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高级心肺复苏模拟人（计算机控制） 执行标准：美国心脏学会(AHA)2025国际心肺复苏(CPR)＆心血管急救(ECC)指南标准系统.系统主要功能：（该款模拟人在培训时间内可利用现有的资源办公电脑进行软件安装即可进行培训，退出操作程序就可以进行其他日常操作）■ 人工呼吸与胸外按压时：模拟心脏搏动显示、模拟心电图显示；■ 模拟标准气道开放；■ 人工手位胸外按压时：1、动态条码指示灯显示按压深度；2、计数显示；详细记录按压正确和错误的次数，并区分错误的原因；3、语言提示：中文语音提示，详细提示按压错误的具体原因，以便训练者及时改正；4、实时操作波形图显示按压操作的过程；5、实时矩形图显示按压深度（通过红色、绿色、黄色、灰色直观体现操作过程）；■ 人工口对口呼吸(吹气)时：1、动态条码指示灯显示吹气量大小；2、计数显示；详细记录人工呼吸正确和错误的次数，并区分错误的原因；3、语言提示：中文语音提示，详细提示人工呼吸错误的具体原因，以便训练者及时改正；4、实时操作波形图显示人工呼吸操作的过程；5、实时矩形图显示人工呼吸量大小（通过红色、绿色、黄色、灰色直观体现操作过程）；■ 实时操作频率控制功能；■ 操作时间：可自由设定时间；■ 操作方式：训练、普及考核；自定义考核；■ 语言设定：可进行语言提示设定及提示音量调节设定；或关闭语言提示设定；■ 可打印成绩单；■ 可进行多媒体教学，也可进行与投影仪连接播放教学；■ 学员管理：可自由编辑学员名称、编号、存档；■ 操作过程可存档、回放等功能；■ 检查瞳孔反应：考核操作前和考核程序操作完成后模拟瞳孔由散大、缩小的自动动态变化过程的真实体现。■ 检查颈动脉反应：用手触摸检查，模拟按压操作过程中的颈动脉自动搏动反应；以及考核程序操作完成后颈动脉自动搏动反应的真实体现。 材料特点：面皮肤、颈皮肤、胸皮肤、头发，采用进口热塑弹性体混合胶材料，由不锈钢摸具、经注塑机高温注压而成，具有解剖标志准确、手感真实、肤色统一、形态逼真、外形美观、经久耐用、消毒清洗不变形、拆装更换方便等特点，其材料达到国外同等水平。■  使用寿命：材料长时间不老化变质，允许操作次数为50万次。 标准配置：高级复苏全身人体模型             一具豪华手拉推式人体硬塑箱         一只计算机（用户自配或选配）     一台CPR安装软件                             一套复苏操作垫                                  一条屏障面膜(50张/盒)                      一盒可换肺囊装置                              四套可换面皮                                      两张新操作指南光盘                      一盘新教材书                                  一本使用说明书                                  一本保修卡、合格证                          一套

本实用新型公开了一种基于植株形态的精量喷雾装置。Γ形支架一边的底面固定在底座上，其顶面安装电机，Γ形支架另一边的安装惯性导航组件和工业相机，Γ形支架一边的内侧面装有螺杆，螺杆与电机轴连接，支架的一端与螺杆构成螺旋副，其另一端与电磁阀连接，绕有电热带组的水管安装在支架下面，水管的一端经电磁阀后与喷头连接；单片机分别与继电器组的一端、工业相机、惯性导航组件、温度传感器和经电机控制器与电机电连接，继电器组另一端分别与电磁阀和电热带组电连接。本实用新型通过对植株的拍照及对其图像序列处理获得植株形态，从而得到有效的喷雾方法，提高雾滴的沉积率；采用分组加热精确控制雾滴喷出前的温度，增加雾滴的穿透性能。

本成果属于高光谱图像信息处理技术，为高光谱遥感图像分类方法。首先对高维高光谱图像提取第一主成分特征图，并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取，结合提取的形态学特征与原始光谱特征，利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解，最终通过最小残差判断准则确定像元类别。这种方法有效地并且充分的挖掘了高光谱遥感图像中的空间信息、形态信息和光谱信息。考虑到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量时的耗时性与对非线性数据的不可分性，进一步提出了基于差分形态学核协同表示的高光谱遥感图像分类算法。该成果方法通过核化的协同表示分类算法避免了优化求解的耗时性，同时克服了高维特征空间下数据的线性不可分性。算法首先通过差分形态学方法在高光谱遥感图像的主成分分析图上进行空间特征提取，并通过核变换方法将新特征字典投影到高维的线性核特征空间，最后利用核化协同表示算法的高效性对高光谱图像进行分类。 主要技术指标 University of Pavia 通过 ROSIS-03 传感器记录，该图像捕获了意大利帕维亚的帕维亚大学周围的市区。图像尺寸为 610×340×103，空间分辨率为 1.3 m / 像素，光谱覆盖范围为 0.43 至 0.86μm。该图像考虑了九个类别。其具有 42776 个标记样本。每类取 50 个有标记样本共 450 个样本作为训练样本。 请参阅表 1，本方法提出的高光谱图像分类方法，相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 18%；相比于 JSRC，OA 提高了约 5%；同时参阅表 2，展示了本成果方法的时间运行效率与相关方法的比较。该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果 表 2 不同数据集上时间运行对比实验结果