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XM-S7高级血压测量手臂训练模型
XM-S7高级血压测量手臂训练模型   XM-S7高级血压测量手臂训练模型的皮肤采用高分子材料、血管采用乳胶材料、手臂骨采用发泡材料制成,肤质仿真度高,皮肤纹理清晰,本产品可单独使用,也可与我公司其他产品配套使用,全套包括血压测量训练仪、手臂模型、血压表、袖带、听诊器、DC5V外接电源适配器及其它附件组成。   一、功能特点: ■ 模型为成人手臂,体表标志明显,解剖位置精确,可以进行动脉血压测量。 ■ 可用真实血压计及听诊器进行血压测量。 ■ 具有KorotkoffGap音。 ■ 压力值采用动态毫米汞柱显示,可精确到1毫米。 ■ 可以根据教学情况调整收缩压、舒张压、脉搏频率数值及音量的大小。 · 收缩压:设定范围30-250mmHg。 · 舒张压:设定范围15-105mmHg。 · 心率:设定范围10-200次/分。 · 脉搏听诊音量:设定范围0-16。 ■ 血压训练器有液晶显示屏显示。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置: ■ 血压测量手臂模型:1条 ■ 听诊器:1副 ■ 血压测量器:1套 ■ 电子显示器:1个 ■ 电源适配器:1个 ■ 防尘布:1块 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
高温超导体电阻转变温度测量仪
1.测量R-T主机一台(主要完成温度的测量和电阻测量,以及为样品提供电流的恒流源) 2.测量X-T用主机一台(主要完成温度的测量和显示,磁化率的测量和显示) 3.测量实验台架一套(测量零电阻和磁化率共用) 4.测温传感器(PT100) 5.低温杜瓦(内径φ120×80)
长春市长城教学仪器有限公司 2021-02-01
带血压测量的高级全功能护理人模型
XM-HL3A高级全功能护理训练模拟人(带血压测量)   一、模型特点: ■ XM-HL3A带血压测量的高级全功能护理人模型是在基础护理人模型的功能上进行升级,除了XM-HL1A的所有功能外,还加入了血压测量模块,可进行血压测量训练。 ■ 模拟人由高分子材料制成,具有形象逼真、操作真实、拆装方便、结构合理和经久耐用等特点,还可以拆装分部件进行局部功能教学训练。   二、模型功能: ■ 洗脸 ■ 眼、耳滴药水清洗 ■ 口腔护理 ■ 口鼻气管插管 ■ 气管切开护理 ■ 吸痰法 ■ 氧气吸入法 ■ 口鼻饲法 ■ 洗胃法 ■ 手臂静脉穿刺、注射、输液(血) ■ 三角肌皮下注射 ■ 股外侧肌注射 ■ 胸腔穿刺 ■ 肝脏穿刺 ■ 骨髓穿刺 ■ 腰椎穿刺 ■ 灌肠法 ■ 男/女性导尿术 ■ 男/女性膀胱冲洗术 ■ 造瘘引流术 ■ 臀部肌肉注射 ■ 腹腔解剖重要器官结构观察 ■ 整体护理:擦浴、穿换衣服 ■ 四肢关节左右弯曲、旋转、上下活动 ■ 创伤护理:清洗、消毒、换药、止血、包扎 ■ 手臂血压测量训练   三、标准配置: ■ 全功能护理训练模拟人:1台 ■ 模拟人衣服:1套 ■ 输液袋:1套 ■ 可更换模块:1套 ■ 听诊器:1套 ■ 电源适配器:1个 ■ 血压测量装置:1套 ■ 电子显示器:1个 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
Enlogic EN2113 端口级别测量PDU、PDU定制
产品详细介绍Enlogic的EN2000 系列产品---IRMC级别测量,输出端口可开断系列将电能测量,功率和环境监测与远程控制输出端口开/断技术有机结合在一起,实现了保护和管理您的机柜环境的功能。输出端口上电顺序开启能防止浪涌电流造成的危害并允许用户自定义设备的启动顺序及延时。远程开/端控制技术允许授权用户远程控制设备,可通过关闭空载的输出端口实现机柜电源的管理。 计费级精度的瓦-时电能测量为用户计费,PUE及效率计量,工程项目规划以及容量管理提供了精准的电能测量数据。 持续地为IRMC每相的输入电源和断路器提供实时监测。该实时监测数据能在每个潜在电源问题发生之前提供预警,并保证用户更好的实现输入相和分路之间负荷的平衡,提高设备的可靠性与电源效率。 Enlogic的超薄机身及断路器的设计吻合了用户节约机柜空间的需求。每个Enlogic IRMC上可连接多达6个外置传感器,实现了完整远程监测和报警的解决方案。企业级的网络管理允许您轻松的通过HTTP, HTTPS, SNMP, 或Telnet实现管理功能;而与LDAP/S和AD(活动目录服务)的巧妙整合,允许您轻松的集成到现有的目录服务中。其他显著特点包括带色标识别的输出端口及断路器,标准的锁紧IEC插头,高可视角的OLED 显示屏,以及可现场热插拔的网络管理卡等提高了产品的可靠性并能减少人为错误造成的损失。输入允许输入电压:: 220-240 VAC +6%, -10%每相输入电流:: 32APhase Type: 1-phase最大输入功率(kVA):: 7.68输入频率(Hz):: 50输入插头类型:: IEC309 332P6输入电源线长度:: 3.0m输出输出电压:: 220-240 VAC总输出端口数:: 24IEC C13 输出端口数:: 20Total # of IEC C19 Outlets: 4内置断路器的数量:: 2断路器类型: 1-pole hydraulic-magnetic每个断路器的最大输出电流(A):: 16每个输出端口的最大电流:: (C13)10A, (C19)16A物理尺寸长,mm:: 1826 mm深,mm:: 50 mm宽,mm:: 55 mm外壳颜色:: Black环境要求:可运行温度:: -5 to 55°C可运行相对湿度:: 5-95% RH, non-condensing最高可运行海拔高度:: 0-3,000 m存储温度:: -25 to 65°C存储相对湿度:: 5-95% RH, non-condensing存储最高海拔高度:: 0-15,000 mCompliance ApprovalsUL: 否EMC: 是安全认证::环境认证::
深圳市鸿佳宇信息技术有限公司 2021-08-23
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面,因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量,同时在修复层面提高叶片使用寿命,开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置,并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统,可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复,研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统,可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准,为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据,有效提升修复精度与效率,并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景,市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学 2025-02-11
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统(简称“海嘉PMS管理系统”)是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社(CCS)型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点,坚持“以人为本”的管理理念,全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理;通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高;PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审(如RightShip检查)机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。 PMS型式认可证书 核心功能
厦门大学 2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段,系统利用高带宽卫星通信和5G网络,提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术,能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时,系统对海上数据流量进行智能化管理,提升了传输的稳定性。
厦门大学 2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出,采用先进的传感器技术,实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案,融合卫星通信、物联网技术,确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测,提高了系统的智能化水平。
厦门大学 2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学 2025-02-08
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点,尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法,构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型,拟实现高精度SOC(荷电状态)与SOH(健康状态)估计的优化,提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面,项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集,采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化,并结合特征工程技术提高预测精度。同时,设计适用于边缘计算的部署方案,使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行,降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面,项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点,特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案,该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命,精准估算SOC/SOH,降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试,初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右,电池健康度准确度提升40%左右,系统响应及时,具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为,该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学 2025-05-12
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