XM-645颅顶层次解剖模型   XM-645颅顶层次解剖模型显示颅顶软组织，由浅入深可分五层：即皮肤、浅筋膜(皮下组织)、帽状腱膜及颅顶肌（额、枕肌）、腱膜下疏松结缔组织、颅骨外膜，软组织的神经血管都走行于浅筋膜内，在软组织的深面即颅骨、硬脑膜（上矢状窦）、蛛网膜颗粒、蛛网膜及软脑膜。 尺寸：放大，25×26×10.5cm 材质：PVC材料

XM-637颈深层肌肉解剖模型   XM-637颈深层肌肉解剖模型显示颈部的深层肌肉的结构和形态。 尺寸：自然大，17×7×21cm 材质：PVC材料

XM-636B颈部深层解剖模型   XM-636B颈部深层解剖模型显示下颌下三角、颏三角、颈动脉三角、肌三角、枕三角、锁骨上三角深层解剖结构。 尺寸：自然大，26×38×10cm 材质：PVC材料

XM-301A人体全身肌肉解剖模型80CM   XM-301A人体全身肌肉解剖模型由全身肌肉、胸腹壁肌、上、下肢肌、颅顶骨等18个部件组成，并显示头颈部、躯干部、上、下肢骨、肌肉、肌腱、韧带等结构。 尺寸：高80cm 材质：PVC材料

XM-301A人体全身肌肉解剖模型80CM   XM-301A人体全身肌肉解剖模型由全身肌肉、胸腹壁肌、上、下肢肌、颅顶骨等18个部件组成，并显示头颈部、躯干部、上、下肢骨、肌肉、肌腱、韧带等结构。 尺寸：高80cm 材质：PVC材料

XM-705A-1肾解剖放大模型   XM-705A-1肾解剖放大模型放大3倍，带肾上腺，显示了肾剖面的肾皮质、肾髓质、肾小盏、肾大盏、肾盂、输尿管以及肾动脉、肾静脉等结构，共有24个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸：放大3倍，40×26×8cm 材质：PVC材料

XM-705F微观肾脏解剖模型   XM-705F微观肾脏解剖模型作微观解剖，显示肾脏纵切面、肾脏的皮质与髓质、肾叶的楔形结构、带有短髓袢的肾单位以及血液供应。 尺寸：放大，26×19×23cm 材质：PVC材料

本变速器采用一汽大众捷达，5速而做国内有一汽捷达奇瑞等车型，采用了本变速器，本变速器实训台，包括解剖，主要部件能清楚的看到挂档，一档工作，二档工作，三档工作，四档工作，五档工作，倒档工作，差速器工作动态原理，及工作状况等，离合器工作状况通过脚踏式离合器分离情况，是手动变速器教学好材料。 技术要求： 1、本实训台采用框架式结构，用万向脚移动，方便灵活，带锁止功能，以免使用过程中滑动，安全可靠。 2、采用真实离合器踏板，达到真实性效果，学生能掌握对离合咕嘟的真实了解。 3、本实训台，用交流（380V或220V）来驱动变速箱，通过用减速机来完成以每分钟为50转的慢速对变速箱的安全转速来演示给学生观看。 4、通过手动挂档操作，对变速器空倒1、2、3、4、5档来完成，使学生掌握挂档知识。 规格：1200×700×700mm 电压：220V（380V）50H2 功率：550W

XM-911磨牙蛀牙解剖放大模型   XM-911磨牙蛀牙解剖放大模型放大约16倍，可拆分为6部件，显示磨牙的形态和构造以及龋齿病变发展过程，共有14个部位指示数字标识标志及对应文字说明。 尺寸：放大约16倍，31×16.5×15cm 材质：PVC材料

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断