|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
錐體外系XM-655C
XM-655C錐體外系
?
XM-655C錐體外系左側半表示皮質—紋狀體—蒼白球系，由蒼白球發出纖維組成豆袢和豆核束，它們分別與紅核、黑質、底丘腦核、丘腦核發生聯系，右側半以示皮質（額葉、枕葉、顳葉）橋腦—小腦—紅核—脊髓系，部分纖維至丘腦核，由此發出纖維至運動皮質，形成環路。
尺寸：放大，42×45×75cm
材質：優質鐵絲
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
XM-412門靜脈系模型
XM-412門靜脈系模型
?
XM-412門靜脈系模型產品上至頸根部作水平切，下至大腿根部、上肢于上三分之一橫切，打開胸腹壁示門靜脈系的組成。
■ 軀干部示上腔靜脈、左右鎖骨下靜脈、頸內靜脈、頭臂靜脈、下腔靜脈、髂總靜脈及奇靜脈的斷段。
■ 腹腔內示肝、胃、腸、食管的部分外形。
■ 門靜脈系示各級屬支及屬支的配布。
■ 門靜脈系統主要示腸系膜上下靜脈、脾靜脈附臍靜脈、食管靜脈、胃左右靜脈、膽囊靜脈、胰十二指腸靜脈等以及和門靜脈系有關的食管靜脈叢、直腸靜脈叢、臍旁靜脈叢、胸腹壁靜脈、腹壁上下靜脈以及腹壁淺靜脈等。
■ 尺寸：36×17.5×53cm
■ 材質：PVC材料
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
XM-655C錐體外系
XM-655C錐體外系
?
XM-655C錐體外系左側半表示皮質—紋狀體—蒼白球系，由蒼白球發出纖維組成豆袢和豆核束，它們分別與紅核、黑質、底丘腦核、丘腦核發生聯系，右側半以示皮質（額葉、枕葉、顳葉）橋腦—小腦—紅核—脊髓系，部分纖維至丘腦核，由此發出纖維至運動皮質，形成環路。
尺寸：放大，42×45×75cm
材質：優質鐵絲
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
齒輪傳動與輪系組合展示臺
齒輪傳動與輪系組合展示臺
南昌市精鷹科教實業有限公司
2022-07-21
基于云工作流的 Web 服務組合與調度系統
成果簡介：云計算的發展使越來越多的計算和業務服務通過云端提供。與傳 統的內部服務相比較,云中的服務通常隸屬于不同的機構,具有自主性,會為 了自己的效用隨時加入、離開網絡,使傳統的僅考慮時間或者費用的服務組合與調度算法失效。本技術引入服務信任的概念融入到云工作流管理模型， 從而實現兼顧時間、費用和可靠性的 Web 服務組合及調度管理。 項目來源：自行開發 技術領域：云計算、服務
北京理工大學
2021-04-14
基于web的學生考試成績管理系統V1.0
基于web的學生考試成績管理系統
西華師范大學
2015-01-07
具有能量回饋功能的挖掘機液壓系統
成果描述：本發明公開了一種具有能量回饋功能的挖掘機液壓系統，包括系統主泵、主要執行元件：行走馬達、回轉馬達、動臂油缸、斗桿油缸和鏟斗油缸及相應用于控制執行元件的動作的多路閥。液壓系統接入能量回饋模塊，所述能量回饋模塊包含了兩個子模塊子模塊Ⅰ、子模塊Ⅱ；本發明針對液壓系統，尤其是針對車體和作業裝置的運動、節流調速控制方面提出一種新型的液壓裝置，該裝置作為模塊，可以安裝到挖掘機系統并獨立于挖掘機系統，形成一種新的獨立的能量回饋作業模式。模式根據負載的載荷和速度需求情況，能夠自動調整工作點，最大限度回收了無用能量，并自動反饋到液壓系統中，模塊通用性強。市場前景分析：新型工程機械領域。與同類成果相比的優勢分析：技術先進，性價比較高。
西南交通大學
2021-04-10
一種自動化數據挖掘預處理方法
本發明公開了一種自動化數據挖掘預處理方法，其特征在于， 包括：建立數據庫和預處理規則庫，在該數據庫中新建數據表且標準 化命名，將待預處理數據進行抽樣后導入新建數據表中，同時對抽樣 后的預處理數據的每一個字段的值進行數理統計；提取數據表的關鍵 字 A、B 和 C，在預處理規則庫中查詢是否存在這些關鍵字，如果不 存在則將數據表的關鍵字和所有字段添加到預處理規則庫中，然后采 用分箱法和數據平滑法對所有預處理數據進行處理，以生成新的規則， 并將其添加到原有規則庫中。本發明通過對預處理結果進行評分和反 饋，調整字段映射函數，提高預處理的質量。
華中科技大學
2021-04-11
醫療保險違規和欺詐行為的數據挖掘平臺
項目簡介 “醫療保險違規和欺詐行為的數據挖掘平臺”屬計算機軟件與其他學科交叉領域， 是數據挖掘技術在醫療保險業一個典型的應用。平臺具備挖掘項目的自定義，使數據挖 掘過程直接面向業務問題，降低醫療保險業內部業務人員對醫療違規欺詐行為進行監管 的技術門檻。通過將業務問題關聯的數據挖掘結構、對應的算法、關聯參數、結果界定 規則及評估方法進行固化配置，降低了使用者在挖掘項目構建時的難度。通過對挖掘結 果的界定規則及評估，監管及執法提供了定量依據。通過自定義展示
江蘇大學
2021-04-14
基于大數據的體質健康數據采集及挖掘技術
基于物聯網的無接觸數據感知技術、體質測試與運動行為數據采集等技術，采集評估測試對象的體質健康行為數據，并建立行為健康數據庫。基于健康行為大數據，結合已有的體質檢測指標、醫學篩查指標和人體運動指標，通過標簽建模構建個人數據畫像，通過機器學習算法實現將健康行為數據從低階數據到高階數據質的飛躍。
一、項目分類
關鍵核心技術突破
二、成果簡介
聚焦全民健康,尤其是青少年體質健康的提升，融合人工智能、物聯網、云計算、移動互聯網、大數據等新一代信息技術，以健康失衡狀態的動態辨識與健康自主管理為主攻方向，構建以信息科技為引領的一體化健康服務管理體系。通過非二代設備的智慧化升級技術開發智慧化設備，并進一步構建智慧化場景。基于物聯網的無接觸數據感知技術、體質測試與運動行為數據采集等技術，采集評估測試對象的體質健康行為數據，并建立行為健康數據庫。基于健康行為大數據，結合已有的體質檢測指標、醫學篩查指標和人體運動指標，通過標簽建模構建個人數據畫像，通過機器學習算法實現將健康行為數據從低階數據到高階數據質的飛躍。建設運動康復處方庫、健康行為評價體系與健康行為風險預警模型，基于控制論、行為科學等理論方法構建健身指導決策支持系統，形成基于“大數據”的健康行為決策技術體系。
西南交通大學
2022-09-13