XM-YES新生儿生长发育指标评定测量及护理模型   功能特点： ■ XM-YES新生儿生长发育指标评定测量及护理模型（儿科常用体格指标测量模拟人）为整体婴儿，体表标志明显，便于操作。 ■ 采用高分子材料制成，环保无污染，肤质仿真度高。 ■ 婴儿体格检查：身长、体重、头围、胸围、腹围、上臂围等，测量值均在该月龄的数值范围内。 ■ 可练习婴儿抱持、包裹、换尿布、穿衣、擦浴、清洁五官、皮肤护理等多项护理操作。

XM-F24骨盆测量示教模型   一、功能特点： ■ XM-F24女性骨盆测量示教模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模型为女性成人骨盆，真实尺寸大小，解剖结构精确。 ■ 包括髋骨、骶骨、骶岬、尾骨、坐骨棘、坐骨结节、骶髂关节、髂耻隆突、耻骨联合及第4、5腰椎等结构。 ■ 可显示骨盆腔的三个平面：骨盆入口平面、中骨盆平面、骨盆出口平面。 ■ 骨盆测量示教：入口前后径、入口横径、入口斜径、小平面前后径、坐骨结节间径。   二、标准配置： ■ 女性骨盆测量操作模型：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

实验原理 本实验的目的是熟悉材料的拉伸应力与应变之间的关系。通过转动传感器和力传感器，灵敏测量测试样品所受的拉伸量和拉力。PASCO Capstone软件可实时测量拉伸过程中所产生的应力与应变曲线，从曲线图上可进一步测得杨氏模量，弹性区，塑性区，屈服点等参数。   仪器概述 在该实验中学生可通过增加拉力来测试不同直径钢丝的力学性质。样品两端被紧密地固定，通过转动手柄使得样品沿一个方向拉升，在拉升的过程中力传感器测量力臂所施加的力，最大可测的拉力为250N，同时转动传感器实时测量样品的伸长量，采用PASCO Capstone软件可以计算出应变和应力的大小，并画出相应的曲线，在弹性区内应力和应变的斜率就是杨氏模量。弹性型变和塑性型变的分界点就是屈服点，这个点也可以从PASCO Capstone软件中得出。   仪器特点 采用传感技术和数字化采集分析技术，可较为灵敏地实时测量与分析材料的应力与应变的关系 材料拉力小型测试台，兼容PASCO Pasport系列转动传感器（PS-2120A）和力传感器（PS-2104） 手拧螺钉固定样品，使更换样品变得更为方便   技术参数 项目 技术参数 材料拉力小型测试台 包括底座，样品架，力杠杆臂等结构； 力杠杆臂采用5：1结构，可使力传感器最大测量到250N； 拉伸行程范围：27mm； 摇柄每转一圈行程：1mm； 手拧螺钉固定样品，方便更换试件； 同时兼容PASCO无线传感器与有线传感器 无线转动传感器 角度分辨率：0.18° (0.00314 弧度) 线性分辨率：0.0157 mm (当使用半径5mm滑轮附件时) 滑轮附件的三档直径：10, 29，48 mm 轴径：6.35 mm 最大转速：30转/秒 光学编码器：2000 分区/转，双向 充电电池：锂聚合物 连接方式：直连USB或通过蓝牙4.0 无线力/加速度传感器 受力量程: ±50 N （力杠杆臂结构下可拓展至250N） 分辨率：0.03 N 精度：0.1 N 加速度量程：±16 g 电池：可充电锂聚合物 连接方式：直连USB或蓝牙4.0 传感器带有数据存储功能，可进行离线数据采集，可在测试之后再进行下载。 测试样品组 包含三种不同直径的钢丝样品 每种样品10根   实验内容与典型实验数据 多种金属材料应力-应变关系测量 计算材料的杨氏模量 找出材料的弹性区，塑性区，屈服点和断裂点等参数，并分析材料特性   订购列表 型号 描述 数量 BEX-8104 材料拉力与杨氏模量测量实验装置 1 不包含在BEX-8104中的必备件： UI-5400 PASCO Capstone软件 1 PS-3500 USB蓝牙适配器 1   部件列表 部件型号 部件描述 数量 BEM-5229 材料拉力小型测试台 1 PS-3220 无线转动传感器 1 PS-3202 无线力/加速度传感器 1 BEM-5230 材料拉力测试样品组 1   包装清单 实验装置1套（见部件清单），手册1本。

本发明公开了一种利用闲置养殖棚立体层架的长根菇覆土栽培方法。本发明在现有闲置养殖棚加温、通风和降温设备的基础上，增加喷水雾线，棚内立体层架在双孢菇栽培架的基础上增加了LED照明灯带，提高了养殖棚的空间利用率；菌袋制作采用液体接种方法，缩短了菌袋培养时间，提高了工作效率，降低了生产成本；菌袋培养采用低温后熟的方法，增加了菌丝体的营养积累，出菇管理采用拉大温差变温出菇的方法，提高了长根菇的现蕾率和整齐

本发明公开了一种具有空间立体电路的电路板 3D 打印方法，其 包括如下步骤：利用三维建模软件设计电路板结构模型和电路线路； 利用切片软件将电路板结构模型分层切片，识别切片层中结构和电路 线路信息；将每层识别的信息输入至设有双喷头的 FDM 设备中；双喷 头根据每层的结构信息和电路线路信息，逐层进行沉积成形，在成形 过程中，每完成一切片层的沉积成形，使成形件下降一个设定层厚的 高度，双喷头继续在已成形的切片层上沉积下一

针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块

本发明公开了一种基于立体视觉的三维手掌姿态识别方法和系统，属于计算机视觉和人机交互技术领域。本发明包括：使用立体视觉信息采集设备进行数据的采集，得到包括深度信息在内的三维数据；·745·通过得到的三维数据对手掌进行分割，然后运用平面拟合，获得手掌在三维空间中的姿态；根据跟踪识别的手掌姿态，匹配预定义的标准手势，进行具体的三维应用，实现人机交互。本发明通过识别手掌的姿态，使得识别的精度更高，更少的出现误识

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