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大型空分設(shè)備是利用氧、氮、氬組分沸點(diǎn)的不同在精餾塔中使氣、液接觸，進(jìn)行質(zhì)熱交換，從空氣中分離出氧、氮、氬和稀有氣體等產(chǎn)品。如何降低空分生產(chǎn)電耗、提高空分裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和操作人員的操作水平一直是鋼鐵和化工行業(yè)關(guān)注的重要問題之一。所開發(fā)大型空分設(shè)備全工況模擬及操作仿真系統(tǒng)具有如下特點(diǎn)：提出了一種考慮主導(dǎo)產(chǎn)品地位的空分產(chǎn)品能耗分?jǐn)偙壤?jì)算方法，解決了國(guó)內(nèi)外長(zhǎng)期以來由于氧、氮、氬互為副產(chǎn)品而帶來的單個(gè)產(chǎn)品能耗無法確定的問題；可進(jìn)行空分全工況的數(shù)值模擬計(jì)算和分析；實(shí)現(xiàn)了大型空分裝置的操作仿真，為空分設(shè)備的變工況運(yùn)行分析與預(yù)測(cè)、操作人員培訓(xùn)、事故與故障的再現(xiàn)分析、掌握設(shè)備運(yùn)行的極限操作參數(shù)提供平臺(tái)。該系統(tǒng)已在國(guó)內(nèi)眾多大中型企業(yè)得到推廣應(yīng)用。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹商品描述：本離心空柱管每套包含2毫升容量外管、1毫升容量?jī)?nèi)管和5微米孔徑混纖篩板各一個(gè)。外管和內(nèi)管采用高純度聚丙烯材質(zhì)(和各種常用的EP管材質(zhì)相同)，對(duì)各種生物分子的吸附極低。其中的篩板厚度約為1.0毫米，采用以玻璃纖維為主要原料的混合纖維制成，孔徑均勻，不宜產(chǎn)生氣泡。整個(gè)離心空柱管由于其材質(zhì)的特殊性，可以耐受酸堿和大部分有機(jī)溶劑，對(duì)大部分生物分子沒有吸附作用。可以用于固液相的快速分離，去除樣品中的固相雜質(zhì)，裝填蛋白、核酸或小分子純化柱等。離心空柱管本身可以耐受12,000g的離心力。產(chǎn)品詳情地址：http://www.shhk.com.cn/product_detail-2719.htm 上海化科實(shí)驗(yàn)器材有限公司主要生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)：實(shí)驗(yàn)室器材，玻璃儀器，實(shí)驗(yàn)室耗材，生物耗材，化學(xué)試劑，微生物試劑，樣品瓶，包裝瓶，實(shí)驗(yàn)室設(shè)備，儀器儀表等。廣泛服務(wù)于：科研，制藥，生物，生命科學(xué)，教育，污水處理，食品與飲料，電子，輕工業(yè)，礦業(yè)，石油天然氣，石油化學(xué)工業(yè)，工業(yè)品儀器，環(huán)保工程等行業(yè)。公司網(wǎng)站：http://www.shhk.com.cn訂單郵箱：[email protected]（推薦）咨詢電話：021-67652117，57602161QQ 在線：1152028600。大量供應(yīng)：離心空柱管(2毫升) 5微米孔徑。 

產(chǎn)品詳細(xì)介紹親和層析柱空柱管30ml，10套/包，用于裝填鎳柱等常見親和層析介質(zhì)。產(chǎn)品地址：http://www.shhk.com.cn/product_detail-2618.htm     本親和層析柱空柱管采用高純度聚丙烯材質(zhì)(和各種常用的EP管材質(zhì)相同)，對(duì)各種生物分子的吸附極低。其中的篩板采用高純度的超高分子量聚乙烯(UHWMPE)為原料經(jīng)過特殊工藝加工而成，吸附低、不宜產(chǎn)生氣泡并具有良好的親水性，同時(shí)孔徑均勻(約50微米)，可以用于裝填鎳柱(Ni-NTA)、Protein A agarose、Protein G agarose、Protein A+G agarose等等各種常見親和層析介質(zhì)，適用于含His-tag等不同標(biāo)簽的蛋白、抗體、生物素或地高辛標(biāo)記蛋白或核酸等各種適合親和層析的蛋白、核酸等物質(zhì)的分離純化。篩板的適當(dāng)孔徑保證了在使用重力法進(jìn)行親和層析操作時(shí)的流速約為1-2毫升每分鐘或1-2滴每秒；也可以在層析柱的下管口接蠕動(dòng)泵以精確控制流速。通常把親和層析介質(zhì)裝填在兩個(gè)篩板之間。親和層析柱空柱管30ml，10套/包，用于裝填鎳柱等常見親和層析介質(zhì)。上海化科實(shí)驗(yàn)器材有限公司主要生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)：實(shí)驗(yàn)室器材，玻璃儀器，實(shí)驗(yàn)室耗材，生物耗材，化學(xué)試劑，微生物試劑，樣品瓶，包裝瓶，實(shí)驗(yàn)室設(shè)備，儀器儀表等。廣泛服務(wù)于：科研，制藥，生物，生命科學(xué)，教育，污水處理，食品與飲料，電子，輕工業(yè)，礦業(yè)，石油天然氣，石油化學(xué)工業(yè)，工業(yè)品儀器，環(huán)保工程等行業(yè)。公司網(wǎng)站：http://www.shhk.com.cn訂單郵箱：[email protected]（推薦）咨詢電話：021-67652117，57602161QQ 在線：1152028600。大量供應(yīng)：親和層析柱空柱管30ml，10套/包，用于裝填鎳柱等常見親和層析介質(zhì)。 

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評(píng)估嚴(yán)重程度。”薛向陽(yáng)介紹，針對(duì)臨床的現(xiàn)實(shí)需求，團(tuán)隊(duì)將設(shè)計(jì)目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測(cè)”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對(duì)這些需求，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)診斷算法模型，讓機(jī)器利用模型進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學(xué)習(xí)、小目標(biāo)檢測(cè)等多個(gè)技術(shù)難題。“小樣本學(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對(duì)較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無法獲得大量專家標(biāo)注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學(xué)成才”。為此，團(tuán)隊(duì)采用基于自遷移學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技巧，使算法具備一定的“小樣本學(xué)習(xí)”能力，在不增加醫(yī)生標(biāo)注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時(shí)檢測(cè)大、中、小各個(gè)目標(biāo)是另一大難題。團(tuán)隊(duì)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點(diǎn)與病灶區(qū)域的大小進(jìn)行對(duì)應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細(xì)節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達(dá)到同時(shí)檢測(cè)大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽(yáng)解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽(yáng)說，人是復(fù)雜的機(jī)體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同。”他表示，當(dāng)遇到機(jī)器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時(shí)，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和智慧。以解決實(shí)際問題為目標(biāo)，該項(xiàng)目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測(cè)試評(píng)估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實(shí)病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團(tuán)隊(duì)也利用現(xiàn)實(shí)疑似病例進(jìn)行了測(cè)試。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導(dǎo)致的新型冠狀病毒疾病（COVID-19）在全球開始蔓延。報(bào)道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時(shí)間為10天，而武漢患者在發(fā)病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時(shí)間是COVID-19臨床預(yù)后的重要指標(biāo)之一。 目前，CT影像學(xué)已成為COVID-19肺炎的診斷和監(jiān)測(cè)工具，主要表現(xiàn)為磨玻璃影、實(shí)變及混合密度影。然而，現(xiàn)階段的影像學(xué)研究主要集中于對(duì)病灶的定性和半定量描述，缺乏對(duì)病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監(jiān)測(cè)COVID-19肺炎病程，團(tuán)隊(duì)假設(shè)在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預(yù)后轉(zhuǎn)歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮(zhèn)江、臨夏5家新冠肺炎定點(diǎn)醫(yī)院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經(jīng)RT-PCR證實(shí)SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現(xiàn)患者），并將10天作為住院時(shí)長(zhǎng)的二分類閾值。基于有限的樣本量，團(tuán)隊(duì)將4個(gè)中心作為訓(xùn)練隊(duì)列，另外一個(gè)中心作為驗(yàn)證隊(duì)列。通過自動(dòng)分割肺葉和半自動(dòng)分割病灶，31名患者中累計(jì)分割出72個(gè)病灶。在對(duì)病灶圖像預(yù)處理后，提取影像組學(xué)特征并篩選。為了研究影像組學(xué)特征的穩(wěn)定性，團(tuán)隊(duì)使用了Logistics回歸模型和隨機(jī)森林模型對(duì)篩選的特征分別進(jìn)行建模和驗(yàn)證。?結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6個(gè)篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)價(jià)值。在外部測(cè)試隊(duì)列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機(jī)森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學(xué)模型可以正確預(yù)測(cè)所有6名患者的住院時(shí)間。 

中試階段/n該項(xiàng)目主要針對(duì)開源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)

考慮三維點(diǎn)云缺少顏色信息和光學(xué)影像缺少空間信息的互補(bǔ)特性，三維點(diǎn)云與光學(xué)影像多光融合裝備可以提升數(shù)據(jù)的信息量，基于三維點(diǎn)云和二維圖像融合的可視化結(jié)果，能夠增強(qiáng)三維場(chǎng)景真實(shí)感，相較于可見光圖像，融合后的三維點(diǎn)云可以實(shí)現(xiàn)多角度觀測(cè)，能夠更好的表達(dá)的空間特征。 相較于原始和偽彩色點(diǎn)云數(shù)據(jù)，融合后的三維點(diǎn)云有了色彩紋理信息，目標(biāo)的形態(tài)和邊緣都更加明顯，整個(gè)三維場(chǎng)景更加的真實(shí)，也為后續(xù)識(shí)別、定位、重建等過程提供更多細(xì)節(jié)信息；同時(shí)克服了單一傳感器的局限性，充分發(fā)揮兩者的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，大幅提升了探測(cè)設(shè)備的環(huán)境適應(yīng)性，適用于全天時(shí)復(fù)雜場(chǎng)景的下目標(biāo)探測(cè)，具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。在無人駕駛領(lǐng)域，譬如智能導(dǎo)航、環(huán)境感知、高精度地圖的構(gòu)建等，都依賴于可見光圖像和點(diǎn)云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)均應(yīng)用視覺相機(jī)和激光雷達(dá)作為主傳感器進(jìn)行定位和環(huán)境感知，目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn) L4 級(jí)別的高度自動(dòng)化駕駛。此外，在醫(yī)學(xué)影像、高精度工程測(cè)量、工業(yè)生產(chǎn)、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域，三維點(diǎn)云和可見光圖像融合技術(shù)也有著廣泛應(yīng)用。 圖1.三維點(diǎn)云與光學(xué)影像融合效果

該系統(tǒng)基于各級(jí)醫(yī)療系統(tǒng)的影像科研臨床應(yīng)用基礎(chǔ)及各類院校影像教學(xué)大 綱而開發(fā)，貼合各級(jí)診療機(jī)構(gòu)日常診療習(xí)慣和院校教學(xué)大綱需求，方便教師對(duì)各 類影像圖片的展示和教學(xué)，能更好的讓學(xué)生全面對(duì)各類影像進(jìn)行閱片、報(bào)告書寫 練習(xí)，以及熟悉臨床應(yīng)用及診療流程，有利于訓(xùn)練學(xué)生的影像技能操作能力及就業(yè)。

本發(fā)明公開了一種基于全息波導(dǎo)的頭戴式顯示器件，該器件包括入耦合光柵（１）、左視場(chǎng)偏折光柵（２）、右視場(chǎng)偏折光柵（３）、出耦合光柵（４）、矩形波導(dǎo)（５）；入耦合光柵（１）、左視場(chǎng)偏折光柵（２）、右視場(chǎng)偏折光柵（３）、出耦合光柵（４）、貼附于矩形波導(dǎo)（５）的上表面或下表面；入耦合光柵（１）、左視場(chǎng)偏折光柵（２）、右視場(chǎng)偏折光柵（３）、出耦合光柵（４）、矩形波導(dǎo)（５）貼于上表面或下表面由出入瞳光線設(shè)計(jì)方向決定。本發(fā)明利用光瞳重塑方式解決了傳統(tǒng)二維擴(kuò)瞳方式產(chǎn)生的大視場(chǎng)角情況下的視場(chǎng)分離。

本實(shí)用新型公開了一種激光全息RFID標(biāo)簽，包括RFID標(biāo)簽（50）和貼在其上的激光全息膜（10），其中，該 RFID 標(biāo)簽（50）包括共面倒 F 天線（510）、基板（520）和 RFID 芯片（530），所述共面倒 F 天線（510）制作在基板（520）上，所述 RFID 芯片（530）貼裝在該共面倒 F 天線（510）上。本實(shí)用新型的激光全息 RFID 標(biāo)簽?zāi)軌蜻m用于超高頻和微波頻段，其中的激光全息膜可采用金屬反射層或非金屬反射層，形狀和尺寸大小不受限制，與 RFID 標(biāo)簽的復(fù)合方法簡(jiǎn)單方便。