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本發(fā)明公開(kāi)了一種提高人工林樺木剝皮效率的方法：選取直徑為10?30cm的人工林樺木木材為原料，在使用木材剝皮機(jī)對(duì)原料進(jìn)行剝皮前，先依次以下步驟：①、將原料進(jìn)行密封處理，以防止壓力加工過(guò)程中作為傳壓介質(zhì)的水滲入木材；②、將密封處理后的原料于200?400Mpa的壓力下保壓處理2?5分鐘。由于采用本發(fā)明的方法所得的人工林樺木剝皮所需的剝皮刀剪切應(yīng)力可降低到10kgf/cm2以下，因此可以提高人工林樺木剝皮的效率。

本發(fā)明公開(kāi)了一種提高人工林楊木剝皮效率的方法：選取直徑為10-30cm的人工林楊木木材為原料，在使用木材剝皮機(jī)對(duì)原料進(jìn)行剝皮前，先依次以下步驟：①、將原料進(jìn)行密封處理，以防止壓力加工過(guò)程中作為傳壓介質(zhì)的水滲入原料；②、將密封處理后的原料于200-400Mpa的壓力下保壓處理2-5分鐘。由于采用本發(fā)明的方法所得的人工林楊木剝皮所需的剝皮刀剪切應(yīng)力可降低到10kgf/cm2以下，因此可以提高人工林楊木剝皮效率。

XM-N4高級(jí)人工流產(chǎn)模擬子宮 ? 一、功能特點(diǎn)： ■ XM-N4高級(jí)人工流產(chǎn)模擬子宮采用高分子材料制成，柔軟有彈性，外形真實(shí)。 ■ 為學(xué)習(xí)人工流產(chǎn)刮宮技術(shù)而設(shè)計(jì)，包括三個(gè)模塊：孕6-7周水平位子宮、孕6-7周前傾，孕6-7周后傾子宮。 ■ 三個(gè)懷孕子宮都可以打開(kāi)，放入模擬妊娠囊。 ■ 宮頸口可插入擴(kuò)宮器、刮匙，可以模擬刮宮操作，模擬妊娠囊可被刮下。 ■ 帶有底托，可使子宮固定在正確位置。 ■ 可反復(fù)進(jìn)行練習(xí)。 ? 二、標(biāo)準(zhǔn)配置： ■ 高級(jí)人工流產(chǎn)模擬子宮：1套 ■ 模擬妊娠囊：1袋 ■ 說(shuō)明書(shū)：1冊(cè) ■ 保修卡合格證：1張

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IECUBE-6760 人工智能創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)套件針對(duì)人工智能基礎(chǔ)入門(mén)教學(xué)場(chǎng)景，學(xué)生無(wú)需任何專(zhuān)業(yè)編程基礎(chǔ)，通過(guò)項(xiàng)目制實(shí)驗(yàn)方式，從實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練角度出發(fā)，激發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)興趣，幫助學(xué)生建立人工智能技術(shù)概念，建立解決各種行業(yè)問(wèn)題的基礎(chǔ)能力。結(jié)合人工智能在安防、醫(yī)療診斷、機(jī)器人、智能家居、自動(dòng)駕駛、智能制造等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，適用于廣泛工科專(zhuān)業(yè)在人工智能方向的人才培養(yǎng)。 

本項(xiàng)目中我們將從分子結(jié)構(gòu)入手，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)BODIPY使其不僅可以診斷早期AD，并能干預(yù)抑制AD發(fā)展，開(kāi)發(fā)出基于BODIPY的阿爾茲海默癥人工智能藥物，達(dá)到AD早期診斷和干預(yù)治療的目的，為臨床AD早期診療提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。整個(gè)研究工作具備以下特點(diǎn)：（1）設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)近紅外BODIPY熒光探針對(duì)細(xì)胞和活體進(jìn)行成像可避免生物背景熒光的干擾；（2）BODIPY對(duì)與AD早期相關(guān)的Aβ寡聚體具有特異響應(yīng)，為臨床前AD早期診斷提供科學(xué)依據(jù)；（3）BODIPY通過(guò)與Aβ聚集的作用點(diǎn)結(jié)合，呈現(xiàn)熒光，到達(dá)有效診斷的目的，在此基礎(chǔ)上Aβ聚集纏結(jié)的作用點(diǎn)被BODIOY占據(jù)從而達(dá)到一定程度上抑制AD發(fā)展的目的；（4）將抑制Aβ聚集的天然小分子藥物山柰酚與BODIPY有效結(jié)合，可進(jìn)一步提高AD早期診療的效果。   Scheme 1. Aβ derives from the proteolytic cleavage of a larger glycoprotein named amyloid precursor protein. (A) A near-infrared BODIPY probe (NB-K) was synthesized which detected and drove self-assembly of FF. (B) NB-K designed according to the structure of FF and the two aromatic rings of FF overlap well with the two aromatic rings of NB-K. When NB-K binds to Aβ oligomers, free rotation of three benzene rings of NB-K is restricted resulting in 1650% increasing of NB-K fluorescence. (C) Overview of the amino acid sequences of the Aβ-related peptides Aβ1–40 and Aβ1–42. (D) Aβ produces β-folds and then aggregates to form tetrad oligomers. NB-K could be potentially useful in the early diagnosis (via imaging) of AD via binding to the FF of oligomeric Aβ. On the other hand, the tetramer could rotate 90° along the β-fold axis to form fibrils. Aβ源自β-和γ-分泌酶對(duì)糖蛋白（稱為淀粉樣前體蛋白（APP））的蛋白水解切割（Scheme 1C）。二苯丙氨酸二肽（FF）是Aβ折疊起始作用點(diǎn)，對(duì)Aβ聚集過(guò)程起著關(guān)鍵作用。四個(gè)β折疊的Aβ通過(guò)FF的π-π堆積作用和其它氨基酸之間的氫鍵作用以面對(duì)面的方式排列形成Aβ寡聚物，這是AD早期的重要生理標(biāo)志，嚴(yán)重?fù)p害了大腦的健康。當(dāng)β折疊的Aβ形成四聚體Aβ寡聚物時(shí)，F(xiàn)F幾乎被完全暴露，這為近紅外BODIPY熒光探針（NB-K）與FF有意組合提供了極好的機(jī)會(huì)（Scheme 1D），并能夠通過(guò)熒光信號(hào)傳輸有效地診測(cè)早期AD。Aβ寡聚物沿β折疊鏈方向逐漸以90°旋轉(zhuǎn)，變成Aβ原纖維，其比Aβ八聚體更大，且與中期/晚期AD有關(guān)。當(dāng)β折疊的Aβ形成原纖維時(shí)，疏水性片段（包括FF）聚集在球形結(jié)構(gòu)的核心，大多數(shù)FF參與Aβ的自組裝并形成球形結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致NB-K與Aβ原纖維的結(jié)合不良（Scheme 1D）。而且，Aβ單體表現(xiàn)出更大的自由彈性，這可能導(dǎo)致NB-K對(duì)Aβ單體的不良反應(yīng)。總的來(lái)說(shuō)，NB-K可以有效地分化以響應(yīng)寡聚體和單體/原纖維，從而達(dá)到AD早期診斷的目的。如Scheme 1B所示，F(xiàn)F的兩個(gè)芳環(huán)與NB-K的兩個(gè)芳環(huán)很好地重疊，形成穩(wěn)定的π-π結(jié)構(gòu)。FF的羧基和氨基進(jìn)一步促進(jìn)了NB-K-FF的結(jié)合。NB-K和ThS在染色Aβ方面的主要區(qū)別如下：1）NB-K的分子量約為T(mén)hS的三倍。由于更大的空間位阻，NB-K不能進(jìn)入由芳香環(huán)形成的淺槽，因此NB-K不能染色結(jié)合Aβ原纖維。 2）Aβ中的NB-K結(jié)合基段為FF。當(dāng)Aβ形成β折疊時(shí)，折疊點(diǎn)恰好在FF，然后Aβ形成Aβ寡聚體。如Scheme 1所示，Aβ寡聚物中的FF幾乎完全暴露，結(jié)果是NB-K會(huì)牢固結(jié)合識(shí)別響應(yīng)Aβ寡聚物。    Figure 1. (A) Aβ aggregation assay: in vitro study to detect Aβ aggregation over time. ThT was used to detect formation of fibrillary Aβ species. Total fluorescence (%) was plotted as the fluorescence intensity divided by the maximum fluorescence intensity obtained during the plateau; (B) and (C) Fluorescence emission of NB-K and ThT response to buffer (background fluorescence, black line), oligomer and fibrils; (D) △I refers to the increased fluorescence intensity, I0 corresponds to background fluorescence of NB-K or ThT; Aβ morphology was evaluated by SEM after 160 hours incubation with NB-K (E) or ThT (F). 單體Aβ可以在24小時(shí)內(nèi)衍變形成Aβ寡聚物，在72小時(shí)后開(kāi)始有Aβ纖維形成。硫黃素-T（ThT）是市售檢測(cè)Aβ原纖維的綠色熒光探針，以它為參照對(duì)比NB-K，以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)單體Aβ隨時(shí)間的衍變聚集。在72小時(shí)后，ThT熒光強(qiáng)度略有增加，表明Aβ原纖維的形成（Figure 1A, ）。而對(duì)于NB-K，熒光強(qiáng)度在10小時(shí)后迅速增加，僅在40小時(shí)后才達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)，這表明NB-K縮短了Aβ衍變聚集成核相時(shí)間（Figure 1A, ）。 在24小時(shí)NB-K熒光強(qiáng)度急劇升高，這應(yīng)與NB-K陽(yáng)性Aβ物種有關(guān)，即Aβ寡聚體。換句話說(shuō)，NB-K抑制寡聚體轉(zhuǎn)變?yōu)樵w維。此外，使用熒光光譜法評(píng)價(jià)了NB-K在Aβ寡聚物和原纖維的溶液中區(qū)分識(shí)別Aβ寡聚物與Aβ原纖維的能力。對(duì)于Aβ寡聚物和Aβ原纖維，NB-K熒光分別增強(qiáng)了1650％±15％和450％±10％（Figure 1B, 1D）。相比之下，ThT熒光強(qiáng)度并未隨Aβ寡聚物而增加，而隨Aβ原纖維而增加了460％±10％（Figure 1C, 1D）。這說(shuō)明ThT只對(duì)Aβ原纖維有熒光響應(yīng)信號(hào)，而NB-K對(duì)Aβ寡聚物有很好的熒光響應(yīng)信號(hào)，相比之下，NB-K對(duì)Aβ寡聚物的熒光響應(yīng)性能高于ThT對(duì)Aβ原纖維熒光響應(yīng)。此外，分別在ThT和NB-K存在下，Aβ單體衍變聚集160小時(shí)后，通過(guò)SEM觀察Aβ單體最終衍變聚集形態(tài)。我們發(fā)現(xiàn)，在NB-K存在下，Aβ顯示出六邊形結(jié)構(gòu)（Figure 1E），而在ThT存在下，Aβ顯示出復(fù)雜的如斑塊狀的聚集體結(jié)構(gòu)（Figure 1F）。這表明NB-K可能影響Aβ的構(gòu)象聚集，從而產(chǎn)生有序排列的結(jié)構(gòu)，而ThT對(duì)Aβ單體衍變聚集沒(méi)有良性影響。    Figure 2. Epifluorescence microscopy of transgenic AD mouse (APP/PS1) brain stained with ThS or NB-K. ThS emission was obtained at 488 nm (left panels) and NB-K fluorescence was obtained at 561 nm (middle panels). Merged images of ThS and NB-K are shown on the right panels. Hippocampus is shown in A-C, whereas cortex is shown in D-F. G-I are magnified images from dotted squares in D-F, respectively. Scale bar: 100 µ (A-F), 50 µ (G-I). 在Aβ聚集的過(guò)程中，核心纏結(jié)成不溶性的原纖維，周?chē)怯煽扇苄怨丫畚锝M成的環(huán)狀結(jié)構(gòu)，這些可溶性寡聚物正在慢慢向原纖維衍變。AD腦組織的ThS / NB-K雙重染色清楚地表明了這種現(xiàn)象，如Figure 2所示，Aβ原纖維的ThS綠色熒光染色被Aβ寡聚物的NB-K紅色熒光染色所包圍。 另外，在正常對(duì)照小鼠的腦切片中，未觀察到NB-K染色，進(jìn)一步說(shuō)明NB-K對(duì)Aβ寡聚物的特殊識(shí)別性和熒光信號(hào)響應(yīng)性，這對(duì)AD早期診斷預(yù)防研究無(wú)疑是一個(gè)有價(jià)值的信息。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的發(fā)展，傳統(tǒng)的CPU已經(jīng)無(wú)法滿足大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的需要。在當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱潮下，美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)和IC巨頭紛紛推出自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/人工智能芯片，搶占這一未來(lái)市場(chǎng)。我們研發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/人工智能芯片可以驗(yàn)證多種深度學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用，具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，是將來(lái)可以挑戰(zhàn)美國(guó)人工智能芯片領(lǐng)域的一個(gè)重要突破。