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盲腸和闌尾模型XM-510
XM-510盲腸和闌尾模型
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XM-510盲腸和闌尾模型顯示回盲盲腸和闌尾的形態結構。
尺寸：11×11×21cm
材質：PVC材料
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
人體骨骼附動脈和神經模型
XM-110男性全身人體骨骼附主要動脈和神經分布模型
（170cm）
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XM-110男性全身人體骨骼附主要動脈和神經分布模型顯示人體全身主要血管和神經的行程及其分布情況、神經分支、脊椎動脈和腰椎間盤等，由男性全身散骨串制而成一整體骨架，成直立姿勢，四肢大的關節部分均可活動，一側骨骼用紅色塑料管顯示全身主要的動脈，另一側骨骼用黃色塑料管顯示全身主要的神經分布，頭顱含可活動的下巴、可移動的頭顱蓋、骨縫線和三顆可取下的下牙，其中四肢骨和頭顱骨可以靈活拆卸組裝，整體固定在支架上，帶底座，可靈活移動。
尺寸：自然大，高170cm
材質：PVC材料
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
XM-510盲腸和闌尾模型
XM-510盲腸和闌尾模型
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XM-510盲腸和闌尾模型顯示回盲盲腸和闌尾的形態結構。
尺寸：11×11×21cm
材質：PVC材料
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
浙江曉和電子有限公司
浙江曉和電子有限公司
2023-08-21
福建睿和科技有限公司
睿和科技是一家以音視頻數字處理、云計算、AI+大數據以及智聯IOT技術為核心，擁有芯片應用產品自主研發能力與整體解決方案設計能力的國家級高新技術企業。多年來致力為廣大教育用戶提供智慧教育的頂層設計、運營與咨詢服務，實現教學資源、教學模式、教師發展、數據決策、統籌管理等教育應用在云端的整合！
目前，睿和科技已建立了7個營銷大區，服務網絡體系覆蓋全國。公司以極致的教育場景應用理解、領先的技術開發水平、個性化的解決方案、全程一體化的服務，贏得了廣大用戶與戰略合作伙伴的一致好評！未來，睿和科技將繼續秉持著“服務教育”的初心，為智慧教育的現代化建設發展助力！
福建睿和科技有限公司
2023-02-16
山東恒和電氣有限公司
企業地址位于山東省臨沂市高新技術產業開發區龍灣科技加速器A區5號樓，所屬行業為批發業，經營范圍包含：電力工程總承包；承裝（修、試）電力設施施工；用電咨詢服務；研發、設計、組裝、生產（未取得環保主管部門批準前不得經營）、銷售：儀器儀表、充電樁、電線電纜、電纜橋架、母線槽、電腦配件及耗材、電力設備、機電設備、新能源設備。
山東恒和電氣有限公司
2021-08-24
基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙粒子濾波導航裝置和方法
本發明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙粒子濾波導航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、PDR定位模塊、VLC定位模塊、測姿粒子濾波器和定位粒子濾波器；本發明在測姿濾波器的設計中，三維姿態誤差和三軸陀螺儀漂移作為6維的狀態向量。基于慣導機械編排的誤差方程作為其系統方程，用于更新粒子狀態。觀測方程包括加速度計觀測量更新和磁力計觀測量更新，用于計算粒子權重。測姿濾波器輸出VLC接收器的姿態給VLC定位模塊以校正姿態的影響。在定位濾波器的設計中，二維平面的位置信息作為系統狀態向量，基于行人航位推算的誤差方程作為系統方程，而VLC的定位結果則作為定位濾波器的觀測方程。
東南大學
2021-04-11
基于MEMS傳感器和VLC定位融合的單粒子濾波導航裝置和方法
本發明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的單粒子濾波導航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、VLC定位模塊、PDR定位模塊和測姿定位單粒子濾波器模塊；本發明中基于INS慣導機械編排的誤差方程作為融合濾波器的系統方程，用于對粒子群的粒子進行更新。觀測方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力計觀測量更新，用于計算各個粒子的權重。輸出姿態信息給VLC定位模塊和PDR定位模塊。本發明首次在VLC定位領域使用融合測姿準確估計VLC接收器的姿態信息，解決VLC定位容易受接收器姿態影響以及在光信號被遮擋情況下定位不連續的問題，并消除姿態對VLC定位的影響。
東南大學
2021-04-11
中國科大團隊實現對太陽和深空的連續冷熱能量捕獲和利用
中國科大工程學院/太陽能光熱綜合利用安徽省重點實驗室裴剛教授和國家同步輻射實驗室/核科學技術學院鄒崇文研究員聯合研究團隊提出了一種全新的能量利用方法，該方法分別以太陽（約6000K）和太空（約3K）為熱源和冷源，巧妙利用光譜自適應智能涂層來解決光熱轉換過程和輻射制冷過程的光譜沖突，實現24小時全天候的冷熱能量捕獲和利用。
中國科學技術大學
2022-06-02
一種基于眾核和 GPU 的網絡視頻流不良內容檢測方法和系統
本發明公開了一種基于眾核和 GPU 的網絡視頻流不良內容檢測方法，包括：在眾核計算平臺下獲取網絡數據包，對網絡數據包進行分類，以提取網絡數據包中的視頻數據包，對視頻數據包進行重組，按照網絡視頻流編碼的語法對重組后的視頻數據包進行解碼，以生成圖像序列，GPU 采用基于紋理檢測和膚色點檢測相結合的方法對圖像序列進行預處理，以確定疑似不良圖像，GPU 采用 SVM 對疑似不良圖像進行精確處理，以確定不良圖像。本發明只需獲取網絡數據包，即可識別出視頻流，直接對視頻流進行解碼后，采用圖像匹配檢測技術即可識別該視頻流是否含有不良信息。
華中科技大學
2021-04-11