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XM-849細胞有絲減數分裂模型 ? XM-849細胞有絲減數分裂模型共有9個部件，顯示從細胞核內出現染色體開始經過一系列的變化，最后分裂成二個子核為止，模型顯示核分裂過程的5個主要時期：即間期、前期、中期、后期、未期直至二個新的子細胞，胞質分裂主要顯示二個新的子核之間形成新的細胞壁，把一個母細胞分隔成二個子細胞的過程，細胞核膜全透明。 尺寸：放大 材質：PVC材料

XM-907前磨牙有一個牙根模型 ? XM-907前磨牙有一個牙根模型放大約8倍，共有4個部位數字指示標記及對應文字說明（牙冠、牙頸、牙根、牙冠結節）。 尺寸：放大約8倍，18×5.5×7cm 材質：PVC材料

產品用途： 專用于大型換熱器密封圈，液壓站上置設計，節約空間。 密封圈適用于大型輪船及核電站項目。 產品規格： 設備規格：4000x1600x2 設備壓力：2000T 油缸：φ450x8 設備升降速度：100mm/s 設備壓鉛平面度誤差：0.1mm。 產品特點： 1、設備由計算機輔助設計，整體進行有限元分析。整體結構穩定、可靠。 2、先進的電氣控制： PLC手自動雙模式控制，人機界面參數輸入、設定、顯示，工藝過程智能化控制，可實現壓力溫度時間曲線記錄，可存儲100組模具工藝參數，隨調隨用 。 3、新型的液壓動力系統：合模速度快、高效節能，保壓性能優越，動作靈敏、運行平穩。 4、獨特的溫度控制工藝：特殊工藝設計的熱板結構，先進的溫度控制系統。

大部分鐵基超導的母體在有限溫度會有“向列”相變，在此溫度之下晶格的四重旋轉對稱性會自發破缺，而在此相變溫度下略低或相同的溫度會發生條紋反鐵磁相變。所以通常認為這些鐵基材料中的向列相是由反鐵磁關聯驅動。但是FeSe體材料的行為與典型的鐵基超導材料非常不同。FeSe在90K溫度有向列相變，但直到可以測量的最低溫度都沒有磁性長程序。最近的核磁共振研究在向列相變溫度附近也沒有看到低能自旋漲落的增強。基于這些結果，一些人推測FeSe中的向列相和磁性無關而可能是由軌道序驅動。通過理論論證和數值計算提出正方晶格上自旋為1的阻挫自旋模型可以有一種“向列量子順磁相”。這個相自發地破缺晶格的四重旋轉對稱性，但是有自旋能隙，所以沒有接近零能的自旋漲落。王垡及合作者指出這種物相可以解釋FeSe體材料的不尋常物性，并且預言FeSe會在條紋反鐵磁序和交錯反鐵磁序的兩種波矢都具有有限能量的低能自旋漲落。

本實用新型公開了一種對角輪驅動的萬向底盤，包括底板、兩個驅動輪、兩個從動輪、驅動軸、轉 向軸、驅動電機和轉向電機，兩個驅動輪和兩個從動輪分別成對角設置在底板上，驅動電機通過驅動軸 驅動兩個驅動輪，底板前端的驅動輪和從動輪之間通過轉向軸相連，所述驅動輪包括輪子、橫軸、旋轉 箱體、縱軸和安裝座，輪子通過橫軸安裝在旋轉箱體下部，縱軸通過軸承安裝在旋轉箱體內并與橫軸通 過傘齒輪傳動，縱軸上端與驅動軸通過傘

產品詳細介紹深圳市穹明科技有限公司是一家專注于新型金屬復合材料，集研發、生產、銷售于一體的高新技術企業。總部位于深圳，生產基地設立于惠州，旗下品牌有穹明、龍津、深明三個系列，滿足不同客戶的品質需求。公司以領先的技術，優越的質量，周到的服務贏得客戶的信賴。秉承著“人無我有，人有我優”的研發理念，立足于功能性、人性化、智能化產品發展路線，致力打造更加優秀、環保的新型金屬復合材料。       深圳穹明科技通過ISO9001:2008國際質量認證體系，公司產品通過GB/T8624-2012防火A級，GB/T9978-2008耐火兩小時檢測，還通過了GB/T20247-2006吸音檢測，GB/T23444-2009質量等級優等產品，GB/T19889.3-2005隔音降噪達到6級，經過GB 18514-2001檢測甲醛乙苯含量合格產品，通過GJB3007A-2009和SJ/T10694-2006防靜電功能檢測；產品符合GB50016-2014建筑設計防火規范，符合GB50174-2008《電子信息系統機房設計規范》，符合GB50073-2013《潔凈廠房設計規范》等等。榮獲國家多個外觀與實用新型專利證書及發明專利。       自成立以來，深圳穹明科技就樹立打造百年企業，構建世界一流企業的目標，匠心獨運，以工匠精神鍛造自己的產品；秉承“忠誠、嚴謹、高效、創新”的經營理念，誠信經營，口碑相傳，深得廣大用戶的喜愛，一直都以穩健的步伐在發展著。先后參與了：深圳地鐵三號線、騰訊深汕云計算數據中心、寧夏云基地計算中心、亞馬孫云計算中心、深圳世界大學生運動會、深圳T3航站樓、西藏中國銀行西藏自治區分行等項目的建設，在為這些項目提供產品和服務的過程中積累了大量寶貴的經驗。      深圳穹明科技產品服務范圍：主要服務于國家部委、政府行政機關、銀行、保險、證券等金融機構計算機中心以及高檔寫字樓；醫院、學校、科研院所、民航、地鐵等交通站場；標準化工業廠房、食品﹑制藥﹑化工等廠房，專業實驗室或研發中心；會展中心、運動場館、商業街、高端會所以及星級酒店；電信、移動、聯通以及國家電網。產品涉及范圍廣至計算機數據中心、機房中心、IDC數據中心、網絡中心、監控中心、消防控制中心、公安交警110指揮中心、服務器中心、高級多功能會議廳、高端參觀通道、以及隔斷等諸多領域。

主要功能和應用領域： 本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究，通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數，分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達到在線自動識別有型成分的目的，作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查，并可用于脫落細胞學的癌及癌前病變檢測及分析。 特色及先進性： 1）復雜背景環境下的自動識別。采用自適應雙閉值分割算法進行粗分割，提取出ROI區域中的單個細胞或細胞群作為分析目標，細胞圖像的精細分割將在每個ROI區域里完成，極大地減少了數據運算量。 2）針對形態各異和邊緣模糊圖像的精準分割。針對有型成分的顯微生物圖像特點，去除邊界拓撲結構復雜、細胞各組成區域內灰度不均勻以及成像易受噪聲干擾等因素的影響，基于Chan一Vese模型，提出幾何活動輪廓模型方法，使用幾個獨立的水平集進行有型成分圖像的分割，與傳統分割方法對比準確率提升30%。 3）針對種類繁多的神經網絡集成識別。基于普通神經網絡泛化能力不高的問題，提出利用有限個神經網絡進行集成并將其結果進行合成，顯著的提高整個分類學習器的泛化能力，提高了整個系統的識別能力。 4）采用重疊分離算法精準分類。有型成分分離、細胞個數的準確讀取決定了整個系統的精準程度。通過尋找到合適的分離點并構建分離線，實現重疊區域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細胞分離開來，并進行準確計數。 技術指標： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細胞 20% 30% 紅細胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結晶 10% 10% 寄生蟲 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測時間：＜0.5 s 關鍵問題和實施效果 現今國內大多數醫院和研究單位對生物細胞或微生物病菌等檢測還是采用人工處理的方式，即將樣品制成涂片，在顯微鏡下觀察并根據大小、形狀等特征進行分類計數以得到數據結果，醫務人員再通過這些數據結果憑借自身的知識和經驗診斷病癥或得出研究數據。該技術能夠實現樣本顯微鏡檢有型成分的自動識別，滿足了臨床開展常規及特殊檢測需要，使得生物檢測在自動化、無異味、無危險性的情況下進行，提高了檢測效率，改善工作環境，保護工作人員，降低檢測成本和檢測時間，提高在國際市場的競爭力，有利于醫療檢測行業的智能化發展。該技術可識別的部分生物細胞圖像如下圖所示。 紅細胞 白細胞 霉菌 蟲卵

本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究，通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數，分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達到在線自動識別有型成分的目的，作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查，并可用于脫落細胞學的癌及癌前病變檢測及分析。

新冠病毒除了呼吸道傳播以外，是否還有其他途徑，這一直是科研人員關心的熱點問題。2月26日，浙江大學醫學院附屬第一院副院長、眼科學科帶頭人沈曄教授團隊，在《醫學病毒學雜志》(Journal of Medical Virology)在線發表了一項研究工作，揭示在研究的新冠肺炎患者樣本中，存在一名結膜炎患者的眼淚和結膜分泌物樣本，在核酸檢測中出現病毒陽性結果。該研究第一作者為夏建華，共同通訊作者為沈曄、郭東煜。論文第一單位為浙江大學醫學院附屬第一醫院。沈曄介紹，研究不同的傳播方式，對于把握新冠病毒傳染規律，改進疾病治療方法和防控措施具有重要意義。浙大科研人員從1月26日至2月9日在浙江大學醫學院附屬第一醫院確診的30例新冠肺炎患者，對他們的淚液和結膜分泌物混合物開展研究。在第一階段6例樣本研究中，均未發現核酸檢測病毒陽性。團隊果斷認為，已有樣本并不具有代表性與全面性，為此需要延長觀察周期，繼續留在隔離病房開展采樣與研究。研究團隊在一位新冠肺炎患者身上發現，該病人左眼具有結膜炎癥，即新冠引起的紅眼病，而右眼沒有此癥狀。而在此前的了解中，該患者入院前無結膜炎。本次研究中的其他患者樣品核酸檢測均為陰性。研究樣本這位患者眼部的差異性非常具有代表性，在征得同意后，我們就研究結膜炎癥是否與病毒具有聯系。”通過核酸檢測，浙大研究人員發現患有結膜炎的左眼新冠病毒檢測為陽性，而右眼則是陰性。為確保研究準確性，對兩只眼睛的結膜分泌物做了三次核酸檢查，結果均一致。目前該患者通過抗病毒綜合治療，整體治愈的情況下，結膜炎癥也轉好，再次檢測眼部病毒轉陰。對于患者是如何因新冠病毒發生眼部結膜炎癥的，科研人員表示仍在持續研究。

成果簡介： 主要功能和應用領域： 本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類，利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究，通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數，分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分，從而達到在線自動識別有型成分的目的，作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查，并可用于脫落細胞學的癌及癌前病變檢測及分析。 特色及先進性： 1）復雜背景環境下的自動識別。采用自適應雙閉值分割算法進行粗分割，提取出ROI區域中的單個細胞或細胞群作為分析目標，細胞圖像的精細分割將在每個ROI區域里完成，極大地減少了數據運算量。 2）針對形態各異和邊緣模糊圖像的精準分割。針對有型成分的顯微生物圖像特點，去除邊界拓撲結構復雜、細胞各組成區域內灰度不均勻以及成像易受噪聲干擾等因素的影響，基于Chan一Vese模型，提出幾何活動輪廓模型方法，使用幾個獨立的水平集進行有型成分圖像的分割，與傳統分割方法對比準確率提升30%。 3）針對種類繁多的神經網絡集成識別。基于普通神經網絡泛化能力不高的問題，提出利用有限個神經網絡進行集成并將其結果進行合成，顯著的提高整個分類學習器的泛化能力，提高了整個系統的識別能力。 4）采用重疊分離算法精準分類。有型成分分離、細胞個數的準確讀取決定了整個系統的精準程度。通過尋找到合適的分離點并構建分離線，實現重疊區域的快速合理分離，從而將粘連、重疊的細胞分離開來，并進行準確計數。 技術指標： 有型成分 漏檢率 誤檢率 白細胞 5% 15% 膿球 20% 30% 吞噬細胞 20% 30% 紅細胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登結晶 10% 10% 寄生蟲 5% 15% 脂肪球 10% 15% 單張圖片檢測時間：＜0.5 s 關鍵問題和實施效果 現今國內大多數醫院和研究單位對生物細胞或微生物病菌等檢測還是采用人工處理的方式，即將樣品制成涂片，在顯微鏡下觀察并根據大小、形狀等特征進行分類計數以得到數據結果，醫務人員再通過這些數據結果憑借自身的知識和經驗診斷病癥或得出研究數據。該技術能夠實現樣本顯微鏡檢有型成分的自動識別，滿足了臨床開展常規及特殊檢測需要，使得生物檢測在自動化、無異味、無危險性的情況下進行，提高了檢測效率，改善工作環境，保護工作人員，降低檢測成本和檢測時間，提高在國際市場的競爭力，有利于醫療檢測行業的智能化發展。該技術可識別的部分生物細胞圖像如下圖所示。