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非损伤微测系统
       由山东金歌科学仪器有限公司自主研制的全新一代NMT产品- SRMT1208非损伤微测系统(植物吸收监测仪、NMT活体生理检测仪)具备测量多种关键元素的能力,如磷、硅、锌、铁、铜、铝、砷等。该仪器功能全面,可检测植物所需的全部大量元素、中量元素以及大部分微量元素,同时涵盖离子通量(flux)、离子浓度、分子通量(flux)、分子浓度及膜电位等多项检测项目。   金歌NMT功能特色:   (1)检测种类多;   (2)实时输出时间-flux通量数据,无需人工换算,可直接用于分析作图,保护了用户数据安全;   (3)提供个性化定制,免费升级测试软件。   可检测种类:   (1)大量营养元素:N (NH4+/NO3-)、P (HPO42-)、K+   (2)中微量元素:Ca2+、Mg2+、SO42-、Na+、Cl-、H+、SiO32-、Zn2+、Fe2+、Cu2+   (3)胁迫:Cd2+、Al3+、Pb2+、Ag+、Cr3+、AsO43-   (4)其它:Li+、NO2-   (5)分子:O2、H2O2、IAA、NO、葡萄糖等   测试样品:   根际/种子/花粉管、细胞/液泡、生物膜、藻类、活体组织、神经、骨骼、珊瑚等其它活体样品   测试项目:   (1)离子通量SRIET   (2)分子通量SRPT   (3)离子浓度aIon   (4)pH   (5)分子浓度aMol   (6)膜电位Potential   主要应用:   植物营养生理、逆境生理、植物与微生物互作、作物育种、生理调控机制等研究     附:非损伤微测技术(Noninvasive Microelectrode Technique,NMT)        非损伤微测技术NMT是离子/分子通量测试技术在国内的名字,其全称是非损伤微电极测试技术(Noninvasive Microelectrode Technique,NMT),能够原位、实时、非接触式测量生命活动中离子/分子通量(flux),可用于植物营养生理、盐胁迫和重金属胁迫等研究。        离子/分子通量测试技术(非损伤微测技术)经历了方法学建立、原型机、技术成熟、引进国内和全国产化。         1.方法学建立         1974年,美国麻省伍兹霍尔海洋生物学实验室科学家 Lionel Jaffe 和 Nuccitelli 提出了振动电极(Vibrating Probe:VP)概念,采用振动电极探针技术测量生物体中弱电流,为离子/分子通量(flux)测试奠定了方法学的基础。         2.原型机         1990年伍兹霍尔海洋生物学实验室开发出了基于离子振动电极技术的自动化离子/分子通量(flux)测试系统,在早期的文献中写做 SRIS系统。         3.SIET离子/分子通量测试系统标志着通量测试技术仪器的成熟         1994年,伍兹霍尔海洋生物学实验室员工 A.M.Shipley 和 E.Karplus 分别成立 Applicable Electronics Inc. 和 Sciencewares 公司,联合推出商业机 SIET通量测试系统,标志着离子/分子通量(flux)测试技术仪器的成熟。          4.SIET系统被引进国内          SIET通量测试系统被引进国内后,我国学者从2009年开始在离子/分子通量(flux)测试领域发表文章,当时文章明确标识使用的是SIET通量测试系统。(文献:Plant Physiology, February 2009, Vol. 149, pp. 1141–1153, NaCl-Induced Alternations of Cellular and Tissue Ion Fluxes in Roots of Salt-Resistant and Salt-Sensitive Poplar Species)          5.国产化           金歌仪器科研团队自2011年开始深耕非损伤微测技术(NMT)领域,为在国内推广的通量flux测试系统(非损伤微测系统)研制并供应核心组件。通过不断丰富NMT可测离子种类,成功摆脱了对国外的依赖。           在科技竞争白热化的今天,核心技术自主可控是企业可持续发展的底线和基石。2022年金歌公司成立以来,始终如一坚持创新发展理念,聚焦关键技术攻关,打破原装进口核心部件-国内组装的模式,推动构建自主可控的产业链体系。2025年8月7日,北京知识产权法院判决金歌公司在与某北京公司NMT专利侵权案中胜诉,金歌已逐步确立了其在NMT领域重要生力军的地位。          凭借扎实的科技实力,金歌公司成功打造出可靠的“NMT耗材-零部件-整机”一站式NMT供应平台。通过不断积累并整合自1990年离子/分子通量flux测试技术(即‌非损伤微测技术NMT)诞生三十多年以来已发表成果,我们建立了丰富的NMT大数据库,实现了NMT仪器国产化、自动化、智能化、信息化和标准化,进一步巩固和扩大了我国在NMT领域的优势。          金歌NMT测试界面实时输出flux通量数据,无需人工换算,可直接用于分析作图,保护了用户数据安全。用户购买仪器后,金歌NMT仪器测试种类和检测项目等仍会不断增加,金歌仪器将及时告知用户,郑重承诺免费为用户做测试软件升级。          金歌仪器将永远以客户需求为导向,精益求精,不断推出创新性产品和个性化解决方案,为加快实现高水平科技自立自强贡献智慧和力量。    
山东金歌科学仪器有限公司 2026-04-23
气动摩擦离合制动器温升弹性力自动补偿钛簧的制 备方法
气动摩擦离合制动器主要用于锻压设备、印刷机械、纺织机械、造纸机械 等传动系统的接合、分离与制动,尤其适用于与高速数控机械配套。如高速数 控压力机,由于速度快,惯性大,离合器必需具备瞬间离合,快速制动的性能。
山东大学 2021-04-13
先进交通运输装备用高性能粉末冶金摩擦材料制备与应用技术
中南大学 2021-04-14
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例,此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍,针对临床的现实需求,团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能,前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎,后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求,团队设计诊断算法模型,让机器利用模型进行训练,学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征,最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期,能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少,且由于一线影像医生任务繁重,无法获得大量专家标注,因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此,团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧,使算法具备一定的“小样本学习”能力,在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小,且往往大中小病灶区域面积悬殊,如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应,“网络的底层关注细节,即小病灶区域,而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大,因此模型通过不同层次的加权和融合,最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过,即便有诊断‘神器’,影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说,人是复杂的机体,病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示,当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时,仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标,该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据,还是测试评估数据,都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中,为了检验模型的准确率和泛化性,团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学 2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来,由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病(COVID-19)在全球开始蔓延。报道显示,SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天,而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此,住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前,CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具,主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而,现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述,缺乏对病灶的全定量分析。因此,基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程,团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院,自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料,所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日,研究共纳入31例治愈出院的患者(排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者),并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量,团队将4个中心作为训练队列,另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶,31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后,提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性,团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现,6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中,Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89;随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后,研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者,利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 
东南大学 2021-04-10
火山滑坡海啸的地震学快速检测方法
提出基于地震波观测的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法,可服务于滑坡次生灾害的预警。       2018年12月22日因无预警海啸致使印尼苏达海峡沿岸城市437人死亡,几千人受灾。叶玲玲教授等利用印尼的宽频带地震波数据,发现此次海啸由滑坡引发,与2018年活跃的Anak Krakatau火山活动有关。相对于地震滑动,滑坡造成的地振动以低频成分为主,高频成分较少(图1),造成目前常规基于高频地振动信号的地震-海啸预警系统失效。雷达影像资料分析进一步证实海啸源是Anak Krakatau火山西南侧的滑坡(图2)。采用震源单力模型,长周期地震波观测约束滑坡平均倾角为12°;结合地震波和卫星遥感资料观测,得到滑动体积约为0.2 km3。这些参数为海啸模拟提供了重要约束。 在2018年印尼火山滑坡事件中, 地震波信号10分钟传播到整个苏门答腊和爪哇地区, 被几十个地震台接收,利用Wphase反演方法15分钟可得到有效的滑坡信息。由滑坡引发的海啸波传播速度较慢, 半小时后传播到附近的海岸带地区。因而该研究中基于Wphase方法的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法可有效运用于该类型滑坡海啸预警中。
中山大学 2021-04-13
构建组学数据库助力肿瘤信号通路
建设消化系统肿瘤的大数据平台,通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据,系统地构建消化系统肿瘤大数据,并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究,探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据,共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息,其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息,包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点,都注释了实验验证的或潜在的上游激酶,以便理解其分子调控机制。同时,通过整合UniProt,ExPASy和DrugBank等数据库中的信息,对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释,方便查询和使用。       此外,数据库中还开发了qKinAct分析模块,研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息,进而分析异常的磷酸化信号通路。因此,qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库,为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。
中山大学 2021-04-13
深圳百学智慧教育科技有限公司
百学智慧教育科技于2018年8月成立于中国改革开放前沿城市——深圳。百学智慧教育科技有限公司选择以教育产业互联网作企业发展的道路,随着5G时代到来,互联网技术的成熟以及信息化的需要,市场需要有一家能够帮助教育产业升级的互联网企业。 百学智慧教育科技创始团队多为连续创业者,技术团队具有国内知名企业以及上市公司背景,致力打造资源整合以及互联网+教育生态圈多元化教育产业互联网平台。
深圳百学智慧教育科技有限公司 2021-02-01
秦学(北京)网络教育科技有限公司
秦学教育是秦学(北京)网络教育科技有限公司旗下互联网教育品牌,是产业互联网时代混合运营模式的品牌,以K12校外培训为主要业务,以“科技+教研”为主要,旗下打造了勤学云智慧教学生态系统、月芽儿歌、伊顿名师等教育产品,120多家学习中心,教职员工2000多名。
秦学(北京)网络教育科技有限公司 2021-02-01
深圳市学之泉集团有限公司
深圳市学之泉集团有限公司成立于2011年,总部位于广东省深圳市龙岗区龙城街道志达工业园。自成立以来,始终致力于以云技术和移动互联技术促进教育均衡化,提供云管端一体化的区域教育云整体解决方案和创新应用,及一系列提升教育信息化水平的解决方案与智能终端产品,构筑“平台+内容+终端+应用模式”的商业模式,通过搭建合作共赢的渠道营销平台,铸就卓越的教育品牌,打造中国教育行业多元化发展的综合性集团公司。 学之泉集团作为云时代教育信息化产业综合集团,依托中国科学院云计算中心的云计算基础软件平台优势、母公司志达集团20多年的智能终端研发制造经验和战略合作伙伴的教育资源,结合自身在教育信息化、云计算领域的一流技术、人才、科研设施和网络等核心科技创新资源,形成了以学之泉教育云为核心领域,覆盖城市教育云数据中心平台软件、城市教育云应用软件、智能教育终端等领域的产品体系。 集团旗下现有七家子公司和一所研究院,位于深圳市龙岗区中心城的研发制造总部基地建筑面积80000㎡,通过了多项国家及省级鉴定、ISO9001:2008质量管理体系认证、ISO14001:2004环境管理体系认证和OHSA18001职业健康安全管理体系认证,获得了10余项国家专利,将教育云数据中心、数字校园、交互式多媒体教室视为三大产品线,建设基于云、管、端一体化的综合教育云平台,并将提供一站式交钥匙工程服务和数字教育资源服务,倾力打造专注于教育云领域发展的文化产业基地,成为教育云领域的价值发现者和服务领航者。 集团先后在贵州等地建设了多个数字教育产业园区,在深圳、东莞、毕节、苏州等地有多个实施案例,具有强大的技术研发及方案实施能力。致力于软件、硬件与资源三大平台建设,精准提供和优先实施区域教育云建设整体解决方案,为省、市、区、县构建区域教育公共服务云平台,为建设学习型社会构建全民终身教育在线平台,及为学校提供数字校园,产品线覆盖区域教育云平台、教育云数据中心、数字校园等解决方案和哑光高分子可擦白板、全知宝盒、绿色云端班班通、幼教班班通、儿童手机、儿童电脑、充电柜等终端产品。 由本集团研发的电子书包、云资源存储、交互式多媒体教室、哑光高分子可擦白板等产品已获得中国教育技术协会、华南师范大学等教研机构的强力推荐,基于学之泉教育云平台的《面向全民教育的毕节市教育云建设方案与创新应用》等课题获得了国家社科基金优秀子课题等好评,黔西一中教育云数字校园建设项目已通过当地教育主管部门组织的专家验收。 面对云计算引领教育信息化的大趋势、大潮流,集团始终恪守“汇聚天下智慧,云领教育未来”的使命,全心全意地贯彻“立足教育,服务教育”的宗旨,以信息化推动教育均衡发展为己任,深度耕耘,突破创新,不断挖掘价值并引领服务,使学之泉真正成为“知识之泉,学问之助,品行之鉴”,为中国的教育信息化发展贡献全部力量!
深圳市学之泉集团有限公司 2021-01-15
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