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XM-162人體椎骨總匯模型（椎骨功能變化示教
XM-162椎骨功能變化示教模型（人體椎骨總匯模型）
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XM-162人體椎骨總匯模型（椎骨功能變化示教模型）由26部件組成，顯示游離的脊柱骨的形態和外觀，包含頸椎7塊、胸椎12塊、腰椎5塊、骶骨1塊、尾骨1塊。
尺寸：自然大
材質：PVC材料
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
XM-PS-1手臂靜脈穿刺及皮內注射操作模型
XM-PS-1手臂靜脈穿刺及皮內注射操作模型（帶手）
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XM-PS-1手臂靜脈穿刺及皮內注射操作模型（帶手）皮膚采用高分子材料、血管采用乳膠材料、手臂骨采用發泡材料制成，膚質仿真度高，皮膚紋理清晰，設有手背部的靜脈血管網，可進行靜脈穿刺及皮內注射操作訓練。
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一、功能特點：
■ 模型為成人前臂，可進行靜脈注射、輸液（血）操作練習。
■ 可選擇不同類型的穿刺針進行訓練，進針有明顯的落空感，正確穿刺有回血產生。
■ 提供幾十個皮內注射練習點，可進行皮內注射訓練，正確操作時會出現真實的皮丘，皮丘與皮試陰性結果相近，抽出液體后皮丘消失。
■ 可反復進行練習。
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二、標準配置：
■ 手臂靜脈穿刺及皮內注射操作模型：1套
■ 輸液套裝：1套
■ 注射器：1支
■ 說明書：1冊
■ 保修卡合格證：1張
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
XM-617C-1帶數字標識腦干及下丘腦核團模型
XM-617C-1腦干及下丘腦核團模型（帶數字標識）
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XM-617C-1帶數字標識腦干及下丘腦核團模型可拆分為4部件，顯示腦干的形狀結構和間腦神經核團，腦干部除可觀察延髓、腦橋，菱形窩和中腦的形態外，還可觀察第Ⅱ至Ⅻ對腦神經在腦干部位，間腦可觀察到上丘腦、背側丘腦、后丘腦和下丘腦，在背側丘腦和下丘腦部顯示了各主要核團，共有多個部位數字指示標志和對應的文字說明。
尺寸：放大，14×11×22cm
材質：PVC材料
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
XM-616A腦及腦動脈和大腦皮質功能定位模型
XM-616A腦及腦動脈和大腦皮質功能定位模型
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XM-616A腦及腦動脈和大腦皮質功能定位模型可拆分為8部件，顯示腦的外形結構：大腦外側面主要結構、大腦半球內側面和底面的主要結構、腦干各面的主要結構、小腦的主要結構；腦的動脈供應：動脈的來源、動脈在腦底面的行程和聯合情況、大小腦的動脈分布；用不同顏色標識大腦各不同功能區域。
尺寸：自然大，20×20×15cm
材質：PVC材料
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目《“數據-模型-知識”增強的多模態基礎模型學習與壓縮關鍵技術》正式啟動
7月10日，國家科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目2023年立項項目《“數據-模型-知識”增強的多模態基礎模型學習與壓縮關鍵技術》項目啟動暨實施方案論證會在北京召開。
人民網
2023-07-11
一類蛋白質二級結構智能預測模型構造方法
本發明公開了一類蛋白質二級結構智能預測模型構造方法，利用多層遞階、逐步求精的結構模型集成。此模型CPM融合了原創型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改進型SVM方法等;CPM打破了傳統的單一物化屬性分析或單一結構序列分析的技術線路，而是采取了結構序列分析與物化屬性分析相結合的優選線路，確保了模型整體的優化與預測精度的同時具有更好的普適性; CPM 采用高起點的alpha/beta庫挖掘;并以領域知識與背景知識貫穿;CPM能夠很好地對偏alpha/beta型蛋白質的二級結構進行預測，取得86%的最高精度(同類最高達81%)。
北京科技大學
2021-04-11
一種利用數字基高比時間模型的高程定位精度提升方法
本發明公開了一種利用數字基高比時間模型的高程定位精度提升方法,包括首先,利用數字基高比時間模型建立立體測圖的交會影像數與高程定位精度的關聯模型第二,根據交會影像數與高程定位精度的關聯模型構建相機陣列系統第三,將相機陣列系統搭載在飛機平臺上對地面拍照,獲取影像序列第四,采用多基線影像編組方法對影像序列進行立體測圖,解求地面點三維坐標。
北京大學
2021-02-01
基于生物體觸電阻抗參數計算的多端口阻抗模型構建方法
本發明提供一種基于生物體觸電阻抗參數計算的多端口阻抗模型構建方法，包括：采集活體試驗對象在完整皮膚和破損皮膚狀況下的多組低壓配電網生物體觸電信號；根據所述生物體觸電信號，獲取生物體觸電阻抗參數；根據所述生物體觸電阻抗參數，利用非線性時變電阻和電容元件搭建試驗生物體觸電阻抗電路模型，對生物體觸電的暫態過渡過程進行描述；根據所述試驗生物體觸電阻抗電路模型，基于外推法獲取生物體觸電多端口阻抗模型。該方法能計算生物體觸電阻抗參數并建立響應精度較高的生物體觸電多端口阻抗模型，實現在低壓配電網工頻狀況下對生物體觸電暫態過渡過程的精確描述。
中國農業大學
2021-04-11
一種基于大風氣象分類的風功率爬坡預測模型切換方法
本發明屬于風功率爬坡預測領域，涉及一種基于大風氣象分類的風功率爬坡預測模型切換方法，按 以下步驟進行：首先根據指定地理范圍內的歷史大風波動天氣提取出可以明顯表征大風天氣的特征量和 特征指數，并形成判別表達式。進而采用 Fisher 判別法中的判別準則計算出判定范圍以及特征量和特征 指數的加權系數，得出判別結果，并通過統計檢驗進行驗證分析。通過判別法進一步得出大風天氣分類 結果，依據不同大風天氣的時空尺度的特征，最后形成對不同統計預測模型之間的切換機制。本發明將 數值天氣預報的結果進行爬坡天氣判別研究，在風功率爬坡的綜合預測方法上為不同的統計預測方法提 供了更準確的切換機制。
武漢大學
2021-04-13
基于大數據分析技術小于胎齡兒的預測與干預模型
北京工業大學
2021-04-14