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該系統對推拿手法尤其是慎用手法利用VR技術讓學生們進行互動練習，在最大程度保證安全的情況下達到訓練目的。

韭菜籽為我國常見食用蔬菜百合科植物韭菜的干燥成熟的種子，韭菜籽 (藥典中常稱為 “韭子”) 為我國傳統中藥品種，始載于《名醫別錄》，列為中品。據藥典記載，韭菜籽具有 “溫補肝腎，壯陽固精”之功效，韭子作為壯陽補腎用入藥在我國民間已有數千年的歷史。 產品1：韭菜籽提取物，該產品含皂苷、核苷等有效成分含量高，制備工藝簡單、質量可 控，適合工業化生產，為充分利用我國豐富的韭菜籽資源提供了一條新途徑。 產品2：含韭菜籽的抗疲勞保健口服液，該口服液的制備工藝由加水熬煮、過濾合并濾液 并減壓濃縮、加入輔料、罐裝、滅菌及冷卻步驟組成。本發明口服液具有抗疲勞保健效果，尤 其對腎陰虛所致的腰酸膝軟的疲勞癥狀具有很好的預防和保健作用，而且制備工藝簡單、生產 成本低廉，適合工業化生產。 產品3：含韭菜籽能抗疲勞的功能性食品膠囊劑產品，該膠囊產品將韭菜籽、等混合用乙 醇提取，過濾合并濾液，將濾液減壓濃縮成浸膏；再將其烘干研成細粉。將浸膏和細粉混合， 烘干，加入其他食品添加劑，混合均勻，粉碎，制粒，殺菌，制得膠囊。該產品制備工藝簡 單、生產成本低廉，適合工業化生產。

本產品是通過木瓜、茶葉等食品原料，經過特殊工藝條件 熬制而成的功能性飲料，經過動物實驗和體外實驗驗證，具有 很好的降尿酸效果，可以作為痛風患者的日常保健飲品。

團隊合作發現了興奮性穩態調控的分子機制。課題組使用鈉通道阻斷劑（TTX）阻斷動作電位以模擬神經元興奮性的長期降低。在TTX撤除后，動作電位的持續時間顯著延長，神經元興奮性代償性增加，提示神經元出現了興奮性穩態調控現象。機制研究發現，上述興奮性穩態調控是由于Nova-2介導的鉀通道（BK通道）mRNA選擇性剪切降低所致。值得注意的是，該研究發現長時間TTX處理神經元時，雖然神經元胞體不會產生動作電位，但是神經元突觸卻產生了明顯去極化，足以激活突觸部位的L-型鈣通道。后者通過其下游的鈣調蛋白激酶（βCaMKK和CaMKIV）將信息傳遞入細胞核，引起Nova-2磷酸化并向核外遷移，導致其介導的BK通道mRNA選擇性剪切下降? 上述研究為近30年前提出的“穩態反饋環路”假說提供了完整證據（圖2）。考慮到該信號通路中多個分子（AMPA受體、L-型鈣通道、鈣調蛋白激酶家族、Nova-2、BK通道）與自閉癥、精神分裂癥、抑郁癥等神經/精神疾病密切相關，提示該通路的異常可能是上述疾病發生的重要機制。

發展了原位X射線單晶衍射、原位光譜表征和計算機模擬技術對吸附分離的機理和行為進行解釋和預測，還提出多種策略用于精確調控、提高，甚至是“反轉”氣體吸附選擇性，以獲得更好的分離效果。例如，發展了多種提高二氧化碳捕獲效率的策略，實現了常壓、煙道氣和大氣環境中的多個吸附量記錄。提出了利用氣—固反應機理對多孔框架進行精確修飾的策略，設計并合成了兼具擬銅蛋白氧氣活化中心、易氧化有機配體的新型多孔配位聚合物MAF-42。通過氧氣或空氣對MAF-42的氧化，最多可以將材料的吸附選擇性改變四個數量級，甚至從分子篩效應選擇性吸附分子較小的甲烷，反轉為常規的選擇性吸附分子較大的乙烷，分別適用于天然氣中提純乙烷和甲烷 提出了“控制柔性客體分子構型可反轉吸附選擇性”的概念，并對系列代表性多孔配位聚合物進行了實驗和計算機模擬驗證。利用研究團隊前期設計合成的多孔配位聚合物MAF-23（J. Am. Chem. Soc.2012, 134, 17380），實現了反常而且最優的C4碳氫化合物吸附分離順序。常溫常壓下將C4碳氫化合物的混合物通過MAF-23填充的固定床吸附裝置后，丁二烯最先流出而且純度很容易達到99.9%，同時避免了常規蒸餾和吸附純化過程中因加熱而產生的丁二烯自聚問題。

項目獲國家“十一五”科技攻關、國家自然科學基金資助，獲教育部科學技 術進步獎一等獎。 項目簡介 項目包括以過渡態調控的醇法大豆濃縮蛋白改性技術研究（剪切均質改性、 高溫改性、堿法改性、酶法改性等）；凝膠型、乳化型、分散型大豆蛋白的制備技術研究；最終獲得大豆蛋白改性及功能性蛋白系列產品的技術。 創新要點 通過研究過渡態大豆蛋白聚集性質、控制技術及結構修飾與分子重組改性技22 術，獲得具有期望功能性的系列蛋白產品的技術。

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統建設中發揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發布了《關于報送整縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發展、支撐新型電力系統建設。在該政策的推進下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內分布式光伏裝機容量已達到107.5GW，約占光伏總裝機容量的三分之一，且其增長速度已經超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網負荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負荷預測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網運行管理帶來嚴峻挑戰。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場競爭成為必然趨勢。分布式光伏出力的不確定性與短時劇烈波動性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場交易策略與電力交易合同，面臨嚴重的市場風險。 因此，亟需精準的分布式光伏功率預測，為有源配電網調度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數據支撐。 （三）技術方案 1、基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態分解各分布式光伏復雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關聯關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯性處于動態變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節點關聯關系，由此以數據驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯性，有效實現子序列動態圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數據建模的卷積神經網絡，將其與動態圖結構結合，建立考慮動態時空關聯性的圖卷積預測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預測，而后重構得到各場站功率進而獲取配電網分布式光伏總功率。 2、基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測 首先，基于長短期記憶神經網絡構建時域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個時間步輸入的時域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉換為輸出序列進行未來時間步的預測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經網絡的時域建模能力。而后，利用注意力機制解決其在處理長輸入時間序列時會導致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預測模型通過對時域特征的有效挖掘實現功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發了用于分布式光伏功率預測的聯邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數據的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預測模型的訓練；在中央服務器，基于聯邦平均算法實現各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯特征，實現分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數據時，考慮分布式光伏時空相關性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現有研究多利用各光伏場站地理距離或者整體出力表征時空相關性。這種靜態建模方式在分布式光伏出力模式長期穩定的情況下，可以取得較好的預測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發生短時波動，因而各場站關聯性處于動態變化過程。以恒定的場站間關聯關系去考慮這種復雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數據驅動方式實現挖掘各場站間關聯特性的動態實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態分量下各場站間關聯關系的差異性，將各場站原始功率分解為了相對簡單、波動較小的不同頻率模態分量，減小關聯關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數據隱私性，且能取得與傳統集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現有的數據驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數據的數量，因此大多以一種集中的訓練方式實現，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數據而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數據隱私，使用戶信息暴露在公共環境而導致被外部攻擊者進行數據分析、行為探測等。此外，在競爭激烈的電力市場中，分布式光伏場站所有者可能不愿共享數據。這些因素使傳統模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預測，實現對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯邦學習框架，實現各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數據隱私的同時取得不錯的預測效果。 創新點 1、考慮了場站間關聯關系的動態性。對于分布式光伏，雖然場站數量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導致的相關性較強。所提方法以數據驅動方式根據網絡當前的各場站輸入功率進行關聯關系的動態表征，實現功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數據隱私應的前提現實現信息共享。利用自編碼結構進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預測更關鍵的輸入特征，以此實現時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯邦學習框架聚合各本地模型，實現各站點信息聚合，實現精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發式增長。所研成果可應用于配電網負荷預測、用戶可調度容量評估、激勵型需求響應基線負荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網的安全、經濟、高效運行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數據支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。

產品詳細介紹    總像素68萬，16倍光學變焦，4倍數碼變焦，水平清晰度大于470 線，232接口，無線遙控，圖像凍結，二組計算機信號（包括音頻信號）輸入，一組視、音頻輸出，S端子輸出：一組RGB信號輸出。 備注：選擇PLA/NTSC制式，3英寸TFTLCD

XM-WKF外科縫合包扎展示模型 ? 一、功能特點： ■ XM-WKF外科縫合包扎展示模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模擬了一成年女性軀干，上至頸部，下至大腿上1/3處，解剖結構明顯，便于示教講解，包括：鎖骨、乳房、胸骨、肋弓、髂前上棘、臍、肩胛骨、脊柱、臀裂等。 ■ 模型提供26處標準手術切口，可用于練習和提高對各種傷口的護理、清洗、換藥、包扎等基本技術，除了已有切口外，用戶還可根據教學需要自行增加切口。 ■ 26處切口包括：甲狀腺切除術、氣管切開術切口、胸骨切開術、右乳根治術、乳房膿腫切口（放射狀）、乳暈邊緣切口、氣胸切口、開胸術、膽囊切除術、腹腔鏡下膽囊切除術切口（3-4個孔）、剖腹探查術、闌尾切除術、腹式子宮切除術、結腸造口術、回腸造口術、膀胱造口術、股動脈穿刺切口、脾臟切除術切口、腹腔穿刺術部位、腹股溝疝修補術切口、腋臭切除術切口、股骨頸手術切口、腎切除術、椎板切除術、二期褥瘡、截肢術。 ? 二、標準配置： ■ 外科清創縫合展示模型：1臺 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張