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XM-N4高級人工流產模擬子宮 ? 一、功能特點： ■ XM-N4高級人工流產模擬子宮采用高分子材料制成，柔軟有彈性，外形真實。 ■ 為學習人工流產刮宮技術而設計，包括三個模塊：孕6-7周水平位子宮、孕6-7周前傾，孕6-7周后傾子宮。 ■ 三個懷孕子宮都可以打開，放入模擬妊娠囊。 ■ 宮頸口可插入擴宮器、刮匙，可以模擬刮宮操作，模擬妊娠囊可被刮下。 ■ 帶有底托，可使子宮固定在正確位置。 ■ 可反復進行練習。 ? 二、標準配置： ■ 高級人工流產模擬子宮：1套 ■ 模擬妊娠囊：1袋 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

IECUBE-6760 人工智能創新實驗基礎套件針對人工智能基礎入門教學場景，學生無需任何專業編程基礎，通過項目制實驗方式，從實戰訓練角度出發，激發學生對人工智能的學習興趣，幫助學生建立人工智能技術概念，建立解決各種行業問題的基礎能力。結合人工智能在安防、醫療診斷、機器人、智能家居、自動駕駛、智能制造等領域的廣泛應用，適用于廣泛工科專業在人工智能方向的人才培養。 

牛傳染性鼻氣管炎俗稱紅鼻子病，是由牛皰疹病毒1型（BHV-1）引起的一種牛的急性、熱性、接觸性傳染病，主要引起呼吸道和生殖道疾病。該病的發生極大地降低了奶牛的產奶量、公牛的繁殖力及役用牛的使役力，并產生呼吸道感染還容易繼發牛的細菌性肺炎，疫苗是防制該病的關鍵。 該項目所用的材料是牛皰疹病毒1型BHV-1臨床分離株，具有全部的毒力因子和其他免疫原性很好的抗原。因此，以該病毒為基礎構建的牛傳染性鼻氣管炎ΔTK/ΔgE基因缺失標志菌株所制備的基因工程疫苗對牛免疫具有很強的針對性，具有廣闊的市場應用前景。 α皰疹病毒成員的主要毒力基因TK基因和牛皰疹病毒1型的十個囊膜糖蛋白之一gE基因的缺失疫苗相較只缺失TK或gE基因的缺失的疫苗更安全可靠，更方便實際操作。 目前國內尚無商品化的IBR疫苗和試劑盒上市。該項目通過開展診斷方法研究與疫苗免疫效果評價，制定相對應的綜合防控技術措施，其實用性和可操作性強，有望獲得具有自主知識產權的基因缺失標記疫苗和快速診斷試劑盒，可以保障肉牛業和奶牛業的健康發展，增加農民收入，保障畜禽產業鏈的運行，穩定牛肉牛奶供應，產生較大的社會經濟發展作用，具有在全國推廣應用的價值，推廣前景看好。 轉化條件：具有GMP車間，實現規模化生產。 成果完成時間：2016年

1、 主要解決的技術問題 該研究通過定向基因缺失技術將牛傳染性鼻氣管炎病毒的毒力基因TK和必需基因gG缺失，得到了牛傳染性鼻氣管炎的gG和TK雙基因缺失突變株。疫苗免疫是防制牛傳染性鼻氣管炎的根本措施，滅活疫苗不能區分野毒感染和疫苗免疫牛，弱毒疫苗有殘余毒力和返強風險，本研究獲得的牛傳染性鼻氣管炎的gG和TK雙基因缺失突變株，可區分野毒感染牛和疫苗免疫牛，是血清學“標志”疫苗，為我國牛傳染性鼻氣管炎根除計劃提供了技術支撐。 2、先進性及主要技術指標 （1）先進性該研究是由我國自主研發，具有完全知識產權的牛傳染性鼻氣管炎的gG和TK雙基因缺失突變株。 （2）主要技術指標gG基因缺失，TK基因缺失，接種MDBK細胞24-48小時可產生細胞病變，4×105PFU/頭份接種試驗牛即可產生良好的免疫反應。 1、市場前景：目前我國尚無自主研發的、獲批的牛傳染性鼻氣管炎基因標記疫苗用于牛傳染性鼻氣管炎的預防，牛傳染性鼻氣管炎每年給我國的養牛產業造成巨大的經濟損失，市場上急需可以有效防控牛傳染性鼻氣管炎并區分野毒感染牛和疫苗免疫牛的的疫苗產品，牛鼻氣管炎病毒gG和TK雙基因缺失疫苗的市場前景廣闊。 2、預期經濟效益：銷售成本：18/頭份 銷售價格：30元/頭份 年產值：3000萬元 年利稅：600萬元。 轉化條件： 按年產100萬頭份計算，投資總額：1000萬，所需廠房:800-1000平方米，所需人員：15人，主要設備：GMP車間、懸浮培養生產線、脈動真空高壓滅菌鍋、洗烘聯動機、分裝扎蓋機、貼簽機等。 成果完成時間：2012年7月

本發明公開了一種無需管棚工作室的注漿組合管棚結構，管棚包括多根軸向延伸并徑向切入隧道拱頂的注漿管，該注漿管包括位于隧道開挖輪廓線外部并埋設在隧道拱頂的鋼管，以及位于隧道開挖輪廓線內部并探出隧道拱頂的非金屬硬質管；鋼管與非金屬硬質管通過對接接頭同軸固定連通，且鋼管與非金屬硬質管的外壁上均間隔開設有多個泄漿孔；注漿施工時，注漿管內軸向插入有多根不同長度的排氣溢漿管，該排氣溢漿管分別由非金屬硬質管軸端插入至注漿管不同深度。本發明旨在通過優化管棚結構簡化施工流程，無需構建管棚工作室及導向墻，可以極大提高施工效率，同時保護了TBM的安全。

本項目中我們將從分子結構入手，設計開發BODIPY使其不僅可以診斷早期AD，并能干預抑制AD發展，開發出基于BODIPY的阿爾茲海默癥人工智能藥物，達到AD早期診斷和干預治療的目的，為臨床AD早期診療提供理論基礎和技術支持。整個研究工作具備以下特點：（1）設計開發近紅外BODIPY熒光探針對細胞和活體進行成像可避免生物背景熒光的干擾；（2）BODIPY對與AD早期相關的Aβ寡聚體具有特異響應，為臨床前AD早期診斷提供科學依據；（3）BODIPY通過與Aβ聚集的作用點結合，呈現熒光，到達有效診斷的目的，在此基礎上Aβ聚集纏結的作用點被BODIOY占據從而達到一定程度上抑制AD發展的目的；（4）將抑制Aβ聚集的天然小分子藥物山柰酚與BODIPY有效結合，可進一步提高AD早期診療的效果。   Scheme 1. Aβ derives from the proteolytic cleavage of a larger glycoprotein named amyloid precursor protein. (A) A near-infrared BODIPY probe (NB-K) was synthesized which detected and drove self-assembly of FF. (B) NB-K designed according to the structure of FF and the two aromatic rings of FF overlap well with the two aromatic rings of NB-K. When NB-K binds to Aβ oligomers, free rotation of three benzene rings of NB-K is restricted resulting in 1650% increasing of NB-K fluorescence. (C) Overview of the amino acid sequences of the Aβ-related peptides Aβ1–40 and Aβ1–42. (D) Aβ produces β-folds and then aggregates to form tetrad oligomers. NB-K could be potentially useful in the early diagnosis (via imaging) of AD via binding to the FF of oligomeric Aβ. On the other hand, the tetramer could rotate 90° along the β-fold axis to form fibrils. Aβ源自β-和γ-分泌酶對糖蛋白（稱為淀粉樣前體蛋白（APP））的蛋白水解切割（Scheme 1C）。二苯丙氨酸二肽（FF）是Aβ折疊起始作用點，對Aβ聚集過程起著關鍵作用。四個β折疊的Aβ通過FF的π-π堆積作用和其它氨基酸之間的氫鍵作用以面對面的方式排列形成Aβ寡聚物，這是AD早期的重要生理標志，嚴重損害了大腦的健康。當β折疊的Aβ形成四聚體Aβ寡聚物時，FF幾乎被完全暴露，這為近紅外BODIPY熒光探針（NB-K）與FF有意組合提供了極好的機會（Scheme 1D），并能夠通過熒光信號傳輸有效地診測早期AD。Aβ寡聚物沿β折疊鏈方向逐漸以90°旋轉，變成Aβ原纖維，其比Aβ八聚體更大，且與中期/晚期AD有關。當β折疊的Aβ形成原纖維時，疏水性片段（包括FF）聚集在球形結構的核心，大多數FF參與Aβ的自組裝并形成球形結構，導致NB-K與Aβ原纖維的結合不良（Scheme 1D）。而且，Aβ單體表現出更大的自由彈性，這可能導致NB-K對Aβ單體的不良反應。總的來說，NB-K可以有效地分化以響應寡聚體和單體/原纖維，從而達到AD早期診斷的目的。如Scheme 1B所示，FF的兩個芳環與NB-K的兩個芳環很好地重疊，形成穩定的π-π結構。FF的羧基和氨基進一步促進了NB-K-FF的結合。NB-K和ThS在染色Aβ方面的主要區別如下：1）NB-K的分子量約為ThS的三倍。由于更大的空間位阻，NB-K不能進入由芳香環形成的淺槽，因此NB-K不能染色結合Aβ原纖維。 2）Aβ中的NB-K結合基段為FF。當Aβ形成β折疊時，折疊點恰好在FF，然后Aβ形成Aβ寡聚體。如Scheme 1所示，Aβ寡聚物中的FF幾乎完全暴露，結果是NB-K會牢固結合識別響應Aβ寡聚物。    Figure 1. (A) Aβ aggregation assay: in vitro study to detect Aβ aggregation over time. ThT was used to detect formation of fibrillary Aβ species. Total fluorescence (%) was plotted as the fluorescence intensity divided by the maximum fluorescence intensity obtained during the plateau; (B) and (C) Fluorescence emission of NB-K and ThT response to buffer (background fluorescence, black line), oligomer and fibrils; (D) △I refers to the increased fluorescence intensity, I0 corresponds to background fluorescence of NB-K or ThT; Aβ morphology was evaluated by SEM after 160 hours incubation with NB-K (E) or ThT (F). 單體Aβ可以在24小時內衍變形成Aβ寡聚物，在72小時后開始有Aβ纖維形成。硫黃素-T（ThT）是市售檢測Aβ原纖維的綠色熒光探針，以它為參照對比NB-K，以實時監測單體Aβ隨時間的衍變聚集。在72小時后，ThT熒光強度略有增加，表明Aβ原纖維的形成（Figure 1A, ）。而對于NB-K，熒光強度在10小時后迅速增加，僅在40小時后才達到平穩狀態，這表明NB-K縮短了Aβ衍變聚集成核相時間（Figure 1A, ）。 在24小時NB-K熒光強度急劇升高，這應與NB-K陽性Aβ物種有關，即Aβ寡聚體。換句話說，NB-K抑制寡聚體轉變為原纖維。此外，使用熒光光譜法評價了NB-K在Aβ寡聚物和原纖維的溶液中區分識別Aβ寡聚物與Aβ原纖維的能力。對于Aβ寡聚物和Aβ原纖維，NB-K熒光分別增強了1650％±15％和450％±10％（Figure 1B, 1D）。相比之下，ThT熒光強度并未隨Aβ寡聚物而增加，而隨Aβ原纖維而增加了460％±10％（Figure 1C, 1D）。這說明ThT只對Aβ原纖維有熒光響應信號，而NB-K對Aβ寡聚物有很好的熒光響應信號，相比之下，NB-K對Aβ寡聚物的熒光響應性能高于ThT對Aβ原纖維熒光響應。此外，分別在ThT和NB-K存在下，Aβ單體衍變聚集160小時后，通過SEM觀察Aβ單體最終衍變聚集形態。我們發現，在NB-K存在下，Aβ顯示出六邊形結構（Figure 1E），而在ThT存在下，Aβ顯示出復雜的如斑塊狀的聚集體結構（Figure 1F）。這表明NB-K可能影響Aβ的構象聚集，從而產生有序排列的結構，而ThT對Aβ單體衍變聚集沒有良性影響。    Figure 2. Epifluorescence microscopy of transgenic AD mouse (APP/PS1) brain stained with ThS or NB-K. ThS emission was obtained at 488 nm (left panels) and NB-K fluorescence was obtained at 561 nm (middle panels). Merged images of ThS and NB-K are shown on the right panels. Hippocampus is shown in A-C, whereas cortex is shown in D-F. G-I are magnified images from dotted squares in D-F, respectively. Scale bar: 100 µ (A-F), 50 µ (G-I). 在Aβ聚集的過程中，核心纏結成不溶性的原纖維，周圍是由可溶性寡聚物組成的環狀結構，這些可溶性寡聚物正在慢慢向原纖維衍變。AD腦組織的ThS / NB-K雙重染色清楚地表明了這種現象，如Figure 2所示，Aβ原纖維的ThS綠色熒光染色被Aβ寡聚物的NB-K紅色熒光染色所包圍。 另外，在正常對照小鼠的腦切片中，未觀察到NB-K染色，進一步說明NB-K對Aβ寡聚物的特殊識別性和熒光信號響應性，這對AD早期診斷預防研究無疑是一個有價值的信息。

隨著機器學習與人工智能的發展，傳統的CPU已經無法滿足大規模神經網絡訓練的需要。在當前機器學習與神經網絡的熱潮下，美國互聯網和IC巨頭紛紛推出自己的神經網絡/人工智能芯片，搶占這一未來市場。我們研發的神經網絡/人工智能芯片可以驗證多種深度學習算法及應用，具有完全自主知識產權，是將來可以挑戰美國人工智能芯片領域的一個重要突破。

本發明公開了一種仿人工霧霾監測系統與方法，包括透氣不透光的前端箱體和后臺計算機，前端箱 體內設目標物、恒定光源、圖像采集設備和數據傳輸單元，目標物為紅黑相間的棋盤格陣列圖片，恒定 光源置于前端箱體內側頂部;圖像采集設備與目標物相對設置，圖像采集設備通過數據傳輸單元向后臺 計算機傳輸數據。后臺計算機計算目標圖像的顏色特征、形狀特征和紋理特征，獲得各特征相對于無霧 霾時目標圖像對應特征的變化率，根據各特征變化率獲得霧霾指數，基于霧霾指數通過映射函數獲得霧 霾濃度。本發明從一個新角度實現了霧霾監測，成本低，易部署，能實現整個區域的全面霧霾監測，從 而為空氣污染防治提供更加豐富的信息。