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神經(jīng)炎癥是一種由小膠質(zhì)細(xì)胞和星形膠質(zhì)細(xì)胞介導(dǎo)的免疫反應(yīng)，會損傷神經(jīng)元、抑制神經(jīng)再生，阻礙了疾病的治療和恢復(fù)。因此，開發(fā)神經(jīng)炎癥調(diào)節(jié)類藥物可以降低疾病惡化，改善神經(jīng)功能，具有十分重要的研究意義和臨床價值。

可以量產(chǎn)/n該項目屬于植物保護(hù)學(xué)科，農(nóng)業(yè)昆蟲學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。本項目以玉米黃尾球跳甲為對象，系統(tǒng)觀察和研究了該蟲各蟲態(tài)形態(tài)特征、生物學(xué)和生態(tài)學(xué)特性，明確了該蟲在湖北山區(qū)玉米生產(chǎn)區(qū)的發(fā)生危害規(guī)律；組建了該蟲自然種群生命表，分析了全生活史周期死亡原因及主要致死因子；首次對區(qū)域性大發(fā)生的害蟲進(jìn)行了入侵生態(tài)學(xué)效應(yīng)的分析和風(fēng)險性評估，提出了風(fēng)險管理措施和調(diào)查檢驗方法，制定了相應(yīng)的檢疫防治措施；在該蟲防治技術(shù)研究方面，系統(tǒng)開展了檢疫防治、農(nóng)業(yè)防治、抗蟲品種應(yīng)用、保護(hù)利用天敵及化學(xué)防治等多方面的研究，組建了"以農(nóng)業(yè)防治

產(chǎn)品詳細(xì)介紹上海新肽生物科技有限公司，是一家專注于生物科學(xué)和生物技術(shù)領(lǐng)域的高科技企業(yè)，產(chǎn)品覆蓋以免疫學(xué)，蛋白組學(xué)和細(xì)胞生物學(xué)為主，同時還提供相關(guān)的實驗外包服務(wù)。自創(chuàng)辦以來，為科研單位、大專院校、企業(yè)等科學(xué)研究提供了多品種、高品質(zhì)的試劑產(chǎn)品，與國內(nèi)各地代理商密切互動，贏得了各界朋友的肯定及好評。我公司現(xiàn)可以承擔(dān)的實驗服務(wù)包括：項 目 客戶費用(元) 所需時間引物合成 1.5元/bp（總價200元起） 1周DNA測序 28元/R（10 樣本起） 1-2周基因合成 4.2元/bp（不限） 2周Western Blot 10元/樣（10 樣本起） 1-2周ELISA 10元/樣（10 樣本起） 1-2周免疫組化 10元/張（10張起） 1-2周HE染色 10元/張（10張起） 1-2周特殊染色 55元/張 1-2周Tunel(10T) 260元/指標(biāo) 1-2周原位雜交 18元/張（10張起） 1-2周石蠟包埋 10元/蠟塊（10片起） 1-2周多聚賴氨酸載玻片 1.8元/張（50張起） 1-2周圖象分析(包含10張圖和免疫組化評分電子表格) 180元 1-2周上海新肽生物科技有限公司聯(lián)系人：李先生   E-mail：[email protected] 訂貨電話：13636486647 / 021-54402880   傳真：021-54402880 地址：上海市閔行區(qū)老滬閔路1482弄13幢郵編：200237 上海新肽包括的實驗服務(wù)有：引物合成，DNA測序，Western Blot服務(wù)，ELISA實驗服務(wù)，免疫組化代做，HE染色實驗服務(wù)，細(xì)胞凋亡實驗服務(wù)，Tunel(10T)，原位雜交實驗服務(wù)，石蠟包埋服務(wù)，多聚賴氨酸載玻片服務(wù)，圖象分析實驗服務(wù) 

深圳市新良田科技股份有限公司是集設(shè)計、研發(fā)、制造、銷售為一體的高拍儀新品類創(chuàng)立者，低碳辦公解決方案商，國家高新技術(shù)企業(yè)，雙軟企業(yè)，高拍儀新品類創(chuàng)立者和行業(yè)推動者，具有自主知識產(chǎn)權(quán)和國家專利。 新良田科技推出數(shù)十種系列高拍儀產(chǎn)品，廣泛應(yīng)用于政府、金融、教學(xué)、通信、醫(yī)療等行業(yè)和企事業(yè)單位，暢銷國內(nèi)外數(shù)十個國家和地區(qū)，全面推動了高拍儀行業(yè)發(fā)展。“高拍儀”這3個字是“良田”起的。良田高拍儀，掃描1秒鐘，其強大功能和便攜操作，能倍增辦公效率和教學(xué)質(zhì)量。 公司通過了ISO9001(2008版) 、ISO14001、OHSAS18001體系認(rèn)證，產(chǎn)品通過了美國FCC、FDA、UL、歐盟CE、韓國MIC、ROHS、REACH、PAH以及3C認(rèn)證。嚴(yán)格執(zhí)行國家售后服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)立了400客服中心為客戶提供真誠服務(wù)。

新芝生物（股票代碼：430685）是國內(nèi)知名的生命科學(xué)儀器設(shè)備提供商，圍繞國家生物制造重大戰(zhàn)略，為用戶提供從研發(fā)到產(chǎn)業(yè)化一站式合成生物工藝整體解決方案，已成為國內(nèi)外廣大用戶的重要選擇。   公司依托核心技術(shù)平臺，目前已擁有超聲波細(xì)胞粉碎機、冷凍干燥機、高低溫一體機、超聲清洗機、微生物生長曲線分析儀、全自動洗瓶機、基因槍等20多條產(chǎn)品線，200多個產(chǎn)品型號，產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于合成生物、生物醫(yī)藥、醫(yī)療衛(wèi)生、IVD、食品安全、疾病預(yù)防與控制、檢驗檢疫、環(huán)境保護(hù)及新材料研究等諸多領(lǐng)域。   目前，公司擁有寧波杭州兩地研發(fā)中心，在全國各大城市設(shè)立40余個營銷服務(wù)網(wǎng)點，服務(wù)用戶30000余人，為廣大高校科研、企事業(yè)用戶提供完善服務(wù)，產(chǎn)品已遠(yuǎn)銷日、韓、美、英、法、俄、等36個國家和地區(qū)。   新芝人勵經(jīng)多年的風(fēng)雨兼程，堅定以新致心，憑著“發(fā)展生物科學(xué)技術(shù)，振興民族高新產(chǎn)業(yè)”的理念，堅定致力于為用戶提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和貼心的服務(wù)。創(chuàng)新讓我們走的更遠(yuǎn)，致心讓我們的心更貼近用戶。讓“發(fā)展生物技術(shù)，服務(wù)人類文明”的新芝夢漸變現(xiàn)實。

本發(fā)明公開了一種基于開槽結(jié)構(gòu)的四分之一模基片集成波導(dǎo)濾波器，包括四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔，四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔通過基片集成波導(dǎo)圓形腔沿任意兩條相互垂直的磁壁分割得到，四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔包括介質(zhì)基片，介質(zhì)基片的上表面設(shè)有上金屬層，介質(zhì)基片的下表面設(shè)有下金屬層，介質(zhì)基片中沿四分之一模基片集成波導(dǎo)弧形腔的周向均勻分布有貫穿上金屬層和下金屬層的金屬通孔。本發(fā)明相對于傳統(tǒng)的基片集成波導(dǎo)圓形腔有效實現(xiàn)了小型化。并且，相對于傳統(tǒng)的多層結(jié)構(gòu)，本發(fā)明結(jié)構(gòu)簡單，加工方便。此外，相對于傳統(tǒng)的微帶結(jié)構(gòu)，本發(fā)明的濾波器品質(zhì)因數(shù)高，損耗小。

導(dǎo)讀東北電力大學(xué)和長春理工大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)并實現(xiàn)一種結(jié)合腦電圖源成像(ESI)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的新方法，以對運動想象(MI)任務(wù)進(jìn)行分類。ESI技術(shù)采用邊界元法(BEM)和加權(quán)最小范數(shù)估計(WMNE)分別解決EEG的正向和逆向問題。然后在運動皮層中創(chuàng)建十個scout來選擇感興趣的區(qū)域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法從scout的時間序列中提取特征。最后，使用CNN對MI任務(wù)進(jìn)行分類。實驗結(jié)果:在Physionet數(shù)據(jù)庫上的整體平均準(zhǔn)確率達(dá)到94.5%，分別對左拳頭、右拳頭、雙拳和雙腳的單個準(zhǔn)確率達(dá)到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉驗證進(jìn)行驗證。研究人員表示，他們的研究成果與最先進(jìn)的MI分類方法的結(jié)果相比，總體分類增加了14.4%。研究者為驗證方法的有效性，加入了4個新的受試者進(jìn)行驗證，發(fā)現(xiàn)總體平均準(zhǔn)確率為92.5%。此外，全局分類器適應(yīng)單一對象，整體平均準(zhǔn)確率提高到94.54%。研究者表示，他們提出的結(jié)合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務(wù)的BCI性能。系統(tǒng)框架圖1 系統(tǒng)框架圖系統(tǒng)框架如圖1所示。原始數(shù)據(jù)來自國際10-10系統(tǒng)的64個電極(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10電極)，并以每秒160個樣本的速度采集。根據(jù)國際10-10系統(tǒng)從64個通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統(tǒng)進(jìn)行記錄。記錄的數(shù)據(jù)被分為四個獨立MI任務(wù)包括左拳MI,右拳MI,雙拳MI和雙腳MI。首先，由于ERD在執(zhí)行運動想象時在alpha和beta中不同，因此使用FIR濾波器對EEG進(jìn)行了8 Hz至30 Hz的帶通濾波。然后，通過計算包含正問題和逆問題的源，將傳感器空間的活動轉(zhuǎn)化為源空間的活動。接下來，創(chuàng)建scout并提取特征。研究者在運動皮層中創(chuàng)建了10個scout，因為我們只關(guān)心與運動相關(guān)的活動。十個scout中的每一個都代表了可用源空間中的一個感興趣的區(qū)域(ROI)，并且是定義在皮層表面或頭部體積上的偶極子的子集。左腦的scout稱為L1、L2、L3、L4、L5，右腦的scout稱為R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA從10個scout的源時間序列中提取特征。最后，利用CNN對時頻圖進(jìn)行分離并進(jìn)行分類。實驗在實驗中，研究人員僅使用了隨機選擇的十個受試者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。這里用于分析的數(shù)據(jù)集包含每個受試者84次試驗，每一類包含21次試驗。在記錄64通道腦電圖時，受試者執(zhí)行了不同的運動想象任務(wù)。每個受試者針對以下四個任務(wù)中的每一個執(zhí)行了3輪21試驗：當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕左側(cè)時，受試者想象打開和合上相應(yīng)的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕的右側(cè)時，受試者想象打開和合上相應(yīng)的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕頂部時，受試者想象打開和合上雙手的拳頭，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)在屏幕底部時，目標(biāo)會想象雙腳張開和合攏，直到目標(biāo)消失。然后受試者放松。為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)維數(shù)，研究者選擇了4s的數(shù)據(jù)，因為每次想象任務(wù)的執(zhí)行時間都在4s左右。此外，腦電圖任務(wù)是分開的，研究人員在實驗中將左拳，右拳，雙拳和雙腳MI任務(wù)分別稱為T1，T2，T3和T4。圖2 scout命名左右運動想象的scout分別命名為L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如圖2所示。10個scout每一個都被擴(kuò)展到40個頂點，每個頂點只有一個源。L1區(qū)域?qū)?yīng)40個信號，其他scout也一樣。在計算了來源后，研究者在運動皮層中創(chuàng)建了十個scout，如圖3所示。圖3 創(chuàng)建10個scout使用ESI計算十個受試者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次試驗的四個任務(wù)(T1、T2、T3、T4)的源。對于這四項任務(wù)中的每一項，每個受試者每次都要進(jìn)行7次測試(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一個步的10個被試的10個scout的4項任務(wù)的來源。然后提取10個scout的時間序列進(jìn)行進(jìn)一步分析。特征提取在計算源之后，研究人員在運動皮層中創(chuàng)建了包含40個源的10個scout，并提取了scout的時間序列。如圖4所示為提取R5 scout時間序列作為示例。圖的右邊顯示了R5 scout的時間序列。本文利用小波變換從scout時間序列中提取特征。圖4 提取R5 scout時間序列作為示例在這項研究中，研究者提出利用CNN來解決運動想象任務(wù)分類的問題。該模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)模型由一個六層卷積網(wǎng)絡(luò)組成，其中兩個最大池層和三個全連接層，如圖5所示。圖5對于Physionet數(shù)據(jù)庫，研究者首先采用Deep ConvNet架構(gòu)，包括四個卷積層、四個最大池層和一個全連接層。在實驗中，研究者依據(jù)經(jīng)驗使用兩個最大池化層。并嘗試了不同數(shù)量的卷積層和完全連接層。時頻圖利用Morlet小波方法得到了scout的特征。對于每個任務(wù)，R5 scout的時頻圖如圖6所示。包含時間和頻率互補的時頻分析方法提供了時域和頻域的聯(lián)合分布信息，清晰地描述了信號頻率與時間的關(guān)系。圖6 R5 scout的時頻圖顯然，只有部分時頻映射是紅色的，表明每個任務(wù)只對特定的頻率和時間敏感。由于圖的數(shù)量比較大，研究者使用CNN來選擇和學(xué)習(xí)這些圖中最基本的特征。研究人員隨機選擇了幾個樣本，并將一些特征圖可視化，作為MI任務(wù)的學(xué)習(xí)表示，如圖7所示。圖7為了獲得有效的結(jié)果，將數(shù)據(jù)集分為90％作為訓(xùn)練集，其余10％作為測試集。首先，將十個受試者的數(shù)據(jù)集（總共19320個樣本）分為17388個樣本以訓(xùn)練所提出的CNN模型，以及1932個樣本以驗證模型的有效性。在實驗中，研究者還選擇了另外四個受試者的數(shù)據(jù)集以增加數(shù)據(jù)集的規(guī)模(27048個樣本)，其中24343個樣本是訓(xùn)練集，其他樣本是測試集。在選定的scout上對所提出的CNN架構(gòu)進(jìn)行了十次訓(xùn)練和測試，以驗證所提出模型的魯棒性。圖8(a)顯示了10個scout中每個的全局平均精度。圖8 統(tǒng)計結(jié)果R5的全局平均精度最高，達(dá)到94.5%，而L2的全局平均精度最低，為91.3%。對應(yīng)L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整體準(zhǔn)確率分別為92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的總體精度均在91%以上，標(biāo)準(zhǔn)差均在0.20%以下。圖8(b)顯示了十個scout中每個scout四個MI任務(wù)的組級統(tǒng)計結(jié)果及其標(biāo)準(zhǔn)差。一般來說，R5表現(xiàn)的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現(xiàn)最差。標(biāo)準(zhǔn)差較小，說明這些精度更接近平均值且穩(wěn)定。圖9 統(tǒng)計結(jié)果圖9(a)顯示了帶有標(biāo)準(zhǔn)差的混淆矩陣，說明了group level分類結(jié)果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分別為95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四個MI任務(wù)中的每一個都如圖9(b)所示。通過改變訓(xùn)練集和測試集順序的10次試驗，確定了scoutR5的性能，結(jié)果如圖10(a)和(b)所示。在10次試驗中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均準(zhǔn)確率分別為93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。換句話說，四個任務(wù)中每一個的平均準(zhǔn)確率都超過了93%。全局平均準(zhǔn)確率為93.7%。10次試驗結(jié)果表明，該方法對scout R5的分類效果較好。從以上結(jié)果可以清楚地看出，R5 scout在四種MI任務(wù)的分類中扮演著最重要的角色。因此，選擇R5對四個MI任務(wù)進(jìn)行分類。圖 10圖11. (a)是不同模型的全局平均準(zhǔn)確性的比較。可以發(fā)現(xiàn)，該研究提出的模型可以達(dá)到最大的精度。從圖11. (b)不同模型的ROC曲線可以看出提出的模型比其他模型表現(xiàn)更好。?不同模型T1上的精度比較。(d)不同模型T2的精度比較。(e)不同模型T3的精度比較。(f)不同型號T4的精度比較。圖11 不同模型的精度比較結(jié)論東北電力大學(xué)和長春理工大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)并實現(xiàn)一種結(jié)合腦電圖源成像(ESI)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的新方法。該方法可以對運動想象(MI)任務(wù)進(jìn)行分類。實驗結(jié)果表明，他們的研究成果與最先進(jìn)的MI分類方法的結(jié)果相比，總體分類增加了14.4%。研究者加入了4個新的受試者進(jìn)行驗證來驗證方法的有效性。研究者表示，他們提出的結(jié)合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務(wù)的BCI性能。論文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

面向工程機械機電液一體化系統(tǒng)的動態(tài)性能匹配方法與分析軟件（以下簡稱為軟件）， 能夠根據(jù)用戶對工程機械整機動力配件的選型，自動組成整機系統(tǒng)模型，并預(yù)測工程機 械整機運行時的性能以及各配件的功率輸出和發(fā)熱情況。該軟件可應(yīng)用于工程機械產(chǎn)品 開發(fā)的各個階段如參數(shù)選型，性能匹配、故障診斷、實驗輔助等，并已成功應(yīng)用于山推 工程機械股份有限公司的新產(chǎn)品開發(fā)中。 技術(shù)特點： (1) 機電液熱融合建模，理論定位高級。軟件以預(yù)制的機電液零部件模塊模型為基 礎(chǔ)，可快速地、精細(xì)化地實現(xiàn)極端工況條件下機電液融合模型。 (2) 一體化的系統(tǒng)分析，問題覆蓋面廣。軟件綜合多種軟件資源，對特定工程機械 機型的核心動力系統(tǒng)，可實現(xiàn)任意節(jié)點輸出的、圖解化的、基于機械系統(tǒng)實驗結(jié) 果的系統(tǒng)分析。 (3) 機型軟件快速開發(fā)，面向用戶需求。軟件可針對牽引底盤和非牽引底盤，快速 開發(fā)出面向特定工程機械機型的機電液一體化性能分析軟件。 (4) 功能契合實際需要，適用范圍廣泛。適用于工程機械各個技術(shù)階段的參數(shù)選型、 性能匹配、故障診斷、以及實驗輔助。

深圳大學(xué)、深圳市第三人民醫(yī)院等共同研制的單人份化學(xué)發(fā)光新冠病毒抗體檢測試劑盒，日前在深圳市第三人民醫(yī)院成功測試。該試劑盒采用血清或血漿作為檢測樣本類型，可降低醫(yī)護(hù)人員被感染風(fēng)險，22分鐘即可得到檢驗結(jié)果。 本次研發(fā)試劑盒采用血清或血漿作為檢測樣本類型，血液樣本采集便捷。一般血液樣本含毒量低或者不含病毒，可以降低醫(yī)護(hù)人員被感染風(fēng)險。同時，該試劑盒省去樣本在實驗室檢驗時的復(fù)雜處理程序，操作簡單，也能緩解當(dāng)前巨大的臨床診療壓力。

目前新冠病毒疑似病例的核酸檢測使用的樣本采集多為上呼吸道樣本（咽拭子為主），采集過程對于醫(yī)護(hù)人員暴露風(fēng)險極大。本次研發(fā)的化學(xué)發(fā)光新型冠狀病毒IgM和IgG抗體檢測試劑盒采用血清或血漿作為檢測樣本類型，血液樣本采集便捷，一般血液樣本含毒量低或者不含病毒，可以大大降低醫(yī)護(hù)人員被感染風(fēng)險。同時省去樣本在實驗室檢驗時的復(fù)雜處理程序，22分鐘即可得到檢驗結(jié)果，操作簡單，能保護(hù)醫(yī)護(hù)人員安全同時也能極大緩解當(dāng)前巨大的臨床診療壓力。深大醫(yī)學(xué)部副主任陳心春強調(diào)，此次研發(fā)的檢測試劑盒是檢測病人對于感染病毒免疫反應(yīng)產(chǎn)生的抗體，不是檢測病毒本身（比如病毒核酸）。該試劑盒已在深圳市第三人民醫(yī)院（國家感染性疾病臨床研究中心）完成了30例新冠病毒肺炎患者血液樣本的檢測，初步臨床試驗結(jié)果顯示：發(fā)熱7-14天病人血清/血漿樣本IgM臨床符合率96.6%（29/30），IgG臨床符合率96.6%（29/30）。研究人員著手收集更多的臨床樣本進(jìn)行大規(guī)模驗證，相關(guān)試劑盒正在申請綠色通道，申報CFDA證書。