新葡京娱乐场-大陆娱乐场开户注册

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。

一、成果簡介 運用“葛根有效成分提取的產業化關鍵技術”，同步提取葛粉、葛根黃酮、多糖等產品提取技術已中試生產成功。形成原料日處理量 20 噸，日產葛粉 3.5 噸、可溶性葛根多糖2.5噸、葛根黃酮 0.6 噸的生產能力。二、技術特點

創建了固定化酶膜偶聯系統和酶冷棒耦合系統，從燕麥和畜禽加工廢棄物中制備出具有 ACE 抑制活性、抗凍活性和免疫活性的系列多肽產品；采用復合多糖酶法預處理結合微波輔助熱弱堿液萃取法開發出燕麥β-葡聚糖與燕麥蛋白高效聯產制備技術；利用自制的活性肽、多糖及蛋白開發出具有降壓、腸道益生作用的系列保健食品。

項目簡介 本成果基于生命科學、信息科學和工程科學的多學科交叉的研究，采用近紅外光譜 分析技術，具有不需要對分析樣品進行前處理；分析過程中不消耗其它材料或破壞樣品， 分析重現性好、成本低等特點，可應用食品、農產品流通和生產過程中品質分析和質量 的現場和在線檢測。該成果處于中試研究階段。 性能指標 （1）儀器小巧緊湊,攜帶方便；通過 USB 線與電腦連接即可進行檢測。 （2）采用不同的檢測模型和不同材質和規模的流通池、光纖探頭、及專用漫反射附 件等，可實現

太陽能電池的光電轉換效率是評判太陽能電池性能的重要參數之一，在國外實驗室 最高轉換效率已達 24.8%，而國內最高為 19.79%。為了改善太陽能電池的性能，必須提 高太陽能電池的轉換效率。而太陽能電池轉換效率損失的主要原因是由于表面上的光反 射作用，太陽光不能全部都入射到太陽電池中去，導致電子一空穴對的產生率不高。減 少反射就成為增加太陽能電池光電轉換效率的重要途徑。 同濟大學研究了在太陽能電池光電板外制備減反射涂層來增加太陽能轉化效率的方 法。減反射薄膜的鍍制是相關課題組納米多孔材料應用的主要方向之一，具有近十年的 技術積累，相關的成果已被用于國家的激光武器。基于以上基礎及優勢，通過涂布二氧 化硅減反射膜，可使電池總體光電轉換效率明顯提高。 

項目簡介： 銻化銦薄膜型霍爾元件主要用于直流無刷電機，大量應用于電腦 的電源風扇，CPU 風扇，打印機，電動自行車等所用的微型直流無刷 馬達。具有靈敏度高，使用壽命長，可靠性高，體積小，重量輕，功 耗小，頻率高，耐震動，耐灰塵、油污、水汽和鹽霧等各種污染或腐 蝕的優點。 項目特色： 制備溫度低，能源消耗低，環境污染極小，易于大規模生產，制 造成本低，投資小的優點。 

項目成果/簡介:銻化銦薄膜型霍爾元件主要用于直流無刷電機，大量應用于電腦的電源風扇，CPU 風扇，打印機，電動自行車等所用的微型直流無刷馬達。具有靈敏度高，使用壽命長，可靠性高，體積小，重量輕，功耗小，頻率高，耐震動，耐灰塵、油污、水汽和鹽霧等各種污染或腐蝕的優點。應用范圍:目前只有日本旭化成和韓國三星可以生產薄膜型銻化銦霍爾元件芯片，國內無芯片生產技術。國內市場約 50 億人民幣，具有市場廣，競爭少的優點。 南開大學開發的芯片制造技術，原材料成本便宜 30%左右，具有很強的市場競爭力和投資價值。效益分析:制備溫度低，能源消耗低，環境污染極小，易于大規模生產，制造成本低，投資小的優點。

銻化銦薄膜型霍爾元件主要用于直流無刷電機，大量應用于電腦的電源風扇，CPU 風扇，打印機，電動自行車等所用的微型直流無刷馬達。具有靈敏度高，使用壽命長，可靠性高，體積小，重量輕，功耗小，頻率高，耐震動，耐灰塵、油污、水汽和鹽霧等各種污染或腐蝕的優點。

通過簡單封裝和熱退火，制備出穩定富含氫的IGZO 晶體管，其晶體管電學性能、穩定性都獲得大大提高。制備方法較簡單且重復性高，即用氮化硅薄膜封裝，再通過熱擴散將氮化硅內氫元素擴散至InGaZnO薄膜內。摻氫后的晶體管，其開態電流和開關比都獲得了數量級的提升（約40倍），而且閾值電壓沒有太大變化。而對應提取出的場效應遷移率則出現異常，大于300 cm2/(V·s)，遠高于未經處理的對照樣品。然后結合二次離子質譜儀（SIMS）和X射線光電子能譜分析（XPS）表征，發現薄膜內不但氫濃度提升了約一個數量級，而且氧空位缺陷態也大大減少了，而自由電子濃度則相應顯著增加。?研究還指出，該工作模式在長溝道晶體管中效果尤為顯著，而在短溝道器件中則受到明顯局限。該工作揭示了氫在氧化物半導體中的穩定存在方式和對導電性能的關鍵作用，為提升長溝道晶體管的電流驅動能力提供了一種新的器件工作模式，并對高遷移率薄膜晶體管的驗證和分析提供了普適性的理論依據和實驗方法。

硅芯片是當代信息技術的核心，當前正向“深度摩爾”（More Moore）和“超越摩爾”（More than Moore）兩個方向發展。物聯網（IoT）應用是“超越摩爾”技術路線中相當重要的一環，需要數量巨大的集成電路芯片來分析處理來自外部傳感器件的海量信號。目前，大多數傳感信號采集器件和信號處理單元均為分離設計，將在整體上產生更大功耗并占據更大的空間。由此，復旦大學材料科學系教授梅永豐課題組提出了將信號檢測和分析功能集成于同一個芯片器件中的全新概念。作為演示，研究團隊將單晶硅薄膜柔性光電晶體管與智能薄膜材料相結合和組裝，構造了對不同環境變量進行檢測和分析的柔性硅芯片傳感器及其系統。這一思路不僅具有優異的可擴展性，還可與當前集成電路先進制造工藝相兼容。5月2日，相關研究結果以《面向智能數字灰塵的硅納米薄膜光電晶體管多功能集成傳感器研究》（“Silicon Nanomembrane Phototransistor Flipped with Multifunctional Sensors towards Smart Digital Dust”）為題發表在《科學進展》（Science Advances）上。研究團隊從器件的傳感機理入手，利用柔性薄膜組裝集成芯片傳感器，實現了多種環境參數探測功能的集成。圖1：(A) 器件主要功能層示意圖；(B) 貼附于曲面上的柔性傳感器件陣列；(C) 智能傳感器件功能區的光學顯微照片；(D)用于濕度傳感的集成系統構造圖；(E) 氫氣通入前后參比器件與檢測器件的電流變化，紅色為參比電流，藍色為檢測電流。智能材料在環境刺激中可以發生折射率、顏色、晶體結構等方面的光學性質變化，但一般需要光譜設備或比色卡才能進行比對。而翻轉的硅薄膜光電晶體管由于沒有柵極金屬阻擋功能區域的光信號吸收，可以更容易獲得高靈敏的傳感特性。利用這一點，研究團隊將多種智能薄膜材料貼合在器件功能區，智能材料內部物理性質變化引起了微小光學性能改變，從而表現在輸出的光電流上，因此可以在同一個芯片上實現對多種不同信號的同時檢測。圖1A展示了傳感器件典型的功能層結構，頂層的智能薄膜材料對環境刺激發生響應，進而改變下方硅單晶薄膜光電晶體管的輸出信號。具有2微米厚的熱氧化二氧化硅層則作為光電晶體管的封裝，對下方器件進行保護。硅薄膜光電晶體管完全由晶圓級先進集成電路工藝方法制備而成，結合了傳統硅基光電子器件的高性能和硅納米薄膜超薄厚度下的優良柔性。圖1B是貼附于半徑僅為2毫米直徑玻璃管上的柔性器件陣列，表現出良好的彎曲性能。圖1C是單個器件功能區域的特寫，在藍色虛框部分集成不同智能材料即可實現對不同環境信號的檢測。圖1D是具有完備傳感與數據處理功能的柔性系統合成圖，包括傳感與參比器件、邏輯與存儲單元、信號放大器和電源。研究團隊利用該系統實現了對環境中濕度的實時、快速檢測，演示的信號為依次減小的三個濕度脈沖。整個過程中直接對環境變化做出響應的信號，即參比器件與傳感器件輸出電流隨時間的變化如圖1E中所示。當環境發生變化（如圖所示通入氫氣），傳感器件的輸出電流大幅增加，而參比電流保持平穩，再利用差分電路處理，即可給出所檢測的環境參數的值。研究團隊開發了將智能材料與光電傳感結合的新穎傳感機制，并將傳感模塊與后續信號處理等模塊集成在一起，展示了其在氣體濃度、濕度、溫度等多種環境參數檢測方面的能力，已經初步具備了未來的“智能數字灰塵”的雛形。該策略也可以應用于其他的數字傳感系統，在后摩爾時代中將具有巨大的應用潛力。論文主要由李恭謹博士，博士研究生馬喆和尤淳瑜合作完成，并獲得韓國延世大學Taeyoon Lee教授和中科院微系統所狄增峰研究員的合作支持。該工作得到國家自然科學基金委、上海市科委、復旦大學和專用集成電路與系統國家重點實驗室等大力支持。