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XM-710A-1女性盆腔矢狀切面模型（帶數(shù)字標識） ? XM-710A-1帶數(shù)字標識女性盆腔矢狀切面模型可拆分為2部件，顯示女性生殖器官以及膀胱和直腸等結構，帶有多個部位數(shù)字指示標志和對應的文字說明。 尺寸：自然大，25×9.5×24.5cm 材質：PVC材料

XM-710B-1女性盆腔矢狀切面模型（縮小型） ? XM-710B-1縮小型女性盆腔矢狀切面模型由骨盆子宮和妊娠九個月胎兒2部件組成，并顯示子宮、陰道、直腸、胎兒、羊膜、胎盤、臍帶等結構。 尺寸：縮小，11×11×12cm 材質：PVC材料

產(chǎn)品詳細介紹產(chǎn)品簡介：　　MiniQMR清醒小鼠體成分分析儀適用于測量活體小鼠及其他小動物體內全組分的臺式核磁共振分析儀，可快速、無損準確的測量小鼠脂肪、水分、瘦肉含量?！　iniQMR清醒小動物體成分分析儀（動物脂肪/代謝測量儀），是基于核磁共振（NMR)原理的分析技術。不同組織中H質子含量以及H質子的弛豫時間均有一定的差異，可通過核磁共振信號強度與弛豫時間差異，用特定的信號處理與算法將脂肪、水分、瘦肉含量快速的區(qū)分開來。該方法可在小動物清醒狀態(tài)下完成測試，測試過程對動物沒有傷害，可對同一動物模型進行長期持續(xù)研究，排除個體差異影響。該儀器可用于從事糖尿病、肥胖癥、代謝研究和營養(yǎng)學的科研機構、相應的大學和制藥公司。技術指標：1、磁體類型：永磁體；2、磁場強度：0.5±0.08T，儀器主頻率：21.3MHz；3、探頭線圈直徑：40mm；應用領域：1、肥胖研究2、糖尿病3、營養(yǎng)學研究4、藥理學5、骨質疏松癥6、心臟病學等研究儀器優(yōu)勢與功能：1、脂肪含量測定2、瘦肉含量測定3、自由水含量測定4、幾分鐘內檢測全身的肌肉、脂肪和水分含量5、適合不同體位的測試，放樣對測試無影響6、永磁體，無維護費用，使用成本低7、適用于裸鼠、小鼠8、測試過程無損傷，對動物無風險9、動物可在清醒狀態(tài)下測試，無需麻醉，測試過程簡單應用案例一：快速測定老鼠脂肪，瘦肉含量測試應用軟件注：儀器外觀如有變動，以產(chǎn)品技術資料為準。

產(chǎn)品詳細介紹KAF-100型高級組合式基礎護理人訓練模型     理、化、生實驗室設備 TW-2300A型物理實驗室設備（多功能標準型） TW-2200A型物理實驗室成套設備（多功能最新 TW-2100B型物理實驗室設備（標準型） TW-2000型物理實驗室設備（多功能豪華型） TW-3700A型化學實驗室及通風裝置成套設備 TW-3600型化學實驗室及通風裝置成套設備 TW-3500A型化學實驗室及通風裝置成套設備 TW-3300A型化學實驗室及通風裝置成套設備 TW-3200型化學實驗室及通風裝置成套設備（隱 TW-202A型化學實驗室成套設備（標準型） TW-201B型化學實驗室成套設備（普通型） TW-ZBS型準備室系列配套設備 生物實驗室成套設備 中學勞技教育綜合實驗室   大中專院校實驗室成套設備 鉗工實驗室成套設備 校園教學觀摩監(jiān)考安保系統(tǒng) 投影儀、視頻展臺 TW-125模擬電路實驗箱 家用電器多功能實驗室設備單元線路板配置 2003系列家用電器示教板 2002CE數(shù)字語言學習系統(tǒng) 工程制圖實驗室成套設備 FDTW-8600多媒體語數(shù)字型言學習系統(tǒng) 多媒體智能型語言學習系統(tǒng)連接圖 TW-ⅢA 型檢測與轉換技術實驗臺（箱） TW-1型教學數(shù)控機械手   汽車駕駛模擬器 簡易汽車駕駛模擬器 汽車結構工作原理及故障演示臺 汽車彩色教學掛圖、VCD片 東風、解放汽車全自動程序控制電教板 桑塔鈉2000型電動程控電教板 汽車仿真電路學生實習臺 東風EQ1091、解放CA1091汽車教學模型 上海大眾桑塔納、帕薩特轎車教學模型 第八代TW豪華型駕駛模擬器 柴油車、越野車教學模型 TW紅外汽車駕駛電子倒樁儀 帕薩特轎車整臺透明汽車（141型） 斯太爾整臺透明汽車模型 機械陳列柜、財會模擬 財會模擬實驗室設備 2005型 機械綜合陳列室設備 2005型《機械零件》示教陳列柜 2005型CD解說、聲控同步、電腦控制機械綜合 2005型《機械基礎》示教陳列柜 2005型CD解說《模具》示教陳列柜 2005型《減速器》CD解說.聲控同步.電腦控制 2005型《鉗工工藝學》陳列柜 2005型《車工工藝學》陳列柜 2005型《公差配合》陳列柜 2005型《金屬切削刀具》示教陳列柜 2005型《機械制圖》示教陳列柜面套設備 2005型《機床夾具設計》陳列柜 2005型CD解說、聲控同步、電腦控制《機械原理》示教陳列柜   電子、電工、電拖實驗實訓考核設備 高級電工、電拖實訓考核裝置 中級電工、電拖實訓考核裝置 初級電工、電拖實訓考核裝置 KGDZ-6400型電子學綜合實驗裝置 KGDZ-6200型電子學綜合實驗裝置 KGDZ-6100型電子學綜合實驗裝置 GK06工業(yè)自動化實驗考核裝置 2006變頻調速實驗裝置 TW-730型高級電工試驗臺 TW-730型高級模電、數(shù)電實驗臺 TW-730型高級電工、模電、數(shù)電實驗臺 TW-730型高級電工、模電、數(shù)電、電力拖動試驗臺 TW-730型高級電工、模電、數(shù)電、電力拖動（帶自流電機 TW-318型通用智能型電子實驗室成套設備 TW-318型通用智能型電工實驗室成套設備 TW-318型B 通用電力拖動實驗臺 TW-318型通用智能型電工、電子實驗室成套設備 TW-318型通用電工、電子、自動控制綜合實驗臺 TW-318型通用智能型電工、電子、電拖實驗室成套設備（ TW-318型通用智能型電工、電子、電力拖動實驗室成套設 TW-318型通用電工、電子、高頻電路綜合實驗臺 TW-318型立式通用電工、電子實驗臺 TW-318型立式通用電工、電子、電拖實驗臺 TW-528型 電工實驗臺 TW-528型模電、數(shù)電實驗臺 TW-528型電工、模電、數(shù)電實驗臺 TW-528型模電、數(shù)電、高頻電路綜合實驗臺 TW-528型電工、模電、數(shù)電、電氣控制實驗臺 TW-528型模電、數(shù)電、自動控制綜合實驗臺 TW-528型模電、數(shù)電、微機接口、微機應用綜合實驗臺 TW-528型模電、數(shù)電、通信原理教學實驗裝置綜合實驗臺 TW-528型模電、數(shù)電、單片機實驗開發(fā)系統(tǒng)綜合實驗臺 TW-528型立式電工、模電、數(shù)電、電氣控制（帶直流電機 TW-528型立式電工、模電、數(shù)電、電氣控制試驗臺 TW-528型立式電工、模電、數(shù)電試驗臺 TW-528型立式電工試驗臺   數(shù)控編程、仿真車床、銑床 TW-2006A型 機電一體化《數(shù)控編程實驗室》 TW-2005型（多媒體）機電一體化數(shù)控實驗室設備 TW-2003型機電一體化數(shù)控編程實驗室 透明電機 變壓器模型 透明機床 數(shù)控銑床 數(shù)控車床   制冷制熱綜合實驗、家庭影院 2003智能型（DVD十三合一、十二合一）家庭視聽影院綜合 TW-99KGA1（DVD十一合一、十合一）智能型家庭視聽影院 TW-99FA型（DVD十一合一）家庭視聽影院綜合實驗室設備 TW-99KGB2（VCD十合一、九合一）智能型家庭視聽影院綜 TW-99FB2型（DVD十合一）家庭視聽影院綜合實驗室設備（ 2003A7型變頻空調制冷制熱綜合實驗設備（第八代） 2003B6型制冷制熱綜合實驗室設備（第七代） 2003型仿真中央空調微機控制實驗室設備（帶微機接口） 2003型仿真中央空調實驗室設備 中央空調實驗室設備（帶微機接口）   液壓傳動、PLC、單片機 TW2000系列傳感器與檢測技術實驗臺 BP06A變頻器、單片機實驗考核裝置 PLCBP06A變頻器、PLC實驗考核裝置 2006氣壓傳動實驗演示裝置 TW-105 計算機組成原理、微機接口及應用綜合實驗臺 TW-1010 單片機實驗系統(tǒng) TW-PLC2 可編程控制實驗裝置 TW-PLC2 可編程控制實驗裝置及單片機綜合實驗臺 TW-PLC3 可編程控制、微機接口及微機應用綜合實驗臺 液壓PLC控制實驗臺 氣動PLC控制實驗室設備 氣動液壓PLC綜合控制實驗臺 TW-2000型透明仿真教學電梯 TW-200B型透明仿真雙聯(lián)教學電梯 網(wǎng)絡型（PLC）可編程實驗裝置（組態(tài)工控） 網(wǎng)絡型可編程、單片機開發(fā)、EPROM 編程綜合實驗裝置（ 透明液壓傳動透明模型 透明電梯教學模型   醫(yī)學模型 人體氣管插管訓練模型 KAR-CPR500大屏幕液晶彩顯高級全自動電腦心肺復蘇模擬 KAR-CPR400型液晶顯示高級全自動電腦心肺復蘇模擬人 KAR-CPR300高級全自動電腦心肺復蘇模擬人 KAR-CPR200高級半身心肺復蘇訓練模擬人 KAR-CPR4高級全自動電腦心肺復蘇模擬人 KAF-CPR150高級嬰兒復蘇模擬人 KAF-100型高級組合式基礎護理人訓練模型 新型多功能護理人實習模型   黑板、桌椅 壁掛式數(shù)學黑板 單塊升降式黑板 單套或雙套升降式教學黑板 中投影多功能組合黑板 左右推拉及左右上下升降式黑板 新一代軟木移動黑板 軟木板 移動翻轉黑板 弧形黑板 畫線記事性黑板 手提式黑板及教學棋類 戶外宣傳黑板 兒童寫字板（木制） 側投影多功能組合黑板 升降課桌椅系列   教學軟件 機械類技工學校教學掛圖 技工學校教學掛圖 建筑類教學掛圖 職業(yè)高中教材教學掛圖 高等院校教學掛圖 中等專業(yè)學校教學掛圖 醫(yī)學教學投影片  

髂后上棘骨髓穿刺模型外觀形象逼真，體表骨性解剖標志清晰，穿刺部位骨骼 為可替換耗材模塊，便于反復訓練，提升操作技能。適用于臨床醫(yī)學基本技能、執(zhí)業(yè)醫(yī)師實踐技能考試對骨髓穿刺術操作的教學、訓練及考核。

本發(fā)明屬于食品檢測技術領域，涉及一種畜禽肉黏彈性無損檢測方法，具體涉及一種多要素黏彈模型建立及其黏彈參數(shù)確定的方法。具體步驟為：首先利用畜禽肉黏彈性無損檢測系統(tǒng)采集、計算待測樣品的應變數(shù)據(jù)；然后根據(jù)待測樣品的變形特征選擇多要素模型，將不同多要素模型與不同數(shù)據(jù)擬合算法結合，對應變數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)擬合，建立若干畜禽肉多要素黏彈模型；最后比較若干畜禽肉多要素黏彈模型的擬合效果，根據(jù)實際需求，選擇最佳畜禽肉多要素黏彈模型，并計算黏彈參數(shù)。最終實現(xiàn)對畜禽肉黏彈性的無損、快速檢測。

本項目提出了將時間維度與空間維度相結合的多尺度綜合能源需求分析與預測模型，設計并實現(xiàn)了一種面向智慧城市的綜合能源需求分析與預測的方法，提升能源供應規(guī)劃和營銷策略的優(yōu)化與決策支持。

一種基于Bagging?RNN模型的電梯制動性能評價方法，包括：a)獲取不同制動性能的電梯在制動過程中的閘皮溫度序列數(shù)據(jù)，作為樣本集；b）按照比例將樣本集劃分為訓練集和驗證集；c）使用訓練集數(shù)據(jù)訓練Bagging?RNN模型，根據(jù)訓練誤差修正Bagging?RNN模型參數(shù)；d）使用驗證集數(shù)據(jù)驗證Bagging?RNN模型的泛化能力，根據(jù)驗證結果進一步修正Bagging?RNN模型參數(shù)，將修正后的Bagging?RNN模型作為電梯制動性能的評價模型；e)將被測電梯在制動過程中的閘皮溫度序列數(shù)據(jù)作為Bagging?RNN模型的輸入，模型輸出被測電梯的制動性能評價結果。本發(fā)明從電梯制動時電梯閘皮最高溫度變化的生成機理出發(fā)，獲取不同制動性能電梯制動過程中的閘皮溫度序列數(shù)據(jù)，并基于歷史數(shù)據(jù)提出了相應的電梯制動性能的評價方法。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發(fā)展，機器人手/臂除了工業(yè)生產(chǎn)，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業(yè)中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環(huán)境。因此，國內外對非結構自然環(huán)境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發(fā)展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產(chǎn)生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現(xiàn)帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發(fā)展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統(tǒng)將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環(huán)境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業(yè)裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現(xiàn)階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環(huán)境、模型參數(shù)已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數(shù)的變化與不確定性，必然使現(xiàn)有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環(huán)境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰(zhàn)，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環(huán)境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。 在非結構自然環(huán)境下使機器人像人一樣協(xié)調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現(xiàn)但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環(huán)境下實現(xiàn)機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協(xié)調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優(yōu)化，將隨機動態(tài)規(guī)劃理論，結合約束規(guī)則與最優(yōu)化控制，探索一種變參手眼關系，實現(xiàn)機器人在非結構自然環(huán)境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經(jīng)著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩(wěn)定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩(wěn)定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(ENN)的全局穩(wěn)定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網(wǎng)絡輔助爾曼濾波狀態(tài)估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統(tǒng)的魯棒性。同時，立足機器人發(fā)展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統(tǒng)，在無結構環(huán)境下實現(xiàn)了機器人智能抓取與定位。 已發(fā)表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發(fā)表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現(xiàn)網(wǎng)絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網(wǎng)絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業(yè)機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據(jù)人的抓取習慣, 實現(xiàn)最優(yōu)抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節(jié)的模型參數(shù)未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節(jié)作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協(xié)調關系描述。關節(jié)圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節(jié)變化引起圖像特征變化，它是關節(jié)-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節(jié)圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統(tǒng)的狀態(tài)，建立輔助系統(tǒng)的狀態(tài)方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統(tǒng)的觀測方程。根據(jù)Kalman濾波器理論，我們設計了對關節(jié)圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數(shù)。為了避免傳統(tǒng)的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。 四、合作企業(yè) 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發(fā)、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業(yè)。目前公司的經(jīng)營范圍涉及CNC軟件開發(fā)及數(shù)控系統(tǒng)銷售、CNC控制零件銷售及專業(yè)維修；工藝優(yōu)化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優(yōu)化、專用機控制系統(tǒng)開發(fā)、多軸機的設計與開發(fā)、機臺精度檢測與校正優(yōu)化服務等。公司是國際知名生產(chǎn)制造企業(yè)——富士康的產(chǎn)品供應商和技術服務商。    

成果介紹火電機組深度調峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調節(jié)下限從原來的50[[[[%]]]]Pe下調至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。本項成果采用多模型智能預測控制技術，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調峰的多模型智能預測控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了在低負荷或超低負荷工況下的平穩(wěn)控制。市場前景本項成果已成功應用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調到15[[[[%]]]]Pe，并實現(xiàn)了機組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉換控制，達到了國內外最先進的深調水平。目前，在國內已完成的機組深度調峰改造中，大部分均采用了本深調優(yōu)化控制技術，得到了廣大用戶的一致好評。