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XM-N4高級人工流產(chǎn)模擬子宮 ? 一、功能特點： ■ XM-N4高級人工流產(chǎn)模擬子宮采用高分子材料制成，柔軟有彈性，外形真實。 ■ 為學(xué)習(xí)人工流產(chǎn)刮宮技術(shù)而設(shè)計，包括三個模塊：孕6-7周水平位子宮、孕6-7周前傾，孕6-7周后傾子宮。 ■ 三個懷孕子宮都可以打開，放入模擬妊娠囊。 ■ 宮頸口可插入擴(kuò)宮器、刮匙，可以模擬刮宮操作，模擬妊娠囊可被刮下。 ■ 帶有底托，可使子宮固定在正確位置。 ■ 可反復(fù)進(jìn)行練習(xí)。 ? 二、標(biāo)準(zhǔn)配置： ■ 高級人工流產(chǎn)模擬子宮：1套 ■ 模擬妊娠囊：1袋 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

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IECUBE-6760 人工智能創(chuàng)新實驗基礎(chǔ)套件針對人工智能基礎(chǔ)入門教學(xué)場景，學(xué)生無需任何專業(yè)編程基礎(chǔ)，通過項目制實驗方式，從實戰(zhàn)訓(xùn)練角度出發(fā)，激發(fā)學(xué)生對人工智能的學(xué)習(xí)興趣，幫助學(xué)生建立人工智能技術(shù)概念，建立解決各種行業(yè)問題的基礎(chǔ)能力。結(jié)合人工智能在安防、醫(yī)療診斷、機器人、智能家居、自動駕駛、智能制造等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，適用于廣泛工科專業(yè)在人工智能方向的人才培養(yǎng)。 

本項目中我們將從分子結(jié)構(gòu)入手，設(shè)計開發(fā)BODIPY使其不僅可以診斷早期AD，并能干預(yù)抑制AD發(fā)展，開發(fā)出基于BODIPY的阿爾茲海默癥人工智能藥物，達(dá)到AD早期診斷和干預(yù)治療的目的，為臨床AD早期診療提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。整個研究工作具備以下特點：（1）設(shè)計開發(fā)近紅外BODIPY熒光探針對細(xì)胞和活體進(jìn)行成像可避免生物背景熒光的干擾；（2）BODIPY對與AD早期相關(guān)的Aβ寡聚體具有特異響應(yīng)，為臨床前AD早期診斷提供科學(xué)依據(jù)；（3）BODIPY通過與Aβ聚集的作用點結(jié)合，呈現(xiàn)熒光，到達(dá)有效診斷的目的，在此基礎(chǔ)上Aβ聚集纏結(jié)的作用點被BODIOY占據(jù)從而達(dá)到一定程度上抑制AD發(fā)展的目的；（4）將抑制Aβ聚集的天然小分子藥物山柰酚與BODIPY有效結(jié)合，可進(jìn)一步提高AD早期診療的效果。   Scheme 1. Aβ derives from the proteolytic cleavage of a larger glycoprotein named amyloid precursor protein. (A) A near-infrared BODIPY probe (NB-K) was synthesized which detected and drove self-assembly of FF. (B) NB-K designed according to the structure of FF and the two aromatic rings of FF overlap well with the two aromatic rings of NB-K. When NB-K binds to Aβ oligomers, free rotation of three benzene rings of NB-K is restricted resulting in 1650% increasing of NB-K fluorescence. (C) Overview of the amino acid sequences of the Aβ-related peptides Aβ1–40 and Aβ1–42. (D) Aβ produces β-folds and then aggregates to form tetrad oligomers. NB-K could be potentially useful in the early diagnosis (via imaging) of AD via binding to the FF of oligomeric Aβ. On the other hand, the tetramer could rotate 90° along the β-fold axis to form fibrils. Aβ源自β-和γ-分泌酶對糖蛋白（稱為淀粉樣前體蛋白（APP））的蛋白水解切割（Scheme 1C）。二苯丙氨酸二肽（FF）是Aβ折疊起始作用點，對Aβ聚集過程起著關(guān)鍵作用。四個β折疊的Aβ通過FF的π-π堆積作用和其它氨基酸之間的氫鍵作用以面對面的方式排列形成Aβ寡聚物，這是AD早期的重要生理標(biāo)志，嚴(yán)重?fù)p害了大腦的健康。當(dāng)β折疊的Aβ形成四聚體Aβ寡聚物時，F(xiàn)F幾乎被完全暴露，這為近紅外BODIPY熒光探針（NB-K）與FF有意組合提供了極好的機會（Scheme 1D），并能夠通過熒光信號傳輸有效地診測早期AD。Aβ寡聚物沿β折疊鏈方向逐漸以90°旋轉(zhuǎn)，變成Aβ原纖維，其比Aβ八聚體更大，且與中期/晚期AD有關(guān)。當(dāng)β折疊的Aβ形成原纖維時，疏水性片段（包括FF）聚集在球形結(jié)構(gòu)的核心，大多數(shù)FF參與Aβ的自組裝并形成球形結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致NB-K與Aβ原纖維的結(jié)合不良（Scheme 1D）。而且，Aβ單體表現(xiàn)出更大的自由彈性，這可能導(dǎo)致NB-K對Aβ單體的不良反應(yīng)。總的來說，NB-K可以有效地分化以響應(yīng)寡聚體和單體/原纖維，從而達(dá)到AD早期診斷的目的。如Scheme 1B所示，F(xiàn)F的兩個芳環(huán)與NB-K的兩個芳環(huán)很好地重疊，形成穩(wěn)定的π-π結(jié)構(gòu)。FF的羧基和氨基進(jìn)一步促進(jìn)了NB-K-FF的結(jié)合。NB-K和ThS在染色Aβ方面的主要區(qū)別如下：1）NB-K的分子量約為ThS的三倍。由于更大的空間位阻，NB-K不能進(jìn)入由芳香環(huán)形成的淺槽，因此NB-K不能染色結(jié)合Aβ原纖維。 2）Aβ中的NB-K結(jié)合基段為FF。當(dāng)Aβ形成β折疊時，折疊點恰好在FF，然后Aβ形成Aβ寡聚體。如Scheme 1所示，Aβ寡聚物中的FF幾乎完全暴露，結(jié)果是NB-K會牢固結(jié)合識別響應(yīng)Aβ寡聚物。    Figure 1. (A) Aβ aggregation assay: in vitro study to detect Aβ aggregation over time. ThT was used to detect formation of fibrillary Aβ species. Total fluorescence (%) was plotted as the fluorescence intensity divided by the maximum fluorescence intensity obtained during the plateau; (B) and (C) Fluorescence emission of NB-K and ThT response to buffer (background fluorescence, black line), oligomer and fibrils; (D) △I refers to the increased fluorescence intensity, I0 corresponds to background fluorescence of NB-K or ThT; Aβ morphology was evaluated by SEM after 160 hours incubation with NB-K (E) or ThT (F). 單體Aβ可以在24小時內(nèi)衍變形成Aβ寡聚物，在72小時后開始有Aβ纖維形成。硫黃素-T（ThT）是市售檢測Aβ原纖維的綠色熒光探針，以它為參照對比NB-K，以實時監(jiān)測單體Aβ隨時間的衍變聚集。在72小時后，ThT熒光強度略有增加，表明Aβ原纖維的形成（Figure 1A, ）。而對于NB-K，熒光強度在10小時后迅速增加，僅在40小時后才達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)，這表明NB-K縮短了Aβ衍變聚集成核相時間（Figure 1A, ）。 在24小時NB-K熒光強度急劇升高，這應(yīng)與NB-K陽性Aβ物種有關(guān)，即Aβ寡聚體。換句話說，NB-K抑制寡聚體轉(zhuǎn)變?yōu)樵w維。此外，使用熒光光譜法評價了NB-K在Aβ寡聚物和原纖維的溶液中區(qū)分識別Aβ寡聚物與Aβ原纖維的能力。對于Aβ寡聚物和Aβ原纖維，NB-K熒光分別增強了1650％±15％和450％±10％（Figure 1B, 1D）。相比之下，ThT熒光強度并未隨Aβ寡聚物而增加，而隨Aβ原纖維而增加了460％±10％（Figure 1C, 1D）。這說明ThT只對Aβ原纖維有熒光響應(yīng)信號，而NB-K對Aβ寡聚物有很好的熒光響應(yīng)信號，相比之下，NB-K對Aβ寡聚物的熒光響應(yīng)性能高于ThT對Aβ原纖維熒光響應(yīng)。此外，分別在ThT和NB-K存在下，Aβ單體衍變聚集160小時后，通過SEM觀察Aβ單體最終衍變聚集形態(tài)。我們發(fā)現(xiàn)，在NB-K存在下，Aβ顯示出六邊形結(jié)構(gòu)（Figure 1E），而在ThT存在下，Aβ顯示出復(fù)雜的如斑塊狀的聚集體結(jié)構(gòu)（Figure 1F）。這表明NB-K可能影響Aβ的構(gòu)象聚集，從而產(chǎn)生有序排列的結(jié)構(gòu)，而ThT對Aβ單體衍變聚集沒有良性影響。    Figure 2. Epifluorescence microscopy of transgenic AD mouse (APP/PS1) brain stained with ThS or NB-K. ThS emission was obtained at 488 nm (left panels) and NB-K fluorescence was obtained at 561 nm (middle panels). Merged images of ThS and NB-K are shown on the right panels. Hippocampus is shown in A-C, whereas cortex is shown in D-F. G-I are magnified images from dotted squares in D-F, respectively. Scale bar: 100 µ (A-F), 50 µ (G-I). 在Aβ聚集的過程中，核心纏結(jié)成不溶性的原纖維，周圍是由可溶性寡聚物組成的環(huán)狀結(jié)構(gòu)，這些可溶性寡聚物正在慢慢向原纖維衍變。AD腦組織的ThS / NB-K雙重染色清楚地表明了這種現(xiàn)象，如Figure 2所示，Aβ原纖維的ThS綠色熒光染色被Aβ寡聚物的NB-K紅色熒光染色所包圍。 另外，在正常對照小鼠的腦切片中，未觀察到NB-K染色，進(jìn)一步說明NB-K對Aβ寡聚物的特殊識別性和熒光信號響應(yīng)性，這對AD早期診斷預(yù)防研究無疑是一個有價值的信息。

隨著機器學(xué)習(xí)與人工智能的發(fā)展，傳統(tǒng)的CPU已經(jīng)無法滿足大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的需要。在當(dāng)前機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱潮下，美國互聯(lián)網(wǎng)和IC巨頭紛紛推出自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/人工智能芯片，搶占這一未來市場。我們研發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/人工智能芯片可以驗證多種深度學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用，具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)，是將來可以挑戰(zhàn)美國人工智能芯片領(lǐng)域的一個重要突破。

東南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院青年教師陳旭漫博士在國際頂級期刊《Angewandte Chemie（德國應(yīng)用化學(xué)）》上發(fā)表題為“Efficient Near-Infrared Emissive Artificial Supramolecular Light-Harvesting System for Imaging in Golgi Apparatus”的學(xué)術(shù)論文。光捕獲過程作為將自然光進(jìn)行捕獲、能量轉(zhuǎn)化并利用的步驟，是植物光合作用中第一個也是十分重要的過程。構(gòu)筑人工光捕獲體系對于光能的利用具有重要意義，但目前構(gòu)筑具有高效人工光捕獲體系仍存在很大挑戰(zhàn)。東南大學(xué)研究團(tuán)隊利用“杯芳烴誘導(dǎo)聚集”策略，設(shè)計合成兩親磺化杯芳烴和陽離子型萘基吡啶衍生物作為熒光給體在水溶液中自組裝，并引入尼羅藍(lán)作為熒光受體分子，成功構(gòu)筑了近紅外發(fā)射的超分子人工光捕獲體系。

本發(fā)明公開了一種仿人工霧霾監(jiān)測系統(tǒng)與方法，包括透氣不透光的前端箱體和后臺計算機，前端箱 體內(nèi)設(shè)目標(biāo)物、恒定光源、圖像采集設(shè)備和數(shù)據(jù)傳輸單元，目標(biāo)物為紅黑相間的棋盤格陣列圖片，恒定 光源置于前端箱體內(nèi)側(cè)頂部;圖像采集設(shè)備與目標(biāo)物相對設(shè)置，圖像采集設(shè)備通過數(shù)據(jù)傳輸單元向后臺 計算機傳輸數(shù)據(jù)。后臺計算機計算目標(biāo)圖像的顏色特征、形狀特征和紋理特征，獲得各特征相對于無霧 霾時目標(biāo)圖像對應(yīng)特征的變化率，根據(jù)各特征變化率獲得霧霾指數(shù)，基于霧霾指數(shù)通過映射函數(shù)獲得霧 霾濃度。本發(fā)明從一個新角度實現(xiàn)了霧霾監(jiān)測，成本低，易部署，能實現(xiàn)整個區(qū)域的全面霧霾監(jiān)測，從 而為空氣污染防治提供更加豐富的信息。