IOI353型人体成分分析仪是采用生物电阻抗技术(BIA)、利用8-12接触电极和多频方法对人体进行节段分析。 测试指标：蛋白质、矿物质、身体总水分、身体脂肪量、去脂肪软体重、瘦体重、体重、标准体重、身体质量指数、体质百分比、身体年龄、基础代谢率、总能量消 耗、体型评估、节段分析、去脂肪软体重和身体脂肪量评价、身体成分变化、控制指导（体重，身体脂肪量，控制目标，每周控制量，控制周期，饮食摄入卡路里， 运动消耗卡路里），内脏脂肪面积，内脏脂肪水平，腹部周长，腰臀比，电阻抗，血压（当连接血压计时） 通过身体成份分析，您可做到： 准确把握训练的效果，为制定训练计划提供科学依据； 合理的减控制体重，从而保持最佳体能； 区分肌肉型超重和肥胖，寻求最佳的控制体重方法； 了解并检测青少年体质与健康的状况，制定切实可行的锻炼计划； 指导能量摄入和膳食中营养素摄入的比例； 指导采取营养恢复措施，促进肌肉的最大合成； 评价理疗康复的效果，指导科学训练、科学康复、科学营养； 了解环境、营养及其他因素对身体成份的影响； 了解不同类别人群体成份的差别。 IOI353特性： 考虑5个设定参数，即身高、体重、年龄、性别、电阻抗； 与世界公认的、最准确地稳定性同位素示踪法进行相关性分析； 便携、移动性强，可易用专用运输箱（可选）； 人体工学设计； 重量轻，10kg左右； 可以用A4固定打印纸打印和热敏打印机打印（可选）； 7吋彩色液晶显示屏； 无偏差体重秤设计； 安装方便，3-5分钟即可安装完毕； 全程中文语音提示； 可用存储盘存储所有测试数据（可选）。   型号 IOI353 测量方法 多频5因素生物电阻抗分析技术 电极方法 8点接触式电极 测量频率 5、50、250KHZ 测量部位 全身、节段测量（上下肢、躯干） 测量项目 蛋 白质、无机盐、身体水分、体脂肪量、肌肉量、去脂体重、体重、标准体重、BMI、体脂肪率、身体年龄、基础代谢量、总能量消耗、体型、节段分析、身体成分 变化、调节指导（体重体脂肪量肌肉量的调节值、调节目标、周调节量、调节周期、饮食热量、运动热量）、内脏脂肪面积、内脏脂肪水平、腰围、腰臀比、阻抗、 血压 测量电流 约280μA以内 消耗功率 40VA 电源电压 输入电压（AC100~230V、50/60HZ）、输出电压（DC12V、3.4A） 显示方法 7英寸彩色液晶屏 数据输入 键盘、电脑远程操作 传输端口 USB、RS-232（无线） 打印机 外接打印机或调整热敏打印机（选配） 外形尺寸 400*735*890（W*D*H、±10MM） 仪器重量 约10KG（机体） 测量范围 100~950Ω 测量时间 1分钟内 测量体重 10~250 KG 输入身高 100~200CM 适用年龄 5-89岁 操作环境 温度10~40℃、湿度30~75%（无凝露） 保存环境 温度-20~60℃、湿度：低于95%（无凝露） 上海欣曼IOI353测试样表 便携式、携带方便、可折叠、搬运轻松 IOI353人体成分分析仪显示屏 同类产品比较 序号 项目名称 杰文ioi Inbody220 1 显示屏折叠 显示屏都可以折叠 不可以 2 屏幕 7存大屏幕彩色显示 6.4蓝色液晶屏显示 3 衣物重量 可按季节调整衣物重量 不可以调整衣物重量 4 体型分析 9种体型分析 无体型分析 5 脂肪分析 可分析皮下脂肪和内脏脂肪 无脂肪分析 6 节段脂肪重量 可测节段脂肪重量 不可测节段脂肪重量 7 节段评估 可评估节段脂肪、肌肉量 不可评估 8 年龄分析 可分析身体实际年龄 无此项功能 9 书籍储存 机器内部可存储5000组数据 不可存储数据 10 数据传输 免费 收费   相关产品： 人体成分分析仪（专家型） 本文中所有关于人体成分分析仪http://www.xinman8.com/350.html的文字、参数、图片等如有产品更新换代、参数变动请联系我们的销售、技术工程师。

XM-303人体层次解剖模型   XM-303人体层次解剖模型由78部件组成，显示人体全身肌肉的层次，包括皮肤、肌肉、内脏器官、全身血管神经等，并显示人体各大系统，器官俱全，可单独示教，暴露肌肉、神经、血管深层、浅层结构，大部分肌肉能拆下，可分成头、颈、项背、上肢、胸、腹、盆、会阴、臂和下肢等部件。   尺寸：自然大，50×24×173cm 材质：玻璃钢材料   功能特点： 1、XM-303人体层次解剖模型按局解操作顺序，可分成头、颈、项背、上肢、胸、腹、盆、会阴、臂和下肢于一体等部件，每一部分均可拆卸装配。 2、模型在头部作矢状切面，拆开可取出整个脑模型。 3、脑部示大、小脑内部结构，脑神经穿出脑干的位置和脑的血管。于右半脑侧头颈和甲状腺峡平面分别作水平与矢状断面，以显示颈部断面和头颈部的鼻咽腔、喉腔等结构。 4、拆下左半侧下颌骨显示颌面深部颞下窝内的肌肉、神经和血管。分别拆卸翼内、外肌、舌上骨、下肌群、胸锁乳突肌、胸肢带肌、肩带肌、项背浅中肌，以显示各局部血管、神经的位置、行程分支和分布。 5、右上肢作矢状与横切面，以展示断面上的结构。 6、右侧上肢与下肢示浅筋膜、皮神经及浅静脉的属支、分布、毗邻，左侧上肢与下肢，去掉浅筋膜，浅、中层肌肉能层层卸装，以示深层血管神经的行走经过和分布范围，肌肉，起止点和形态位置，胸腹腔内各脏器均可拆卸并安装还原。 7、取出内脏，则可显示后纵膈和腹后区各结构，盆腔和会阴部分可分别表达盆壁、会阴部的坐骨直肠窝内诸结构，阴囊能清晰表示层次结构关系，阴茎作横断面以示其机构。 8、模型的每个拆装件均能安装还原以示整体观及表达全身肌肉、内脏、动静脉、神经的形态以及毗邻关系。

XM-816人体胚胎模型   XM-816人体胚胎模型由17部件组成，显示各胚层、各系统、各器官的各阶段发生，包括由受精卵起一直发生发展到5周末6周初，也就是包括胚前期及胚期的全部内容，包括胚胎学总论内容，即由细胞团、胚盘、胚体外形发生及演变，中轴器官的发生、三胚层的产生及分化、胚膜的发生，胚胎学各论内容，即各系统以及各器官原基的形态产生以及以后的形态演发过程。 1、受精卵 2、二细胞期 3、三细胞期 4、桑椹胚期 5、胚形成纵剖面上示内细胞群及囊胚腔 6-7、胚泡着床后、产生、合体滋养层，内细胞群分裂出内胚、原始补胎层（胚盘）。 8、原始补胎层及极端滋养层间形成羊膜腔。 9-12、内胚细胞间腹侧繁殖增生成卵黄囊，弥散于滋养层和卵黄囊及羊膜腔之间即胚外中胚层，大腔为胚外体腔。 13、胚放大，显示体蒂、小部分绒毛膜，纵剖面示卵黄囊、原条、外胚层。 14、显示体蒂、神经板、背索、原结等。 15、显示体蒂、体节、神经管，前肠、后肠、尿囊、心、背主动脉。 16、约25天人胚放大，外形示1.2.3对鳃弓，额鼻突等内示弓动脉，背主动脉、心脏、脊柱、视泡、咽囊、肝等。 17、约为34天人胚放大，外形示晶状体泡鼻凹、上肢芽、下肢芽，体节等，内示脊神经、脊柱、弓动脉、背主动脉、心、消化系统，示咽、食管、胃、中肠、后肠、肝、气管、支气管芽、后肾等。 尺寸：放大 材质：玻璃钢材料

本发明实施例提供了一种冬小麦穗分化期识别方法及装置，发明方法包括：根据收集到的待识别冬小麦种植区内的参数，获取小麦生长模拟模型的模型参数，获得本地化小麦生长模拟模型；根据待识别冬小麦种植区农业气象站数据，获取待识别冬小麦的第一气温数据时间序列，根据待识别冬小麦种植区内的多时相遥感影像，获取待识别冬小麦的第二气温数据时间序列；利用数据同化方法，将第一气温数据时间序列和第二气温数据时间序列进行数据同化，获得待识别冬小麦同化气温数据时间序列；根据同化气温数据时间序列和本地化小麦生长模拟模型，获得待识别冬小麦种植区内的穗分化期识别结果。本发明实施例实现了区域尺度上的冬小麦穗分化期识别。

该成果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。目前，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。可以用于疫情中必要隔离人员的位置监控，提高人员移动的管控。

团队目前主要产品有：‍（1）三维彩色测量系统：基于光栅投影的三维测量技术，获取被测物体的三维彩色信息。可以用于工业级高精度测量，电影、游戏等行业中的人物、场景建模。（2）三维快速测量系统：可实现快速测量，获取物体三维动态数据，适用于工业有限元分析、动画人物动作捕捉等应用。系统整体性能达到国际先进水平。（3）三维微小测量系统：利用远心镜头获取微小物体的三维点云数据。可用于工业微小器件尺寸、材料形变测量、三维指纹识别、三维生物特征识别领域。（4）（门禁/闸机）三维安检人脸识别系统：将三维快速测量系统与自主开发的三维人脸识别软件有机结合，集自动人脸检测、自适应调光、三维测量与识别、身份认证为一体，构成可实时进行三维人脸测量与识别的自动化系统（门禁，闸机为应用场景之一）。

本发明公开了一种基于李群论的多模态情感识别方法，包括以 下步骤：获取视频，并提取视频帧中图像区域的高斯型特征描述子， 基于高斯型特征描述子对视频中的图像区域进行跟踪，根据视频子序 列构建 ARMA 模型获取 ARMA 模型间的距离，根据 ARMA 模型之间 的距离构建核函数，并进行情感表达分类，根据人体、脸部和手部的 情感类别概率对人进行情感识别。本发明根据视频中所包含的人体姿 态运动信息、手势和脸部表情信息来判断人的情感状态，是一个将视 频数据映射到人体运动特征、手势特征和脸部表情特征，再从人体运 动特征空间和脸部表情特征映射到状态空间的过程，并提出利用李群 论进行多模态情感识别，提高模型进行情感识别的精确性。

本发明公开了一种基于支持向量机的纳米结构形貌识别方法。首先生成训练光谱，确定支持向量机的核函数与训练方式；生成测试光谱及多种不同的支持向量机；利用测试光谱对支持向量机进行特征形貌识别准确率测试，找出识别准确率、训练光谱数目和核函数之间的关系，作为支持向量机训练的指导原则；对测试光谱添加不同量级的噪声影响，将含有不同量级噪声的测试光谱用于支持向量机中进行测试，找到在能保证正确识别率较高情形下所能添加的最大噪声量级，作为另一指导原则；利用两个指导原则，训练得到最优的支持向量机；对真实待识别结构对应的测量光谱进行映射，识别其形貌。本发明可以对半导体纳米结构的形貌特征进行快速、精确地识别。

本发明主要由计算机、数字摄像机、补光装置和声光提示装置组成,数字摄像机的视频信号输出给计算机,接受到视频传感器输入后计算机控制补光设备和声光提示设备,计算机内安装有QR码智能检测模块,通过循环读取扫描视频中的帧数据,检测其中的QR码图形,并提取和译码。