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技術(shù)特點：1、方向性溝槽，有利于排除積雪和泥水；2、采用多復(fù)合軟胎面、3D鋼片技術(shù)，提升冰雪路面操控性能。

京東云計算有限公司（京東智聯(lián)云）與浙江云澎科技有限公司就未來5年內(nèi)智慧食堂的深度合作事宜進(jìn)行了深度溝通，達(dá)成合作伙伴關(guān)系，并計劃每年年銷售額1.5億元人民幣以上！ 京東智聯(lián)云（JD Cloud & AI）是京東集團(tuán)旗下的智能技術(shù)提供商，依托京東集團(tuán)在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等方面的業(yè)務(wù)實踐和技術(shù)積淀，形成了從基礎(chǔ)平臺搭建、業(yè)務(wù)咨詢規(guī)劃，業(yè)務(wù)平臺建設(shè)到運營維護(hù)的科技生態(tài)格局，擁有領(lǐng)先的數(shù)字化、智能化產(chǎn)品，打造服務(wù)于數(shù)字企業(yè)、數(shù)字政府的多維場景解決方案，為客戶創(chuàng)造價值。京東智聯(lián)云，提供包含公有云、私有云、混合云、專有云在內(nèi)的多云、安全、可信賴的基礎(chǔ)云服務(wù)；并以智能供應(yīng)鏈為抓手，提供數(shù)字化、智能化的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用云服務(wù)，2019 年8 月，京東智聯(lián)云Neuhub平臺入選“智能供應(yīng)鏈國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺”，進(jìn)一步提升京東智能供應(yīng)鏈對外輸出能力；同時，聚焦應(yīng)用落地，提供以邊緣計算為代表的云、邊、端協(xié)同的下一代智能云服務(wù)，以可信賴的技術(shù)，探索商業(yè)模式，釋放科技價值。京東智聯(lián)云，致力于成為您最值得信賴的智能技術(shù)提供者。 云澎科技（Cloudpeng Technology），國家高新技術(shù)企業(yè)，是一家商業(yè)化AI人工智能應(yīng)用產(chǎn)品研發(fā)商，基于AI圖像識別技術(shù)、人工智能深度算法、AI行為識別技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，致力于智慧食堂、AI智能環(huán)衛(wèi)、AI行為檢測、智能便利店、智能人臉閘機等場景的智能化改造，提供一整套完整解決方案。項目涵蓋政府機關(guān)、高校、上市公司、醫(yī)院等，遍布全國多個省市： 中船重工七一六研究所、烏魯木齊海關(guān)、北京中訊設(shè)計、益海嘉里（金龍魚）、索迪斯、滿客寶、上海微軟、上海聯(lián)通、上海建行、中國農(nóng)行浙江省分行、南寧民生銀行、蘇州浦發(fā)銀行、澳門科技大學(xué)、浙江師范大學(xué)、山東高速集團(tuán)、金華市政府、三星悅食島上海愛寶健鹽城Sk、國網(wǎng)合肥供電公司、富陽人民醫(yī)院、江蘇武進(jìn)不銹、宜興電信等。 本次云澎科技攜手京東智聯(lián)云，旨在共同為客戶提供更為優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，使智慧食堂數(shù)字化管理再上一個臺階。

該產(chǎn)品是從中藥赤芍中提取的有效成份，主要用于因各種器質(zhì)性心臟病（冠心病、心絞痛、心肌炎、心肌病、肺心病）引起的心肌損傷，并能用于慢性充血性心力衰竭的治療。世界衛(wèi)生組織調(diào)查結(jié)果顯示：全世界每年約有1500萬人死于心臟病，占總病死率54％以上。目前國內(nèi)治療心血管病的二類中藥較少，該藥的特點是結(jié)構(gòu)成份清楚，治療效果和機理明確，毒副作用小，可以滿足市場需求，并具有

利用基因編輯技術(shù)開發(fā)系列動物模型，制備第一例家兔自發(fā)性高脂血癥擬人化疾病動物模型，為心血管疾病治療以及新一代降血脂藥物的研發(fā)提供了合適的研究工具，具有廣泛的臨床轉(zhuǎn)化前景。

XM-603E腦中風(fēng)模型（大腦疾病模型） ? XM-603E腦中風(fēng)模型（大腦疾病模型）展現(xiàn)了大腦的皮質(zhì)、灰質(zhì)、腦干、動脈等結(jié)構(gòu)，并且設(shè)計了腦出血、動脈瘤、大腦動靜脈畸形等病理結(jié)構(gòu)。 尺寸：17×14×18cm 材質(zhì)：PVC材料

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“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、大小等來評估嚴(yán)重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現(xiàn)實需求，團(tuán)隊將設(shè)計目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測”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。針對這些需求，團(tuán)隊設(shè)計診斷算法模型，讓機器利用模型進(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)檢測等多個技術(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，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標(biāo)是另一大難題。團(tuán)隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點與病灶區(qū)域的大小進(jìn)行對應(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)到同時檢測大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復(fù)雜的機體，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)遇到機器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗和智慧。以解決實際問題為目標(biāo)，該項目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測試評估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團(tuán)隊也利用現(xiàn)實疑似病例進(jìn)行了測試。

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。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為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)測工具，主要表現(xiàn)為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現(xiàn)階段的影像學(xué)研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監(jiān)測COVID-19肺炎病程，團(tuán)隊假設(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天作為住院時長的二分類閾值。基于有限的樣本量，團(tuán)隊將4個中心作為訓(xùn)練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預(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)隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進(jìn)行建模和驗證。?結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6個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)測價值。在外部測試隊列中，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)測所有6名患者的住院時間。 

中試階段/n該項目主要針對開源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)算法對心臟左心室、腫瘤等CT 影像數(shù)據(jù)進(jìn)行全自動分割，驗證了所研制算法在該項目計算機輔助腫瘤智能診斷應(yīng)用中的有效性，為項目產(chǎn)業(yè)化實施奠定了方法基礎(chǔ)。成果的先進(jìn)性或獨特性：針對不同類型的醫(yī)學(xué)影像感知設(shè)備，設(shè)計針對性強的機器學(xué)習(xí)智能算法；國內(nèi)同類研究中首次采用“雙盲評估+驗證”的科研方法對影像數(shù)據(jù)進(jìn)

云式除塵技術(shù)是一項將云物理過程同旋轉(zhuǎn)流體相結(jié)合的技術(shù)，經(jīng)王博教授團(tuán)隊歷時七年研發(fā)而成。在空氣凈化過程中，只需要很少量的水，不需要任何濾料，不會產(chǎn)生二次污染。云式除塵技術(shù)從大自然中獲得靈感，模擬自然界的成云過程，構(gòu)建過飽和水汽環(huán)境，水汽以細(xì)顆粒物作為凝結(jié)核，使顆粒發(fā)生合并、團(tuán)聚等微物理過程，并通過特殊設(shè)計的多轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)流體技術(shù)實現(xiàn)PM2.5的高效去除。技術(shù)特點：云式除塵技術(shù)對粉塵的去除率可達(dá)到99.9%，PM2.5去除效率可以達(dá)到95%以上。