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首先選取了序列特征各異的12條富含RGG的多肽片段，利用SPR技術(shù)評(píng)價(jià)多肽片段對(duì)G-四鏈體的結(jié)合能力。再結(jié)合filter-binding、NMR等研究手段，發(fā)現(xiàn)并證實(shí)了含有7個(gè)RGG重復(fù)單元的多肽12能選擇性識(shí)別G-四鏈體結(jié)構(gòu)，其識(shí)別位點(diǎn)為G-四鏈體的四分體平面。利用序列突變和序列重排等方式，作者證實(shí)多肽12對(duì)G-四鏈體的特異識(shí)別存在明顯的序列特異性，這種特異性同時(shí)表現(xiàn)在氨基酸的類(lèi)型以及其特定的排布順序上?；谏鲜鼋Y(jié)果，作者對(duì)含有該RGG多肽序列的蛋白進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)搜索，發(fā)現(xiàn)了cold-inducible RNA-binding protein（CIRBP），并通過(guò)一系列實(shí)驗(yàn)證實(shí)該蛋白能在細(xì)胞內(nèi)外有效識(shí)別G-四鏈體。值得注意的是，該RGG肽段在CIRBP識(shí)別G-四鏈體的過(guò)程中起關(guān)鍵作用，突變或缺失都會(huì)導(dǎo)致蛋白識(shí)別G-四鏈體的能力顯著下降。該研究首次通過(guò)RGG多肽序列與G-四鏈體相互作用的系統(tǒng)研究，發(fā)現(xiàn)了全新的G-四鏈體結(jié)合蛋白，并為將來(lái)發(fā)現(xiàn)更多的G-四鏈體結(jié)合蛋白提供了一種新途徑。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹★2.0聲道全頻音箱放大器、麥克風(fēng)音量與音樂(lè)音量獨(dú)立調(diào)節(jié)、一路音頻輸入、一路錄音輸出、安裝調(diào)試簡(jiǎn)單、擴(kuò)音清晰、性能穩(wěn)定。

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目前市場(chǎng)上缺乏能夠成套交付新要求的毫米波天線、集成度高的濾波器等無(wú)源器件、以及其相應(yīng)的檢測(cè)設(shè)備的綜合性企業(yè)，特別是具有從設(shè)計(jì)，加工，調(diào)試到性能檢測(cè)認(rèn)證的全產(chǎn)業(yè)鏈能力。基于我們朗普達(dá)創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的核心技術(shù)，我們不但能夠提供業(yè)界最領(lǐng)先的毫米波天線模組，高性能的濾波器和其他無(wú)源器件產(chǎn)品，還可以交付針對(duì)這些器件的測(cè)試檢測(cè)設(shè)備。這兩方面的產(chǎn)品能力互相補(bǔ)充，互相促進(jìn)，互相拓展，使得朗普達(dá)的產(chǎn)品具有客戶(hù)群體廣泛，客戶(hù)類(lèi)型多樣，能夠快速適應(yīng)市場(chǎng)變化等特點(diǎn)。 我們的毫米波的人工電磁材料技術(shù)可以讓5G基站天線具有比4G基站天線更小面積和更多的天線數(shù)及接口，極大地提高系統(tǒng)容量和頻譜效率；天線陣列寬角掃描技術(shù)，可以在不增加天線數(shù)目的基礎(chǔ)上將手機(jī)的覆蓋能力提高70%以上；是滿(mǎn)足新一代無(wú)線通信產(chǎn)業(yè)對(duì)多天線系統(tǒng)小體積、高容量、廣覆蓋的需求的重要保障，顯得尤為迫切和重要。我們基于矢量擬合法的濾波器特性提取和診斷算法，能夠更精準(zhǔn)的設(shè)計(jì)高良率的無(wú)源器件；同時(shí)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能算法，可以適用于我司的濾波器自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備和產(chǎn)線，實(shí)現(xiàn)濾波器的無(wú)人調(diào)試和高效檢驗(yàn)交付。

本平臺(tái)屬于工業(yè)機(jī)器人的綜合技能訓(xùn)練培訓(xùn)的教學(xué)設(shè)備，結(jié)構(gòu)緊湊，功能豐富，可實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人的搬運(yùn)、碼垛、立體倉(cāng)儲(chǔ)、打磨和模擬焊接等功能。 平臺(tái)采用工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)件設(shè)計(jì)。各組件均安裝在高強(qiáng)度鋁合金型材桌面上;機(jī)械結(jié)構(gòu)，電氣控制、執(zhí)行機(jī)構(gòu)相對(duì)獨(dú)立，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)工件的螺絲擰緊，搬運(yùn)、碼垛、裝配等操作和模擬仿真，通過(guò)此平臺(tái)進(jìn)行SCARA機(jī)器人結(jié)構(gòu)，運(yùn)動(dòng)學(xué)，算法分析與設(shè)計(jì)，控制原理、力傳感原理、PLC控制原理與編程以及系統(tǒng)之間的通訊，檢測(cè)，交互控制理論，機(jī)器人基礎(chǔ)操作、I/O 通訊，程序數(shù)據(jù)，程序編寫(xiě)、硬件連接、力覺(jué)調(diào)試、通訊方式設(shè)定等多方面操作學(xué)習(xí)。

該機(jī)綜合采用被動(dòng)式自激彈性挖掘鏟減阻技術(shù)；對(duì)向轉(zhuǎn)動(dòng)防纏 繞技術(shù)；浮動(dòng)式振動(dòng)抖土等技術(shù)，有效解決了收獲過(guò)程的挖掘阻力大、挖掘部 件易纏繞、薯土分離效果差等技術(shù)難題。配套動(dòng)力 8.8～14.7kW；收獲幅寬 600～ 850mm；生產(chǎn)率為 0.15～0.25 hm2/h； 損失率≤5.0 %；傷薯率≤5.0 %。與國(guó) 內(nèi)外同類(lèi)機(jī)具相比具有挖掘阻力小、不易擁堵、薯土分離效果好等優(yōu)點(diǎn)。該機(jī) 已有青島市洪珠農(nóng)業(yè)機(jī)械有限公司組織批量生產(chǎn)，在四川、貴州、山東、內(nèi)蒙 古等地廣泛推廣應(yīng)用。 產(chǎn)品研發(fā)顯著提高了我國(guó)馬鈴薯的機(jī)械化水平，提高了相關(guān)生產(chǎn)企業(yè)的經(jīng) 濟(jì)收益和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。按每年生產(chǎn) 4000 臺(tái)馬鈴薯收獲機(jī)，售價(jià)按 5800 元/臺(tái)計(jì)， 每套成本 2000 左右，則生產(chǎn)企業(yè)年新增產(chǎn)值 2320 萬(wàn)元，可實(shí)現(xiàn)利稅 1420 萬(wàn)元， 采用機(jī)械化作業(yè)后，還將大幅度提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、降低損失、縮短耕、種、收 時(shí)間，有利于勞動(dòng)力向二三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，增加農(nóng)民收入。通過(guò)項(xiàng)目實(shí)施可以有效 提升西南、中南地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。 

本發(fā)明公開(kāi)了一種針對(duì)包括斜錐臺(tái)型閥板的專(zhuān)用夾具、激光熔 覆裝置以及相應(yīng)的激光熔覆方法，屬于半導(dǎo)體激光器激光熔覆領(lǐng)域； 現(xiàn)有技術(shù)中閥板夾具在進(jìn)行激光熔覆過(guò)程中，由于閥板的斜錐臺(tái)型， 熔覆不均勻，有些部位不能得到熔覆；本發(fā)明提供的專(zhuān)用夾具包括側(cè) 壁和底面，側(cè)壁為圓筒形，所述底面為橢圓，所述底面與所述側(cè)壁呈 一定角度，所述角度等于所述閥板斜錐臺(tái)型中心軸與所述閥板平面法 線之間的夾角；對(duì)于斜錐臺(tái)型閥板的熔覆，粉料堆積更均勻，

新冠肺炎常規(guī)通過(guò)病史、CT等進(jìn)行病情評(píng)估，但重癥病房應(yīng)用超聲不便，還需要評(píng)估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專(zhuān)業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過(guò)程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國(guó)際研究生院袁克虹團(tuán)隊(duì)與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司合作，用人工智能技術(shù)賦能5G超聲設(shè)備，增添采集心肺關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)切面的導(dǎo)航以及關(guān)鍵參數(shù)的自動(dòng)測(cè)量等功能，輔助醫(yī)生對(duì)重癥病人進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估和治療。 袁克虹團(tuán)隊(duì)與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團(tuán)隊(duì)，在已有合作工作的基礎(chǔ)上，針對(duì)新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開(kāi)展聯(lián)合攻關(guān)，半個(gè)月就獲得了較好的成果。該技術(shù)從2月初開(kāi)始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對(duì)重癥患者進(jìn)行疾病的動(dòng)態(tài)評(píng)估和治療指導(dǎo)。 目前該技術(shù)正由國(guó)家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開(kāi)展進(jìn)一步研究，將完善和改進(jìn)現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠(yuǎn)程診斷流程，實(shí)現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專(zhuān)業(yè)的幫助。

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(cè)量運(yùn)動(dòng)加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測(cè)心率、血壓等生理數(shù)據(jù)?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實(shí)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(jiàn)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(shí)別。常見(jiàn)的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計(jì)、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實(shí)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(lèi)別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長(zhǎng)距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無(wú)線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個(gè)維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個(gè)范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了這個(gè)短板。         LPWAN可分為兩類(lèi)：一類(lèi)是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類(lèi)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(zhuān)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(jì)。 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(diǎn)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(dòng)性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類(lèi)型等，可以說(shuō)沒(méi)有一種技術(shù)可以滿(mǎn)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(gè)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(diǎn)，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 LoRa （Long  Range）:     一個(gè)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(gè)部分?；竞徒K端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，由于LoRa的長(zhǎng)距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點(diǎn)可以同時(shí)發(fā)送信息給多個(gè)基站。基站則對(duì)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(gè)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(shí)間長(zhǎng)、對(duì)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(diǎn)：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(gè)扇區(qū)能夠支持10萬(wàn)個(gè)連接，支持低延時(shí)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(shí)間可長(zhǎng)達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個(gè)接連模塊不超過(guò)5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個(gè)分支，包括專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)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(yùn)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(kāi)始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)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(lái)“訓(xùn)練”，通過(guò)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(lái)并不是一種獨(dú)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(lái)越多的人將其單獨(dú)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(shí)別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類(lèi)信號(hào)，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類(lèi)，識(shí)別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實(shí)現(xiàn)對(duì)被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測(cè)。