer和定制化設計版CropReporter，其中PlantExplorer系統可以： 最快每秒鐘測量1000張葉綠素熒光成像圖片，實現對快速熒光誘導曲線O-J-I-P相的成像測量（全球唯一！！！）； 基于單個像素或感興趣的區域（ROI）來計算熒光參數 實現多光譜測量，在測量光合作用之外，獲取葉綠素指數、花青素指數、NDVI、紅外成像和RGB成像。 針對這些最新的葉綠素熒光技術（包括這里介紹的葉綠素熒光成像系統PlantExplorer和能監測16 m2面積里植物的群體光合作用的CropObserver系統等），Jalink教授創辦了PhenoVation公司進行商業化生產，在國際光合作用領域和植物表型領域都引起了巨大的震動。 PlantExplorer的版本 根據是否能進行多光譜測量，以及是采用高速（High Speed, HS）相機還是高清（High Resolution, HR）相機，植物葉綠素熒光成像系統PlantExplorer有四個版本： 版本 名稱 功能 多光譜高速版 PlantExplorer Spectral HS 高速測量葉綠素熒光成像、可見光成像、葉綠素成像、花青素成像 多光譜高清版 PlantExplorer Spectral HR 高清測量葉綠素熒光成像、可見光成像、葉綠素成像、花青素成像 PSII高速版 PlantExplorer PSII HS 高速測量葉綠素熒光成像 PSII高清版 PlantExplorer PSII HR 高清測量葉綠素熒光成像 主要應用領域 光合作用機理研究，全葉片和整株植物的光合作用測量 環境脅迫對植物的影響 基因型篩選、突變株篩選 脅迫損傷的早期檢測 植物病理學、毒理學、環境科學研究 其它和植物光合作用相關的領域 主要技術參數 相機傳感器類型：CCD 相機曝光時間：典型20-1 000 ms 相機分辨率：高速版30萬像素；高清版140萬像素 Binning：1 x 1到8 x 8 灰階：14比特或16 384級灰階 圖像采集速度：高速版260幀/秒（307 200像素時）～1 000幀/秒（100 000像素時）；高清版20幀/秒 圖像獲取時間：單張葉綠素熒光圖像5-1 000 ms，高速版誘導曲線測量時800 ms可以獲取208-800張圖像。 圖像格式：16位RAW格式 光譜范圍：350～950 nm 鏡頭類型：8 mm定焦，4 光學濾光片（僅適用于多光譜版）：6種高質量光學干涉濾光片，包括熒光、紅光、綠光、藍光、花青素和近紅外濾光片 數據傳輸方式：Ethernet 葉綠素熒光激發光源：紅色LED，光強0-3 000 mmol m-2 s-1 光化光源：紅色LED，光強0-1 000 mmol m-2 s-1 多光譜和彩色圖像光源：白色LED和近紅外LED 成像面積：20 x 20 cm 工作溫度：+5～+40℃ 尺寸：50(W) x 61(D) x 100(H) cm 重量：55 kg 供電需求：110-240 V交流電 功耗：測量葉綠素熒光時峰值3 kW，待機時200 W 成像參數： 多光譜高速版：Fo, FJ, FI, Fm, Ft, FJ’, FI’, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, FRO, φEO, φRO,  tFM, A, Sm, PIABS, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd, RNIR, R, RAnth, RRed, RGreen, RBlue, Chl. Index, Ant. Index, NDVI 多光譜高清版：Fo, Fm, Ft, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd, RNIR, R, RAnth, RRed, RGreen, RBlue, Chl. Index, Ant. Index, NDVI PS II高速版：Fo, FJ, FI, Fm, Ft, FJ’, FI’, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, FRO, φEO, φRO,  tFM, A, Sm, PIABS, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd PS II高清版：Fo, Fm, Ft, Ft=5min, Fm’, Fo’, Fv/Fm, φPSII, NPQ, qN, qP, Rfd 功能特性 功能特點 多光譜高速版PlantExplorerSpectral HS 多光譜高清版PlantExplorerSpectral HR PSII高速版PlantExplorerPSII HS PSII高清版PlantExplorerPSII HR 無與倫比的高速相機（1000幀/秒）測量快速誘導曲線 ● ○ ● ○ 出色的高清相機（1.4 M pixel）測量葉綠素熒光 ○ ● ○ ● 成像范圍20 cm x 20 cm ● ● ● ● 自動調節花盆底座高度，使得植物上部與相機保持恒定距離 ● ● ● ● 飽和脈沖強度達3000 mmol m-2 s-1 ● ● ● ● 光化光強度達1000 mmol m-2 s-1 ● ● ● ● 可進行多光譜測量 ● ● ○ ○ 精確獲知葉綠素熒光、葉綠素、花青素和R/G/B圖像每個像素的變化 ● ● ○ ○ 可設置進行延時成像測量 ● ● ● ● 嵌入式電腦進行精確的成像、時間控制、光強控制和數據存儲l  英特爾雙核處理器 8 GB內存 128 GB SSD固定硬盤，Windows 7操作系統 1 TB Hybrid混合硬盤用于數據存儲 ● ● ● ● 隨機配送27寸全高清顯示器 ● ● ● ● 功能強大的控制和分析軟件 ● ● ● ● 注：● 代表有，○ 代表無。 主要測量參數   成像參數 參數解釋 多光譜高速版 PlantExplorer Spectral HS 多光譜高清版 PlantExplorer Spectral HR PSII高速版 PlantExplorer PSII HS PSII高清版 PlantExplorer PSII HR 由儀器控制軟件直接測量出的成像參數 Fo 植物暗適應后當所有反應中心都處于開放態時的初始（最小）熒光成像 ● ● ● ● FJ 植物暗適應后測量JIP誘導曲線（快速熒光誘導曲線）時的J相成像 ● ○ ● ○ FI 植物暗適應后測量JIP誘導曲線（快速熒光誘導曲線）時的I相成像 ● ○ ● ○ Fm 植物暗適應后當所有反應中心都處于關閉狀態時的最大熒光成像 ● ● ● ● Ft 植物接受光照一段時間t后的實時熒光成像 ● ● ● ● FJ’ 植物照光后達到J項的熒光成像 ● ○ ● ○ FI’ 植物照光后達到I項的熒光成像 ● ○ ● ○ Ft=5min 植物照光5 min后的熒光成像 ● ● ● ● Fm’ 照光后當所有反應中心都處于關閉狀態時的最大熒光成像 ● ● ● ● RNIR 近紅外波段的反射光譜成像 ● ● ○ ○ RChl. 葉綠素的反射光譜成像 ● ● ○ ○ RAnth 花青素的反射光譜成像 ● ● ○ ○ RRed 可見光成像的R（紅色）通道反射光譜成像 ● ● ○ ○ RGreen 可見光成像的G（綠色）通道反射光譜成像 ● ● ○ ○ RBlue 可見光成像的B（藍色）通道反射光譜成像 ● ● ○ ○ 由儀器分析軟件分析得出的成像參數 Fv/Fm 植物暗適應后的最大光合效率成像 ● ● ● ● tFM 熒光上升達到Fm的時間 ● ● ● ● FRO 植物暗適應后與I項可變熒光相關的參數FRO=(Fm-Fi)/Fm ● ○ ● ○ jEO 植物照光后與I項可變熒光相關的參數?EO=(Fm’-FJ’)/Fm’ ● ○ ● ○ jRO 植物照光后與I項可變熒光相關的參數?RO=(Fm’-FI’)/Fm’ ● ○ ● ○ A 誘導曲線上部的互補面積 ● ○ ● ○ Sm Fm-Fo的面積歸一化參數 ● ○ ● ○ PIABS 光合性能指數 ● ○ ● ○ jPSII 植物照光后的實際光合效率jPSII =Fq’/Fm=(Fm’-Ft)/Fm’ ● ● ● ● NPQ 非光化學淬滅NPQ=(Fm-Fm’)Fm’ ● ● ● ● Rfd 植物活力指數Rfd=(Fm-Ft=5min)/Fm ● ● ● ● qN 非光化學淬滅qN=(Fm-Fm’)/(Fm-Fo’) ● ● ● ● qP 光化學淬滅qP=Fm’-Ft)/(Fm’-Fo’) ● ● ● ● Fo’ 植物照光后當所有反應中心處于開放態時的最小熒光Fo‘=Fo/((Fv/Fm)+(Fo/Fm’)) ● ● ● ● Chl. Index 葉綠素指數，與葉綠素含量相關 ● ● ○ ○ Ant. Index 花青素指數，與花青素含量相關 ● ● ○ ○ NDVI 植被覆蓋指數 ● 代表有，○ 代表無。 應用實例 1）強光對不同基因型擬南芥的影響 2）缺磷對不同擬南芥的影響 3）熒光成像揭示肉眼看不到的葉片邊緣傷害 4）利用葉綠素熒光成像進行植物病理學研究 5）干旱處理對伽藍菜的影響   我們能提供的遠遠不止這些…… 如下，是1 m高的水稻整株側面成像結果： 此外， 我們的葉綠素熒光成像系統已被成功集成到WPS高通量植物表型平臺中，用于高通量植物葉綠素熒光成像（光合作用）測量！   產地：荷蘭 請訪問 www.phenotrait.com 了解更多詳細內容。

心血管疾病是威脅人類健康的重要殺手。我國心血管病患者已達到 2.9 億人，心血管病 死亡占城鄉居民總死亡原因的首位。中國已步入老齡化社會，2050 年，老齡化水平將達到 30%以上。老年人群體作為心血管疾病的多發群體，面向老年人的心血管病管理和治療已成為不可回避的一個重要社會問題。實現老年人群體等重點人群心血管健康的長時程監護，從而早預防、早發現、早治療，已經成為醫療服務的重點。 基于長時程醫療數據的臨床心電智能檢測平臺是推動心血管疾病科學防治和管理升級 的關鍵技術。近年來，眾多醫療設備廠商在可穿戴設備領域大力投入，所研發可穿戴設備可 實現用戶心電圖等生理健康數據的長時程監測，彌補了醫院測量心電圖的短時性。本課題中， 基于人工智能算法研發心血管疾病智能診斷系統，將可穿戴設備、移動終端、云端服務器所 實現自動診斷結果與專家診斷結果有機結合起來，實現心電疾病診斷智能化。長時程臨床心 電智能檢測平臺的建立，利用可穿戴設備實現了對用戶身體狀況的長時程監測和異常篩查， 可有效推動心血管疾病健康管理模式建立。 北京清華長庚醫院心內科張萍教授團隊在正常和疾病心電數據庫有長期的積累，曾負責十二五國家科技支撐計劃《基層心電監護產品應用評價研究》，在心電監護產品評價和推廣 應用方面積累了豐富的經驗，在本項目中提供了醫療級心電測試數據庫，與清華大學王貴錦 副教授一起搭建了醫生在環并不斷反饋的心電智能檢測平臺，同時，北京清華長庚醫院作為 北京市昌平區遠程診斷管理中心，為未來心電產品的推廣應用和心電智能診斷的評測提供了 良好的平臺。清華大學電子工程系王貴錦老師團隊在低功耗硬件設計、生理大數據分析、心 電智能算法研究領域有著長期的積累。團隊在國內外頂級期刊會議上發表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，發明專利授權近 20 項。團隊基于人工智能算法開展心血管疾病智能診斷 研究，在多種心電疾病診斷中達到世界先進水平。 團隊所研發臨床長時程心電智能檢測平臺特點如下： l 實現長時程心電數據的展示、查詢、關鍵指標計算等功能； l 基于醫療大數據和人工智能技術，實現室性早搏、房性早搏、T 波改變、ST 段改 變、早復極圖形改變、心房顫動等 10 余種常見心電術語的智能診斷，準確度高； l 建立心電診斷術語工程化分級體系，實現醫學和工程科學高效結合； l 建立心電圖規范化數據庫，為醫學研究創造基礎。 團隊所研發的手持式可穿戴心電智能檢測平臺特點如下： l 實現了院外心電數據的測量和采集 l 基于手持式單導聯設備和人工智能技術，實現了心房顫動的院外篩查和診斷

本項目成果是由北京科技大學與石家莊鋼鐵有限責任公司（以下簡稱石鋼）于2005年9月合作開展“煉鋼－軋鋼過程重點合同物流優化研究”課題的基礎上、在2007年教育部“新世紀優秀人才支持計劃”項目—汽車用特殊鋼制造流程的集成優化與協調控制研究（NCET-07-0067）項目的支持下，運用冶金流程工程學基礎理論，結合煉鋼廠運行優化控制技術從鋼鐵制造工藝、技術、管理、控制等多角度對石鋼煉鋼－連鑄－軋鋼復雜制造流程的運行、優化與控制開展系統性的研究工作，對實際生產排程過程進行抽象與描述，并生成排產規則庫，優化特殊鋼生產排程，形成特殊鋼廠煉鋼－連鑄－軋鋼系統運行控制與優化技術： 1）煉鋼－軋鋼過程系統的運行原則與調控策略；2）煉鋼－軋鋼過程系統的時間、溫度解析與優化；3）工序生產能力的確定；4）生產模式的優化；5）流程溫度制度的優化；6）生產過程組織與生產控制；7）鋼包轉運的解析與優化；8）中間包轉運的解析與優化；9）生產排程與中間坯庫的庫存管控系統。 根據“爐機對應”、“鑄軋對應”、“能耗最小”、“拉速決定流量”、“連鑄連軋”等原則，在對特殊鋼廠煉鋼—軋鋼工序作業時間、溫度、工序間流量等環節的調控策略的基礎上，從時間、溫度及物質量3個基本參數出發，對特殊鋼廠煉鋼－連鑄－軋鋼流程的運行過程進行研究，掌握特殊鋼廠煉鋼－軋鋼過程系統的物質流運行規律，通過進行煉鋼－連鑄－軋鋼工序關系的協調優化，實現轉爐、連鑄機與軋機的協同運行。通過對鋼包運行、鑄坯運轉進行解析，確定合理的鋼包個數和連鑄坯熱送熱裝的管控策略。 針對特殊鋼廠多品種、小批量的生產特點，對石鋼現有生產流程進行規則抽象和描述，指出了現有生產計劃中存在的問題，并提出了解決辦法。建立了棒線材產線適用的煉鋼爐次計劃模型、連鑄澆次計劃（包括異鋼種混澆）模型、軋制生產計劃模型和半成品庫的管控模型，對石鋼生產排程系統進行了總體設計和總體業務流描述，對生產排程系統進行了技術架構并用Microsoft Visual Studio 2005 + SQL Server 2000進行了實現，為煉鋼－連鑄－軋鋼的優化排程及庫存優化管理提出系統解決方案。根據以上研究內容形成的教育部科技成果（鑒字[教 CW2009]第 022 號）具有我國完全自主知識產權，在棒線材產線鋼、鑄、軋生產優化排程方面達到國內領先水平，在冶金流程工程學理論、方法與生產計劃優化技術結合領域具有國際先進水平。