本實用新型提供了一種微型載藥機器人，包括載藥部和連接在載藥部后端的驅動部，所述驅動部為對稱設置的驅動件組成，所述驅動件包括外側的彈性材料層和內側的光控材料層。所述載藥部和驅動部全采用生物可降解材料制成，通過外部光源刺激微型載藥機器人的驅...

本發明屬于生物技術及醫藥領域，公開了一種MANF蛋白在制備治療干燥綜合征藥物中的應用，本發明創造性的提供了MANF蛋白在制備治療干燥綜合征藥物中的應用，進而治療包括原發性干燥綜合征或繼發性干燥綜合征在內的自身免疫性疾病，具有良好的臨床應...

本發明公開了一種便攜式全自動多模態顯微成像裝置，成像方面包括二維電控掃描平臺、自動對焦系統以及配備基于彩色編碼LED陣列的多模式顯微成像裝置。多模式成像是將帶有彩色編碼的LED陣列作為顯微系統的光源，產生不同模式的彩色照明，從而實現明場...

本發明公開了一種在空氣氛圍中具有高磷光量子產率的AuCu

本發明公開了一種預防人和動物弓形蟲病的混合蛋白疫苗。本發明所要保護的一個技術方案是一種免疫原性組合物，所述組合物的活性成分為弓形蟲重組蛋白14?3?3、MIF和CDPK3組成的重組蛋白混合物。本發明的實施例中將弓形蟲重組蛋白14?3?3...

本實用新型公開了一種便攜式俯臥位睡墊，包括有頭部氣墊、肩部氣墊、胸部氣墊和腹部氣墊，所述的頭部氣墊與肩部氣墊相連，在肩部氣墊內側設有氣墊凹槽，在胸部氣墊內側設有腹部凹槽，所述的胸部氣墊位于氣墊凹槽內，所述的腹部氣墊位于腹部凹槽內。本實用...

本發明的一種基于機器視覺的自換刀隨動式理發機器人，可解決現有的理發機采用一把剃具進行理發，理發效率較低的技術問題。包括在理發座位的兩邊各設置一個機械臂，第一機械臂和第二機械臂；機械臂通過驅動模塊與控制中心模塊通訊連接，機械臂上設置理發工...

本發明的一種用于接發的頭發拾取裝置，包括殼體內部設置電機、葉片、高速常開電磁閥和氣流通道；電機的主軸與葉片中心孔過盈連接，電機固定到殼體上，電機轉動帶動葉片旋轉，產生氣流，氣流經氣流通道流動；氣流通道的出口通過加速通道與高速常開電磁閥連...

本實用新型公開了一種電磁感應輸液報警器，包括滴管，滴管內放置有磁性浮體；滴管外安裝有蜂鳴器，以及與蜂鳴器相連的電源和控制電路；控制電路包括振蕩器和電路處理芯片；振蕩器的電感線圈纏繞在滴管外壁下端。本輸液報警器通過在滴管的外壁下端纏繞振蕩...

本發明公開了一種閉環認知反饋形式的腦電神經反饋系統，涉及認知神經科學和生物醫學工程相結合技術領域，具體方案為：包括腦電采集模塊、腦電分析模塊和反饋模塊；腦電采集模塊用于采集受試者在相應認知實驗任務下的頭皮腦電信號；腦電分析模塊用于對采集...

本發明公開一種熒光金納米簇的制備方法，涉及材料制備技術領域，包括以下步驟：以多糖為模板，氯金酸與多酚溶液反應制得熒光金納米簇。本發明還公開采用上述制備方法制得的熒光金納米簇、鄰苯二酚?硼酸酯復合物熒光金納米簇的制備方法、制得的鄰苯二酚?...

本發明涉及一種脂質體載藥方法，屬于藥物制劑技術領域。先制備空白脂質體，將待包封藥物與空白脂質體混合，升高溫度攪拌一定時間，然后降溫，繼續攪拌一定時間，如此重復高溫?低溫循環操作若干次，得到載藥脂質體。本發明所涉及的脂質體載藥方法適用范圍...

本發明公開了一種1，2，4?噁二唑并吡啶類化合物ahmu07及其作為抗菌藥物的應用，其結構式如式I所示：

本發明公開了一種具有生長因子涂層的T形引流管,包括內置T管，所述內置T管表面涂覆有生長因子涂層，所述內置T管包括長臂、短臂；一種具有生長因子涂層的T形引流管的安放裝置，安放裝置包括主桿、擋片a、擋片b、微型旋鈕a、微型旋鈕b、旋轉螺母、...

本發明公開了一種1，2，4?噁二唑?吡啶類化合物及其應用，所述1，2，4?噁二唑?吡啶類化合物的結構式如式（A）所示：

本發明公開了一種用于檢測肝癌血清糖鏈的SPDP修飾凝集素芯片及其制備與應用，是以SPDP化學修飾的金箔芯片為固相載體，表面點陣固定有十五種特異性凝集素探針，通過包被十五種特異性凝集素以實現人血清中至少十五種糖鏈的聯合檢測。本發明的凝集素...

本發明公開了一種丹皮酚酯衍生物及其制備方法和用途，其中丹皮酚酯衍生物的結構式如下：

本發明提供一種品牌定位方法和系統，涉及數據處理技術領域。本發明首先獲取待定位的品牌文本數據和處于同一競爭空間的品牌文本集合，并對待定位的品牌文本數據和處于同一競爭空間的品牌文本集合進行預處理，待定位的品牌文本數據包括品牌發布的文本數據和...

本實用新型公開了一種乳腺腫塊手術模型，包括手術臺車體，所述手術臺車體頂面兩側設置有手術臺銜接模塊，手術臺銜接模塊通過萬向節與手術臺車體連接，所述手術臺車體頂面設置有乳房腫塊模型，乳房腫塊模型包括固定托盤主體，所述固定托盤主體兩端安裝有固...

本發明公開了一種腫瘤MRI弱監督學習分析建模方法，包括以下步驟：S1：構建以全卷積神經網絡為基礎的腫瘤MRI分割網絡，實現腫瘤MRI初步分割；S2：將腫瘤MRI分割網絡作為生成器，分類模型作為判別器，提出腫瘤MRI分割網絡的生成對抗訓練...