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植物性神经立体模型(附总论)
XM-649植物性神经立体模型(附总论)   功能特点: ■ XM-649植物性神经立体模型主要示交感与副交感两大内容。 ■ 副交感:示脑(第3、7、9、10对脑神经)、骶部(第S2-4)副交感中枢所在部位以及由脑、骶部中枢发生的节前纤维通过相应之神经至与脑神经相关的四大副交感神经节器官旁节、器官壁内的神经节内换元情况。 ■ 交感神经:示交感神经的低级中枢脊髓TH1-12、L1-3节段的灰质侧角所在部位及周围部神经节(椎旁节和椎前节),由节发出的分支及神经丛等。 ■ 还可分段显示颈、胸、腰、骶(盆)部交感神经节后纤维的分支、分支丛的组成及具体分布情况。 ■ 尺寸:自然大 ■ 材质:铁丝+塑料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
神经系统模型XM-601
XM-601神经系统模型   XM-601神经系统模型显示中枢神经脑、脊髓、周围神经等结构,包括从中枢发出到身体各部的脊神经(臂从桡神经、尺神经、正中神经、腰丛股神经骶丛坐骨神经等)等结构。 尺寸:83×30×6cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
脊髓与脊神经模型XM-619
XM-619脊髓与脊神经模型   XM-619脊髓与脊神经模型放大5倍,由2个胸椎和4对脊神经组成,脊髓作圆柱体贯穿于椎管中,在脊髓横切面上,可以观察位于中央的蝶形构造的灰质和包围在它四周的白质,模型上段脊髓游离,显示包在外面的三层不同厚薄的被膜,即硬脊膜、蛛网膜和软脊膜,并剖示被膜层次,显示脊神经的前后根部;在脊髓两侧,有前根和后根合成脊神经,出椎间孔,脊神经交通支连接位于椎体两侧的交感神经干。 尺寸:放大5倍,13×16.5×23.5cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-601神经系统模型
XM-601神经系统模型   XM-601神经系统模型显示中枢神经脑、脊髓、周围神经等结构,包括从中枢发出到身体各部的脊神经(臂从桡神经、尺神经、正中神经、腰丛股神经骶丛坐骨神经等)等结构。 尺寸:83×30×6cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-618神经元放大模型
XM-618神经元放大模型   XM-618神经元放大模型可拆分为2部件,置于基板上,显示神经元、突触、有髓及无髓神经纤维立体超微结构。 尺寸:放大,30×42×12cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-601神经系统模型
XM-601神经系统模型   XM-601神经系统模型显示中枢神经脑、脊髓、周围神经等结构,包括从中枢发出到身体各部的脊神经(臂从桡神经、尺神经、正中神经、腰丛股神经骶丛坐骨神经等)等结构。 尺寸:83×30×6cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-601神经系统模型
XM-601神经系统模型   XM-601神经系统模型显示中枢神经脑、脊髓、周围神经等结构,包括从中枢发出到身体各部的脊神经(臂从桡神经、尺神经、正中神经、腰丛股神经骶丛坐骨神经等)等结构。 尺寸:83×30×6cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-618神经元放大模型
XM-618神经元放大模型   XM-618神经元放大模型可拆分为2部件,置于基板上,显示神经元、突触、有髓及无髓神经纤维立体超微结构。 尺寸:放大,30×42×12cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-619脊髓与脊神经模型
XM-619脊髓与脊神经模型   XM-619脊髓与脊神经模型放大5倍,由2个胸椎和4对脊神经组成,脊髓作圆柱体贯穿于椎管中,在脊髓横切面上,可以观察位于中央的蝶形构造的灰质和包围在它四周的白质,模型上段脊髓游离,显示包在外面的三层不同厚薄的被膜,即硬脊膜、蛛网膜和软脊膜,并剖示被膜层次,显示脊神经的前后根部;在脊髓两侧,有前根和后根合成脊神经,出椎间孔,脊神经交通支连接位于椎体两侧的交感神经干。 尺寸:放大5倍,13×16.5×23.5cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
一种集成多组网协议多边缘计算框架的边缘计算处理平台
随着物联网设备的指数型增长,传统云计算的集中式处理方法已不能满足数据处理和数据安全等需求,边缘计算应运而生。边缘计算可以提升物联网的智能化,促使物联网在各个垂直行业落地生根。但是,一般的应用都默认只支持一种物联网组网协议或使用一种边缘计算框架,且组网协议跟边缘计算框架的接入十分繁琐,用户使用操作不便,耗时长。   一种集成多组网协议多边缘计算框架的边缘计算处理平台可同时兼容多种组网协议和集成多种边缘计算框架,简化接入步骤,大幅度降低用户的操作步骤和时长。同时,部署简单快捷,通过配置文件执行一键启动脚本即可实现平台的自动化部署及统一管理。与现有技术相比,该平台配置变更灵活。针对不同的服务器,不同的设备,只需要修改配置文件就可以直接部署生效。无须重新编译代码,无须重新创建镜像。此外,该平台具有良好的扩展性,极高的并发处理能力和很强的稳定性。可利用硬件加速数据处理,通过对FPGA、GPU和ASIC等的加速算法实现对数据的加速处。
北京大学 2021-04-13
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