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XM-S4B动脉血气分析训练模型
XM-S4B动脉血气分析训练模型
一、功能特点：
■ 本模型由仿真手部模型与电子血液循环装置组成，具有真实的血液流动，能触诊桡动脉，手感真实，搏动速度和强弱可以调节。
■ 根据亚洲成年男性左手腕的解剖设计，采用高分子材料制成，肤质仿真度高，骨性标志明显。
■ 手掌向上，对桡动脉进行穿刺、抽血、输液，穿刺时有显的落空感，并有回血产生，多次穿刺后针眼不明显。
■ 可更换皮肤和动脉血管。
■ 配有底托，美观方便。
二、标准配置：
■ 动脉血气分析训练模型：1台
■ 电子血液循环装置：1个
■ 可更换穿刺模块：1套
■ 模拟血管：10根
■ 引流瓶：2个
■ 模拟血粉：1瓶
■ 连接管：2根
■ 电源适配器：1个
■ 注射器：1支
■ 防尘布：1块
■ 手提铝塑箱：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
JQ-8型电脑多元素联测分析仪
产品详细介绍
电脑多元素联测分析仪 JQ-8型
是国内最新型的一款综合性分析仪，一台仪器即可满足钢铁及其合金材料中的C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni、Mo、Cu、Ti、V、Al、W、Nb、Mg、稀土总量、Co等元素含量的检测，共设置有五个大通道（且可根据客户需求设置成十个大通道），每个大通道内又分别设置有30个小通道，共可贮存158条工作曲线，原则上一套仪器可检测158种元素，采用品牌电脑微机控制,并配备了电子天平，全中文菜单式操作,台式打印机打印结果 ,可检测的材料有:普碳钢、低合金钢、中合金钢、高合金钢、生铁、灰铸铁、球墨铸铁、耐磨铸铁、铝合金等。
主要技术参数
★测量范围：（因该仪器可检测的元素较多，现以钢中C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni等常见元素为例）
C：0.010～6.000% S：0.0030～2.0000% Mn：0.010～20.500%
P：0.0005～1.0000% Si：0.010～18.000% Cr：0.010～38.000%
Ni：0.010～48.000% Mo：0.010～7.000% ΣRE：0.0100～0.5000%
Mg：0.010～0.800% Cu：0.010～8.000% Ti：0.010～5.000%
如改变测试条件，该范围可相应扩大。
测量精度：符合GB223.3～5-1988、GB223.68～69-1997、2008等标准。
主要特点
★一台仪器可检测钢铁中所有常规元素C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni、Mo、Cu、Ti、Al、W、V、Nb、Fe、ΣRe、Mg、Co、Sb等；
★采用品牌电脑微机控制，电子天平称量，台式打印机打印检测结果；
★测试软件功能齐全，能完全替代传统化验室的各项手工书写工作，并可根据各单位实际需求，任意设置检测报告格式，并可输入任意检测条件查询历史数据；
★检测功能庞大，标准配置即具备检测158个元素的通道空间。
南京第四分析仪器有限公司
2021-08-23
HJ-D型电脑红外多元素分析仪
产品详细介绍主要技术参数★测量范围：（因该仪器可检测的元素较多，现以钢中C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni等常见元素为例） C：0.001～10.000% S：0.0005～2.000% Mn：0.010～20.500% P：0.0005～1.0000% Si：0.010～18.000% Cr：0.010～38.000% Ni：0.010～48.000% Mo：0.010～7.000% ΣRE：0.0100～0.5000% Mg：0.010～0.800% Cu：0.010～8.000% Ti：0.010～5.000% Al：0.010～15.000% V：0.010～0.500% (如改变测试条件，该范围可相应扩大)★电子天平： 称量范围：0—120g 读数精度：0.001g测量精度：符合GB223.3～5-1988、GB223.68～69-1997、2008等标准。主要特点★采用独家开发的、具有知识产权保护的最新检测软件，整机模块化设计确保了检测结果的可靠性；★采用国际先进的多项式拟合曲线技术，增加了单点校正等先进的元素理念，自动调整零点、满度；★各元素检测报告一次性打印，并可根据客户需求设计各种材料牌号自动鉴别系统，可自动鉴别材料牌号；★一台仪器可检测钢铁中所有常规元素C、S、Mn、P、Si、Cr、Ni、Mo、Cu、Ti、Al、W、V、Nb、Fe、ΣRe、Mg、Co、Sb、As、Sn、Pb等；★检测功能庞大，标准配置即具备检测300个元素的通道空间。动态显示分析过程中的各项数据和释放曲线。★可检测的材料有:普碳钢、不锈钢、低合金钢、中合金钢、高合金钢、生铁、灰铸铁、球墨铸铁、耐磨铸铁、铝合金等。★采用低噪声、高灵敏度、高稳定性的红外探测器。★WINDOWS全中文操作界面，操作方便，易于掌握。 ★ 软件功能齐全，提供文件帮助、系统监测、通道选择、数理统计、结果校正、断点修正、系统诊断等四十多项功能。
南京第四分析仪器有限公司
2021-08-23
【高教前沿】东莞理工学院校长马宏伟：地方应用型高校卓越工程师培养的“东莞理工模式”
未来十年，地方应用型高校需要快速提升办学能力，尤其要注重与城市产业的共生共荣，我认为这是此类高校分类发展和综合改革的重要方向。
中国教育在线
2025-07-16
基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用
深圳大学与中兴网信长期保持深入合作，积极探索产学研新模式，通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用，为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目，中兴网信将深圳大学科研成果进行转换，构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效地缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。
深圳大学
2021-04-10
一种提取干扰信号自动复位数据采集系统的电路
本实用新型涉及一种提取干扰信号自动复位数据采集系统的电路，该电路主要包括稳压电源、参考电压为4.5V的电池、运放单元、非门、与非门、触发器、微处理器、AD转换电路、采集数据传感器电路及电子模拟开关电路；该电路工作时，电阻R1、R2、R3、R4、R5、R6；电容C1、C2、C3；比较器03和04组成干扰信号提取电路；析出电源输入端的干扰信号；通过与非门和RS触发器，输出复位控制信号，控制微处理器和传感器电路在干扰信号期间同步复位，使09模块TS5A3166在干扰信号出现期间切断模块12的电源。该复位电路连接简便，易于理解，当稳压电路输出端出现干扰信号时，电路提取这个干扰信号控制微处理器和传感器电路同步复位，避免对后续电路的影响，有效提高了系统的可靠性。
江苏师范大学
2021-04-11
基于大数据与深度挖掘的工业机器人健康状态评估
一、项目简介 “中国制造2025”与《福建省实施<中国制造2025>行动计划》促使智能制造成为生产制造企业的主旋律,而工业机器人作为智能制造的重要柔性制造单元，2015年中国机器人市场累积销售68459台。然而，工业机器人结构复杂，工作环境恶劣，保养和维护对生产企业技术人员的能力提出了极高的要求。一旦工业机器人故障得不到及时维修，将直接影响正常生产。因此，开发工业机器人故障诊断与预测系统对工业机器人的推广和应用将起到重要作用。 二、前期研究基础 与泉州市微柏工业机器人研究院有限公司建立合作关系，采用企业与高校共同投资模式，建立“嘉庚学院—微柏工业机器人创新实验室”，实验室现有师生近百人，为高校师生提供研发环境，为企业进行技术难题攻关并培育人才。与微柏签署了为期3年的技术服务合同（2014.12-2017.12，微柏工业机器人技术支持服务，150万元）。 得到厦门大学中央高校业务费资助“基于大数据的工业机器人故障诊断与预测方法研究，2016.1-2018.12，35万元”。 四、合作企业 泉州市微柏工业机器人研究院有限公司是福建省工业机器人研发龙头企业，从事工业机器人相关技术研发及产业化十余年，专注研发六关节与四关节自由度串并联机械手等，自主研发数十种应用在冲压、喷涂、焊接、激光加工等生产作业领域的专业机器人。自主研发了高精度RV减速机检测台，工业机器人零点矫正与运动精度检测装置，焊接机器人防碰撞测试装置等工业机器人核心部件与整机检测系统，获得国家发明专利5项，国家实用新型专利30项。作为福建省科技小巨人企业、福建省科技型企业泉州市智能制造示范企业等，承担了省部级科技项目10余项。
厦门大学
2021-04-11
面向知识图谱应用的高效图数据库系统gStore
近年来图数据受到越来越多的关注，在海量图数据中进行快速的复杂查询是所有图数据库系统面临的直接问题。本系统首创提出了将复杂条件查询转换成在大图中进行子图匹配的解决方法，该方法抛弃了传统利用关系数据库技术作为底层支持RDF数据的存储和管理，利用基于结构感知的索引和查询优化策略，极大地提高了在海量RDF知识图谱数据和复杂查询环境下的性能和系统可扩展性。 本系统支持W3C提出的RDF文件标准和SPARQL语法标准，提供C++、Java、Python、PHP等API接口，单机版本支持50亿条边秒级响应，分布式版本设计了基于查询日志的分布式图数据划分策略，具有非常好的可扩展性。
北京大学
2021-02-01
基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用
深圳大学与中兴网信长期保持深入合作，积极探索产学研新模式，通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用，为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目，中兴网信将深圳大学科研成果进行转换，构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效地缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。项目共发表高水平论文56篇，其中中科院一区论文13篇，ESI高被引论文5篇，获广东省创新创业金博奖、全国创客大赛冠军等奖项。目前项目理论成果与专利技术已应用转化，2016-2018年项目收入6.95亿元，间接经济效益16.31亿元。授权中兴的产品在广东、山西等全国13个省市应用推广，同时在东南亚、非盟等“一带一路”国家与地区推广使用；研发的云伴妇幼平台，2014年起在广东、江西等100多家省市各级医院使用。疫情期间，项目保障慢性病、妇幼等众多高危人群的健康，获得了很好的社会声誉。
深圳大学
2021-04-10
一种基于机器学习的空间数据匹配方法
本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤:1)自动生成匹配训练样本，2) 通过机器学习建立分类器模型及其参数，3)应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4)顾及逻 辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多 种指标作为特征提取。具有如下优点:可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加 权平均方法更高;匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高;建立模型的典型样本数量少， 可大规模应用;利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。
武汉大学
2021-04-13