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XM-YE7高級新生兒模型（四肢可彎曲） （男/女性任選） ? 功能特點： ■ XM-YE7高級新生兒模型由高分子材料制成，形態逼真，關節靈活，可以擺出各種姿勢。 ■ 可進行新生兒抱持、包裹、擦浴、穿衣、換尿布、喂奶、清潔五官、臍部護理、測量身長、體重、胸圍、腹圍、頭圍、皮膚護理等多項護理操作。

湖南瑞森可機器人科技有限公司成立于2015年，公司位于長沙國家高新技術產業開發區，是一家專業提供智能機器人技術研究服務和集成應用服務的價值運營商。 瑞森可公司通過引進世界先進的智能機器人技術，并不斷吸收和再創新，形成了具有自主知識產權的多項核心技術和產品，在工業制造、科研教育、消費服務、科普文娛等多個領域推廣和普及高智能機器人應用，為廣大客戶量身定制創新應用解決方案。公司智能化產品及應用解決方案已經成功服務于全球10多個國家、20多個合作伙伴和500多家終端客戶，逐漸形成覆蓋生產制造、教育普及、科學研究、集成應用、金融服務等多層級多形態協同發展的“瑞森可+”智能機器人產業合作生態。

        技術成熟度：技術突破         研發團隊以設計制備寬光譜超材料吸收器和像元級集成紅外探測器為研究主線，在超薄寬帶高吸收原理與策略、材料/器件設計與制備方面取得了突破性進展。圍繞器件吸收率低、噪聲等效溫差（NETD）大、集成兼容性差的難題，提出了無損與損耗型介質結合、多模諧振耦合光吸收的思路，獲得超薄寬帶高吸收率材料；提出將超薄寬帶高吸收率材料與非制冷紅外探測器像元級集成新思路，獲得了寬譜、NETD小、多色探測的非制冷紅外探測器，NETD降低3倍，研究成果已在中國兵器北方夜視廣微科技應用轉化。         意向開展成果轉化的前提條件：中試放大及產業化工藝開發資金支持

產品介紹DTS CANOpen是瑞慣科技自主研發生產的新一代數字型MEMS動態雙軸傾角傳感器，專為測量運動載體的姿態而設計，尤其適用于運動或振動環境下的傾角測量。該傳感器內置加速度計和陀螺儀，結合卡爾曼濾波算法，能夠準確捕捉并輸出載體在運動或振動狀態下的實時姿態數據。采用CANOPEN通訊協議，DTS CANOpen在工業應用中具有廣泛的兼容性和實用性。該產品采用非接觸式測量技術，能夠實時輸出當前姿態傾角，安裝簡便，無需校準相對變化的兩個平面。其內部集成了高精度的AD轉換器和陀螺儀單元，能夠實時補償非線性誤差、正交耦合、溫度漂移以及離心加速度的影響，有效消除運動加速度帶來的干擾，顯著提升動態測量精度。因此，DTS CANOpen能夠在復雜運動場景和惡劣環境中長期穩定工作。作為一款動靜雙模測量傳感器，DTS CANOpen具備強大的抗電磁干擾能力，適用于各類高強度沖擊和振動的工業環境。其卓越的性能使其成為工業自動化控制中測量姿態的理想選擇。主要特性★ 量程雙軸±90° ★ 分辨率0.01°★ 動態精度±0.1° ★ 靜態精度±0.05°★ CANOpen協議 ★ 三種防護等級可選主要應用★ 強沖擊振動碎石設備 ★ 工程車設備測控★ 施工設備調平 ★ 農用機械測控★ 飛行器姿態控制 ★ 船舶姿態監測 性能參數 DTS CANOpen 單位 參數 測量范圍 ° 橫滾±180，俯仰±90° 測量軸 軸 X Y 雙軸 橫滾俯仰分辨率1） ° 0.01 橫滾俯仰靜態精度@25℃ ° ±0.05 橫滾俯仰動態精度(rms)@25℃ ° ±0.1 陀螺儀 陀螺儀量程 °/s ±300 零偏穩定性(10s均值) °/h 8.5 零偏不穩定性(allan) °/h 4.5 角度隨機游走系數(allan) °/sqrt(h) 0.25 加速度 加速度量程 g ±4 / ±16（可選） 零偏穩定性(10s均值) mg 0.02 零偏不穩定性(allan) mg 0.005mg 速度隨機游走系數(allan) m/s/sqrt(h) 0.005 零點溫度系數3）@-40～85℃ °/℃ ±0.01 靈敏度溫度系數4）@-40～85℃ ppm/℃ ≤100 上電啟動時間 S ≤3.5 響應時間 S 0.01 通訊協議 - CAN Open 電磁兼容性 - 依照EN61000和GBT17626 平均無故障工作時間MTBF 小時/次 ≥98000 絕緣電阻 兆歐 ≥100 抗沖擊 - 100g@11ms、三軸向(半正弦波) 抗振動 - 10grms、10～1000Hz 防護等級 - IP67 / IP68（可選） 重量 g 單連接頭≤165g(不含電纜線) / 雙連接頭≤180g(不含電纜線) 1)分辨率：指傳感器在測量范圍內能夠檢測和分辨出的被測量的最小變化值。 2)精度：指在常溫條件下，對角度多次測量(＞16次)，取測量值與實際角度誤差的均方根差。 3)零點溫度系數：指傳感器零值狀態下，在其額定工作溫度范圍內相對常溫的示值變化率。 4)靈敏度溫度系數：指傳感器在其額定工作溫度范圍內，滿量程示值相對于常溫滿量程示值的百分比，隨溫度的變化率。

我國是世界上煤炭生產大國，也是以煤為能源的大國，由于大量粉煤灰堆積無法處理，侵占了大量的土地，造成污染環境，其危害日益嚴重。另一方面，我國由于建筑工業化程度低，建筑在設計施工中仍然大量使用粘土磚，由于燒磚毀壞了大量農田，耗費了大量燃料，這就造成了環境的雙重破壞，良田大量損失，資源的雙重浪費。解決這雙重問題并加以綜合治理和利用，已成為一個十分緊迫的任務。為了

研究團隊基于cGAMP設計制備了一種肺部仿生納米顆粒（PS-GAMP）來模擬流感病毒肺部感染，發現其能夠在不破壞肺部表面活性劑（PS）和肺泡上皮屏障（AEC）的情況下，激活AMs和AECs，促進疫苗產生高效的體液和CD8+ T細胞保護性免疫反應，以抵抗多種異型流感病毒的攻擊。研究結果提示AECs在產生廣泛的交叉保護以抵御各種流感病毒方面具有十分重要的作用，表明PS-GAMP可能是一種“通用”流感疫苗的潛在粘膜佐劑。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

本發明涉及一種結合胰島素樣生長因子C結構域多肽(IGF-1C)的殼聚糖水凝膠，其具有良好的細胞相容性和生物活性。這類活性水凝膠具有可注射性，能夠作為載體材料，促進干細胞對組織損傷的治療效果。其為移植干細胞提供適宜的組織再生微環境，從而提高移植干細胞的存活率。增加干細胞在損傷區內的存活及駐留，促進移植細胞存活、增殖，減少凋亡，促進損傷部位血管新生以及功能恢復，進而提高干細胞移植治療組織損傷的治療效果。此外，移植后水凝膠并沒有促進干細胞發生不良分化。

南開大學藥學院與天津大學國際生物醫藥聯合研究院組建新藥開發聯合攻關團隊，針對新型冠狀病毒的生物學特點、傳播特征和公共衛生風險防控的潛在需求，開展了病毒防治相關藥物的研發，從藥食同源分子中發現了可預防冠狀病毒感染作用的候選分子。 南開大學藥學院與研究院聯合攻關團隊，利用人工智能輔助的虛擬藥物篩選系統，從中藥單體庫、藥食同源天然分子庫和成藥化合物庫中篩選潛在的互作界面抑制劑，尤其關注藥食同源類物質所含的活性分子。通過篩選和既往藥理信息的綜合分析，觀察到多種藥食同源的中藥中含有抑制病毒與受體結合的潛在活性分子，為中醫藥方劑的配伍和新型冠狀病毒感染的肺炎的防治提供了一定的信息。

本發明公開了可同時測定梨的多個指標參數的裝置，包括：暗箱；位于所述暗箱內，用于測量梨的重量的電子稱重旋轉平臺；位于所述暗箱內，用于測量梨的高度的高度測量裝置；用于向梨發射檢測光的光照模塊；用于接收梨的反射光的光譜采集模塊；用于接收所述電子稱重旋轉平臺和高度測量裝置的信號計算樣品體積，以及用于接收所述光譜采集單元信號計算樣品pH值的控制單元。本發明還公開了一種利用所述的可同時測定梨的多個指標參數的裝置測定梨的多指標參數的方法。本發明實現了梨的重量、高度、體積以及pH值的多項物理參數的快速檢測，檢測快速準確，檢測成本低，環境污染小。