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本發明公開了一種有向無圈圖的層次化顯示方法，包括:(1)創 建有向無圈圖的起點和終點;(2)讀入數據文件，根據三元組數據文件 構建有向無圈圖中所有的模型節點和有向線段，形成有向無圈圖的內 部模型;(3)初始化，將節點數據對象的搜索標志設置為未搜索;(4)對 有向無圈圖模型進行寬度優先搜索并顯示;(5)擴展處理，對靜態關系 圖進行擴展處理，使之能動態顯示有向無圈圖所有節點，即顯示所有 的樹節點的父節點和子節點。本發明所提出的方法可以用計算機系統 中常用的樹窗口來顯示復雜的二維的有向無圈圖，不僅降低了計

目前，國內大部分油田已進入了中、高含水期的開采階段，許多油井由原來的自噴式油井轉為機械采油井，甚至有些油井一開始產油時就為機采井。因此，針對有桿泵抽油系統展開相關研究具有十分突出的意義。 對于以勝利油田為代表的中石化部分油田來說，稠油所占比例較高，且開發過程中常采用聚合物驅等提高采收率手段，導致井下流體條件復雜，井液粘度通常較高，對有桿抽油系統優化設計和參數調整提出了新的挑戰。 針對此問題，常州大學創造性的針對高粘液體條件下的有桿抽油系統優化設計和參數調整技術展開研究，

有托乳橡筋帶的乳罩，包括乳罩、肩帶、背帶，其特征是：乳罩通過背帶固定在胸前，橡筋帶的兩端與肩帶底端連接，橡筋帶的中間，即兩個乳罩之間的部分的中點通過拉扯帶分別連接到兩個肩帶上；橡筋帶分成下帶、中帶和上帶，上帶、中帶與下帶之間等間距；中帶的寬度為1?2cm；橡筋帶強度為中帶處于兩個肩帶節點之間的這段長度，承受1公斤力量伸長3?5cm；上帶和下帶由于所受的力量小，采用與中帶相同材質和厚度的橡筋帶，其寬度為中帶的一半。

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

XM-849細胞有絲減數分裂模型 ? XM-849細胞有絲減數分裂模型共有9個部件，顯示從細胞核內出現染色體開始經過一系列的變化，最后分裂成二個子核為止，模型顯示核分裂過程的5個主要時期：即間期、前期、中期、后期、未期直至二個新的子細胞，胞質分裂主要顯示二個新的子核之間形成新的細胞壁，把一個母細胞分隔成二個子細胞的過程，細胞核膜全透明。 尺寸：放大 材質：PVC材料

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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。

新冠病毒除了呼吸道傳播以外，是否還有其他途徑，這一直是科研人員關心的熱點問題。2月26日，浙江大學醫學院附屬第一院副院長、眼科學科帶頭人沈曄教授團隊，在《醫學病毒學雜志》(Journal of Medical Virology)在線發表了一項研究工作，揭示在研究的新冠肺炎患者樣本中，存在一名結膜炎患者的眼淚和結膜分泌物樣本，在核酸檢測中出現病毒陽性結果。該研究第一作者為夏建華，共同通訊作者為沈曄、郭東煜。論文第一單位為浙江大學醫學院附屬第一醫院。沈曄介紹，研究不同的傳播方式，對于把握新冠病毒傳染規律，改進疾病治療方法和防控措施具有重要意義。浙大科研人員從1月26日至2月9日在浙江大學醫學院附屬第一醫院確診的30例新冠肺炎患者，對他們的淚液和結膜分泌物混合物開展研究。在第一階段6例樣本研究中，均未發現核酸檢測病毒陽性。團隊果斷認為，已有樣本并不具有代表性與全面性，為此需要延長觀察周期，繼續留在隔離病房開展采樣與研究。研究團隊在一位新冠肺炎患者身上發現，該病人左眼具有結膜炎癥，即新冠引起的紅眼病，而右眼沒有此癥狀。而在此前的了解中，該患者入院前無結膜炎。本次研究中的其他患者樣品核酸檢測均為陰性。研究樣本這位患者眼部的差異性非常具有代表性，在征得同意后，我們就研究結膜炎癥是否與病毒具有聯系?！蓖ㄟ^核酸檢測，浙大研究人員發現患有結膜炎的左眼新冠病毒檢測為陽性，而右眼則是陰性。為確保研究準確性，對兩只眼睛的結膜分泌物做了三次核酸檢查，結果均一致。目前該患者通過抗病毒綜合治療，整體治愈的情況下，結膜炎癥也轉好，再次檢測眼部病毒轉陰。對于患者是如何因新冠病毒發生眼部結膜炎癥的，科研人員表示仍在持續研究。

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?；谄胀ㄉ窠浘W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。