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? ? 生物合作探究實(shí)驗(yàn)室獨(dú)特之處：革新的頂裝式集成系統(tǒng)使空間變得簡單、靈活。實(shí)驗(yàn)桌可根據(jù)需求自由移動(dòng)和組合，輕松實(shí)現(xiàn)各種模式的轉(zhuǎn)換。做到“你的教室你做主”。 ? ? 升降臂：化學(xué)升降臂可供應(yīng)實(shí)驗(yàn)室以光、電、氣、給排水、通風(fēng)等系統(tǒng)

? ? 合作探究化學(xué)實(shí)驗(yàn)室模式獨(dú)特之處：革新的頂裝式集成系統(tǒng)使空間變得簡單、靈活。實(shí)驗(yàn)桌可根據(jù)需求自由移動(dòng)和組合，輕松實(shí)現(xiàn)各種模式的轉(zhuǎn)換。做到“你的教室你做主”。 ? ? 升降臂：化學(xué)升降臂可供應(yīng)實(shí)驗(yàn)室以光、電、氣、給排水、通風(fēng)等系統(tǒng)

產(chǎn)品的概念：邁向國標(biāo)化創(chuàng)新化學(xué)實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)，打破傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室理念 ? ? ?? 化學(xué)實(shí)驗(yàn)可以培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)造性思維，逐步認(rèn)識(shí)化學(xué)物質(zhì)及其變化的本質(zhì)和內(nèi)在規(guī)律性，使學(xué)生的思維從表象到本質(zhì)，從感性認(rèn)識(shí)到理性認(rèn)識(shí)，在化學(xué)實(shí)驗(yàn)中培養(yǎng)學(xué)生的觀察力，有助于學(xué)生形成化學(xué)慨念，化學(xué)教學(xué)中是離不開化學(xué)實(shí)驗(yàn)的，實(shí)驗(yàn)?zāi)艹浞职l(fā)揮學(xué)生的主動(dòng)性，化學(xué)實(shí)驗(yàn)是傳遞知識(shí)，培養(yǎng)能力的最好的載體之一，它以及其豐富的內(nèi)涵在化學(xué)教學(xué)中發(fā)揮著獨(dú)特的功能和作用，化學(xué)實(shí)驗(yàn)在化學(xué)中起著非常重要的作用； 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)： 通風(fēng)系統(tǒng)：選用4—72型6#塑料離心式風(fēng)機(jī)，風(fēng)量6840—12700M3/N，風(fēng)壓116—80MM水柱，每小時(shí)教室換氣可達(dá)20次以上，排毒效果好，桌面排風(fēng)罩可以升降并可3600旋轉(zhuǎn)。 噪 ?音：系統(tǒng)工作時(shí)室內(nèi)噪音≦55DB。 廢氣排放：低于國家GB16297—1996中新污染源大氣染物排放標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定值。 廢水排放：符合國家GB3838—88V類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定值。 低壓電源系統(tǒng)：實(shí)驗(yàn)室所有用電設(shè)施實(shí)現(xiàn)集中控制，功能齊全，技術(shù)指標(biāo)符合教育部JY0361—1999標(biāo)準(zhǔn)。 材料標(biāo)準(zhǔn)： 臺(tái)面：可選用進(jìn)口耐強(qiáng)酸堿、防靜電、防水、防火、耐刮、耐磨、抗擊耐酸堿的實(shí)芯理化板。 柜身：采用進(jìn)口高密度中纖板貼雙面優(yōu)質(zhì)高壓E1級(jí)三聚氫胺板。 臺(tái)身框架：“新型鋼木框架結(jié)構(gòu)” 表面采用環(huán)氧樹脂粉末噴涂，防腐耐用美觀經(jīng)久耐用。 水槽水咀：可選取用陶瓷水槽PPR水槽，配優(yōu)質(zhì)全銅鍍鉻或噴塑三聯(lián)水咀。 吸風(fēng)罩、風(fēng)管：風(fēng)罩采用ABS注塑件，風(fēng)管采用PVC管。

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產(chǎn)品詳細(xì)介紹模擬語音室將先進(jìn)的多媒體技術(shù)、多媒體題庫處理技術(shù)運(yùn)用于語言學(xué)習(xí)系統(tǒng)，按照國際標(biāo)準(zhǔn)模塊設(shè)計(jì)，并行總線的數(shù)據(jù)傳輸，計(jì)算機(jī)控制，windows操作界面，配以完善的控制軟件，使產(chǎn)品功能強(qiáng)勁，性能可靠，可播放cd、vcd等節(jié)目源，并配有外接節(jié)目源插孔，實(shí)現(xiàn)聲像同步，圖文并茂的語音教學(xué)。家具采用鋼木結(jié)構(gòu)，美觀大方、堅(jiān)固耐用。 數(shù)字語音室是隨著現(xiàn)代教育技術(shù)的發(fā)展，語言教學(xué)不再單單是單純的教師授課、單個(gè)教室單獨(dú)教學(xué)，而逐漸趨向于網(wǎng)絡(luò)化教學(xué)，形成某一個(gè)區(qū)域內(nèi)或全世界范圍通過Internet進(jìn)行教學(xué)，通過網(wǎng)絡(luò)可以共享學(xué)習(xí)資源庫，網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)用戶則由專用的校園網(wǎng)管理服務(wù)限制其訪問權(quán)限。全數(shù)字化語音教學(xué)網(wǎng)絡(luò)是通過多年研究、實(shí)踐以及采納著名高校教育專家的意見所設(shè)計(jì)的語音教學(xué)整體解決方案，具有先進(jìn)、實(shí)用、方便等特點(diǎn)。在全數(shù)字化語音教學(xué)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)搭建后，教師可在辦公室或家里通過校園網(wǎng)絡(luò)上傳教學(xué)資料、制定教學(xué)計(jì)劃，輕松實(shí)現(xiàn)語言教學(xué)，并可通過專用的校園網(wǎng)管理服務(wù)器進(jìn)行統(tǒng)一管理，保證教學(xué)資源的安全性、保密性。

本項(xiàng)目針對(duì)人工速生林木材密度小、強(qiáng)度低的特點(diǎn)，研究開發(fā)出木材化學(xué)改性與干燥一體化工藝技術(shù)及裝備。本技術(shù)能夠大幅度提高速生材性能，同時(shí)解決了常規(guī)木材改性技術(shù)中改性劑浸透困難、環(huán)保性差，改性材功能單一、尺寸小，無法滿足工業(yè)生產(chǎn)要求等問題；解決了傳統(tǒng)木材改性技術(shù)工藝“先干燥-再浸漬處理-再二次干燥”的能耗高的問題。本項(xiàng)目技術(shù)獲國家發(fā)明專利授權(quán)2項(xiàng)，已在多家企業(yè)應(yīng)用。

新冠肺炎常規(guī)通過病史、CT等進(jìn)行病情評(píng)估，但重癥病房應(yīng)用超聲不便，還需要評(píng)估重癥患者的心臟等多器官，然而操作者絕大多數(shù)不是專業(yè)超聲醫(yī)生，這為如何在治療重癥患者的過程中更好地發(fā)揮超聲的作用提出了難題。深圳國際研究生院袁克虹團(tuán)隊(duì)與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司合作，用人工智能技術(shù)賦能5G超聲設(shè)備，增添采集心肺關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)切面的導(dǎo)航以及關(guān)鍵參數(shù)的自動(dòng)測(cè)量等功能，輔助醫(yī)生對(duì)重癥病人進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估和治療。 袁克虹團(tuán)隊(duì)與深圳華聲醫(yī)療技術(shù)股份有限公司1月中旬組成研發(fā)團(tuán)隊(duì)，在已有合作工作的基礎(chǔ)上，針對(duì)新冠肺炎重癥患者臨床超聲的迫切需求開展聯(lián)合攻關(guān)，半個(gè)月就獲得了較好的成果。該技術(shù)從2月初開始在武漢協(xié)和西院等多家醫(yī)院使用，在一定程度上輔助了醫(yī)生對(duì)重癥患者進(jìn)行疾病的動(dòng)態(tài)評(píng)估和治療指導(dǎo)。 目前該技術(shù)正由國家感染性疾病臨床研究中心（深圳市第三人民醫(yī)院）牽頭開展進(jìn)一步研究，將完善和改進(jìn)現(xiàn)有功能，優(yōu)化遠(yuǎn)程診斷流程，實(shí)現(xiàn)超聲為醫(yī)生治療重癥患者提供更智能、更可靠、更專業(yè)的幫助。

動(dòng)物捕食植物種子（下稱種子捕食）是動(dòng)植物協(xié)同進(jìn)化的重要方面。動(dòng)物捕食植物種子可影響植物種群更新和繁衍；植物通過調(diào)節(jié)各種性狀，如種子大小、蛋白質(zhì)含量，調(diào)節(jié)動(dòng)物捕食行為。植物性狀對(duì)種子捕食調(diào)節(jié)能力的評(píng)估對(duì)理解動(dòng)植物協(xié)同進(jìn)化具有重要意義。 因此，建立一種用于種子捕食追蹤的人工種子系統(tǒng)，對(duì)于種子捕食追蹤及相關(guān)研究，理解動(dòng)植物協(xié)同進(jìn)化，促進(jìn)野生植物尤其是珍稀瀕危植物保護(hù)具有重要的作用。

本成果采用最新的深度學(xué)習(xí)和分子模擬算法，結(jié)合新一代分子特征化方法，開發(fā)了多種計(jì)算機(jī)模型，可用于藥物開發(fā)中的多個(gè)階段，為藥物的快速設(shè)計(jì)開發(fā)提供一個(gè)完整的基于人工智能的解決方案。成果：1.藥物毒性預(yù)測(cè)方法：傳統(tǒng)的化合物毒性檢測(cè)技術(shù)一般需要使用生化試驗(yàn)、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、甚至動(dòng)物模型，這些方法不僅耗費(fèi)大量時(shí)間，而且成本很高。使用計(jì)算模型進(jìn)行有機(jī)化合物的毒性預(yù)測(cè)，所需投入較少，但產(chǎn)出巨大。特別是基于化合物的物理化學(xué)和結(jié)構(gòu)特性的計(jì)算模型，甚至能夠在化合物合成之前就對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，大大提高了效率，使其越來越受到歡迎。在進(jìn)行體外和體內(nèi)試驗(yàn)之前先使用計(jì)算機(jī)模型對(duì)化合物進(jìn)行大規(guī)模的毒性篩選，能夠更好地解決候選藥物具有毒性的問題。我們建立了一套新的基于多種分子指紋和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的化合物毒性預(yù)測(cè)集成學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用此集成學(xué)習(xí)算法建立了新的有機(jī)化合物致癌性、致突變性和肝毒性預(yù)測(cè)模型。我們分別建立了名為CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性預(yù)測(cè))、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突變性預(yù)測(cè))、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性預(yù)測(cè))的預(yù)測(cè)服務(wù)器，這些服務(wù)器能夠?yàn)槭褂谜咛峁└咝Ц憬莸念A(yù)測(cè)技術(shù)服務(wù)。自2017年服務(wù)器發(fā)表起，我們已為國內(nèi)外藥物分子設(shè)計(jì)研究者提供了5000多次共計(jì)超過20多萬個(gè)化合物的毒性預(yù)測(cè)服務(wù)。在有機(jī)化合物毒性預(yù)測(cè)研究方向，我們主要完成了化合物的細(xì)胞毒性、心臟毒性、生殖毒性、血腦屏障透過性、水生生物毒性預(yù)測(cè)模型，以及糖尿病早期篩查模型的開發(fā)，正在進(jìn)行P450酶阻滯劑性預(yù)測(cè)模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毒性預(yù)測(cè)算法研究、基于分子對(duì)接的化合物毒性預(yù)測(cè)研究等。相關(guān)研究成果已發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次數(shù)80，ESI 1%高被引論文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性預(yù)測(cè)服務(wù)器首頁致癌性預(yù)測(cè)結(jié)果頁相關(guān)綜述對(duì)本服務(wù)器的介紹RF-hERG-Score預(yù)測(cè)藥物引起的hERG相關(guān)心臟毒性2.藥物設(shè)計(jì)方法：在計(jì)算機(jī)上對(duì)藥物靶點(diǎn)和藥物分子的結(jié)構(gòu)和活性建模，計(jì)算藥物與靶點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系，從而設(shè)計(jì)出具有治療作用的藥物。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)可以為藥物設(shè)計(jì)各階段的實(shí)驗(yàn)方案提供有意義的指導(dǎo)，減少需要通過實(shí)驗(yàn)評(píng)估的候選藥物的數(shù)量，從而加快新藥研發(fā)速度。我們應(yīng)用分子對(duì)接、分子動(dòng)力學(xué)模擬、自由能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法研究流感病毒等重要疾病的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)、并開發(fā)更有效的計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法。在計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)研究我們主要完成了流感病毒M2質(zhì)子通道蛋白抑制劑虛擬篩選方法研究，正在進(jìn)行先導(dǎo)化合物生成模型研究、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬篩選打分函數(shù)算法開發(fā)、SARS-CoV-2病毒S蛋白與受體相互作用及藥物設(shè)計(jì)研究。特異性重打分函數(shù)顯著虛擬篩選性能顯著較高篩選出兩個(gè)候選抑制劑3.藥物靶點(diǎn)識(shí)別方法：長非編碼RNA（lncRNA）是一種長度在200nt至100,000nt之間的非編碼RNA，是轉(zhuǎn)錄物的主要成分。研究表明lncRNA在許多生物學(xué)和病理學(xué)過程中起著重要作用。lncRNA起作用的重要途徑是與其靶蛋白結(jié)合。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的實(shí)驗(yàn)研究需要大量資源。累積的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使得通過計(jì)算方法預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用成為可能。我們使用各種數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了幾種用于預(yù)測(cè)lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用的新模型。這些模型命名為：RWLPAP（隨機(jī)游走），LPI-NRLMF（鄰域正則化邏輯矩陣分解），IRWNRLPI（集成隨機(jī)游走和鄰域規(guī)則化Logistic矩陣分解），LPI-BNPRA（雙向網(wǎng)絡(luò)投影推薦算法），LPI-ETSLP（基于特征值變換的半監(jiān)督鏈路預(yù)測(cè)），HLPI-Ensemble（集成學(xué)習(xí)）。在交叉驗(yàn)證中，我們的模型獲得了較好的預(yù)測(cè)性能。lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)模型的性能比較lncRNA-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)服務(wù)器相關(guān)軟件著作權(quán)：