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本發明涉及生物領域的免疫球蛋白產品。 尤其是一種關于雞蛋卵黃免 疫蛋白（ lgy）產品。輪狀病毒遍及全球，是小兒腹瀉病的重要病因，對于 該病多年來除采用口服或靜脈注射補液糾正脫水之外還無特異性療法。 本 項目里涉及含有抗 A 組輪狀病毒雞卵黃免疫球蛋白， 并具有其抗體活性的 產品、保健品、藥物，本發明的有效成份經精制，純度高，活性高，是配 制保健品和藥物的理想用品， 它們被應用于防治因 A

一、成果簡介 解決目前畜禽養殖業疫病復雜(病源復雜且具有抗藥性)、死亡率較高、各種疾病降低生產性能和藥物殘留等多種問題。本項目是國家“863”高技術研究發展計劃成果，含有授權國家發明專利用5項。生產出新型抗病肽蛋白功能性生物飼料，它是一種富含抗菌肽(如細菌素)以及多種功能肽、消化酶、有機酸、功能微生物和未知促生長因子(UGF)的新型抗病、助消化、促生長、環保的綠色功能性生物飼料系列產品。用于生產出優質、安全、綠色、營養、風味獨特的各種畜禽和水產動物產

項目以花生等高含油油料作物為原料，集成可控酶解、連續三相分離、膜分 離濃縮、高效破乳等技術，從油料中提取油脂與水解蛋白，工藝路線較為簡單， 實驗室小試條件下，游離油與水解蛋白得率分別達到 93%和 87%，中試實驗中， 游離油得率和水解蛋白得率均達到 80%左右，所得花生油達到國家三級花生油的標準。該深加工技術大大提高了花生的附加值，為花生的高效利用提供了一種有 廣泛市場前景的途徑。 創新要點 （1）處理條件溫和，可得到無黃曲霉毒素污染、無溶劑殘留的高質量的油脂，同時有效回收原料中的蛋白質； （2）工藝綠色環保，比現行分離蛋白工藝更為節能降耗。

該成果是揚州大學江蘇省家禽疫病防控工程技術研究中心自主研發的 H7N9 亞型流感抗原檢測試劑及試劑盒產品。 產品以兩株針對 H7N9 流感病毒不同抗原表位的單克隆抗體建立雙抗體夾心免疫層析快速檢測試紙條。該試紙條特異性、廣譜性強，與傳統的血凝和血凝抑制試驗相比，靈敏度更高、耗時更短； 與國外進口的同類產品有相同的檢出率，且敏感性更高，更利于臨床樣品的快速檢測，適合推廣應用。

本發明公開了一種 N2 分子振轉 Raman 譜的測量系統。該系統由發射單元和光學接收與信號檢測單 元組成。發射單元采用種子注入的固體激光器輸出極窄線寬的 354.8 nm 紫外激光照射大氣分子；光學接 收與信號檢測單元收集由 N2 分子產生的振轉 Raman 譜信號，采用雙光柵色散系統將 384.9-388.6 nm 范 圍光以 8.3 mm nm-1 的線色散率在空間上色散開來，采用 32 通道的線陣探測器分辨并記錄 N2 分子振轉 Ram

本發明涉及一種單相α?Si3N4超細粉體及其制備方法。其技術方案是：先將5——30wt%的單質硅粉、15——45wt%的固態氮源和40——80wt%的鹵化物粉混合均勻，制得混合物；再將所述混合物置入管式電爐內，在氮氣氣氛下以2——10℃/min的升溫速率升至1000——1300℃，保溫2——6小時；然后將所得產物用去離子水反復清洗，直至分別用AgNO3和Ca(NO3)2溶液滴定不再出現白色沉淀為止；最后在110℃條件下干燥10——24小時，即得單相α?Si3N4超細粉體。本發明具有反應溫度低、成本低、合成工藝簡單、過程易于控制、產率高和產業化前景大的特點；所制備的單相α?Si3N4超細粉體粒度為100——500nm，無雜相、活性高、顆粒團聚小和粒度分布均勻。 （注：本項目發布于2015年）

產品詳細介紹 壓電陶瓷，是一種能夠將機械能和電能互相轉換的功能陶瓷材料。壓電陶瓷到底是一種什么樣的材料呢？壓電陶瓷屬于無機非金屬材料。這是一種具有壓電效應的材料。所謂壓電效應是指某些介質在力的作用下產生形變，引起介質表面帶電，這是正壓電效應。反之，施加激勵電場，介質將產生機械形變，稱逆壓電效應。這種奇妙的效應已經被科學家應用在與人民生活密切相關的許多領域，以實現能量轉換、傳感、驅動、頻率控制等功能 特性：納米級分辨率      無摩擦，無間隙      剛度強，使用壽命長      可選擇位置傳感功能進行閉環控制      真空兼容，可在高溫或低溫下操作      機械接頭形式：螺紋、圓球、平頭      可根據客戶要求定制應用：通信，光纖調節      顯微鏡微調，機械工程      微系統技術，你米定位技術      半導體設備，精密儀器      閥門（真空管）      度量衡/干涉度量學      生命科學/生物技術   

XM-633頭頸部層次解剖模型附腦N、A ? XM-633頭頸部層次解剖模型附腦N、A模型顯示頭部、頸部深、淺層血管和神經，在顯示頭部、頸部的肌肉基礎上顯示血管、神經的分布和走向，頭部、頸部作正中矢狀切面顯示各種器官結構，左側半腦拆下可示腦神經外形及腦神經進出腦及腦顱底部位，腦可拆下示眼外肌。 尺寸：自然大，38.5×24×50cm 材質：PVC材料

新冠肺炎常規通過病史、CT等進行病情評估，但重癥病房應用超聲不便，還需要評估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數不是專業超聲醫生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司合作，用人工智能技術賦能5G超聲設備，增添采集心肺關鍵標準切面的導航以及關鍵參數的自動測量等功能，輔助醫生對重癥病人進行動態評估和治療。 袁克虹團隊與深圳華聲醫療技術股份有限公司1月中旬組成研發團隊，在已有合作工作的基礎上，針對新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯合攻關，半個月就獲得了較好的成果。該技術從2月初開始在武漢協和西院等多家醫院使用，在一定程度上輔助了醫生對重癥患者進行疾病的動態評估和治療指導。 目前該技術正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫院）牽頭開展進一步研究，將完善和改進現有功能，優化遠程診斷流程，實現超聲為醫生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業的幫助。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分?；竞徒K端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站?；緞t對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。