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本發明公開了一種用于捕獲循環腫瘤細胞的微流道結構及其制 造方法，該方法包括：（1）在單晶硅片表面勻膠、光刻得到光刻膠掩膜；（2）基于光刻膠掩膜，使用感應耦合等離子體反應刻蝕技術 ICP 在單晶硅片上刻蝕出微米級別的凹槽及槽內均勻分布的硅微米柱陣 列；（3）在微米柱表面制備納米線陣列；（4）對凹槽進行封裝。按 照本發明，可以獲得一種用于循環腫瘤細胞檢測的微納復合微流道結 構，這種檢測結構具有靈敏度高、效率高等特點。 

本發明公開了一種用于捕獲循環腫瘤細胞的微流道結構及其制造方法，該方法包括：（1）在單晶硅片表面勻膠、光刻得到光刻膠掩膜；（2）基于光刻膠掩膜，使用感應耦合等離子體反應刻蝕技術 ICP在單晶硅片上刻蝕出微米級別的凹槽及槽內均勻分布的硅微米柱陣列；（3）在微米柱表面制備納米線陣列；（4）對凹槽進行封裝。按照本發明，可以獲得一種用于循環腫瘤細胞檢測的微納復合微流道結構，這種檢測結構具有靈敏度高、效率高等特點。

本發明公開了一種促消化道粘膜修復的材料，它是由京尼平交聯小腸黏膜下層制備而成，小腸黏膜下層經過京尼平交聯后的交聯指數為30%～100%。本發明還公開前述促消化道粘膜修復材料的制備方法及其用途。本發明促消化道粘膜修復的材料具有良好的抗酸、抗胃蛋白酶降解性能，溶血性低，無細胞毒性，力學性能優良。

一種人行橫道線自動檢測分析方法及系統，包括輸入街景的影像，將影像分為訓練組和測試組，利 用訓練組訓練用于檢測人行橫道線的分類器；例如分類器對測試組影像進行人行橫道線的檢測識別，通 過后期處理排除錯誤檢測；利用分類器對訓練組影像進行人行橫道線的檢測識別，并通過后期處理排除 錯誤檢測；根據步驟 4 所得各測試組影像的識別結果和步驟 5 所得各訓練組影像的識別結果分別統計檢 測結果，包括對任一張測試組影像或訓練組影像，依照橫坐標值的不同，對每一個識別

簡單介紹： 學習記憶實驗方法的基礎是條件反射，各種各樣的方法均由此衍化出而來，跳臺法就是其中的一種較常用的方法，該方法的優點是簡便易行，多通道大小鼠通用型跳臺儀（Plus）一次可同時試驗多只動物，即可觀察**對記憶過程的影響，也可觀察對學習的影響，有較高的敏感性，尤適合于初篩**。多通道大小鼠通用型跳臺儀（Plus）具有液晶顯示、設定方便、記數準確、形象直觀、結構緊湊、維護方便、使用安全等特點適合科研和教學使用，是各種增智健腦、提高記憶、抗衰老**和保健品篩選、開發研制必不可少的工具。多通道大小鼠通用型跳臺儀（Plus）用微電腦控制對動物下臺行為有判斷能力，可設定測試時間記錄下臺潛伏期和次數。 詳情介紹： 技術指標1、*長自動記錄時間：120分00秒2、*短自動記錄時間：1秒3、*多記錄實驗數據：60組4、每室*大記錄次數：999999次5、記錄數據有：***、潛伏期、錯誤次數6、8通道獨立開始和停止功能。7、計時**度：0.01秒8、時鐘設定項目：年、月、日、時、分、秒9、通道設置：1~8通道任意設置10、刺激電流：8通道獨立可條調，刺激范圍0.1~5mA,步長0.111、輸入電壓：交流，200V-230V  50Hz12、消耗功率：30W13、工作環境溫度：0-40℃14、帶USB數據導出功能15、可連小鼠跳臺箱（八室，每室110×110×160mm），或大鼠跳臺箱（八室，每室200×200×290mm）

基于視覺問答的電力安全輔助系統的解決方案，利用無人機、智能機器人等多種巡檢方式采集的巡檢影像數據，建立電力設備缺陷視覺問答數據集，融合視頻處理分析、圖像識別、電力自然語言處理、電力知識圖譜等人工智能技術應用，挖掘分析巡檢影像缺陷特征，構造缺陷識別算法模型，實現輸電線路本體缺陷和環境風險自動識別診斷，最終形成缺陷識別、診斷、檢修一體化智能安全輔助服務系統。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 合肥合工安馳智能科技有限公司 企業法人 段章領 注冊時間 2017年 注冊所在省市 安徽省合肥市 組織機構代碼 91340111MA2R01W28C 經營范圍 智能科技、網絡科技、電子科技、信息科技、軟件科技領域內的技術開發、技術咨詢、技術服務、技術轉讓；廣告發布；軟件開發；電子產品、家用電器、床上用品、家具、家居用品、計算機、軟件及輔助設備、二類醫療器械的銷售。 企業地址 合肥市包河經濟開發區花園大道369號F426-2 獲投資情況 曾獲股東投資200萬 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 沈奧 計算機與信息學院/計算機科學與技術創新實驗班 2019/2023 韓知淵 計算機與信息學院/計算機科學與技術專業 2019/2023 帥競賢 計算機與信息學院/電子信息工程專業 2019/2023 何煦 計算機與信息學院/計算機科學與技術專業 2020/2024 四、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 衛星 計算機與信息學院/計算機科學與技術 副教授 人工智能、深度學習 趙沖 本科生院/工程素質教育中心 講師 計算機網絡、深度學習 五、項目簡介 針對現階段各類電力巡檢手段的不足以及保障電力設備安全的重要性，本團隊提出基于視覺問答的電力安全輔助系統的解決方案，利用無人機、智能機器人等多種巡檢方式采集的巡檢影像數據，建立電力設備缺陷視覺問答數據集，融合視頻處理分析、圖像識別、電力自然語言處理、電力知識圖譜等人工智能技術應用，挖掘分析巡檢影像缺陷特征，構造缺陷識別算法模型，實現輸電線路本體缺陷和環境風險自動識別診斷，最終形成缺陷識別、診斷、檢修一體化智能安全輔助服務系統。 2021以來共申請發明專利11項（其中學生排序第一2項，排序第二4項），軟件著作權1項（學生排序第一），取得國家級科技競賽獎勵2項，省部級科技競賽獎勵4項；團隊依托于計算機與信息學院分布式智能與物聯網研究所，與力源電力設備股份有限公司、國網安徽省電力公司檢修公司、安徽南瑞繼遠電網技術有限公司等達成合作意向。

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邊緣智聯網（edge+AI+IOT=eAIOT）綜合實驗平臺是一款集成物聯網、嵌入式、移動互聯技術、人工智能于一體的高端教學科研實驗平臺。 整個教學平臺包括物聯網、嵌入式Linux和人工智能（AI），三個部分互相支撐、互為補充。平臺采用多核高性能 AI 處理器，預裝 Ubuntu Linux 操作系統與OpenCV計算機視覺庫，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度學習端側推理框架。 實驗平臺支持圖像處理、語音處理、無線通信、傳感器原理、RFID等技術的主流算法及應用。提供完整的配套教學教材，實訓案例的源碼、開發手冊等，滿足AI和IOT教學實訓、應用開發等需求。 本項目實驗平臺搭載瑞芯微RK3399處理器，不少于9個無線傳感器節點，配備11.6寸高清觸摸屏、高清相機模塊、7麥麥克風陣列和ODB接口。 硬件系統采用DC12V電源適配器安全統一供電，結構為上下兩層一體化設計，上層緊固式安裝實驗所需硬件（非磁吸式安裝），實驗所需硬件均平鋪安裝在一整塊底板上，下層收納放置配套線材、配件等設備。 實驗平臺支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等無線網絡通信，支持無線傳感器網絡、物聯網人工智能、嵌入式系統開發、RFID射頻識別技術等課程實驗。同時配備可私有云和公有云部署的“物聯網云平臺”，配合多種傳感器模塊，可完成基于物聯網云平臺的嵌入式無線傳感器綜合實驗。本平臺提供嵌入式深度學習框架Tengine，可完成人工智能實驗，包含基于深度學習的目標檢測實驗、基于深度學習的人臉識別實驗，可完成聲紋識別門禁實驗、AI語音智能家居實驗、知識圖譜和聊天機器人實驗等人工智能實驗。