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

"专业测量低阻的发明仪器：可测最低阻值0.000001Ω；在实际应用中，还可测0.000001V的交流电压和0.000001A的交流电流。 "

基于 LabVIEW 图形编程语言的阻尼测量系统是利用所接收的速度振动信号和激励 信号互相关获得试件的速度冲击响应，再变换到频域得到速度频响函数。 本系统可通过一次测量得到频率范围内各阶共振峰和半功率带宽，程序可自动节选 共振峰并计算阻尼损耗因子。相较传统测量精度高，速度快，且具有良好的开放性。

XM-F22骨盆测量模拟人   功能特点： ■ XM-F22骨盆测量模型（骨盆测量模拟人）为成年女性整体人，解剖标志明显，便于操作定位。 ■ 采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 关节灵活，满足骨盆测量时的各种体位。 ■ 下腹部设有透明视窗，观察骨盆内测量操作全过程。 ■ 可进行骨盆内测量与外测量训练。

本实用新型提供了一种用于电子鼻测量的测量装置，所述测量装置包括锥形瓶和可拆卸搅拌器，所述锥形瓶口设有瓶塞，所述瓶塞上设有电子鼻进气孔和电子鼻补气孔，所述可拆卸搅拌器包括竖向可拆卸手柄、横向手柄和搅拌叶片，所述横向手柄和竖向可拆卸手柄连接，所述竖向可拆卸手柄底部连接有搅拌叶片。本实用新型提供的所述测量装置可以避免误差；在所述锥形瓶的瓶塞中间位置设置固定进气口，这样可以保证电子鼻进气针在实验过程不容易活动，减小误差，同时使实验人员不必付出过多力气。所述锥形瓶可以避免清洗过后水珠残留影响气味测定的影响，更加便于实验操作。

本发明提供了一种材料强度分布获取方法，通过材料的强度试验获得若干个材料强度样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１１．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇６０＇　ｈｅ＝＇５９＇／）确定基于试验数据的强度随机变量样本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１２．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１７９＇　ｈｅ＝＇１２８＇／）将强度随机变量η采用混沌多项式展开，根据高斯采样计算得到各阶混沌多项式基函数样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１３．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１５６＇　ｈｅ＝＇６６＇／）采用马尔科夫链?蒙特卡洛算法获得各阶混沌多项式系数γ的后验分布样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１４．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇７７＇　ｈｅ＝＇６０＇／）根据重构的混沌多项式系数样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１５．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇４７＇　ｈｅ＝＇５５＇／）和混沌多项式基函数样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１６．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇１２６＇　ｈｅ＝＇６３＇／）确定强度随机变量的后验分布样本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１７．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇３６４＇　ｈｅ＝＇１２０＇／）根据强度随机变量的后验分布样本（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１８．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇３３＇　ｈｅ＝＇５３＇／）计算强度的后验分布样本：（ｉｍｇ　ｆｉｌｅ＝＇ＤＤＡ０００１５９５２６８０００００００１９．ＴＩＦ＇　ｗｉ＝＇２４７＇　ｈｅ＝＇６２＇／）最终采用区间统计的方法获得材料的强度分布。本发明方法仅需完成少量强度试验即可获得材料的强度分布，且不需要假设材料的强度分布类型，节约了大量的试验时间和经费，同时，也避免了因材料强度分布模型的错误选取而引入的误差。

目前，训练机器学习模型依赖于海量的数据，当以集中方式训练时，会带来很大的计算成本。因此，现在普遍的共识是，未来的机器学习应该以分布式方式实施。通常，分布式学习是以server-worker模式中进行的，其中server利用从workers收集的信息更新学习参数，然后将这些参数广播给workers。 但是，随着worker数量的增加，通信开销也会大幅

团队已完成退役锂电池带电破解分选回收生产线、移动式拆解车等技术成果转化，实现了“1+N”锂电分布式带电拆解新模式，解决退役动力锂电池分布散乱、难以集中无害化处理的难题。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 锐锋智锂（陕西）科技有限公司 企业法人 张志杰 注册时间 2022.5.16 注册所在省市 陕西省西安市 组织机构代码 91610113MABLKTJR6C 经营范围 技术服务、技术开发、技术咨询、转让及推广 企业地址 陕西省西安市雁塔区雁翔路99号博源科技广场C座1401 获投资情况 海沃能量盒子1000万投资意向 三、负责人及成员 姓名 学院 入学时间 张志杰 能源与动力工程学院 2021 陈博 能源与动力工程学院 2019 董梓竣 管理学院 2019 宋自远 电气学院 2019 陈昊煊 能源与动力工程学院 2019 黄嘉慧 人文社会科学学院 2019 罗寒非 化学学院 2019 陈楷林 能源与动力工程学院 2019 师鸣遥 生命科学与技术学院 2019 四、指导教师 姓名 学院 职务/职称 研究方向 丁书江 化学学院 教授/院长 电化学储能 杨国锐 化学学院 副教授 锂电回收 延卫 能源与动力工程学院 教授 污染控制 五、项目简介 随着新能源汽车产销量逐年爆发时增长，大量退役动力锂电池涌入报废市场。一方面，镍钴锂元素作为电池极粉生产的关键性材料，而我国长期以来严重依赖进口，面临巨大的材料供给缺口；另一方面，退役电池因含有余能，在堆积、运输及拆解过程易发生起火爆炸（相当于1/8同质量TNT的爆炸威力），危害操作人员安全，同时造成不可逆的镍钴锂产物损失。 因此，预放电步骤是传统工艺中的必经之路，而在预放电过程中又存在严重的环境污染问题，致使传统拆解企业难以进驻工业园区，大大压缩了行业的发展空间。针对上述痛点，本团队研发的项目： （1）首创性实现了对退役动力锂电池的带电拆解，避免了传统拆解高浓盐水预放电工艺，降低拆解成本，单条产线可年减少20万吨高浓盐水的排放； （2）通过自研高效吸附剂与先进的废水处理工艺，实现生产线三废零排放，年减少超百万元的治污成本，获得准入工业园区的资格； （3）内置余热回收系统回收电池残余电能，年减少超1万吨标准煤燃烧，减少超4万吨的CO2排放。 经过学生团队技术攻关和基础实验研究，我司已获得了成套的动力锂电池破解分选技术，已申技术专利20余项。其中负责人已获5项核心授权专利，实审专利11项，对技术、产品形成全方位保护。经过多次技术升级，已成功调试安装了退役动力锂电池破解分选成套设备生产线，该生产线完全达到工业生产要求，锂电池年处理量提升到5000吨，处理能力里超同行10%，产品回收率超同行20%，产品价值率领跑同行30%，并可入驻工业园区。 此外，团队已完成退役锂电池带电破解分选回收生产线、移动式拆解车等技术成果转化，实现了“1+N”锂电分布式带电拆解新模式，解决退役动力锂电池分布散乱、难以集中无害化处理的难题。公司已获得海沃能量盒子1000万投资意向，并与多家智能化设备供应商达成代工生产合作，研发的生产线已在云南云天化集团、陕西全通集团完成中试验收，即将投入大规模生产使用。