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XM-153蝶骨放大模型
XM-153蝶骨放大模型
XM-153蝶骨放大模型放大2倍，显示蝶骨的形态和结构，蝶骨形似蝴蝶，据颅底中央，由蝶骨体、大翼、小翼和翼突构成，可从蝶骨前面、上面观察蝶骨结构，包含蝶窦和蝶窦口的形态结构。
尺寸：放大2倍，24.5×10×16cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-155筛骨放大模型
XM-155筛骨放大模型
XM-155筛骨放大模型放大4倍，显示放大筛骨的各个面的形态和结构，筛骨分为筛板、垂直板、左右筛骨迷路。
尺寸：放大4倍，20×15×16cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-156舌骨放大模型
XM-156舌骨放大模型
XM-156舌骨放大模型放大10倍，显示放大舌骨的形态和结构。
尺寸：放大10倍
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-840皮肤放大模型
XM-840皮肤放大模型
XM-840皮肤放大模型显示了不同层面的人类皮肤层次及毛发结构，展示了毛发、毛囊、脂腺、汗腺、皮肤感受器、神经和血管，置于基板上，放大70倍。
尺寸：放大约70倍，23×22×11cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-518肺泡放大模型
XM-518肺泡放大模型
XM-518肺泡放大模型示细末支气管分支、呼吸性细支气管、肺泡管、肺泡囊、肺泡，一侧肺泡管做纵断面，示肺泡囊、肺泡结节、肺泡膈的剖面结构，另一侧肺泡囊示其横断面的结构，并显示支气管动静脉、肺动静脉、毛细血管网、肺膜、平滑肌、弹性纤维和网状纤维。
尺寸：放大，26×15×35cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-610小脑放大模型
XM-610小脑放大模型
XM-610小脑放大模型放大4倍，可拆分为2部件，显示小脑的外形和内部结构，小脑水平切面可显示小脑内部结构，包括小脑中央核（顶核、球状核、栓状核和齿状核）等结构。
尺寸：放大4倍，40×23×16.5cm
材质：玻璃钢材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-617脑干放大模型
XM-617脑干放大模型
XM-617脑干放大模型放大3倍，置于底座上，显示脑干的外形和十二对脑神经在脑干的部位，并示延髓、脑桥、中脑三部分，上接间脑。
尺寸：放大3倍，17×15×33cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-611丘脑放大模型
XM-611丘脑放大模型（7部件）
XM-611丘脑放大模型放大5倍，可拆分为7部件，由丘脑前核内侧核、丘脑外侧核的背侧核团和腹侧核团、腹后内侧核以及丘脑枕等组成，多个功能区域用不同颜色表示，并显示丘脑各核团形态结构，共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。
尺寸：放大5倍，18×13×13cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
牙放大模型XM-904
XM-904牙放大模型
XM-904牙放大模型显示五种类型牙的形态和构造，包括：切牙模型、尖牙模型、前磨牙模型、两个牙根磨牙模型、三个牙根磨牙模型，总共可拆分为11部件。
■ 切牙模型：经牙冠正中矢状切面，可分解成2部件，放大约8倍，17.5×4.5×4.5cm，共有7个部位数字指示标记及对应文字说明（牙冠、牙颈、牙根、牙釉质、牙本质、牙骨质、牙髓）。
■ 尖牙模型：经全牙正中矢状切面，可分解成2部件，放大约8倍，22×6.5×6cm，共有7个部位数字指示标记及对应文字说明（牙冠、牙颈、牙根、牙釉质、牙本质、牙骨质、牙髓）。
■ 前磨牙模型：放大约8倍，18×5.5×7cm，共有4个部位数字指示标记及对应文字说明（牙冠、牙颈、牙根、牙冠结节）。
■ 两个牙根磨牙模型：下颌恒牙磨牙，有四个牙冠结节，经两个牙根冠状切面，伴龋齿，可分解成3部件，放大约8倍，16.5×8×8.5cm，共有9个部位数字指示标记及对应文字说明（牙冠、牙颈、牙根、牙釉质、牙本质、牙骨质、牙髓、下颌恒牙磨牙伴龋齿、牙冠结节）。
■ 三个牙根磨牙模型：上颌恒牙磨牙，有四个牙冠结节，经两个牙根冠状切面，经一个牙根矢状切面，可分解成3部件，放大约8倍，16×8×11cm，共有8个部位数字指示标记及对应文字说明（牙冠、牙颈、牙根、牙釉质、牙本质、牙骨质、牙髓、牙冠结节）。
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
一种电力线通信系统的噪声预测方法
成果描述：本发明申请要解决的问题是，改进预测技术，提高预测准确度。本专利利用高阶马尔科夫模型的原理提出HM-gMTD模型的一种改进，即高阶HM-gMTD模型，并通过EM算法给出相应的参数估计方法和相应的计算方法，并能够快速进行参数估计，以提高模型预测的准确度。市场前景分析：预测模型的发展在人类的经济生活方面发挥着重要的作用，尤其是马尔科夫模型，几乎在各个领域都有着非常广泛的应用。本发明着重混合转移分布模型与高阶隐马尔科夫模型的巧妙结合，构造出高阶HM-gMTD模型，然后运用EM算法，对新模型实现了主要参数的求解。最后为了衡量一个模型的好坏和对不同的模型进行比较，我们选择准则函数。模型比较的最佳准则函数，既考虑到模型对原始数据的拟合程度，又兼顾模型中所包含的待定参数的个数，并且对二者做出合理的权衡。与同类成果相比的优势分析：本发明主要是针对HM-gMTD模型的进一步改进，提出一个高阶HM-gMTD模型，使其在降低计算的复杂度的同时，提高预测的准确性。
电子科技大学
2021-04-10