|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
脑神经在头颈部分布模型、十二对脑神经
XM-639脑神经在头颈部分布模型（十二对脑神经）
XM-639脑神经在头颈部分布模型（十二对脑神经模型）上带部分颅底，眶的上壁和外侧壁已剖掉，暴露出眼球、眼球外肌和眶内神经、下颌支及部分颞骨、颈部浅层肌除去暴露出脑神经在颈部的分布；颅底内面可见十二对脑神经出入颅底孔裂的情况，在正中面上，上鼻甲粘膜内可见嗅神经丝穿筛孔进入嗅球，切开鼻腔外侧壁暴露翼腭神经节及其分支；眶内显示眼球、眼球外肌，
动眼神经、滑车神经、展神经、三叉神经眼支和睫状神经节的位置的分布；下颌支及颞骨一部已切去，显露三叉神经的上颌神经，下颌神经的走行、分支、分布和下颌下神经节；面神经在面神经管内分出岩大浅神经和鼓索的情况，舌咽神经、迷走神经在颈部走行、分布情况，副神经支配胸锁乳突肌和斜方肌，舌下神经进入舌内等情况。
尺寸：放大2倍，42.5×15×40cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-D004头面部自主神经分布电动模型
XM-D004头面部自主神经分布电动模型
XM-D004头面部自主神经分布电动模型显示头面部副交感神经的传导路、脑干中的动眼神经副核、上泌涎核和下泌涎核，脊髓断面上的灰质侧角等传导通路。
一、显示内容：
■ 副交感部低级中枢
■ 动眼神经副核
■ 上泌涎核
■ 下泌涎核
■ 脊髓灰质侧角
二、技术参数：
■ 尺寸：49×23×65cm
■ 材质：PVC材料+木框
三、标准配置：
■ XM-D004头面部自主神经分布电动模型：1台
■ 电源线：1根
■ 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
双工式新型离心式风机
双工式新型离心式风机是集强迫进风和强迫排风两种作用于一体的新型风机。利用它能够有效地实现封闭空间的空气交换和压力控制。 技术特点： 该机采用高效率的外转子电机和流动蜗壳，转速可控，进、排风方向可调，结构简单，安装尺寸小。具有扬程大、流量适中、功耗小、工作效率高、噪声低，进、排风比可调等特点，可根据需要设计成前弯叶片，后弯叶片或直叶片。这种风机经专利检索为国内首创，它的最大优点和先进性在于：能够在同一位置同时实现强迫进、排风。还有工作状态稳定、工作范围宽、抗外界干扰能力强，在任何情况下都可以有效实现封闭空间的内外换气。并且，能够向系统提供足够的扬程用来有效净化空气。 适用范围： 该风机尤其适合于构成高速列车的通风系统。高速列车在运行时车厢内的压差变化很大，且具波动性质；产生的噪声也很大。采用本机可以克服列车高速运行时产生的进风和排风阻力，有效地、充分地实现车箱内外空气交换。并且利用进、出风的流量差来调节车箱内的压力，使之保持恒定，还可以降低车箱的密封要求，减少成本。与空调系统配合，既能保持车箱内的恒温，又能保持车箱内的空气新鲜。 此外，该风机还适用于高层建筑通风、厨房通风、会议室通风等场所的通风系统。可以开发新型的抽油烟机等。 目前，该风机已应用于我国长春客车厂出口到伊朗的地铁列车司机室中。
北京交通大学
2021-04-13
【中国教育新闻网】人形机器人科研新成果亮相第63届高博会
5月23日，第63届高等教育博览会在吉林省长春市拉开帷幕，吸引众多高校、科研机构与科技企业，聚焦以融合创新赋能教育强国建设。
中国教育新闻网
2025-05-26
科技部党组认真传达学习贯彻党的二十大精神
2022年10月24日上午，科技部党组书记、部长王志刚主持召开党组会议，传达学习党的二十大精神，研究学习贯彻工作。部党组成员李萌、张广军、相里斌、高波、张碧涌、林新同志出席会议，并结合科技工作实际进行了交流发言。
科技部直属机关党委
2022-10-25
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学
2021-02-01
基于深度学习的新冠病毒的早期检测筛查模型系统
西安电子科技大学计算机科学与技术学院智能软件与系统新技术研究所副教授张亮团队依托上海瑞金医院、西安交通大学第二附属医院等的新冠肺炎疑似、确诊患者肺部CT影像，通过综合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特点（磨玻璃、体积大小、位置等特征），张亮团队加快技术攻关，设计开发了基于深度学习的新型冠状病毒的早期检测筛查模型系统。
西安电子科技大学
2021-04-10
一种基于随机蕨的自举学习方法及其分类器
本发明提供了一种基于随机蕨的自举弱学习方法及其分类器，本发明属于计算机图形识别技术领域。图形识别通常采用弱分类器的加权、高斯概率分布的均值距离来判别正负样本。或采用分类树作为弱学习器，用误差测度减少最大化的划分准则划分节点，然后将这些弱分类器提升为强分类器。但是，这些弱学习方法要么收敛速度慢，要么准确率不够高，要么计算效率低。本发明选择图像特征和构造随机蕨、基于随机蕨的弱学习方法、基于随机蕨的弱学习方法、构建弱分类器、结果分类器等步骤可以很好地解决成像环境复杂且对运算量要求严格的图像模式识别，实现快速收敛和高效的自举弱学习方法，得到实时处理且准确率高的分类器。主要用于各种模式识别场合。
西南交通大学
2016-10-20
基于小样本学习的建筑施工安全监测预警系统平台开发
悬赏金额：15万元
发榜企业：广东智云工程科技有限公司
需求领域：人工智能；软件开发
产业集群：软件与信息服务产业集群
技术关键词：深度学习；变形预测；灾害预警
广东智云工程科技有限公司
2021-11-01
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
项目特色：
面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据，结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的能源需求。
针对综合能源的特性，项目提出了联合学习和迁移学习的思想对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预测模型，将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中，提高能源用量预测的准确率。
面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景，并利用 GIS 技术实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。
南开大学
2021-04-13