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头颈部肌肉、血管附脑模型XM-635
XM-635头颈部肌肉、血管附脑模型
XM-635头颈部肌肉、血管附脑模型由颅骨、头颈部肌肉、脑正中矢状切面、一侧脑冠状切面、大脑镰、小脑、脑干、脑神经以及眼和颈静脉等10个部件组成，并显示颅底、大脑半球、间脑、小脑和脑干各个部分，以及脑神经和脑血管等结构。
尺寸：自然大，27×17×21cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
女性骨盆附生殖器官与血管神经模型
XM-131C女性骨盆附生殖器官与血管神经模型
XM-131C女性骨盆附生殖器官与血管神经模型由骨盆矢状切面和盆腔器官矢状切面等4个部件组成，并显示女性骨盆、生殖器官和盆腔脏器以及血管神经等结构。
尺寸：自然大，20×27×18cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
女性骨盆带韧带、血管、神经、盆底及器官模
XM-131D女性骨盆带韧带、血管、神经、盆底及器官模型
XM-131D女性骨盆带韧带、血管、神经、盆底及器官模型可拆分为6部件：女性骨盆带第五腰椎、韧带、血管、神经、盆底肌群、及子宫部分直肠等6部件；其中子宫、膀胱、直肠又可以剖开成2部分，显示肛门外括约肌、尿道外括约肌、会阴浅横肌、会阴深横肌、球海绵体肌、坐骨海绵体肌、会阴中心腱、肛提肌各个部位均可拆卸，直肠、连带输卵管与卵巢的子宫及阴道作正中矢状切可分成2部件，骨盆模型的右半部能显示髂总动脉、髂内外动脉及髂总静脉、髂外静脉分布及解剖结构，显示右骶丛、右坐骨神经与右阴部神经，显示骨与韧带及左右两侧髋骨、耻骨联合、骶骨、尾骨、带椎间盘的第五腰椎。模型通过第五腰椎、骶骨与尾骨的正中矢状切骨盆可分成左右两部分，并能显示锥管中的马尾成分，第五腰椎体的左半部分可以拆卸，模型的右半部分可显示骨盆韧带及腹股沟韧带、骶结节韧带、骶棘韧带、骶髂前韧带、骶腰韧带、前纵韧带、骶髂骨间韧带、骶髂后韧带，以及闭孔膜等结构。
尺寸：自然大，27×19×22cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
头颈部肌肉、血管附脑模型XM-635
XM-635头颈部肌肉、血管附脑模型
XM-635头颈部肌肉、血管附脑模型由颅骨、头颈部肌肉、脑正中矢状切面、一侧脑冠状切面、大脑镰、小脑、脑干、脑神经以及眼和颈静脉等10个部件组成，并显示颅底、大脑半球、间脑、小脑和脑干各个部分，以及脑神经和脑血管等结构。
尺寸：自然大，27×17×21cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
人工智能AI三维解析系统
北京体育大学主导研发的全球首款基于AI图像识别技术的三维运动解析系统可以自动识别人体关键点，将不同摄像机拍摄到的同一运动画面进行三维合成和运动技术分析，获得运动生物力学的详尽参数。该系统利用AI 技术大大降低了人工解析时间，提高了三维解析效率，有效提高运动表现。
北京体育大学
2021-04-10
人工神经网络映射降维优化技术
研发阶段/n内容简介：用人工神经网络将生产过程的数据所隐含的目标函数关系降维映射到二维平面上，自动生成目标函数的等值曲线，由此可展现出操作空间的面貌和特征，直接识别出最优操作点或最优操作区域，实现生产过程的操作优化，达到降低原料消耗和能量消耗、提高生产率和产品质量、把对环境污染降到最小的目的。技术指标：1、人工神经网络降维优化技术通过降维，在映射平面上能全景式的展现出多维空间的面貌和特征，可以根据优化目标选择最优操作区域，最大限度的挖掘生产过程或装备的潜力；2、当最优操作点或区域不在现有数据集合区域
湖北工业大学
2021-01-12
机器人工作空间轨迹规划控制方法
分析说明国内外相关技术的状况和项目背景，项目基于什么，做了什么，形成了什么技术或产品， 主要创新点或优势（少写理论，多介绍成果，精炼易懂，300 字以内）。 高铁组基础设施中螺栓结构处处可见，大量螺栓松弛检测和拧紧工作依靠人工操作，不仅费事费 力且易漏检漏测，为了降低劳动强度、提高工作效率和准确度，需设计一种专用双臂机器人替代作业 者进行螺栓校验和紧固工作。项目包括柔顺轨迹规划控制、协同紧固操作控制及环境和对象特征提取 等诸多研究难点。 项目基于该需求已经在轨迹规划控制方面做了大量研究，其中建立了关节刚度模型，并提出了考 虑运动和动力约束下的轨迹优化方法，基于该方法能够对机器人实现快速、平稳、准确的轨迹运动控制， 从而达到提高操作效率和操作精度的目的。
北京工业大学
2021-04-13
机器人工作空间轨迹规划控制办法
、
北京工业大学
2021-04-14
基于人工透镜的相控阵卫星通信终端
本项目提出将多个龙伯透镜单元组成阵列式分布，通过在透镜底部布置多个馈源，可实现波束相控阵，同时智能化接收、发射多个波束，具有扫描角度大、覆盖范围广的优点。
中国科学技术大学
2021-04-14
生成式人工智能与虚拟数字人
面向数字人的大规模生成需求，发展生成式人工智能理论，探索机器学习方法从数据中自动化学习数字人建模方法，提出了高精度三维人脸重建技术、表情驱动数字人技术、语音驱动数字人技术三项世界领先的技术，以低成本、高效率生成可驱动的高保真数字人。该技术能够极大提升数字人的生成质量与生成效率，支持大规模高精度的数字人生成，具有广泛的应用前景。
上海交通大学
2023-05-09