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XM-W314上肢神經(jīng)損傷判斷檢查訓(xùn)練仿真模型 ? 功能特點(diǎn)： ■ XM-W314上肢神經(jīng)損傷判斷檢查訓(xùn)練仿真模型采用4組微電腦語音電路燈光指示，自動(dòng)語音提示，四人可同時(shí)操作提高教學(xué)效果。 ■ 用叩診錘中的痛覺檢查針，每組學(xué)員根據(jù)教學(xué)和考核需要用針刺方法檢查相應(yīng)編號(hào)仿真前臂及手部的痛覺，痛覺正常處手臂的揚(yáng)聲器中發(fā)出“痛”的聲音，同時(shí)該編號(hào)的控制器燈顯示綠色，痛覺消失處手臂的揚(yáng)聲器中發(fā)出“不痛”的聲音，根據(jù)痛覺感覺障礙區(qū)的不同，判斷神經(jīng)損傷的種類。 ■ 該仿真模型由4個(gè)前臂組成，分別為：尺神經(jīng)損傷前臂、橈神經(jīng)損傷前臂、正中神經(jīng)損傷前臂和正常手臂模型各一支，在上述四個(gè)前臂上布置了傳感器，病變部位準(zhǔn)確，檢查結(jié)果真實(shí)符合臨床實(shí)際，可供學(xué)生反復(fù)進(jìn)行上述三種神經(jīng)損傷檢查、診斷訓(xùn)練。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹HXUV-I長短波紫外燈（2x4W） 價(jià)格：520.00  內(nèi)裝一支4W長波紫外燈和一支4W短波紫外燈?？煞謩e選擇365nm長波紫外光和254nm短波紫外光。外接一個(gè)遮光罩，可形成一個(gè)暗室，同時(shí)可阻止雜光干擾。主要用于法化實(shí)驗(yàn)室的熒光檢驗(yàn)，通過公安部門權(quán)威檢測。產(chǎn)品用途     該燈是進(jìn)行紫外熒光檢驗(yàn)的便攜式光源，主要用于搜索、發(fā)現(xiàn)、檢查物件上某些不可見的痕跡及觀察物品的發(fā)光特征。如用于指紋、潛在血跡、痕跡的搜索；鑒別文件、貨幣、商標(biāo)的真?zhèn)蔚?。技術(shù)指標(biāo)1.電 源 電 壓：220V2.長波(365nm)：4W長波燈管一支3.短波(254nm)：4W短波燈管一支4.尺寸：193*76*72mm5.重量：420g使用方法1.將電源線與紫外線燈插座連接好。2.將電源線插頭與電源連接好。3.將開關(guān)撥至所需要的的光源波長位置（短波或長波）。4.將燈體放至遮光罩上。5.進(jìn)行紫外觀察。 

產(chǎn)品詳細(xì)介紹  

JJ系列增力電動(dòng)攪拌器電機(jī)采用了的磁式直流電機(jī)，配上增力調(diào)速電路，具有低轉(zhuǎn)速時(shí)力矩增大，轉(zhuǎn)速平穩(wěn)，無噪聲，速度連續(xù)可調(diào)，可長時(shí)間連續(xù)使用的優(yōu)點(diǎn)。攪拌棒采用不銹鋼制成（可選配四氟攪棒），抗腐蝕能力強(qiáng)，耐用。該儀器廣泛適用于各大中院校、環(huán)保、衛(wèi)生防疫、醫(yī)療、冶金、化工、食品等實(shí)驗(yàn)室。 技術(shù)參數(shù)： 1.電源：220V50Hz 2.定時(shí)范圍：0～120分鐘或常開 3.攪拌轉(zhuǎn)速：0～3000轉(zhuǎn)/分鐘（無級調(diào)速） 4.電機(jī)功率：100W 5.工作方式：連續(xù) 6.重量：10KG

成果介紹針對采用比例積分觀測器法，結(jié)合電池荷電狀態(tài)估計(jì)，設(shè)計(jì)能夠同時(shí)對模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)的算法，可應(yīng)用于整車的BMS軟件算法設(shè)計(jì)。搭建的軟硬件平臺(tái)可應(yīng)用于BMS算法測試。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)(1)采用比例積分觀測器法，結(jié)合電池荷電狀態(tài)估計(jì)，設(shè)計(jì)能夠同時(shí)對模型參數(shù)和電池荷電狀態(tài)同時(shí)進(jìn)行估計(jì)的算法；(2)在觀測過程中模型參數(shù)可實(shí)時(shí)更新，算法滿足李雅普諾夫方程，估計(jì)計(jì)算時(shí)可保證收斂；(3)更好的動(dòng)態(tài)特性與電池充放電周期整體估計(jì)精度，且在電流信號(hào)有噪聲時(shí)仍有較好的估計(jì)精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集數(shù)據(jù)，μC/OS-III系統(tǒng)完成了控制系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)。臺(tái)架實(shí)驗(yàn)表明，系統(tǒng)信號(hào)采集精度良好，性能實(shí)現(xiàn)成功；(5)采用OCV法對Ah法進(jìn)行糾正，獲得新的綜合SOC估算值，針對性地設(shè)計(jì)了初值確定方法，得到改良的SOC估計(jì)算法。*明該算法能在整個(gè)電池恒流放電過程中穩(wěn)定估算SOC；(6)為考慮電池工作過程中的產(chǎn)熱，對傳統(tǒng)的SOC估算方法，引入溫度約束，建立改良的SOP估計(jì)算法。*明該算法能很好地考慮電池溫度對SOP估測影響而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系統(tǒng)建立了BMS軟硬件系統(tǒng)，并進(jìn)行了實(shí)車試驗(yàn)。結(jié)果表明改良后的估計(jì)算法精度良好可靠，所設(shè)計(jì)BMS具備出色的控制性能。市場前景本項(xiàng)目的涉及的算法設(shè)計(jì)及軟硬件架構(gòu)，可以采用成果授權(quán)、成果轉(zhuǎn)讓或者技術(shù)服務(wù)的形式與汽車零部件供應(yīng)商產(chǎn)生合作。

與傳統(tǒng)圖片級分類標(biāo)注方法相比，Visionome技術(shù)可多產(chǎn)生12倍標(biāo)簽，而這些標(biāo)簽訓(xùn)練出來的算法顯示了更好的診斷性能。基于此技術(shù)，團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練出可準(zhǔn)確識(shí)別多種眼前段病變的裂隙燈圖像智能評估系統(tǒng)，可應(yīng)用于大規(guī)模篩查、綜合分診、專家級評估、多路徑診療建議等多個(gè)臨床場景。不僅在回顧性數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)出眼科專家級別的診斷水平，在前瞻性數(shù)據(jù)集中也表現(xiàn)出色。使用者通過在Visionome診斷系統(tǒng)中上傳眼前段圖像，即能一次獲得多個(gè)部位的全方位診斷，與傳統(tǒng)的人工智能算法相比，Visionome系統(tǒng)可生成更加全面、精細(xì)、具體的報(bào)告，真正讓醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用揭開神秘的面紗，成為一個(gè)接地氣的“醫(yī)生”。

諧波電能計(jì)量及其儀表用以定量描述電能生產(chǎn)、 傳輸、消費(fèi)的全過程，廣泛應(yīng)用于包括光伏、風(fēng)電、電動(dòng)汽車、 充電站在內(nèi)的新能源及傳統(tǒng)電力系統(tǒng)。 項(xiàng)目主要功能包括：自適應(yīng)迭代分解電壓和電流信號(hào)得到 諧波與間諧波成分，計(jì)算其諧波含量；計(jì)量各個(gè)諧波/間諧波成 分的四象限電能計(jì)量參量；具有有功、無功能量脈沖輸出，記 錄參數(shù)設(shè)定、開蓋檢測以及電壓不對稱、過壓、過流、超限等 事件，具有液晶循環(huán)顯示功能，可通過 RS-48

研究目的和意義機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能已成為當(dāng)今最熱門的技術(shù)之一。2017年，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，正式將人工智能作為國家重要發(fā)展戰(zhàn)略之一。人工智能已經(jīng)成為信息技術(shù)時(shí)代的又一波浪潮。在這波浪潮的推動(dòng)下，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融行業(yè)、傳統(tǒng)制造業(yè)、政務(wù)民生、公安警務(wù)等各行各業(yè)都在積極向人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)型升級，利用人工智能先進(jìn)技術(shù)提升智能分析和輔助決策能力，

本軟件的主要用途是針對玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 切割問題和裝填問題在學(xué)術(shù)界屬于一類經(jīng)典的NP 難問題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問題，二維的矩形切割問題，三維的裝箱問題等。其中以二維的場景應(yīng)用最為廣泛，相關(guān)求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內(nèi)核。 本軟件的主要用途是針對玻璃切割的場景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 對于玻璃切割問題約束復(fù)雜的特點(diǎn)，本軟件有針對性的提出了一種局部解的表示方法，它使算法的分布式部署成為可能，并且大大減少了程序運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存開銷。為了提高算法的效率，軟件采用了貪心隨機(jī)的基本搜索框架，并結(jié)合問題特點(diǎn)，將搜索過程分為多層嵌套進(jìn)行，以提高搜索的靈活性和精確性。