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高智能数字网络化ICU综合护理技能训练系统
★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能。 XM-H3100高智能数字化ICU综合护理技能训练系统可自主表现生命体征,并可对所给予的治疗措施自主进行生理体征变化,该系统由全身男性模拟病人、生命体征模拟器、多参数模拟监控仪、计算机等组成,具有基础护理与高级护理功能。本系统同时适用于医院、医学院、卫校等医疗单位,并面向乡村医师技能培训,提供心肺复苏术、体外除颤等急救操作技能。通过虚拟安全的模拟及护理技能的培训、图文、声像、视频相结合,有操作日志、存贮、考核评估、成绩打印、网络交互式功能。 适用学科:ICU护理、急救医学护理、呼吸内科护理、心内科护理、泌尿内科护理、外科护理、急救医学、危重症医学、战地医学等。 系统主要功能: ■ ICU技能: · 气道管理技术:标准口、鼻插管,气管切开术,支持仰头举颏法、推举下颌法开放气道。模拟牙关紧闭、舌水肿、咽部水肿、喉痉挛、单双侧肺阻塞、主气道堵塞等体征。 · CPR操作训练:可进行口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式;电子监控气道开放、吹气次数、吹气频率、吹气量、按压次数、按压频率、按压位置和按压法深度;自动判断人工呼吸及胸外按压的比例;实时数据显示,全程中文语音提示;抢救成功后,模拟人瞳孔由散大变为正常,动脉恢复搏动,出现自主呼吸。 ★ 真实除颤起搏(选配):可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用,实现真实除颤起搏。 ★ 模拟除颤起搏(选配):多媒体动画展示医用除颤起搏器的使用,与XM-J880模拟除颤起搏器配套使用,可实现除颤起搏。可选择除颤能量,最大除颤能量达到360J。 ★ 真实AED(选配):可与不同厂家、不同型号的AED配套使用,实现真实AED训练。 ★ 模拟AED(选配):多媒体动画展示AED操作过程,与XM-AED99F自动体外模拟除颤仪配套使用,可实现AED训练。全程中文语音提示,提供贴片电极和纽扣电极,自动检测心率并分析是否需要除颤。 ★ 真实心电监护(选配):可与不同厂家、不同型号的心电监护仪配套使用,实现真实心电监护。 ★ 模拟心电监护(选配):与XM-J115多参数模拟心电监护仪配套使用,可实现模拟心电监护。使用指夹式血氧探头检测血氧,内部储存上千种种心电图。多参数模拟监护仪(LCD)屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压(动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压)、心输出量等。 ■ 生命体征模拟: · 瞳孔观察:瞳孔液晶显示为CSTN伪彩、65K色、RGB;能在1-9mm之间,随意模拟瞳孔的正常、散大、缩小等状态。 · 颈动脉、股动脉、桡动脉搏动,生动再现病人呻吟、咳嗽、呕吐声音。 · 呼吸模式:模拟正常呼吸、叹气样呼吸、陈-施氏呼吸、库什摩尔呼吸、毕奥呼吸。 · 真实的自主呼吸,呼吸时胸廓有起伏,可调节呼吸频率及呼吸深度。 · 听诊:可听诊几十种声音,包括正常心音、异常心音、正常呼吸音、异常呼吸音、正常肠鸣音、异常肠鸣音。 ■ 临床护理训练: · 穿刺术:胸腔穿刺、骨髓穿刺。 · 血压测量训练、三角肌皮下注射、股外侧肌内注射、手臂静脉穿刺、注射、输血、臀部肌内注射。 · 清洗梳理头发、洗脸、耳清洗滴药、口腔护理、假牙护理、吸痰法、氧气吸入法、口鼻饲法、洗胃法、胃肠减压、灌肠法、造瘘引流术、男/女性导尿术、男/女性膀胱冲洗术。 · 整体护理:四肢关节左右弯曲、旋转、上下活动、擦浴、穿换衣服、冷热疗法。 ■ 软件系统应用: · 提供单机版(一点一套)、网络版(一点多套)软件,用户可根据自己的实际需要进行选择。 · 脚本/病例编辑:支持用户自编辑模拟护理病例,软件自动记录病情的变化和学员操作过程。 · 模拟注射泵/输液泵的使用:多媒体动画展示注射泵/输液泵的操作流程,可选择药物进行操作。 · 训练与考核:软件内存有几百道考题。支持心电图、急救知识理论、护理场景、病例、CPR训练与考核。 · 心电图监护:使用指夹式血氧探头,实现模拟心电监护和真实心电监护,内部储存上千种心电图。 · 护理场景脚本训练/考核:系统自带数十个场景,涵盖内科、外科、急诊、ICU等科室病人的护理,并通过交互性多媒体课件检验护理操作关键知识点的掌握程度。软件提供多种药物治疗和典型的辅助检查,如胸片、超声心动图,12导联心电图等。 · 局域网络教学:可选配摄像头,具有彩色视屏监控功能,可对每个在线的学生的操作手法和过程进行实时视屏监控。综合计算机同步统计数据,便于教学掌握每个学生的训练考核情况。 系统组成: ■ 硬件: · ACLS高智能成人模拟人; · XM-S7模拟血压测量仪; · 简易呼吸器、听诊器、喉镜、气管套管、输液套装 ■ 软件: · 局域网内教师机应用软件V2.0 · 局域网内学生机应用软件V2.0 · ACLS脚本编辑软件V2.0 可选配件(用户自配): · 真实心脏除颤起搏器; · XM-J980模拟心脏除颤起搏器; · 真实AED; · XM-AED98F自动体外模拟除颤仪; · 真实心电监护仪; · XM-J116多参数模拟心电监护仪; · 视频监控设备; · 计算机; · PC工作站; · 抢救操作台;
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
高智能数字网络化ICU综合护理技能训练系统
★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能。 XM-H3100高智能数字化ICU综合护理技能训练系统可自主表现生命体征,并可对所给予的治疗措施自主进行生理体征变化,该系统由全身男性模拟病人、生命体征模拟器、多参数模拟监控仪、计算机等组成,具有基础护理与高级护理功能。本系统同时适用于医院、医学院、卫校等医疗单位,并面向乡村医师技能培训,提供心肺复苏术、体外除颤等急救操作技能。通过虚拟安全的模拟及护理技能的培训、图文、声像、视频相结合,有操作日志、存贮、考核评估、成绩打印、网络交互式功能。 适用学科:ICU护理、急救医学护理、呼吸内科护理、心内科护理、泌尿内科护理、外科护理、急救医学、危重症医学、战地医学等。 系统主要功能: ■ ICU技能: · 气道管理技术:标准口、鼻插管,气管切开术,支持仰头举颏法、推举下颌法开放气道。模拟牙关紧闭、舌水肿、咽部水肿、喉痉挛、单双侧肺阻塞、主气道堵塞等体征。 · CPR操作训练:可进行口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式;电子监控气道开放、吹气次数、吹气频率、吹气量、按压次数、按压频率、按压位置和按压法深度;自动判断人工呼吸及胸外按压的比例;实时数据显示,全程中文语音提示;抢救成功后,模拟人瞳孔由散大变为正常,动脉恢复搏动,出现自主呼吸。 ★ 真实除颤起搏(选配):可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用,实现真实除颤起搏。 ★ 模拟除颤起搏(选配):多媒体动画展示医用除颤起搏器的使用,与XM-J880模拟除颤起搏器配套使用,可实现除颤起搏。可选择除颤能量,最大除颤能量达到360J。 ★ 真实AED(选配):可与不同厂家、不同型号的AED配套使用,实现真实AED训练。 ★ 模拟AED(选配):多媒体动画展示AED操作过程,与XM-AED99F自动体外模拟除颤仪配套使用,可实现AED训练。全程中文语音提示,提供贴片电极和纽扣电极,自动检测心率并分析是否需要除颤。 ★ 真实心电监护(选配):可与不同厂家、不同型号的心电监护仪配套使用,实现真实心电监护。 ★ 模拟心电监护(选配):与XM-J115多参数模拟心电监护仪配套使用,可实现模拟心电监护。使用指夹式血氧探头检测血氧,内部储存上千种种心电图。多参数模拟监护仪(LCD)屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压(动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压)、心输出量等。 ■ 生命体征模拟: · 瞳孔观察:瞳孔液晶显示为CSTN伪彩、65K色、RGB;能在1-9mm之间,随意模拟瞳孔的正常、散大、缩小等状态。 · 颈动脉、股动脉、桡动脉搏动,生动再现病人呻吟、咳嗽、呕吐声音。 · 呼吸模式:模拟正常呼吸、叹气样呼吸、陈-施氏呼吸、库什摩尔呼吸、毕奥呼吸。 · 真实的自主呼吸,呼吸时胸廓有起伏,可调节呼吸频率及呼吸深度。 · 听诊:可听诊几十种声音,包括正常心音、异常心音、正常呼吸音、异常呼吸音、正常肠鸣音、异常肠鸣音。 ■ 临床护理训练: · 穿刺术:胸腔穿刺、骨髓穿刺。 · 血压测量训练、三角肌皮下注射、股外侧肌内注射、手臂静脉穿刺、注射、输血、臀部肌内注射。 · 清洗梳理头发、洗脸、耳清洗滴药、口腔护理、假牙护理、吸痰法、氧气吸入法、口鼻饲法、洗胃法、胃肠减压、灌肠法、造瘘引流术、男/女性导尿术、男/女性膀胱冲洗术。 · 整体护理:四肢关节左右弯曲、旋转、上下活动、擦浴、穿换衣服、冷热疗法。 ■ 软件系统应用: · 提供单机版(一点一套)、网络版(一点多套)软件,用户可根据自己的实际需要进行选择。 · 脚本/病例编辑:支持用户自编辑模拟护理病例,软件自动记录病情的变化和学员操作过程。 · 模拟注射泵/输液泵的使用:多媒体动画展示注射泵/输液泵的操作流程,可选择药物进行操作。 · 训练与考核:软件内存有几百道考题。支持心电图、急救知识理论、护理场景、病例、CPR训练与考核。 · 心电图监护:使用指夹式血氧探头,实现模拟心电监护和真实心电监护,内部储存上千种心电图。 · 护理场景脚本训练/考核:系统自带数十个场景,涵盖内科、外科、急诊、ICU等科室病人的护理,并通过交互性多媒体课件检验护理操作关键知识点的掌握程度。软件提供多种药物治疗和典型的辅助检查,如胸片、超声心动图,12导联心电图等。 · 局域网络教学:可选配摄像头,具有彩色视屏监控功能,可对每个在线的学生的操作手法和过程进行实时视屏监控。综合计算机同步统计数据,便于教学掌握每个学生的训练考核情况。 系统组成: ■ 硬件: · ACLS高智能成人模拟人; · XM-S7模拟血压测量仪; · 简易呼吸器、听诊器、喉镜、气管套管、输液套装 ■ 软件: · 局域网内教师机应用软件V2.0 · 局域网内学生机应用软件V2.0 · ACLS脚本编辑软件V2.0 可选配件(用户自配): · 真实心脏除颤起搏器; · XM-J980模拟心脏除颤起搏器; · 真实AED; · XM-AED98F自动体外模拟除颤仪; · 真实心电监护仪; · XM-J116多参数模拟心电监护仪; · 视频监控设备; · 计算机; · PC工作站; · 抢救操作台;
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
上海够快网络科技股份有限公司
上海够快网络科技股份有限公司成立于2012年4月,致力于为企业提供专业的文档管理系统,完善的云存储解决方案和优质的产品服务。 目前,够快正在为包括新东方、浦东软件园、上海外国语大学、宜信、一德集团、雀巢等超过10万家企业和团队提供专业的文档管理服务,涉及媒体广告、教育培训、投资金融、建筑设计、工程制造、政府等诸多领域及行业。 创立伊始,够快科技便获得了戈壁投资“绿洲计划”的天使投资。2012年12月,够快获得由红杉资本领投的4000万元A轮投资。于2016年1月,够快科技成功登陆新三板,成为行业内首家挂牌的企业云盘。
上海够快网络科技股份有限公司 2021-12-07
复杂网络路由技术在智能导航系统中的应用研究
本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制,通过基础图论中的关键理论,结合大数据分析与聚类技术,旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题,项目拥有多项自主核心知识产权,涵盖路径规划与搜索算法、数据并行存储与计算。通过仿真表明,项目实施后,能在现有路网规模的基础上,显著提升现有道路的负载通行能力,缓解城市道路因局部负载过大导致的负载不均与交通拥堵,改善出行体验,降低尾气排放,提升智能交通效率。
电子科技大学 2021-04-10
基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统
目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群,检测人员聚集情况,利用红外热成像技术实时获取人员体温情况,实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分,并快速形成疫情人员相关数据,还可以提供数据接口,供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道,通过喊话系统,监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为,为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。
北京理工大学 2021-04-10
以可穿戴计算、传感器网络等为核心的应用系统
在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下,开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作,并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置,具体包括:1) 工业物联网应用:开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关,以及相关的协议栈源码。2) 健康应用:主要面向安全、健身、医疗等健康应用,研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带(腕表)、腰带(腰挂、腰带扣)、胸带等各类形态的健康装置,开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用,参见下图。
电子科技大学 2021-04-10
复杂网络路由技术在智能导航系统中的应用研究
本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制,通过基础图论中的关键理论,结合大数据分析与聚类技术,旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题
电子科技大学 2021-04-10
类脑神经网络处理器芯片设计与应用研究
一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出,近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升,而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想,这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题,我们基于吉布斯分布采样优化计算,提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法,引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案,并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片,以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的,主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作,并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问,从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究,先后主持国家自然科学基金项目五项,其中与神经网络研究内容相关的有两项,分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号:69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号:60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下,我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外,厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴,并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议,可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样,在学校211 和985 经费的支持下,本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科,有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后,已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴,也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下,厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年,本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来,基于该平台,每年合作项目经费近百万,同时还完成了多项横向合作项目:面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等,培养了大批优秀的硕士毕业生;厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之,不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看,本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验,以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定,课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。
厦门大学 2021-04-11
以可穿戴计算、传感器网络等为核心的应用系统
在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下,开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作,并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置,具体包括: 1) 工业物联网应用:开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关,以及相关的协议栈源码。 图1 工业物联网 2) 健康应用:主要面向安全、健身、医疗等健康应用,研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带(腕表)、腰带(腰挂、腰带扣)、胸带等各类形态的健康装置,开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用
电子科技大学 2021-04-10
关于应用神经网络对核裂变产物的研究进展
原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件,比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆,急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大,国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂,是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络(Bayesian Neural Network)来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用,并可以得出推断的误差,但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面,裂变产物分布具有统计特征,比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布,只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习,当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明,随着中子能量增加,裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时,唯象评估模型失效,神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向,展现了机器学习的一个实际应用范例,将对核数据的定量评估产生重要影响,有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化
北京大学 2021-04-11
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