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為配合大中專院校、汽校、駕培中心、汽車駕駛員和汽車修理技工培訓教學使用。通過汽車專業(yè)課程的教學和本模型的演示，可清楚地了解汽車內部各部件的機械結構與性能，便于學員較快地掌握汽車駕駛和修理技術。 本公司生產的汽車教學模型，外殼采用進口透明有機玻璃一次壓鑄成型，演示部分采用光電組合，主要部位用金屬材料加固，具有透明直觀、運轉自如、牢固度強、工藝精致、重量輕、運輸拆裝方便，教師教學時能得心應手，使教學達到事半功倍的效果。 使用說明：演示時插上220V電源，將起動開關打開，使發(fā)動機啟動，經離合器、變速箱、手剎、傳動軸至后橋驅動后輪，使學員更清楚了解汽車的各部位動作，以達到教學之目的。 ? ? TX系列東風EQ140(1090)型透明可駛整車教學模型 ?? ? ?　　　 ? 　　　　　　TX系列解放CA141(1091)型透明可駛整車教學模型 ? ? ? ? TX系列桑塔納２０００型驅動部分透明教學模型 　　　　　　　 ? ?

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(tài)逼真，關節(jié)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(yè)開發(fā)區(qū)，是一家專業(yè)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(chuàng)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(yè)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(chuàng)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(tài)協(xié)同發(fā)展的“瑞森可+”智能機器人產業(yè)合作生態(tài)。

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(fā)現(xiàn)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(shù)據應用的多樣化 需要的計算模型、數(shù)據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。 多系統(tǒng)導致大數(shù)據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發(fā)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(shù)據分析支撐系統(tǒng)與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數(shù)據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統(tǒng)具有三個 方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構，一方面實現(xiàn)關系、圖、鍵 值、文檔等多種數(shù)據模型的高效融合，另一方面實現(xiàn)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(tǒng)一查詢，實現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統(tǒng)來說，時效性非常重要，這 套系統(tǒng)采用融合架構提高效率是實現(xiàn)高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數(shù)據分析從數(shù)據到用戶進行了端到端的全棧時效優(yōu)化。最后，對于 大數(shù)據應用來說，系統(tǒng)擴展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優(yōu)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(tǒng)的三個主要亮點。融合架構FAST系統(tǒng)的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創(chuàng)新主要包 括多數(shù)據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數(shù)據模型融合：設計和研發(fā)了多模型數(shù)據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數(shù)據模型，實現(xiàn)了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數(shù)據管理、數(shù)據 分布等功能，將多種數(shù)據模型進行統(tǒng)一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數(shù)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(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實現(xiàn)跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門檻，提高開發(fā)效率。多計算模型融合：在計算層實現(xiàn)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(tǒng)內部實現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達，批是對有限數(shù)據集 的運算，流是對無限數(shù)據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數(shù)據進行統(tǒng)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(tǒng)一表達，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統(tǒng)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(tǒng)的第二個亮點是高時效，即縮短大數(shù)據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數(shù)據分析平臺是一個非常復雜的系統(tǒng)，為了做到高時效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優(yōu)化。對于多模態(tài)存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優(yōu)化；對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎上，進行系列融合優(yōu)化技術， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等；在機器學習層面，進行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數(shù)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(shù)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(tǒng)的第三個亮點是可擴展，由于大數(shù)據應用規(guī)模很大，數(shù)據增速快，對系統(tǒng)可擴展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。在資源層，系統(tǒng)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(tǒng)擴展。并在系統(tǒng)中實現(xiàn)了可伸縮調整模塊， 能實時監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，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(tǒng)擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優(yōu)化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持 到百億級別的超大規(guī)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(shù)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(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數(shù)據 分析，綜合運用了本系統(tǒng)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(shù)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(fā)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(huán)境，從而提高移植干細胞的存活率。增加干細胞在損傷區(qū)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(fā)生不良分化。

南開大學藥學院與天津大學國際生物醫(yī)藥聯(lián)合研究院組建新藥開發(fā)聯(lián)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(wèi)生風險防控的潛在需求，開展了病毒防治相關藥物的研發(fā)，從藥食同源分子中發(fā)現(xiàn)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(lián)合攻關團隊，利用人工智能輔助的虛擬藥物篩選系統(tǒng)，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(yī)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(fā)明公開了可同時測定梨的多個指標參數(shù)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(fā)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(fā)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(shù)的裝置測定梨的多指標參數(shù)的方法。本發(fā)明實現(xiàn)了梨的重量、高度、體積以及pH值的多項物理參數(shù)的快速檢測，檢測快速準確，檢測成本低，環(huán)境污染小。

研究背景：  大數(shù)據應用的多樣化  需要的計算模型、數(shù)據模型多樣化；  目前每類模型需要單獨的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。  多系統(tǒng)導致大數(shù)據分析平臺非常復雜、效率低下。 研究目標： 研究和開發(fā)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(shù)據分析支撐系統(tǒng)與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對目前大數(shù)據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統(tǒng)具有三個  方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構，一方面實現(xiàn)關系、圖、鍵  值、文檔等多種數(shù)據模型的高效融合，另一方面實現(xiàn)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(tǒng)一查詢，實現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統(tǒng)來說，時效性非常重要，這  套系統(tǒng)采用融合架構提高效率是實現(xiàn)高時效的基礎，更重要的是，我們  對大數(shù)據分析從數(shù)據到用戶進行了端到端的全棧時效優(yōu)化。最后，對于  大數(shù)據應用來說，系統(tǒng)擴展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計  算層進行了全面的擴展性優(yōu)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(tǒng)的三個主要亮點。 融合架構 FAST系統(tǒng)的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創(chuàng)新主要包  括多數(shù)據模型融合和多計算模型融合兩方面。 多數(shù)據模型融合： 設計和研發(fā)了多模型數(shù)據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、  文檔等多種數(shù)據模型，實現(xiàn)了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數(shù)據管理、數(shù)據  分布等功能，將多種數(shù)據模型進行統(tǒng)一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據進行獨立訪問或者跨模型查詢。 經過試驗，多模型數(shù)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(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實現(xiàn)跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門檻，提高開發(fā)效率。 多計算模型融合： 在計算層實現(xiàn)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(tǒng)內部實現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達，批是對有限數(shù)據集  的運算，流是對無限數(shù)據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和  流數(shù)據進行統(tǒng)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(tǒng)一表達，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統(tǒng)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(tǒng)的第二個亮點是高時效，即縮短大數(shù)據分析的時間消耗，  提高效率。由于大數(shù)據分析平臺是一個非常復雜的系統(tǒng)，為了做到高時效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優(yōu)化。 對于多模態(tài)存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優(yōu)化； 對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎上，進行系列融合優(yōu)化技術， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等； 在機器學習層面，進行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來提高時效； 而且我們也考慮到大數(shù)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(shù)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(tǒng)的第三個亮點是可擴展，由于大數(shù)據應用規(guī)模很大，數(shù)據增速快，對系統(tǒng)可擴展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、  存儲層和計算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。 在資源層，系統(tǒng)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(tǒng)擴展。并在系統(tǒng)中實現(xiàn)了可伸縮調整模塊，  能實時監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，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(tǒng)擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優(yōu)化。 在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持  到百億級別的超大規(guī)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(shù)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(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數(shù)據 分析，綜合運用了本系統(tǒng)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(shù)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(fā)明公開了一種可尋址測量局域波前的成像探測芯片，包括可尋址加電液晶微光學結構、面陣可見光探測器和驅控預處理模塊