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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

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一種納米晶氮碳化鈦陶瓷超細粉的高溫碳氮化反應制備法,以納米氧化鈦和納米碳黑為原料,工藝步驟依次為配料、混料、干燥、裝料、高溫碳氮化、球磨、過篩。此法工藝簡單,成本較低,較一般碳熱還原法節約能源,容易實現規模化工業生產。通過控制反應溫度、保溫時間、氮氣壓力(或流量)、碳鈦配比等工藝因素可以合成各種氮含量的氮碳化鈦納米晶超細粉。用此法制備的氮碳化鈦粉末為球形,分散性較好,平均粒度為100～200NM,平均晶粒度為20～50NM,純度達99%以上。

目前傳統消毒技術有諸多缺點：紫外消毒由于紫外光光譜會殺死健康細胞，對人眼和其他器官也是危險的，所以其滅菌場所不能有人進入，大大限制了其應用范圍。傳統的二氧化鈦催化劑由于禁帶寬度3.2ev，也只能受紫外光激發有效，大大限制了其應用；臭氧消毒易分解，其滅菌場所不能有人進入，對人眼和其他器 官具有危害；酒精、84消毒劑由于揮發不具有持續消毒能力，需要經常噴灑，另外存在著使用不當引起的火災、中毒等風險。 課題組研發的氮化碳g-C3N4功能復合膜制備可解決述痛點，該項技術具有可提高膜的親水性、提高膜的水通量、賦予膜光催化性能、賦予膜自清潔性能和抗菌性等特點。

本發明公開了一種石墨相氮化碳薄膜修飾電極的制備方法。在 保護氣氛下，首先 450℃～550℃加熱氮化碳原料 1min～6h，使得氮化 碳原料氣化后附著于耐熱載體表面，并形成氮化碳前驅體；然后 500℃～550℃加熱附著有氮化碳前驅體的耐熱載體 1min～6h，使得氮 化碳前驅體氣化并在導電基底表面形成厚度為 10nm～150nm 的石墨 相氮化碳薄膜，獲得所述修飾電極。本發明通過利用氣相沉積的方法 在導電基底表面修飾

本發明具體涉及一種六方氮化硼粉體及其制備方法。其技術方案是：先按脲醛樹脂與水的質量比為1∶(0.2——1)將脲醛樹脂與水混合，得到脲醛樹脂水溶液；再按含硼化合物中的硼元素與脲醛樹脂水溶液中的氮元素的質量比為1∶(1.5——4)將含硼化合物加入到脲醛樹脂水溶液中，攪拌10——50min；然后在80——100℃條件下干燥，干燥后球磨0.5——3h；最后在氮氣氣氛和1000——1600℃條件下保溫1——5小時，隨爐冷卻至室溫，得到六方氮化硼粉體。本發明具有生產周期短、工藝簡單、適宜工業化規模生產的特點，所制備的六方氮化硼粉體純度和結晶度顯著高于現有方法制備的六方氮化硼粉體。 （注：本項目發布于2014年）

隨著生物柴油的發展，副產粗甘油的利用成為亟待解決的問題。將甘油利用，制成具有高附加值的碳酸甘油酯成為重要的解決方案。碳酸甘油酯的高附加值來源于其廣泛的用途。碳酸甘油酯因其低毒、低蒸發率、低可燃性及高穩定性被認為是一種綠色溶劑，可用于油漆、涂料、聚氨酯泡沫體和化妝品工業。江南大學自主研發了利用甘油催化合成碳酸甘油酯的合成工藝，以廉價的甘油為原料，采用高效催化劑制備碳酸甘油酯，反應條件溫和、收率高并且副產物少，發展前景廣闊。 技術指標： 本項目采用酯交換法和尿素醇解法合成碳酸甘油酯的兩種工藝路線。突破了低成本、高活性固體催化劑體系的制備技術；碳酸甘油酯的收率≧95%；催化劑可回收再利用，重復使用 3-5 次，產品收率仍保持 90%以上。

瑞瀛物聯2011年成立于杭州，是一家致力于研究并提供IoT Mesh系統解決方案的創新科技公司，專注智慧人居、智慧酒店、智慧能源領域，公司擁有超過10年對Zigbee、藍牙Mesh等無線通信技術的鉆研及行業應用經驗，是國內最早提供物聯網無線通信解決方案的高科技企業之一。瑞瀛物聯提供優質的IoT Mesh無線通信模組、智能網關等產品及場景化解決方案，助力客戶快速實現智能設備IoT Mesh組網、場景聯動、云服務接入等功能，擁抱萬物互聯的智能時代。公司擁有大量完全自主知識產權的物聯網無線通信技術和產品，嚴格遵循IEEE相關國際標準和國家行業標準，產品符合FCC、CE、REACH、RoHS等國際認證規范。

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。