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男性全身骨骼模型医学教学模型
XM-101男性全身人体骨骼模型
XM-101男性全身人体骨骼模型示男性成人骨骼，由男性全身散骨串制而成一整体骨架，成直立姿势，四肢大的关节部分均可活动，显示男性全身骨骼的组成和形态外观、神经分支、脊椎动脉和腰椎间盘等，头颅含可活动的下巴、可移动的头颅盖、骨缝线和三颗可取下的下牙，其中四肢骨和头颅骨可以灵活拆卸组装，整体固定在支架上，带底座，可灵活移动。
尺寸：自然大，高170cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-129脊柱模型（脊椎模型）
XM-129脊椎模型
XM-129脊柱模型（脊椎模型）由带枕骨的颈椎、胸椎、腰椎、骶尾骨、骨盆及脊神经串制而成一个整体，包括脊椎、神经根、脊椎动脉、分椎间盘、脊柱横突和脊椎切面，显示了带枕骨的脊柱、骨盆和脊神经的形态、外观和组成，固定于铁质支架上。
尺寸：自然大
材料：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
施工及运营期隧道渗流场模型试验系统及其试验方法
成果描述：本发明公开了一种施工及运营期隧道渗流场模型试验系统及其试验方法，包括渗流模型箱的箱体和数据采集装置，箱体的顶部设有压力表，侧壁底部设有溢流孔，侧壁顶端和底端分别设有模型箱上进水孔和模型箱下进水孔；相对的两侧壁上开有隧道孔；固定钢筋笼的两端固定于隧道孔孔缘内壁上，其外包裹隔土层；法兰盘的外圈螺栓固定于隧道孔孔缘外壁上，内、外钢筋笼分别均通过法兰盘固定于隧道两隧道孔之间；法兰盘的内孔设有盖板；在内外钢筋笼之间螺纹连接施工期隔土板；在内钢筋笼内螺纹固定掌子面挡水板；且二者位于同一垂向截面上。该系统可方便、准确、真实地测试渗流场作用下隧道施工、运营期的渗流场情况。市场前景分析：轨道交通基础设施建设领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。
西南交通大学
2021-04-10
基于 LED 混光呈色模型的光谱功率分布提取方法及系统
一种基于 LED 混光呈色模型的光谱功率分布提取方法及系统，包括进行 LED 智能光源控制信号空 间全局采样，利用预设的 LED 发光控制方式根据全局采样样本集中各信号值驱动 LED 光源发光，组成 发光样本集；分别测量所得各发光样本对应光谱功率分及照度，生成发光数据集；根据预设的照度阈值 进行筛选，得到最终发光数据集，并从全局采样样本集中选取对应信号样本，组成最终信号空间采样样 本集；构建 BP 神经网络，并在此基础上建立相应的 LED 混光
武汉大学
2021-04-14
施工及运营期隧道渗流场模型试验系统及其试验方法
本发明公开了一种施工及运营期隧道渗流场模型试验系统及其试验方法，包括渗流模型箱的箱体和数据采集装置，箱体的顶部设有压力表，侧壁底部设有溢流孔，侧壁顶端和底端分别设有模型箱上进水孔和模型箱下进水孔；相对的两侧壁上开有隧道孔；固定钢筋笼的两端固定于隧道孔孔缘内壁上，其外包裹隔土层；法兰盘的外圈螺栓固定于隧道孔孔缘外壁上，内、外钢筋笼分别均通过法兰盘固定于隧道两隧道孔之间；法兰盘的内孔设有盖板；在内外钢筋笼之间螺纹连接施工期隔土板；在内钢筋笼内螺纹固定掌子面挡水板；且二者位于同一垂向截面上。该系统可方便、准确、真实地测试渗流场作用下隧道施工、运营期的渗流场情况。
西南交通大学
2018-09-18
一种用于数字高程模型的超分辨率方法及其系统
本发明公开了一种数字高程模型 DEM 超分辨率的方法，包括：建立高分辨率 DEM 与低分辨率 DEM 的位置映射，对每一个低分辨率DEM 测试区的子区域在低分辨率 DEM 搜索区进行相似块查找与相似性估计，选取相似性最高的一系列子区域作为相似块，将查找到的一系列相似块映射回高分辨率 DEM 实测区,将这些对应的高分辨率 DEM实测区子区域块按其对应的相似权重相加得到一个新的子区域,将上述超分辨率后的高分辨率 DEM 缺失区的子区域拼接起来，加上高分辨率 DEM 实测区已有的数据就为一个完整的高分辨率
华中科技大学
2021-04-14
考虑热量积累效应的相变存储器单元 SPICE 模型系统及应用
本发明公开了一种相变存储器单元 SPICE 模型系统，包括：单 元电阻模拟模块，用于模拟相变存储器单元电阻；温度计算模块，用 于针对施加的连续脉冲序列，计算每个脉冲信号结束时刻考虑脉冲信 号下热量积累效应的存储器单元相变层温度；晶化速率计算模块，用 于计算单位时间内发生晶化的相变层体积；非晶化速率计算模块，用 于计算单位时间内发生非晶化的相变层体积以及相变模块，用于选择 晶化速率或非晶化速率计算非晶化率。本发明还公开
华中科技大学
2021-04-14
基于多模态融合模型的平板显示视觉舒适度预测方法、系统
本发明涉及显示技术与人机交互交叉领域，提供基于多模态融合模型的平板显示视觉舒适度预测方法、系统，其中方法包括：步骤一、采集原始图像集，针对每一原始图像，运用生成对抗网络模型将输入的随机序列转换为增强素材，再将增强素材和原始图像按预设比例融合，获得若干新图像；步骤二、采集生理特征和物理特征，获得训练样本；步骤三、基于堆叠集成框架训练多模态融合模型；步骤四、输入测试数据，获得视觉舒适度预测结果。本发明旨在解决平板显示视觉舒适度预测领域高质量标注样本稀缺、单一模态分析耦合关系缺失、场景适配性差的问题。
南京工业大学
2021-01-12
草履虫模型
产品详细介绍
成都市生物标本模型厂
2021-08-23
司南模型
产品详细介绍司南模型
广州市展科教学仪器有限公司
2021-08-23