XM-524口腔、鼻及舌的发生模型   XM-524口腔、鼻及舌的发生模型由3部件组成，显示口腔、鼻腔及舌的外形发生变化。 尺寸：放大 材质：玻璃钢材料

XM-HL6高级成人护理及CPR模拟人   XM-HL6高级成人护理及CPR模拟人是集护理与急救于一体的整体护理人，高分子环保材料制成，肤质仿真度高，可进行CPR心肺复苏训练及多项基础护理操作训练。   功能特点： ■ 解剖标志明显，可触及两乳头、肋骨、胸骨及剑突，胸部富有弹性，胸皮可打开，能观察到真实大小的肋骨、双肺、心脏、肝脏、胃等器官。 ■ 四肢关节灵活度逼真，可模拟关节僵硬，躯干部可前倾，可坐轮椅。 · 躯干：屈伸 · 颈部：屈伸、侧转 · 肩部和髋部：内收、外展、屈伸 · 肘部：旋内、旋外、屈伸 · 膝部：屈伸 · 腕部：屈伸 · 踝部：旋内、旋外、背屈、跖屈 ■ 可实现多种体位：去枕平卧位、屈膝仰卧位、半坐卧位、端坐位、俯卧位、头低足高位、头高足低位、侧卧位、截石位、昏迷体位等，满足操作需要。 ■ 可进行床上擦浴、更衣、病人搬运，翻身、手足护理，扶助病人移向床头法、轮椅使用法、平车运送法、担架运送法等移动和搬运病人法，轴线翻身法、肢体约束法、肩部约束法、全身约束法等基本护理操作。 ■ 脸部清洁：面部皮肤可擦拭清洁。 ■ 瞳孔观察示教：一侧瞳孔散大、一侧瞳孔正常。 ■ 耳部护理：可进行耳廓、外耳道的清洗。 ■ 口腔护理: 可进行正常口腔及牙齿护理。 ■ 可进行心肺复苏术操作训练： · 执行《2015 美国心脏协会心肺复苏与心血管急救指南》标准。 · 头可后仰，可进行胸外按压、仰头举颏法、仰头抬颈法、双手抬颌法三种方法打开气道、口对口人工呼吸或者使用简易呼吸器辅助呼吸，有效人工呼吸可见胸廓起伏。 · 进行胸部按压时可下降5-6cm。 · 电子监测系统：可监测吹气量、按压位置以及按压深度。 · 设有考核与训练两种程序：当选择训练模式时，可通过按钮在按压与吹气之间任意切换，当选择考核状态时，程序按照30：2按压与吹气比自动运行。 ■ 条形码显示吹气量，正确的吹气量为500-600ml-1000ml： · 吹气量过少时，条形码为黄色。 · 吹气量合适时，条形码为绿色。 · 吹气量过大时，条形码为红色。 · 吹入的潮气量过快或超大，造成气体进入胃部指示灯显示、数码计数显示、错误语言提示。 ■ 条形码显示按压深度，正确的按压深度5-6cm： · 按压深度过少时，条形码为黄色。 · 按压深度合适时，条形码为绿色。 · 按压深度过大时，条形码为红色。 ■ 挤压气囊可触及颈动脉搏动。 ■ 可进行气管切开术后护理。 ■ 可进行吸痰术练习。 ■ 氧气吸入法：鼻孔内可插入吸氧管，练习氧气吸入的操作过程。 ■ 雾化吸入疗法：可练习雾化吸入的操作过程。 ■ 鼻饲术：托起头部使下颌靠近胸骨柄实现昏迷病人的鼻饲，具有真实大小的胃，可容纳250ml的液体，胃管插入45-55cm时，可以抽出模拟胃液。 ■ 洗胃术：可经口、鼻进行洗胃器洗胃、电动吸引器洗胃、胃管洗胃、洗胃机洗胃，胃容量约为200ml。 ■ 手臂静脉穿刺、注射、输液（血）：可使用不同类型的穿刺针，正确穿刺时落空感明显并有回血产生，可进行静脉输液（血）练习，静脉血管和皮肤均可更换，操作方便，经济实用。 ■ 上臂三角肌皮下注射：可注入真实液体，注射模块可取下清洗，并可更换。 ■ 臀部肌肉注射：可注入真实液体，注射模块可取下清洗，并可更换。 ■ 股外侧肌肉注射：可注入真实液体，注射模块可取下清洗，并可更换。 ■ 男性导尿术：可取仰卧屈膝位，两腿外展后可独立支撑，男性阴茎可提起与腹壁成60度角，插管时可真实感受男性尿道的三个狭窄、两个弯曲，操作成功后可导出模拟尿液。 ■ 女性导尿术：可取仰卧屈膝位，两腿外展后可独立支撑，女性尿道充分体现短、粗、直，具有尿道口、阴道口、阴蒂等解剖结构，操作成功后可导出模拟尿液。 ■ 留置尿管和膀胱冲洗术。 ■ 造瘘口护理：腹壁有回肠造瘘口和结肠造瘘口，内连集液瓶，可进行造瘘口护理。 ■ 灌肠操作训练：可实现大量不保留灌肠、小量不保留灌肠、清洁灌肠和保留灌肠等多种灌肠方式。 ■ 压疮护理：显示压疮的临床分期4个不同阶段，同时显示压疮和各种病理表现：压疮炎症、溃疡、窦道、腐肉、坏死、焦痂等，可进行伤口的评估、测量与清洗。 · 第一期：淤血红润期。 · 第二期：炎症浸润期。 · 第三期：浅度溃疡期。 · 第四期：坏死溃疡期。 ■ 可练习手指、足趾的包扎。 ■ 其他护理操作：冷热疗法护理、外阴擦洗、外阴湿热敷、尿道冲洗、床上擦浴、座式擦浴、穿换衣服等多项护理操作。

科大奥锐在《大学物理实验选课系统》的基础上，结合200多所高校实验中心的实际需要，采用最新技术进一步完善了各种功能而推出的《教学管理与选排课系统》，包含实验教学排课、学生自主选课、成绩管理、智能统计等。丰富了教学辅助手段，细化了各项管理，进一步体现以学生为主体、教师为主导的实验教学模式。是目前国内适用于包括实验教学、开放式教学的选排课较为成熟的一款软件。目前已在国内南方科技大学、中国地质大学、大连工业大学、石河子大学、解放军信息工程大学等100多所高校得到实际应用。 利用本系统，可以在现有师资力量的前提下，通过允许学生自主选择实验课程、自主选择实验内容、自主选择上课时间，提高实验教学的开放性。同时，又通过人性化的统计分析功能，实验课程管理员能够容易掌握学生上课的动态信息，防止教学过程中学生乱选课、少选课等情况发生，保证教学秩序的正常进行。 系统既可作为独立的产品为实验中心选排课服务，也可作为实验教学信息化建设整体方案的基础平台与科大奥锐《开放式实验室管理系统》 、《物理实验预习与自动评判系统》等系统数据共享、协同工作，为实验中心信息化建设提供有力的工具。 教学应用模式： 1.  开展开放性教学，实现学生为主体、教师为主导的实验教学模式： 利用系统的排课功能，设置好教师教学安排，学生选课规则（必修实验项目数，选修实验项目数等）；学生根据个人兴趣，自主选择实验项目和实验时间，满足学生个性化实验教学。 系统根据实际教学安排，可统计出真实的教学工作量。 2.  开展传统的教师主体的实验教学： 利用系统的排课功能和协助学生选课功能，指定实验教学安排，教师、据教学安排打印课表，完成实验。系统根据实际教学安排，可统计出真实的教学工作量。 3.  结合《网上教学环境》，师生多层次的交互： 系统教学安排和选课情况，动态生成实际教学关系，自动在《网上教学环境》形成课程-实验-教师-学生的交互论坛，实现师生深层次交互。 4.  结合《开放式实验室系统》系统，实际实现实验室全天候的开放： 系统教学安排和选课情况，动态生成实际教学关系，自动在《开放式实验室系统》生成实验室派位关系，自主进入实验室完成实验。 结合《物理实验预习与自动评判系统》完善实验预习环节，提交实验教学质量和水平。 系统教学安排和选课情况，自动在《物理实验预习与自动评判系统》自动生成实验预习安排，学生预习成绩实验前自动返回系统，真实反映了学生预习情况。 功能模块： 1.  工作流程 2.  系统用户角色描述 系统教学管理分为五种角色：学生，教师，课程负责人，教务管理员和系统管理员。每类角色的用户登录分别进入不同的窗口，实现各自的操作。 学生：选修实验课程，选修课程实验，课表查看，成绩查询。 教师：课表查看，课表打印，成绩录入及查询 ，个人工作量查看。 课程负责人：初始化课程属性设置，实验项目设置管理，实验开课时间设置，实验课表设置，学生选课设置，课表查看，实验成绩管理，实验教学查询，教学通知公告管理等。 教务负责人：课程信息查看，查看学生成绩，查看教师工作量统计，教学通知公告管理。 系统管理员：教学基本信息管理，包含学期、院系班级、实验室、课程信息、节假日等；师生人员管理；数据库备份、还原的数据维护工作。

专业认证自评系统具有课程达成度自动计算、毕业要求达成度生成、自评报告协同编辑撰写等功能，实现自评报告与数据同步更新；毕业生职业发展信息线上自动收集，自评附录文件自动生成输出等。 同时为高校提供贯穿认证工作六个阶段的工作指引、疑难解决、进度督促等服务。为学院减负，为专业建设加速。

新冠肺炎常规通过病史、CT等进行病情评估，但重症病房应用超声不便，还需要评估重症患者的心脏等多器官，然而操作者绝大多数不是专业超声医生，这为如何在治疗重症患者的过程中更好地发挥超声的作用提出了难题。深圳国际研究生院袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司合作，用人工智能技术赋能5G超声设备，增添采集心肺关键标准切面的导航以及关键参数的自动测量等功能，辅助医生对重症病人进行动态评估和治疗。 袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司1月中旬组成研发团队，在已有合作工作的基础上，针对新冠肺炎重症患者临床超声的迫切需求开展联合攻关，半个月就获得了较好的成果。该技术从2月初开始在武汉协和西院等多家医院使用，在一定程度上辅助了医生对重症患者进行疾病的动态评估和治疗指导。 目前该技术正由国家感染性疾病临床研究中心（深圳市第三人民医院）牵头开展进一步研究，将完善和改进现有功能，优化远程诊断流程，实现超声为医生治疗重症患者提供更智能、更可靠、更专业的帮助。

项目简介： 水安全是一个国家社会与经济发展的基本保障。水资源的管理和 使用需要精确和及时的监测。现有的水质检测技术需要不断提高其便 携性、降低成本、提高测量灵敏度，用来实现野外的实时水质监测。 本项目以 pH、pO2、温度等水质参数为出发点，通过小型化相关 传感器和检测设备，研发出可用于多参数水质检测的手持式设备。 项目特色： 用于水质多参数检测的手持式设备包括多个传感器、传感器信号 采集电路、低功耗蓝牙（BLE）和窄带物联网（NB-IoT）等通讯电路 以及多传感器融合算法等软硬件模块。 一般商用的 pH、pO2、温度等水质测量设备，需要使用市电供电， 只能在室内使用或者工作环境必须有市电的接入口。使得水质测量范 围受限。并且多数水质检测设备体积较大，难以携带。少数可手持的 设备，成本高昂，功能单一，难以适应室外多参数水质检测的需求。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本实用新型涉及一种带有智能家居系统的拼接式楼房。本实用新型由拼接式楼房组件以及智能家居控制系统组成，所述拼接式楼房组建由设置于房间框架内的基层以及设置于基层上的装饰层和隔板组成，所述智能家居系统由服务器终端、安防系统、环境调控系统、网络系统以及远程终端。本实用新型在建筑开发商提供的最基础的框架基础上，购房者可将内部结构灵活改变，由用户定制。实施上按照功能可以由其他专业供应商构造（整体厨房、浴室已经有专业分工，不需使用水泥来固定瓷砖，更换时简单无损耗，使得变换房屋构型变成了更加容易）。本实用新型将多种市场通用产品集成，适合于家居的智能化，可构建性价比较高的智能家居控制系统，远程控制方式灵活多样，用户可通过智能手机和PC机对家居随时进行监控。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。