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高等教育领域数字化综合服务平台
高级鼻胃管与气管护理模型
XM-BQ高级鼻胃管与气管护理模型（鼻饲模型）
XM-BQ高级鼻胃管与气管护理模型（鼻饲模型）模拟成年男性上半身结构，可进行各种基础护理操作，可通过鼻腔和口腔进行病人呼吸气道管理与胃部的各项护理技术训练。
一、主要功能：
■ 面部清洁
■ 眼耳滴药、清洗
■ 口腔护理
■ 氧气吸入疗法
■ 鼻胃管放置
■ 气管切开护理
■ 吸痰练习
■ 口鼻管插管训练
■ 模拟颈动脉搏动
二、标准配置：
■ 高级鼻胃管与气管护理模型：1台
■ 一次性使用胃管：1根
■ 说明书：1册
■ 保修卡合格证：1张
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
肾与肾上腺模型（1.5倍，带数字标识）
XM-705B-1肾与肾上腺模型（1.5倍，带数字标识）
XM-705B-1带数字标识肾与肾上腺模型可拆分为2部件，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11个部位数字指示标志及对应文字说明。
尺寸：放大1.5倍，11×11×23cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
易教授高校教学与科研综合管理平台
我公司致力于打造面向中国大学的教学与科研管理平台易教授，易教授的主要客户群体为高校、职业学校的院系和一些重点实验室，帮助他们快速上线专属教学与科研综合管理平台，从而实现学校教与学的流程在线化，信息与知识快速共享、线上自主学习、资源合理配置、数据科学洞察…… 易教授通过加强教学的流程数字化管理，能够有效提高学生的学习效率，减轻教师的工作压力，增强学校的管理能力。
北京中科索特信息技术有限公司
2021-02-01
胎盘脐带与胎儿内脏模型XM-822
XM-822胎盘脐带与胎儿内脏模型
XM-822胎盘脐带与胎儿内脏模型由足月胎儿、胸腹部内脏器官、胎盘、脐带等13个部件组成，显示胎儿整体结构。
尺寸：43.5×16.5×10.5cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
胎儿胎膜与子宫关系模型XM-826
XM-826胎儿胎膜与子宫关系模型
XM-826胎儿胎膜与子宫关系模型可拆分为3部件，做纵剖，示胎儿脐带、脐动脉、羊膜、羊膜腔、绒毛膜、平滑绒毛膜、丛密绒毛膜、底脱膜、包胎膜、壁脱膜，底脱膜显示胎儿和母体脱膜的两个独立的循环体系，胎儿、底脱膜、壁脱膜均可拆开以示其内部结构。
尺寸：放大，52×36×15cm
材质：玻璃钢材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
高级鼻胃管与气管护理模型
XM-BQ高级鼻胃管与气管护理模型（鼻饲模型）
XM-BQ高级鼻胃管与气管护理模型（鼻饲模型）模拟成年男性上半身结构，可进行各种基础护理操作，可通过鼻腔和口腔进行病人呼吸气道管理与胃部的各项护理技术训练。
一、主要功能：
■ 面部清洁
■ 眼耳滴药、清洗
■ 口腔护理
■ 氧气吸入疗法
■ 鼻胃管放置
■ 气管切开护理
■ 吸痰练习
■ 口鼻管插管训练
■ 模拟颈动脉搏动
二、标准配置：
■ 高级鼻胃管与气管护理模型：1台
■ 一次性使用胃管：1根
■ 说明书：1册
■ 保修卡合格证：1张
XM-BQ高级鼻胃管与气管护理模型（鼻饲模型）
XM-BQ高级鼻胃管与气管护理模型（鼻饲模型）模拟成年男性上半身结构，可进行各种基础护理操作，可通过鼻腔和口腔进行病人呼吸气道管理与胃部的各项护理技术训练。
一、主要功能：
■ 面部清洁
■ 眼耳滴药、清洗
■ 口腔护理
■ 氧气吸入疗法
■ 鼻胃管放置
■ 气管切开护理
■ 吸痰练习
■ 口鼻管插管训练
■ 模拟颈动脉搏动
二、标准配置：
■ 高级鼻胃管与气管护理模型：1台
■ 一次性使用胃管：1根
■ 说明书：1册
■ 保修卡合格证：1张
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-416动脉与静脉解剖放大模型
XM-416动脉与静脉解剖放大模型
XM-416动脉与静脉解剖放大模型显示动脉和静脉的立体结构，动脉三层膜比静脉三层膜厚，动脉有内外弹性膜，而静脉平滑肌及弹性组织不如动脉，静脉内孔比动脉内孔大，静脉有瓣。
尺寸：放大，50×32×22cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
云上高博会寄语-三盟科技股份有限公司董事长王喜英
三盟科技股份有限公司王喜英寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
南京大学医学院石云课题组揭示人类攻击行为的遗传机制
突触前神经元释放的谷氨酸结合并激活突触后膜的AMPA型谷氨酸受体，介导离子的流动，改变突触后神经元的电活动，从而将神经信号从一个神经元（突触前）传递给下一个神经元（突触后），因而AMPA受体在人类行为、认知、情感等各种神经活动中起关键作用。
南京大学
2022-06-14
一种适用于多视角自动化配准多站地面激光点云数据的方法
本发明涉及一种多视角地面激光点云数据自动化全局配准方法。该方法分为两个关键的模块:语义 特征点的提取与特征匹配。第一步，进行语义特征点的提取，通过数据切片、距离聚类、几何基元拟合 等一系列方式，获得语义特征点;第二步，进行语义特征点的匹配，通过构建三角几何约束条件与语义 约束条件来匹配语义特征点;并采用几何一致性的聚类方式剔除其中错误的匹配;最后，以匹配的特征 点个数的倒数作为权值，构建一个加权无向图，以加权无向图的最小生成树作为配准的路径，最终得到 各个站的全局配准参数，实现全局最优配准。本发明构筑了一种适用于多视角的自动化地面站激光点云 配准方法，该方法能够有效抵抗噪声、点密度与遮挡的影响，提高了激光扫描作业效率，具有很好的实 用价值。
武汉大学
2021-04-13