XM-125颅骨骨性分离着色模型   XM-125颅骨骨性分离着色模型由22部件组成，由各部分颅骨串制于铁丝上，固定在底座上，以便于观察各骨之间的毗邻关系以及内外两侧、上下各面的结构特点及孔、管、沟、裂等，显示分解的22部件颅骨形态结构，用不同颜色区别说明22部分颅骨的名称。 尺寸：自然大 材料：PVC材料

XM-714男性会阴模型   XM-714男性会阴模型显示肛提肌、肛门外括约肌、肛尾韧带、坐骨直肠窝、坐骨结节、肛门、会阴中心腱、球海绵体肌、坐骨海绵体肌、会阴深横肌、会阴浅横肌及会阴部的动脉神经等。 尺寸：自然大，30×23×8cm 材质：PVC材料

XM-715女性会阴模型   XM-715女性会阴模型显示阴蒂、尿道外口、前庭球、阴道口、会阴中心腱、坐骨结节、肛门、肛门外括约肌、坐骨直肠窝、会阴前庭、球海绵体肌、坐骨海绵体肌、会阴深浅横肌、肛提肌等。 尺寸：自然大，34×21×12cm 材质：PVC材料

物理化学生物数字化探究实验台 备注：以上是化学探究性实验室设备|生物探究性实验室的详细信息，如果您对化学探究性实验室设备|生物探究性实验室的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取化学探究性实验室设备|生物探究性实验室的最新信息。 咨询电话：0577-67473999

物理/化学/生物探究性实验室六角桌 规格尺寸可定制： 1200*1200*780 1500*1500*780 台  面：采用12.7mm厚耐磨、防火、防水、防酸碱的国内知名实芯理化板，无缝隙、永不漏水，经久耐用。结构：铝木结构。16㎜三聚氰胺双贴面刨花板，其四条截面均用进口封存边机械高温热压封边，其中外露的边用2mm硬质PVC封边条，其余用1mm软质封边条封边。每台为两座。带挂凳板。脚垫：采用进口ABS工程塑料，模具注塑成形，高20㎜防水及防潮，有效使设备寿命延长. 备注：以上是化学探究性六角实验桌的详细信息，如果您对化学探究性六角实验桌的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取化学探究性六角实验桌的最新信息。 咨询电话：0577-67473999

本实验系统还可拓展出做如下经典光学实验： 1、双棱镜干涉实验； 2、单纯的偏振光系列实验，如验证马吕斯定律等； 3、透镜成像实验； 4、光强分布实验 ； 5、自组望远镜实验、显微镜实验。

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。