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一種立體植物培養(yǎng)箱，由種植系統(tǒng)和灌溉系統(tǒng)組成，種植系統(tǒng)包括支架、橫向隔板和種植箱，支架由兩側(cè)的立板和頂板組成n形結(jié)構(gòu)，在兩側(cè)的立板之間設(shè)有多個橫向隔板，在每一隔板上設(shè)有種植箱，所述的橫向隔板的后端通過銷軸與兩側(cè)的立板鉸接；在橫向隔板與種植箱之間設(shè)有限位機構(gòu)；所述的灌溉系統(tǒng)設(shè)在種植系統(tǒng)的一側(cè)，在該立板上對應(yīng)于該橫向隔板的前端處設(shè)有以銷軸為圓心的弧形孔；在該橫向隔板的前端設(shè)有穿出該弧形孔的牽引柱，該牽引柱與一牽引繩連接，該牽引繩的頂端穿過安裝在該立板頂部的定位板的圓滑通孔與設(shè)在支架頂端的牽引裝置連接。本實用新型的優(yōu)點：利用電機驅(qū)動的牽引裝置同時調(diào)節(jié)多層橫向隔板的角度，結(jié)構(gòu)簡單，調(diào)節(jié)非常方便。

1、 研究棉、竹纖維、毛、滌綸、錦綸、腈綸及其混紡紗線植物染料染色的不同實驗工藝，在植物染料染棉針織物、棉機織物的基礎(chǔ)上改進和開發(fā)其他纖維的相關(guān)染色工藝。 2、 針對工廠大生產(chǎn)工藝，通過實驗優(yōu)化植物染料溶解化料的效果；同時以實驗室工藝為基礎(chǔ)，根據(jù)工廠設(shè)備以及其他生產(chǎn)必要條件，對工藝進行產(chǎn)業(yè)化改進。 3、 提高染后紗線的質(zhì)量，通過染色工藝和后處理等方案，改善產(chǎn)品的日曬牢度、干濕摩擦牢度、酸堿變色牢度、皂洗牢度等。

箱體為手提式一體工程塑料制作完成，外觀尺寸（cm）：55*45*15主要配置及用材：托盤、解剖刀、剪子、典型根的標(biāo)本、典型的莖的標(biāo)本、典型的葉的標(biāo)本、典型的花的標(biāo)本、典型的果實標(biāo)本、典型的種子標(biāo)本及根、莖、葉、花、果實、種子圖片等,各種器材有序嵌放于珍珠棉發(fā)泡成型的空間內(nèi)。

包含金銀花、菊花、羅漢果等提取物（粉）或濃縮汁，用于植物類飲料、 固體飲料、風(fēng)味食品配料、香料配料等。

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度?！毖ο蜿柦榻B，針對臨床的現(xiàn)實需求，團隊將設(shè)計目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對這些需求，團隊設(shè)計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學(xué)習(xí)、小目標(biāo)檢測等多個技術(shù)難題?！靶颖緦W(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進行機器學(xué)習(xí)。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無法獲得大量專家標(biāo)注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學(xué)成才”。為此，團隊采用基于自遷移學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技巧，使算法具備一定的“小樣本學(xué)習(xí)”能力，在不增加醫(yī)生標(biāo)注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標(biāo)是另一大難題。團隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點與病灶區(qū)域的大小進行對應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區(qū)域的目標(biāo)?！毖ο蜿柦忉尩馈！安贿^，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的?！毖ο蜿栒f，人是復(fù)雜的機體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同?！彼硎荆?dāng)遇到機器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗和智慧。以解決實際問題為目標(biāo)，該項目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測試評估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團隊也利用現(xiàn)實疑似病例進行了測試。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導(dǎo)致的新型冠狀病毒疾?。–OVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發(fā)病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預(yù)后的重要指標(biāo)之一。 目前，CT影像學(xué)已成為COVID-19肺炎的診斷和監(jiān)測工具，主要表現(xiàn)為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現(xiàn)階段的影像學(xué)研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監(jiān)測COVID-19肺炎病程，團隊假設(shè)在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預(yù)后轉(zhuǎn)歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮(zhèn)江、臨夏5家新冠肺炎定點醫(yī)院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經(jīng)RT-PCR證實SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現(xiàn)患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值?；谟邢薜臉颖玖浚瑘F隊將4個中心作為訓(xùn)練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預(yù)處理后，提取影像組學(xué)特征并篩選。為了研究影像組學(xué)特征的穩(wěn)定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現(xiàn)出良好的預(yù)測價值。在外部測試隊列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學(xué)模型可以正確預(yù)測所有6名患者的住院時間。 

中試階段/n該項目主要針對開源CT 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和多中心合作單位提供的多模醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，采用人工智能技術(shù)和自主研制的深度學(xué)習(xí)算法對心臟左心室、腫瘤等CT 影像數(shù)據(jù)進行全自動分割，驗證了所研制算法在該項目計算機輔助腫瘤智能診斷應(yīng)用中的有效性，為項目產(chǎn)業(yè)化實施奠定了方法基礎(chǔ)。成果的先進性或獨特性：針對不同類型的醫(yī)學(xué)影像感知設(shè)備，設(shè)計針對性強的機器學(xué)習(xí)智能算法；國內(nèi)同類研究中首次采用“雙盲評估+驗證”的科研方法對影像數(shù)據(jù)進

考慮三維點云缺少顏色信息和光學(xué)影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學(xué)影像多光融合裝備可以提升數(shù)據(jù)的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結(jié)果，能夠增強三維場景真實感，相較于可見光圖像，融合后的三維點云可以實現(xiàn)多角度觀測，能夠更好的表達的空間特征。 相較于原始和偽彩色點云數(shù)據(jù)，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標(biāo)的形態(tài)和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續(xù)識別、定位、重建等過程提供更多細節(jié)信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發(fā)揮兩者的互補優(yōu)勢，大幅提升了探測設(shè)備的環(huán)境適應(yīng)性，適用于全天時復(fù)雜場景的下目標(biāo)探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領(lǐng)域，譬如智能導(dǎo)航、環(huán)境感知、高精度地圖的構(gòu)建等，都依賴于可見光圖像和點云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動駕駛系統(tǒng)均應(yīng)用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環(huán)境感知，目前已經(jīng)實現(xiàn) L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫(yī)學(xué)影像、高精度工程測量、工業(yè)生產(chǎn)、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域，三維點云和可見光圖像融合技術(shù)也有著廣泛應(yīng)用。 圖1.三維點云與光學(xué)影像融合效果