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关于印发自治区科技型企业孵化器名单的通知
关于印发自治区科技型企业孵化器名单的通知
新疆维吾尔自治区科技厅
2026-09-10
关于召开安徽省基础学科研究中心验收评审会的通知
关于召开安徽省基础学科研究中心验收评审会的通知
安徽省科技厅
2026-09-10
关于肿瘤的广谱精准靶向诊疗领域的突破性进展
不论肿瘤的来源、位置和种类，对其进行特异选择性成像与给药而不影响正常组织是癌症诊疗面临的重大挑战。北京师范大学范楼珍教授课题组研发了一种结构类似大的氨基酸的碳量子点（LAAM CQDs)有望解决这一问题。 这项研究发现，LAAM TC-CQDs的边缘具有多个游离的α-氨基酸基团，通过大中性氨基酸转运体1（LAT1）介导内吞高选择性地进入肿瘤细胞。由于LAT1 在大多数肿瘤细胞中过表达而只在少数组织 (血脑屏障、胎盘、脾脏、睾丸和结肠等)表达，因此，LAAM TC-CQDs对癌细胞具有广谱的精准靶向性。LAAM TC-CQDs在700 nm处发射荧光，成功用于多种肿瘤细胞的成像以及荷瘤鼠体内荧光和光声双模态成像。通过共聚焦荧光显微镜图像可以观察到LAAM TC-CQDs被HeLa 和A549等多种癌细胞摄取，但是在同样的条件下却几乎不被正常体细胞摄取，细胞流式实验结果同样印证了这一发现。活体成像可以发现，LAAM TC-CQDs可以高效在肿瘤富集而几乎不在正常器官富集。LAAM TC-CQDs作为化疗药物拓扑替康（TPTC）的载体，仍然能够精准靶向肿瘤，成功将药物选择性地递送至肿瘤组织。作为TPTC的载体，LAAM TC-CQDs的化疗效率远远超过了游离的TPTC以及已经商业化脂质体载体。更有意义的是，由于血脑屏障是为数不多的过表达LAT1的正常组织之一， LAAM TC-CQDs可以成功穿过血脑屏障，实现了脑肿瘤成像并成功将抗癌药物靶向递送至脑肿瘤。
北京师范大学
2021-02-01
关于肿瘤的广谱精准靶向诊疗领域的突破性进展
不论肿瘤的来源、位置和种类，对其进行特异选择性成像与给药而不影响正常组织是癌症诊疗面临的重大挑战。北京师范大学范楼珍教授课题组研发了一种结构类似大的氨基酸的碳量子点（LAAM CQDs)有望解决这一问题。 这项研究发现，LAAM TC-CQDs的边缘具有多个游离的α-氨基酸基团，通过大中性氨基酸转运体1（LAT1）介导内吞高选择性地进入肿瘤细胞。由于LAT1 在大多数肿瘤细胞中过表达而只在少数组织 (血脑屏障、胎盘、脾脏、睾丸和结肠等)表达，因此，LAAM TC-CQDs对癌细胞具有广谱的精准靶向性。LAAM TC-CQDs在700 nm处发射荧光，成功用于多种肿瘤细胞的成像以及荷瘤鼠体内荧光和光声双模态成像。通过共聚焦荧光显微镜图像可以观察到LAAM TC-CQDs被HeLa 和A549等多种癌细胞摄取，但是在同样的条件下却几乎不被正常体细胞摄取，细胞流式实验结果同样印证了这一发现。活体成像可以发现，LAAM TC-CQDs可以高效在肿瘤富集而几乎不在正常器官富集。LAAM TC-CQDs作为化疗药物拓扑替康（TPTC）的载体，仍然能够精准靶向肿瘤，成功将药物选择性地递送至肿瘤组织。作为TPTC的载体，LAAM TC-CQDs的化疗效率远远超过了游离的TPTC以及已经商业化脂质体载体。更有意义的是，由于血脑屏障是为数不多的过表达LAT1的正常组织之一， LAAM TC-CQDs可以成功穿过血脑屏障，实现了脑肿瘤成像并成功将抗癌药物靶向递送至脑肿瘤。
北京师范大学
2021-04-10
高分辨图像采集卡，X光专用图像采集卡，专业图像采集卡，专业黑白图像采集卡
产品详细介绍光专用图像采集卡，专业图像采集卡，专业黑白图像采集卡
高分辨图像采集卡，X
MV-M系列高分辨率、高速黑白图像采集卡
MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡适用于采集标准和逐行非标准黑白视频信号源、采集输出高精度、高速黑白信号的设备或摄像头信号，特点是采集黑白信号的清晰度和分辨率更高,采集频率更大，信噪比更高，图像采集的实时性更强，性能更为稳定。
【技术特点与指标】
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡视频输入标准视频信号和逐行非标准黑白视频信号。
● 多路视频输入软件切换，可采集单场/单帧/连续帧。
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡采集分辨率为768*576，1024*1024，1280*1024，1600*1200。
● 支持硬件任意开窗，二级缩放，硬件翻转
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡有类似内存映射的功能，多个应用程序/进程可以共享其采集的图像数据；
● 信号接入丢失感知，无信号不蓝屏、死机
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡硬件控制帧率流量，可在实际使用中和其它采集卡配合，更有效提高PCI带宽的利用
● 支持RGB32、RGB24、YUV422、RGB8等采集格式
● MV-M系列高分辨率高速高速黑白图像采集卡编程完全使用微软提供DirectShow / VFW接口，也可提供基于VC、VB、Delphi等演示程序和源代码。
● 行场频全自动检测：具有全自动行场频自适应能力和信号自检测能力，信号源信号变化不需用户调节，完全适合无人值守应用
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡可外触发（低电平沿）硬件采集控制，具有高带宽输入，数字抗混迭滤波技术。
【开发工具】
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡操作系统支持：Windows 2000、XP、Vista。
● SDK支持：VC、VB、Delphi，提供演示程序及演示程序源代码！
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡驱动支持：DirectX、OpenCV、LabView、Halcon、MIL。
【产品型号】
●MV-M1000 高分辨率、高速黑白图像采集卡（最大点频170M）
● MV-M2000 高分辨率、高速黑白图像采集卡（最大点频220M）
【应用领域】
●各种标准/非标准逐行、隔行的摄像头，X光机、CT、核磁等医疗设备。
【联系方式】
维视数字图像技术有限公司(北京)
电话： 010-51296530/ 64633715/ 51391385/ 13522851886 / 13811069287
QQ: 911109928 / 911011355/ 499848465/ 505845135/ 911644185
Email::weixuemv@126.com / tuxiangmv@126.com
西安:：029-82306717 Email:xamv123@126.com
深圳：0755-25907440 Email:Shz@AFTvision.com
上海：13917389523 Email:xamv123@126.com
更多产品，请登陆我们的网站：http://www.mv186.com
注：产品价格请以咨询为准
维视数字图像（北京）有限公司
2021-08-23
关于举办“第十二届上海国际自然保护周”活动的通知_业务通知
关于举办“第十二届上海国际自然保护周”活动的通知_业务通知
上海市科委
2026-09-10
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法:在训练阶段，采用去一法对低分辨率人脸图像训 练集的每张低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到一层低分辨率中间字典;以此低分辨率中间字典 作为新的低分辨率人脸图像训练集输入，重构得到新一层的低分辨率中间字典;重复上述过程，最终得 到多层低分辨率中间字典。在测试阶段，根据输入的低分辨率人脸图像，上一层低分辨率中间字典和高 分辨率人脸图像训练集，对输入低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到预估高分辨率人脸图像;重 复上述过程，最终重构出高分辨率人脸图像。本发明可得到更高质量、与真实情况更为接近的重建效果。
武汉大学
2021-04-13
井间并行电阻率阻率CT测试方法
本发明公开了一种井间并行电阻率 CT 测试方法，是对钻孔间地质条件及构造特征进行探查的一种物探技术。通过在两两钻井之间布置测试系统，形成 64 个电极的井间测线，采用并行电法数据采集技术进行单极或偶极供电与测试，获得井间电性采集数据，形成井间不同电极间层析数据体。通过井间电阻率层析成像技术实现对测试区域电阻率及激电参数成像，进一步评价其岩层及构造特征状况，获得地质解释成果及认识。该套测试系统可完成 1200m 深井的数据采集。
安徽理工大学
2021-04-13
栾合密发表多组学新算法
定量系统生物学是描述生命体的细胞、组织、器官以及整体水平上结构和功能各异的各种分子（包括基因、蛋白质、小分子代谢物等），以及分子在生命体的内部之间、与外界环境之间的相互作用，通过精准的分析测量技术、结合计算生物学来定性、定量构建生命的数字化模型，预测生理状态或者疾病的功能、表型和转化的前沿科学。生命体的运作是在基因调控下，由许许多多的生化反应形成
南方科技大学
2021-04-14
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12