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該成果是揚州大學(xué)江蘇省家禽疫病防控工程技術(shù)研究中心自主研發(fā)的 H7N9 亞型流感抗原檢測試劑及試劑盒產(chǎn)品。 產(chǎn)品以兩株針對 H7N9 流感病毒不同抗原表位的單克隆抗體建立雙抗體夾心免疫層析快速檢測試紙條。該試紙條特異性、廣譜性強，與傳統(tǒng)的血凝和血凝抑制試驗相比，靈敏度更高、耗時更短； 與國外進(jìn)口的同類產(chǎn)品有相同的檢出率，且敏感性更高，更利于臨床樣品的快速檢測，適合推廣應(yīng)用。

本發(fā)明公開了一種 N2 分子振轉(zhuǎn) Raman 譜的測量系統(tǒng)。該系統(tǒng)由發(fā)射單元和光學(xué)接收與信號檢測單 元組成。發(fā)射單元采用種子注入的固體激光器輸出極窄線寬的 354.8 nm 紫外激光照射大氣分子；光學(xué)接 收與信號檢測單元收集由 N2 分子產(chǎn)生的振轉(zhuǎn) Raman 譜信號，采用雙光柵色散系統(tǒng)將 384.9-388.6 nm 范 圍光以 8.3 mm nm-1 的線色散率在空間上色散開來，采用 32 通道的線陣探測器分辨并記錄 N2 分子振轉(zhuǎn) Ram

XM-633頭頸部層次解剖模型附腦N、A ? XM-633頭頸部層次解剖模型附腦N、A模型顯示頭部、頸部深、淺層血管和神經(jīng)，在顯示頭部、頸部的肌肉基礎(chǔ)上顯示血管、神經(jīng)的分布和走向，頭部、頸部作正中矢狀切面顯示各種器官結(jié)構(gòu)，左側(cè)半腦拆下可示腦神經(jīng)外形及腦神經(jīng)進(jìn)出腦及腦顱底部位，腦可拆下示眼外肌。 尺寸：自然大，38.5×24×50cm 材質(zhì)：PVC材料

產(chǎn)品詳細(xì)介紹 壓電陶瓷，是一種能夠?qū)C(jī)械能和電能互相轉(zhuǎn)換的功能陶瓷材料。壓電陶瓷到底是一種什么樣的材料呢？壓電陶瓷屬于無機(jī)非金屬材料。這是一種具有壓電效應(yīng)的材料。所謂壓電效應(yīng)是指某些介質(zhì)在力的作用下產(chǎn)生形變，引起介質(zhì)表面帶電，這是正壓電效應(yīng)。反之，施加激勵電場，介質(zhì)將產(chǎn)生機(jī)械形變，稱逆壓電效應(yīng)。這種奇妙的效應(yīng)已經(jīng)被科學(xué)家應(yīng)用在與人民生活密切相關(guān)的許多領(lǐng)域，以實現(xiàn)能量轉(zhuǎn)換、傳感、驅(qū)動、頻率控制等功能 特性：納米級分辨率      無摩擦，無間隙      剛度強，使用壽命長      可選擇位置傳感功能進(jìn)行閉環(huán)控制      真空兼容，可在高溫或低溫下操作      機(jī)械接頭形式：螺紋、圓球、平頭      可根據(jù)客戶要求定制應(yīng)用：通信，光纖調(diào)節(jié)      顯微鏡微調(diào)，機(jī)械工程      微系統(tǒng)技術(shù)，你米定位技術(shù)      半導(dǎo)體設(shè)備，精密儀器      閥門（真空管）      度量衡/干涉度量學(xué)      生命科學(xué)/生物技術(shù)   

數(shù)據(jù)采集技術(shù) 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò)) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時間長、對網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機(jī)時間可長達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計算、模糊邏輯、計算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨立的學(xué)習(xí)方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測。

成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機(jī),包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機(jī)架(2)、設(shè)置在機(jī)架(2)下端面上的鏵(3),所述機(jī)架(2)上還設(shè)置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護(hù)管(6),其探頭外套接有橡膠保護(hù)套(7)。采用上述結(jié)構(gòu),可從而減少了現(xiàn)有技術(shù)中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進(jìn)程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機(jī),包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機(jī)架(2)、設(shè)置在機(jī)架(2)下端面上的鏵(3),所述機(jī)架(2)上還設(shè)置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護(hù)管(6),其探頭外套接有橡膠保護(hù)套(7)。采用上述結(jié)構(gòu),可從而減少了現(xiàn)有技術(shù)中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進(jìn)程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：國內(nèi)領(lǐng)先

本發(fā)明基于壓縮感知理論將將測量的信號通過1比特量化，去掉了之前被測信號能量為1的假設(shè)，通過循環(huán)迭代的公式最小化凸的替代函數(shù)，最終恢復(fù)出要測量的信號，相比于之前相關(guān)算法明顯的提高的信號的恢復(fù)精度。

該系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)采集專用終端對多種類、多型號便攜式取證設(shè)備產(chǎn)生的音視頻資料進(jìn)行采集，實現(xiàn)電子證據(jù)采集自動化。采集終端設(shè)備具備接入設(shè)備認(rèn)證、數(shù)據(jù)加密、時間校準(zhǔn)以 及自動充電等功能，達(dá)到解放人力，提高執(zhí)法辦案人員工作效率的作用。可將執(zhí)法場所監(jiān)控視頻抽取至統(tǒng)一音視頻數(shù)據(jù)管理平臺，與便攜式取證設(shè)備對接處警、 執(zhí)法現(xiàn)場等執(zhí)法行為形成的音視頻資料一起，共同形成完整的執(zhí)法過程音視頻管理資料庫。 專用采集終端設(shè)備將數(shù)據(jù)采集到統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理平臺，各級不同用戶根據(jù)權(quán)限通過統(tǒng)一的執(zhí)法過程音視頻管理系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。上級執(zhí)法管理部門可實現(xiàn)跨區(qū)域跨級別執(zhí)法資料的 查詢、調(diào)用與統(tǒng)計，有效掌控一線民警的執(zhí)法情況。執(zhí)法監(jiān)督部門可通過后臺管理系統(tǒng)實時查看、監(jiān)督執(zhí)法過程音視頻資料采集的及時性、 完整性、規(guī)范性，通過自動統(tǒng)計分析，對各單位執(zhí)法規(guī)范化水平和執(zhí)法辦案人員工作績效情 況進(jìn)行量化統(tǒng)計。

本發(fā)明公開了一種外設(shè)部件互連標(biāo)準(zhǔn)接口的多功能采集控制裝置。其第一外部接口和第二外部接口分別通過各自的PGA模塊連到ADC模塊的輸入端,第三外部接口與ADC模塊的第三輸入端相連,FPGA模塊通過DAC模塊及差分模塊分別與第三外部接口連接,第三外部接口通過光電耦合模塊與FPGA模塊連接,FPGA模塊分別與第一、第二PGA模塊、ADC模塊及第三外部接口連接,FPGA模塊通過PCI橋芯片最后連接到PCI總線上,電源模塊給裝置供電。本發(fā)明對三路模擬量輸入,兩路差分編碼輸入以及四路單端數(shù)字量輸入傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,而且提供兩路模擬量輸出,四對差分輸出和兩路數(shù)字輸出接口來控制多種接口的外部設(shè)備。

項目成果/簡介:數(shù)據(jù)采集技術(shù)可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。多模態(tài)傳輸技術(shù)LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò))在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計。最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時間長、對網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機(jī)時間可長達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個接連模塊不超過5美元。數(shù)據(jù)分析技術(shù)人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計算、模糊邏輯、計算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨立的學(xué)習(xí)方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測。應(yīng)用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態(tài)統(tǒng)計和日常需求預(yù)測與推薦；多模態(tài)行為分析和數(shù)據(jù)采集和傳輸系統(tǒng)；多模態(tài)行為數(shù)據(jù)采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環(huán)境、農(nóng)業(yè)大棚等環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。技術(shù)成熟度:通過中試