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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

成果描述：電子、汽車、化工、冶金等工業企業每年要排放大量的氟磷砷廢水。眾所周知，過量的氟將引起“氟骨癥”；磷是導致水體富營養化的主要原因之一；而砷是強致癌物質，被列為第一類重點監測的環境污染物。此外，我國許多地區作為飲用水的地下水中其氟磷砷也嚴重超標，如果直接飲用將嚴重危害人們的身體健康。 本技術以制革廠的邊角料制取膠原纖維，將具有強配位結合能力的無毒金屬離子固載在膠原纖維上制備新型吸附材料，該吸附材料將對氟磷砷等無機陰離子等具有較強的吸附能力(見下表)。該吸附材料不僅可用于氟磷砷等無機陰離子的吸附，而且可用于水體中染料、有機物及微生物的吸附。此外，由于該吸附材料為纖維狀，吸附是在材料的表面進行，因此該類吸附材料的吸附和解吸速度快。該吸附材料可生物降解，對環境無污染。 該技術已獲得兩項國家發明專利(A、膠原纖維固載金屬離子吸附材料及其制備方法和用途，專利號：ZL2004100401450；B、膠原纖維固載金屬離子吸附材料對蛋白質的吸附分離，專利號：ZL200610021271.0)。市場前景分析：主要用于廢水中氟磷砷等無機陰離子、染料、表面活性劑等的吸附去除。該類廢水約占整個廢水量的15-20%，市場需求很大。與同類成果相比的優勢分析：與傳統吸附劑相比，具有吸附容量大、吸附速度快的優點。噸水處理成本降低50%左右。國際先進。

在微波能場內，反應物料在傳送帶上受連續微波輻射，噴射垂直氣流透過傳 送帶網面作氣流增效，使反應物料進行固相合成反應的方法。本裝置包括帶有多個微波源的一個反應腔體，內置作水平機械運動承載反應物料的傳送帶，氣流經傳送帶網面進入反應腔，對反應物料進行垂直氣流增效和連續微波輻射固相合成反應，由排氣孔回收氣體。本裝置能夠使微波均勻地輻射到反應物，防止副產物強酸及局部積熱造成的焦化反應，使常規微波條件下難以實現的反應得以完成，降低能量成本，并加快反應速度、提高產物純度與微波合成效率。 

煤口附近由于煤量大，易造成低溫缺氧，使折出的揮發分和細煤粒不能完全燃燒，從該處逸離爐膛面，降低了燃燒效率。針對給煤口處煤粒濃度大而又缺氧的情況，可在給煤處復合煤炭助燃固硫除灰劑。它的作用是顯著降低煤炭燃燒著火溫度，增加了此處氧氣的濃度，有利于揮發分和細煤粉的燃燒，提高燃燒速度和完全度，改善煤炭燃燒時生成淤渣的分散性，減少降低燃燒室壁、鍋爐壁等處的結疤和腐蝕，從而提高了燃燒和傳熱效率，可使煙氣揮發物和飛灰含碳量大幅度降低，達到節煤效果。為了減少飛灰造成的不完全燃燒，可采用二次風組織懸浮物的燃燒。它的作用是加強懸浮內空氣與煙氣混合及擾動，同時增長細煤粉在爐內停留的時間。 技術說明： 多功能煤炭助燃固硫除灰劑是我們科研人員研制近兩年而篩選出的一種高科技產品。實踐證明，該燃燒促進劑是一種領先于國內外的高科技產品。 其主要理化指標為： 1．顏色及狀態：淺灰色固體粉末 2．穩定性：常溫下保存二年 3．腐蝕銅片實驗：合格 該燃燒促進劑質量標準： 1．A鹽不小于75％ 2．B鹽不小于5％ 3．促進劑不小20％ 性能特點： 1．促進燃燒完全度，提高燃燒效率，降低煤耗，促進煤炭燃燒速度和燃燒完全度，提高燃燒和傳熱效率，節煤率在8-12％。 2．降低和阻止腐蝕 降低和阻止低溫硫腐蝕和高溫釩腐蝕對設備的損壞，形成比較疏松的積灰，除灰比較容易，減少鍋爐大修周期。 3．減小鍋爐差壓升高，鍋爐差壓比不添加本劑者小30mmH2O柱。 4．降低排放煙塵濃度80％和降低NOX、CO2、SO2排放量，顯著改善對環境污染。 其主要優點為： 1）添加量少，節煤率高，具有良好的性能價格比 煤炭助燃固硫除灰劑使用時按質量比4‰直接加入到煤炭中，其平均節煤率高達8-12％，即每噸煤炭加入4公斤添加劑，可節煤80-120 公斤。如果煤炭固硫除灰劑按5元/公斤銷售，煤炭市場價格近300元/噸計算，則投入20元，可節約價值4-6元的煤炭。 2）煤炭助燃固硫除灰劑使用直觀效果 l  保持燃燒室清潔，避免堵塞。 l  提高燃燒速度和完全度，降低排放煙塵濃度，減少對環境污染。 l  避免和克服鍋爐設備低溫和高溫腐蝕，結疤，形成爐渣疏松，易于除去。

電子、汽車、化工、冶金等工業企業每年要排放大量的氟磷砷廢水。眾所周知，過量的氟將引起“氟骨癥”；磷是導致水體富營養化的主要原因之一；而砷是強致癌物質，被列為第一類重點監測的環境污染物。此外，我國許多地區作為飲用水的地下水中其氟磷砷也嚴重超標，如果直接飲用將嚴重危害人們的身體健康。 本技術以制革廠的邊角料制取膠原纖維，將具有強配位結合能力的無毒金屬離子固載在膠原纖維上制備新型吸附材料，該吸附材料將對氟磷砷等無機陰離子等具有較強的吸附能力(見下表)。該吸附材料不僅可用于氟磷砷等無機陰離子的吸附，而且可用于水體中染料、有機物及微生物的吸附。此外，由于該吸附材料為纖維狀，吸附是在材料的表面進行，因此該類吸附材料的吸附和解吸速度快。該吸附材料可生物降解，對環境無污染。 該技術已獲得兩項國家發明專利(A、膠原纖維固載金屬離子吸附材料及其制備方法和用途，專利號：ZL2004100401450；B、膠原纖維固載金屬離子吸附材料對蛋白質的吸附分離，專利號：ZL200610021271.0)。

團隊介紹： “鏈固”數據庫系統團隊依托西安電子科技大學網絡與信息安全學院，學院為中央網絡安全與信息化領導小組成立之后全國第一個獨立運行的網絡與信息安全學院，2017 年以總成績排名第一的成績獲得了由中央網信辦和教育部聯合評選的“國家一流網絡安全學院建設項目示范高校”稱號，2021 年獲評國家網絡安全先進集體。學院同時建有大數據安全教育部工程研究中心、陜西省網絡與系統安全重點實驗室等重要的科研平臺。 項目概況 （一）項目背景 隨著云計算、大數據、物聯網、人工智能等新一代信息技術快速發展，數據呈現爆炸式增長，數據資源成為了關鍵生產要素，是數字經濟發展的 “新能源”。數據中心建設已成為大勢所趨，世界主要國家和企業紛紛開啟數字化轉型之路。 數據安全關系國家安全。數據庫系統作為數據存儲、管理、加工的基礎和支撐軟件，其安全性與高效性對發展數據中心等新型基礎假設，探索以數據為關鍵要素的新增長方式具有重大意義，是數字經濟國家戰略的重要支撐。然而，當前數據庫存在的數據難以確權，儲存單點失效，數據難以共享，數據容易造假，難以操作溯源，數據易篡改等問題。項目組采用 “區塊鏈+傳統數據庫”雙層架構作為突破口，設計開發的自主知識產權的 “鏈固”區塊鏈數據庫系統，搶先進入該領域，相關技術填補了該領域的空白，符合國家的戰略需求，在政務、公安、機要、金融、醫療等領域應用前景。 （二）項目簡介 “鏈固”區塊鏈數據庫系統，采用基于分布式對等網絡的“區塊鏈+傳統數據庫”的雙層架構、基于 Raft 和可驗證隨機函數的安全高效共識協議、基于共識機制的節點間數據互檢以及基于滑動窗口的區塊數據保存機制，實現了兼顧安全和效率的區塊鏈數據庫系統，提供了可信的數據服務，支撐數據進入資本市場，賦能數字經濟。系統實現上核心算法全部做到自主可控，密碼學相關算法全面采用國密算法，支持國產CPU FT-2000 系列在內的多款 CPU，支持國產操作系統銀河麒麟、中標麒麟在內的多款操作系統。項目已成功應用于中電福富審計系統和中國航天科技集團第九研究院 771所的“云腦”項目。 （三）關鍵技術 本項目圍繞區塊鏈和數據庫安全和效率進行研究，突破了如下四項關鍵技術： 1.設計了基于分布式對等網絡的雙層數據庫系統結構，解決了傳統數據系統存在單點失效的問題，建立了基于B+樹高效的索引結構，突破了傳統區塊鏈架構查詢性能低下的瓶頸。 2.提出了基于Raft和可驗證隨機函數的安全高效共識協議，實現了不完全可信環境下分布式數據庫系統記賬節點的高效安全選取，滿足了海量數據高并發業務對數據高效安全同步的需求。 3.提出了基于共識機制的高效數據自檢和互檢協議，通過雙層數據庫架構中頂層和底層的相互聯動，實現了數據周期性的防篡改檢查和錯誤修復，滿足了企業對敏感數據可信存儲的需求。 4.提出了模塊化可配置的系統架構，實現了系統功能的可定制和可擴展，滿足不同業務場景差異性的安全需求，降低了企業在實際部署過程中的成本。

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。”通過核酸檢測，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。