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XM-151足骨、腓骨和脛骨模型 ? XM-151足骨腓骨和脛骨模型由游離足骨、腓骨和脛骨模型串制而成一個下肢整體，顯示相關的形態和結構。 尺寸：自然大 材質：PVC材料

XM-313手骨間肌模型 ? XM-313手骨間肌模型顯示手骨間肌肉的形態和結構。 尺寸：自然大，11×3.5×13.5cm 材質：PVC材料

XM-114人體骨連接模型 ? XM-114人體骨連接模型由全身骨骼串制成一個整體，顯示人體各部骨連接形態、結構，右側為淺層，主要顯示各關節的外形囊外韌帶等結構；左側有各種剖面或剝除關節囊，以顯示囊內主要結構，并顯示全身關節連接及構造。 尺寸：高170cm 材質：PVC材料

XM-422聽小骨放大模型 ? XM-422聽小骨放大模型由錘骨、砧骨、鐙骨3個部件組成，并顯示聽小骨錘骨、砧骨、鐙骨的位置、形態和相互連接的關系。 尺寸：放大，21×15×21cm 材質：PVC材料

XM-125顱骨骨性分離著色模型 ? XM-125顱骨骨性分離著色模型由22部件組成，由各部分顱骨串制于鐵絲上，固定在底座上，以便于觀察各骨之間的毗鄰關系以及內外兩側、上下各面的結構特點及孔、管、溝、裂等，顯示分解的22部件顱骨形態結構，用不同顏色區別說明22部分顱骨的名稱。 尺寸：自然大 材料：PVC材料

層析聚酰胺    聚酰胺是由酰胺鍵聚合形成的高分子化合物。其酰胺基可與羥基酚類,酸類,醌類，硝基等化合物以氫鍵形成結合而被吸附 ，其脂肪長鏈可作為分配層析的載體。聚酰胺在含水系統中層析時，聚酰胺作為非極性固定相，其層析行為反向柱層析;在非水溶劑系統時，聚酰胺作為分配層析的載體，其層析行為為正向柱層析。 技術指標: 分子量:14000-17000 比表面積:5-10㎡/g PH 值:4-7.5 粒度:14-30目;30-60目;60-80目；60-100目;80-120目 80-100目100-200目 溶 解 度:溶于濃鹽酸，甲酸，微溶于醋酸，苯酚等溶劑，不溶于水，甲醇，乙醇，丙酮，乙醚，氯仿和苯等常用有機溶劑，對堿較穩定，對酸的穩定性較差，尤其是無機酸，在溫度高時更敏感。 主要用途: 聚酰胺特別適用于多元酚類化合物的分離，如大麻二酚(CBD)、黃酮類、醌類、酚酸類、含羥基化合物、羧基化合物等。由于其對鞣質吸附強，也可用于將植物粗提物中的鞣質除去。

技術簡介 智海淺海生態環境監測系統可應用于海水養殖場、海洋牧場和海洋保護區等近海區域的海洋環境與海洋生態系統的監測。監測系統由無人潛航器、無線傳感浮標和無人船搭載的各種傳感器及配套的監測軟件組成，可用于監測海水溫度、PH值、溶解氧、濁度、鹽度、氨氮含量等環境參數，也可利用無人潛航器上搭載的攝像機、水聽器和魚探雷達監測生態系統狀況，采集水下視頻與水聲信息。 創新點及性能指標 1.智海無人潛航器專為淺海、河流和湖泊的生態與環境監測而設計，根據應用場景配備深度、溫度、PH值、溶解氧、濁度、鹽度與氨氮含量等傳感器。搭載前后兩個低照度攝像機、照明設備、水聲通信系統與避障傳感器，嵌入了本公司設計的柔性障礙物識別算法，可根據任務設置與海圖匹配自主巡航。智海無人潛航器的最大下潛深度為100米、單次最大續航里程為9.8哩，最大潛航速度8節。 2. 海水水質自動監測浮標搭載常見的水質傳感器、通信終端和北斗定位終端，并結合了現代化的數據采集處理技術、數據通信技術、浮標設計及制造技術，是實現環境水質監測自動化、網絡化、在線監測的有效技術手段。 3. 錨纜供電浮標： （1）數據采集、存儲與傳輸：具有極強的兼容性和擴展性，內存容量大，斷電時數據不丟失，并具備數據補發功能； （2）自供電浮標：太陽能板與蓄電池聯合供電，實現陰雨天，整體系統仍能正常工作；錨纜供電浮標：由區域供電中心通過錨纜供電； （3）浮標固定：根據不同的水下情況選擇不同的錨纜和拋錨形式，錨纜能夠耐受礁石磨損和惡劣情況的牽引拉拽，防止浮標漂移丟失。

中試階段/n該成果公開了團頭魴生長性狀相關的微衛星分子標記及應用，本發明采用分群分離法，實現分子標記與性狀的關聯分析，最終篩選出兩個與生長性狀顯著相關的分子標記，

本實用新型公開一種高海情救援供氧網，包括網格狀編織網，所述網格狀編織網的兩端各連接有繩結，所述網格狀編織網的網面上連接若干環形氣囊，所述環形氣囊包括氣囊、呼吸器以及固定環，固定環固定連接在氣囊上，固定環與網格狀編織網相連，呼吸器安裝在氣囊上，呼吸器包括按壓鈕、吸管、單向閥門和殼體，殼體安裝在氣囊上，單向閥門安裝在殼體內，單向閥門的進氣口與氣囊相通，吸管安裝在殼體上，吸管的進氣口與單向閥門的出氣口相通，按壓鈕滑動設置在殼體內，按壓鈕抵住單向閥門中的球體。本實用新型的環形氣囊保證氧氣補給，且氧氣閥門為按壓式單向閥，以免造成氧氣不必要的流失，為在水中掙扎的遇難人員提供浮力支持和氧氣供給。

上海大學通信學院蔣皆恢研究團隊聯合復旦大學附屬華山醫院、瑞士伯爾尼大學合作團隊于2020年4月22日在《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》上在線發表論文“Individual brain metabolic connectome indicator based on Kullback-Leibler Divergence Similarity Estimation predicts progression from mild cognitive impairment to Alzheimer's dementia”。該期刊是核醫學領域最具影響力的頂級學術期刊，在JCR及中科院SCI期刊分區為一區Top，2019年其影響因子達7.182。上海大學為第一單位，上海大學通信學院博士生王敏為第一作者，上海大學蔣皆恢副教授和華山醫院左傳濤教授為共同通信作者。該研究依托上海先進通信與數據科學研究院、上海大學通信學院特種光纖與光接入網重點實驗室、特種光纖和先進通信國際聯合實驗室進行。 阿爾茲海默癥(AD)是引起癡呆最常見的老年退行性疾病，其醫療年花費占國內生產總值的1.47%。由于AD疾病進程不可逆轉，一旦確診絕大多數已至中晚期癡呆。藥物賴以起效的靶細胞都已經凋亡，更無從談藥效。因此早期診斷和干預已成為臨床共識。輕微認知障礙(MCI)為AD癡呆前期，基于MCI臨床基線數據對AD轉化進行預測，具有重要的臨床價值。18F-葡萄糖代謝(FDG)正電子發射斷層掃描成像(Positron Emission Computed Tomography, PET)技術，可在體揭示認知下降過程中的大腦代謝水平變化，但是先前的研究多是基于數值分布的量化分析，而忽視了各神經元之間的代謝相關性，這些代謝相關性可能揭示一些常規指標難以發現的微弱病理生理學變化。因此，蔣皆恢研究團隊提出了一種新的基于KL散度估計的、個體代謝連接組學方法，并用于對MCI向AD轉化預測。基于公共數據庫ADNI數據的研究結果表明，該方法在MCI人群分析中具有較高的有效性、穩定性和特異性。使用該方法構建的腦代謝連接組學預測指標，在510例MCI患者中達到了比傳統方法更高的預測效果。本研究為揭示腦內代謝連接異常提供了新思路。論文鏈接：https://link.springer.com/article/10.1007/s00259-020-04814-x