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" 鞘磷脂合酶（Sphingomyelin synthase，SMS)是體內(nèi)從頭合成SM 的最后步驟的關(guān)鍵酶，是動脈粥樣硬化病變發(fā)生的關(guān)鍵指標(biāo)之一。SMS2是一潛在的全新藥物靶點，通過抑制SMS2活性降低SM水平有可能成為治療動脈粥樣硬化的新方法。SMS2的抑制還與抗糖尿病和抗代謝綜合征、抗炎、抗腫瘤等有密切關(guān)系。 "

本發(fā)明屬于超濾膜技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種具有螯合功能中空纖維超濾膜的制備方法。其特征在于所涉及的制備方法是通過以下步驟來實現(xiàn)的：第一步，通過聚丙烯腈、疊氮化鈉與氯化銨反應(yīng)合成聚丙烯腈-聚乙烯基四氮唑共聚物（PAN-PVT）；第二步，將產(chǎn)物于蒸餾水中沉淀析出，過濾，洗滌，干燥；第三步，將處理后的聚丙烯腈-聚乙烯基四唑共聚物溶解于N,N-二甲基甲酰胺中，脫泡，靜置制成紡絲原液；第四步，通過濕法紡絲將紡絲原液制成具有螯合功能的中空纖維超濾膜。其優(yōu)點在于：制備工藝簡單，無需昂貴設(shè)備，應(yīng)用廣泛。螯合功能中空纖維超濾膜、產(chǎn)品附加值高。

本發(fā)明公開了一種燃料電池膜電極組件的層合裝置，包括：分別沿著不同輸送路徑輸送兩組復(fù)合膜層的第一和第二輸送機(jī)構(gòu)，對兩組復(fù)合膜層執(zhí)行層合處理的層合機(jī)構(gòu)，對層合后膜層執(zhí)行對齊檢測的對齊檢測機(jī)構(gòu)，以及對齊調(diào)整單元；其中第一、第二輸送機(jī)構(gòu)分別用于輸送對應(yīng)模切有多個模切框的第一、第二復(fù)合膜層；對齊檢測機(jī)構(gòu)用于對層合后膜層采集其模切框圖像；對齊調(diào)整單元根據(jù)對齊檢測機(jī)構(gòu)所獲得的模切框圖像，計算其間距值并相應(yīng)調(diào)整第二輸送機(jī)構(gòu)的輸送調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)兩組復(fù)合膜層的對齊及層合。本發(fā)明還公開了相應(yīng)的層合方法。通過本發(fā)明，可以使

本發(fā)明公開了一種多層結(jié)構(gòu)柔性薄膜的連續(xù)層合方法，包括(1)對第一柔性薄膜和第二柔性薄膜分別進(jìn)行模切及廢料剝離處理，使得各薄膜的一側(cè)面上的保護(hù)層被剝離，且在中間的有用層上切出呈陣列布置的矩形切口；(2)以第三柔性薄膜作為層合的中間膜層，首先剝離其中一側(cè)面的保護(hù)層，然后與準(zhǔn)備階段中的第一柔性薄膜進(jìn)行層合，得到具有四層結(jié)構(gòu)的柔性膜；(3)對第三柔性薄膜的另一側(cè)面的保護(hù)膜進(jìn)行剝離處理，再將該經(jīng)剝離后的表面與準(zhǔn)備階段中的第二柔性薄膜層合，得到具有五層結(jié)構(gòu)的復(fù)合膜。本發(fā)明還公開了一種多層結(jié)構(gòu)柔性薄膜的連續(xù)層合的設(shè)備。本發(fā)明的層合設(shè)備及其工藝方法，可以有效地實現(xiàn)多層結(jié)構(gòu)柔性薄膜的半斷模切和精確對位層合。

餐廚垃圾是指家庭、學(xué)校、機(jī)關(guān)、公共食堂以及餐飲行業(yè)的食物廢料、餐飲剩余物、食品加工廢料及不可再食用的動植物油脂和各類油水混合物，是城市生活垃圾的一部分。垃圾處理是環(huán)保領(lǐng)域的支撐性產(chǎn)業(yè)之一，目前市場缺口明顯，可增長空間巨大。而餐廚垃圾處理又是垃圾處理的重要一環(huán)，我國每年產(chǎn)生餐廚廢棄物不低于6000萬噸，年均增速達(dá)15%以上，潛在需求旺盛，具有良好產(chǎn)業(yè)發(fā)展契機(jī)。我國餐廚廢棄物處理主要采用厭氧消化工藝， 但由于餐廚廢棄物”油－水－固“共存的特點導(dǎo)致處理過程中有機(jī)質(zhì)轉(zhuǎn)化率低、工藝穩(wěn)定性差、二次污染控制不足等問題，嚴(yán)重制約著其工藝推廣。 浙江大學(xué)石偉勇教授聯(lián)合課題組針對餐廚廢棄物等瓶頸問題：開發(fā)了熱調(diào)質(zhì)的提油技術(shù)和好氧生物調(diào)控的脫水技術(shù)，實現(xiàn)“油—水”的高效分相轉(zhuǎn)化，為有機(jī)物后續(xù)梯級轉(zhuǎn)化利用提供了有力的技術(shù)支撐。(2)發(fā)明了微好氧生物強(qiáng)化產(chǎn)酸、Fe2+/Fe3＋促解除丁酸抑制及活化過硫酸鹽強(qiáng)化產(chǎn)氣的“酸－氣”時序性可選調(diào)控技術(shù)，實現(xiàn)餐廚廢棄物短程產(chǎn)酸、解除中程酸抑制及長程強(qiáng)化產(chǎn)氣的靈活多梯級轉(zhuǎn)化。為解決現(xiàn)有餐廚廢棄物厭氧發(fā)酵工程的酸抑制等系統(tǒng)不穩(wěn)定難題提供了有效的解決方案。

本成果首次創(chuàng)新性采用指甲上采集血糖拉曼信號，并利用雙波長激發(fā)差分算法消除背景噪聲，極大提升信號信噪比，實現(xiàn)個體病例一天血糖變化趨勢監(jiān)測。其中核心技術(shù)包括拉曼光譜差分算法和多重迭代反卷積算法進(jìn)行血糖濃度預(yù)測，解決了利用光學(xué)方法實現(xiàn)無創(chuàng)監(jiān)測血糖在低血糖濃度（4mmol/L）監(jiān)測不準(zhǔn)確的行業(yè)難題； 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 1、研發(fā)背景： 無創(chuàng)血糖動態(tài)檢測技術(shù)一直是醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域研究熱點之一，也是具有挑戰(zhàn)性的世界性難題，我國現(xiàn)有近1.4億的糖尿病患者。而糖尿病作為一種慢性疾病，目前還沒有效的治療方式，血糖監(jiān)測是其唯一的預(yù)防及治療方式。 解決主要問題： 解決了常規(guī)拉曼無創(chuàng)血糖監(jiān)測背景噪聲影響大，監(jiān)測準(zhǔn)確度低等問題，首次創(chuàng)新性采用指甲上采集血糖拉曼信號，并利用雙波長激發(fā)差分算法消除背景噪聲，極大提升信號信噪比，實現(xiàn)個體病例一天血糖變化趨勢監(jiān)測。其中核心技術(shù)包括拉曼光譜差分算法和多重迭代反卷積算法進(jìn)行血糖濃度預(yù)測，解決了利用光學(xué)方法實現(xiàn)無創(chuàng)監(jiān)測血糖在低血糖濃度（4mmol/L）監(jiān)測不準(zhǔn)確的行業(yè)難題； 創(chuàng)新性： 1）方法創(chuàng)新：實驗證明在指甲上可以有效測得拉曼信號，預(yù)測正確度達(dá)到85%（GB/T 27417-2017）以上，達(dá)到國際醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)； 2）算法創(chuàng)新：在差分算法中加入特殊約束算符對信號進(jìn)行約束優(yōu)化，有效的抑制了噪聲信號并使較弱的拉曼峰信號增強(qiáng)近百倍。 3）外觀設(shè)計創(chuàng)新：自主設(shè)計一款便攜式、小型化（長×寬×高=15×4×10cm），符合人體工學(xué)的無創(chuàng)血糖儀，用戶單手即可快速完成血糖監(jiān)測； 技術(shù)先進(jìn)性： 首次實現(xiàn)了 利用差分拉曼光譜技術(shù)在指甲處實現(xiàn)全天動態(tài)血糖監(jiān)測。對比分析國內(nèi)外所檢文獻(xiàn)，屬于我們首次提出。 推廣應(yīng)用價值： 有望解決利用傳統(tǒng)拉曼光譜技術(shù)諸多問題，將極大促進(jìn)拉曼光譜技術(shù)在動態(tài)血糖監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用，加快相應(yīng)無創(chuàng)血糖儀的推出和市場推廣。 市場前景： 我國糖尿病患者近1.4億，未來三年無創(chuàng)血糖儀的市場將達(dá)到180億元，我們按1%市場占有率來看，銷售規(guī)模將超億元。 前期應(yīng)用情況： 項目的技術(shù)開發(fā)完成，工程化樣機(jī)開發(fā)完成，處于大樣本病例數(shù)據(jù)采集測試中。

雙重（三重）差分模型通過設(shè)置交互項來分析政策效應(yīng)，在政策評價領(lǐng)域具有明顯優(yōu)勢。該研究設(shè)計的優(yōu)勢在于：第一，通過將改革引起的結(jié)局變量時間前后差異和組織內(nèi)外部因素引起的結(jié)局變量的差異結(jié)合起來，以反映改革的效應(yīng)。第二，其他因素的影響，如研究階段內(nèi)可能存在其他政策，這些政策可能與本研究關(guān)注的結(jié)局相關(guān)。如果這些政策對不同組別的影響不一致，那么排除這些政策就可能會產(chǎn)生偏倚。如果研究樣本當(dāng)中這些因素分布不均衡，就應(yīng)該對這些非隨機(jī)的因素進(jìn)行控制以稀釋它的不同影響。尤其是在評價宏觀事件的影響時，因為在研究設(shè)計上無法找到一個符合實際的合理的對照組而對控制其他改革效應(yīng)帶來了難度。雙重差分可提供一個罕見于其他相關(guān)研究的機(jī)會，通過政策實施前后結(jié)果取差來排除沒有考慮到的因素的存在以及由于它們的存在可能造成的混雜效應(yīng)，使對政策效應(yīng)的分析更加可行，也更接近現(xiàn)實實際。

本發(fā)明公開了一種基于混合差分的車流量檢測方法，其步驟包括采用攝像機(jī)采集道路交通視頻，經(jīng)逐幀提取視頻中的圖像并進(jìn)行預(yù)處理，獲得待檢測的包含道路和車輛信息的圖像f(x，y)，再在車流量檢測模塊中對圖像f(x，y)進(jìn)行處理，識別出圖像中車輛信息并計數(shù)。本發(fā)明對車流量進(jìn)行檢測的準(zhǔn)確性好，獲得的正確率和漏檢率分別比背景差法提高和降低約3％，獲得的誤檢率比幀間差法低約18％。

本發(fā)明公開了一種基于位移差分的 MEMS 重力梯度儀。包括第一振子單元和第二振子單元；前者包括第一外圍框架和與第一外圍框架通過第一組梁連接的第一檢驗質(zhì)量，后者包括第二外圍框架和與第二外圍框架通過第二組梁連接的第二檢驗質(zhì)量，第一組梁和第一檢驗質(zhì)量構(gòu)成第一機(jī)械振子，第二組梁和第二檢驗質(zhì)量構(gòu)成第二機(jī)械振子，第一振子單元和第二振子單元相向正對設(shè)置，第一機(jī)械振子和第二機(jī)械振子的敏感軸位于同一直線上，第一檢驗質(zhì)量上的電容陣列與第二檢驗質(zhì)量上的電容陣列構(gòu)成位移檢測電容，通過位移檢測電容測得檢驗質(zhì)量的位移差進(jìn)而得到

XM-118頭顱骨附血管神經(jīng)模型（仿真頭顱模型10部分） ? XM-118頭顱骨附血管神經(jīng)模型（仿真頭顱模型10部分）可分解成10個部件，由顱頂、顱底矢狀切面、額骨、顳骨、上頜骨、犁骨等10個部件等組成，顯示腦顱骨、面顱骨和顱的整體觀形態(tài)結(jié)構(gòu)，顱頂、顱底的硬腦膜竇和動脈用彩色標(biāo)志。 尺寸：自然大，20×13×18cm 材質(zhì)：PVC材料