|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
一種壓入硬度預測材料單軸本構關系的方法
本發明公開了一種壓入硬度預測材料單軸本構關系的方法，在具有壓頭加載單元、變形檢出單元和數據處理單元構成的壓入硬度檢測系統中，壓頭加載單元采用不同外形壓頭壓入被測材料，變形檢出單元檢測出被測材料相應的變形并輸入到數據處理單元以獲得預測材料的本構參數E、σy、n，通過簡單的壓入硬度預測材料單軸本構關系，以實現材料和在役結構件的單軸本構關系的便攜測量。
西南交通大學
2016-10-20
基于科研證據的糖尿病足預防故事型科普繪本
《繪講糖足的故事》是一本基于《糖尿病高危足足部管理患者指南》科研證據的糖尿病足預防故事型科普繪本。
一、項目進展
創意計劃階段
二、負責人及成員
姓名
學院/所學專業
入學/畢業時間
鐘謹珊
護理專業
2021-2025
李延欣
護理專業
2021-2025
王映喬
中醫專業
2020-2024
劉思岐
中醫專業
2020-2024
韓坤照
護理專業
2021-2025
三、指導教師
姓名
學院/所學專業
職務/職稱
研究方向
郝玉芳
護理學院
教授
循證護理、護理心理
許大鵬
國學院
副教授
藝術學、文化創意
高寧
護理學院
中級
循證護理、 護理管理
四、項目簡介
《繪講糖足的故事》是一本基于《糖尿病高危足足部管理患者指南》科研證據的糖尿病足預防故事型科普繪本。
繪本科普知識根據《糖尿病高危足足部管理指南【專業版】》劃分為四章，即足部評估、日常護理、中醫護理和潰瘍前病變處理。繪本在形式上同時引入臨床病例故事和繪畫。根據Teeny的說服型溝通匹配理論，引入病例故事以“感性結果”作為科普導向，故事由東直門醫院糖足病例二次轉化而來，在相應每節科普知識的前半部分；繪畫根據每節內容的主題進行創作。
繪本構建了繪本-動畫一體化傳播形式，將創作完成的繪本轉化解說型動畫。作為主要傳播媒介。同時還可以通過掃描繪本下方二維碼形式進入線上糖足科普平臺，進行線上糖足科普。讓糖足科普走進大眾，從而提高患者自我管理能力。
北京中醫藥大學
2022-07-26
防爆本安型光電感煙探測器55000-640PRC
產品詳細介紹55000-640PRC本質安全型智能光電感煙探測器 一、55000-640PRC特點：該探測器采用本質安全電路設計，低功耗并有效降低了電路板內的儲能，使其電氣性能符合安全環境的應用標準。可編址智能光電感煙探測器，通過配合使用阿波羅生產的通信協議轉換器55000 - 855、55000- 856及安全柵29600-098可連接到安全區域內的智能火災報警系統。 二、55000-640PRC應用： 55000-640PRC本質安全型智能光電感煙探測器可適用于建筑內多種危險區域，這些區域可能含有各種易燃易爆的氣體或空氣混合物。該探測器必須配合使用阿波羅生產的各種通訊協議轉換器如55000 - 855，55000 - 856及安全柵。 三、55000-640PRC工作原理： 55000-640PRC本質安全型智能光電感煙探測器的工作原理類似于55000 - 620。 四、55000-640PRC技術要求： 二線制有極性要求，具有獨立地址。有4級靈敏度可作高速根據不同環境及時間做出不同的設定，減低誤報率。可通過插片設置地址與其它系統部件安裝。如需連接遠程報警指示燈，需采用高效的發光二極管，最大點燈電流ImA。 五、55000-640PRC技術參數： 接線端子 Ll 正極；L2 負極；+R 遠程指示燈正極 工作電壓 直流14 - 22V;兩線制有極性 報警指示 紅色發光二極管，紅光； 靜態電流 340 u A 遠程LED報警電流 1mA 工作環境溫度 - 20℃至+40℃ (T5) - 20℃至+60℃ (T4) 等級 E Ex ia IIC T5 (T4 Ta≤60 ℃) 認證 CCCF．BASEEFA
北京贏科迅捷科技發展有限公司
2021-08-23
第63屆高等教育博覽會“名師大家東北行”系列活動——徐宗本教授、胡事民教授、周志華教授做客吉林大學鼎新講座
2025年5月5日，作為第63屆高等教育博覽會“名師大家東北行”系列活動之一，西安交通大學徐宗本教授，清華大學胡事民教授，南京大學副校長、國際人工智能聯合會理事會主席周志華教授受邀做客吉林大學鼎新講座，圍繞人工智能熱點議題，為吉林大學師生帶來了一場精彩的學術盛宴。
中國高等教育學會
2025-05-09
創新創業教育匯聚中國新動能
創新創業教育作為高校人才培養模式的新探索，是高等教育主動適應、積極回應時代呼喚的創新、發展和升華，將直接影響甚至引領未來世界高等教育發展。
教育部
2019-10-10
純有機室溫磷光研究取得新突破
近日，天津大學分子聚集態科學研究院楊杰博士等在純有機室溫磷光材料研究方面取得新進展。研究成果在Cell Press旗下材料旗艦期刊《Matter》在線發表，題為“Förster能量轉移：一種開發刺激響應性室溫磷光材料的高效途徑及其應用”。該成果的第一作者為天津大學2019級博士生王云生，共同作者有吉林大學鄒勃教授，共同通訊聯系人為楊杰博士、唐本忠院士和李振教授。 刺激響應性有機發光材料因其在信息存儲、防偽、光電器件等應用中的巨大潛力而備受關注。目前，大多數刺激響應發光材料都是屬于熒光類材料，而磷光類材料較為稀少。相對而言，具有刺激響應特性的有機室溫磷光(RTP)材料兼具刺激響應熒光材料的功能和室溫磷光材料的時間分辨特性，是當前有機發光材料領域的熱點，同時也是難點。迄今為止，刺激響應純有機RTP材料的報道多是停留在理論驗證或探索性實驗階段，究其原因，材料制備的復雜性和內在機制的不明確性制約了這類材料的實際應用。基于此，要突破現有技術實現新的發展，就迫切需要拓展在理論層面的認知邊界，獲得新的行之有效的材料構筑策略。 研究人員利用主-客體摻雜體系中距離調控的共振能量轉移(FRET, Förster Resonance Energy Transfer)過程，開發了具有刺激響應特性的RTP材料。FRET在不同環境下的廣泛適應性和主-客體體系的良好磷光性能共同提高了材料體系的實用性。利用該策略制備的材料不僅與現有印刷技術展現出完美的兼容性，而且FRET客體與主體之間的特異性識別也被成功應用于信息加密。該工作首次揭示了FRET過程在宏觀RTP刺激響應材料構筑方面的巨大潛力，提出了一種簡單、廉價、有效并極具商業潛力的有機室溫磷光材料構造策略。
天津大學
2021-02-01
新冠肺炎疑似病例檢測系統
天津大學精儀學院科研團隊聯合企業成功研發新冠肺炎疑似病例檢測系統。據了解，該系統可快速檢測新冠肺炎疑似病例并實現大數據監控預警，有望為疫情控制提供新思路。該系統的便攜式檢測儀單元已獲得國家藥監局醫療器械注冊證書。該系統由“掌上模塊”和“線上模塊”兩部分組成：“掌上模塊”是一款便攜式檢測儀，從外觀上看這款便攜式檢測儀只有鼠標大小，使用USB接口充電，能夠連接手機電腦，滿電續航超過24小時。檢測儀可以單手控制，操作簡單，便于入戶排查。檢測儀內部集成了精密的檢測核心模塊，與實驗室大型儀器檢測精度相當，能夠快速判斷出是否為疑似病例。掌上模塊檢測出的結果會自動上傳到“線上模塊”——疫情監測預警云平臺。云平臺會將檢測結果進行智能化處理，上傳至各級政府疾控和醫療監測機構云平臺，給各級機構提供疫情預警、態勢分析和決策支持，對疫情進行全方位、智能化管控。
天津大學
2021-04-10
新冠病毒對胰腺的損害研究
在該研究中，收集了公共數據集（大量RNA-seq和單細胞RNA-seq）發現ACE2在胰腺（外分泌腺和胰島中）的表達和分布。而且，包括輕度和重度COVID-19患者在內的臨床數據表明存在輕度胰腺炎。在這67例嚴重病例中，有11例（16.41％）的患者的淀粉酶和脂肪酶水平升高，有5例（7.46％）的患者顯示胰腺影像學改變。在54例輕度病例中，只有一名患者（1.85％）顯示淀粉酶和脂肪酶水平升高，而沒有影像學改變。該研究揭示了COVID-19患者輕度胰腺損傷的現象和可能的原因。這表明SARS-CoV-2感染后的胰腺炎也應在臨床工作中予以重視。
華中科技大學
2021-04-10
新冠肺炎疫情衛星地圖速查系統
學校衛星產業技術研究院與合作方聯合推出的全國首款“疫情衛星地圖”——新冠肺炎疫情衛星地圖速查系統已于近日上線。新冠肺炎確診病例陸續公布，他們是哪里人？去過哪些地方？離我們有多遠？……通過“疫情衛星地圖”，人們可以更加直觀地了解確診病例的具體位置。記者打開該系統發現，在衛星地圖上，確診病例的標注點像是一顆顆“圖釘”，用戶定位后，通過衛星遙感影像帶來的“太空視角”，可以讓確診病例分布位置盡收眼底，并顯示出附近的確診病例分布與自己的距離。據了解，該系統由電子科技大學衛星產業技術研究院陸川博士和閻鏡予博士組織技術力量自主研發，從研發到上線，用時不到10天。今年2月初，隨著各地衛健委公布了越來越多的確診病的例詳細數據，使得開發“疫情衛星地圖”有了良好的基礎和可能。電子科技大學衛星產業技術研究院決定發揮自身的技術優勢，為公眾提供免費的疫情防控公益服務。科研團隊利用AI衛星的數據智能處理和分發技術，處理遙感圖片數據，并結合精確的語義識別和地理編碼工具，把官方發布的疫情文字轉化成了一目了然的“疫情衛星地圖”。
電子科技大學
2021-04-10
新冠肺炎疫情AI話題分析平臺
RealAI首席執行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發以來，各大媒體網站、社交平臺上關于疫情的話題熱度持高漲。在此環境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優化的同時也利于開展引導工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權威、最實時、最準確的疫情動態。分析稱，互聯網成為這次疫情主要的“信息源”平臺，傳播模式更是基于人手一機的“自媒體”，信息流不僅降低了大眾獲取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的謠言。據介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”通過對多渠道海量媒體信息進行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統信息檢索過程中因消息源頭繁雜、消息過多、檢索意圖不明確而產生的困擾。同時，基于大數據分析和AI建模，自動識別出近期熱點話題、新聞追蹤和話題導向、地區關注度變化，為用戶第一時間推送全網話題最新動態，滿足用戶對疫情輿情監測的需求，為作出正確輿論引導提供分析依據。
清華大學
2021-04-10