产品详细介绍产品介绍: 经口腔进行气管插管 观察对比一侧正常与另一侧散大之瞳孔 指示环甲膜穿刺部位 本模型适合于医护院校的学生、初级临床人员、各类现场急救人员培训，经口腔进行气管插管技术的教学演示和实习操作。 高级硅胶手臂肌肉注射动脉注射穿刺训练模型ZH-S3台 1600 高级手臂血压测量训练模型 ZH-S7 台 2500 高级硅胶电子手臂静脉穿刺训练模型(报警装置) ZH-S5 台 1400 高级硅胶儿童手臂静脉穿刺训练模型 ZH-S6 台 980 高级硅胶婴儿头部双侧静脉注射穿刺训练模型 ZH-T1 台 820 高级硅胶婴儿头部静脉穿刺训练示教模型 ZH-T2 台 930 高级硅胶婴儿头部及手臂静脉注射穿刺训练模型ZH-T3 台 1200 高级硅胶儿童头皮静脉注射穿刺训练模型 ZH-T4 台1050 高级电子臀部注射训练模型（报警装置） ZH-F7/1 台 1700 臀部注射实习模型ZH-F6台 240 高级前臂静脉穿刺外套ZH-S15台 850 高级外科缝合手臂训练模型 ZH-S16 台 1000 高级外科缝合腿肢训练模型 ZH-S17 台 1200 高级牙护理保健模型 ZH-K 台 200 男性上半身洗胃模型 ZH/17台 1000 高级透明男性导尿模型：ZH-F1台3300 高级全功能创伤护理人ZH-110台6800 高级全功能组合式护理训练模型ZH/122A台3800 高级全功能组合式护理训练模型ZH/122B台3800 组合式基础护理人训练模型ZH/100S台2800 高级新型基础护理实习操作模型ZH-27台3200 高级大屏幕液晶彩显自动全电脑心肺复苏模拟人ZH/CPR500台13000 高级小屏幕液晶自动电脑心肺复苏模拟人ZH/CPR400台8800 高级中屏幕液晶自动电脑心肺复苏模拟人ZH/CPR580台8800 高级移动显示自动电脑心肺复苏模拟人ZH/CPR480台7500 高级大屏幕液晶彩显全自动电脑心肺复苏模拟人ZH/CPR680台13500 新生儿气管插管模型ZH/2A台750 高级电子人体气管插管训练模型（带报警）ZH/5S台1800 高级气管插管训练模型(带报警)ZH/J50台3980 高级婴儿梗塞模型ZH/140台980 高级婴儿心肺复苏训练模拟人ZH/CPR160台4800 高级儿童复苏训练模拟人ZH/CPR150台5200 高级半身心肺复苏训练模拟人ZH/CPR180台4800 高级语言提示自动电脑心肺复苏模拟人ZH/CPR280台5500 高级移动显示自动电脑心肺复苏模拟人ZH/CPR300台7500 高级电脑孕妇检查训练模型ZH/W2台4800 高级分娩机转示教训练模型ZH/6台1800 http://www.shzhonghong.com/model/20071217110253.html

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络；对接收到的干扰信号做预处理，将其作为卷积神经网络的输入样本；根据待识别信号的类别，将信号样本及其对应的类别构建为训练集，利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络；根据训练的卷积神经网络，对每个预处理后的信号样本进行识别，获得未知信号的所属类别。

基于手机的人脸识别和定位的社矫人员监管系统”主要功能：每天可定时和随机方式要求社矫人员上传个人GPS位置信息，同时进行人脸识别和活体检测，从而在不需要增加额外的专用硬件设备，仅借助现有的智能手机，便实现对相关社矫人员行踪的实时监管，并有效杜绝监管工作中普遍存在的社矫人员“人机分离”、“冒名打卡”、“照片刷脸”等现象。该系统已与现有社矫系统（蓝信、律兜）无缝对接。无人社矫厅版本已经投入使用。

生物特征识别是模式识别、图像处理、人工智能等学科领域的一个前沿研究方向，是涉及国家社会公共安全的战略高技术，同时也是电子信息产业新的增长点。从今年开始，我国已经开始计划在第二代身份证和电子护照中嵌入生物特征信息以提高个体身份认证的可靠性，生物特征识别技术在国家的人口管理、安全反恐、机场安检、出入境边检、门禁与安全系统、权限控制、对象监控、金融防伪、电子商务、社保福利等领域发挥重要作用。

本发明公开了一种网络舆情识别方法

一、项目简介 项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题，使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作，最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。 二、前期研究基础 课题组通过多年攻关，在相关核心技术方面有多项突破，提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平，已在包括IEEE Trans.Image Processing， CVPR，ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项，软件著作权1项。 三、应用技术成果 1)    雾天图像增强2)      水下图像增强 3)    雾天图像增强

本技术成果克服了现有技术的不足，提供了一种对未知 应用（包括恶意软件）进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术

本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法，该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet，用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务

已有样品/n1）主要技术特点：该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型，然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比，具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2）主要技术指标：(1)水份和灰份含量检测误差：<1%； (2)水份和 灰份含量检测速度：<2 秒/样本； 3）应用范围：可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估，提