XM-416-1动脉立体结构模型   XM-416-1动脉立体结构模型以中动脉组织结构光镜立体模式图设计而成，采用动脉一段端，模型呈园筒状，从内向外分别显示内膜、中膜和外膜，内膜主要显示内皮、内皮下层和内弹性膜，中膜有多层平滑肌和外弹性膜，外膜由疏松结缔组织和成纤维细胞及毛细血管。 尺寸：放大，18.5×15.5×23cm 材质：PVC材料

XM-408心肌超微结构模型   XM-408心肌超微结构模型从心肌纤维的纵切和横切面以及游离部分超微结构的形式显示：肌节、明带（Ⅰ）、暗带（A）、H带M膜、Z膜、粗丝和细丝及它们在肌节中的分布位置，还显示相邻肌纤维（肌细胞）之间的连接（即闰盘）的主体结构。 尺寸：放大，27×22×37cm 材质：PVC材料

XM-408心肌超微结构模型   XM-408心肌超微结构模型从心肌纤维的纵切和横切面以及游离部分超微结构的形式显示：肌节、明带（Ⅰ）、暗带（A）、H带M膜、Z膜、粗丝和细丝及它们在肌节中的分布位置，还显示相邻肌纤维（肌细胞）之间的连接（即闰盘）的主体结构。 尺寸：放大，27×22×37cm 材质：PVC材料

XM-842 DNA双螺旋结构模型   XM-842DNA双螺旋结构模型组件用于演示DNA的组成，包括四种碱基、五碳糖和磷酸，并且可以演示DNA双螺旋的模式结构，即两条互相平行的多核苷酸链形成左右手螺旋，磷酸位于圆柱面上，碱基两两配对位于圆柱体的中间，碱基对平面垂直于圆柱体。 尺寸：放大，20×20×60cm 材质：PVC材料

产品详细介绍根据ASTM B311、B328，MPIF Standard 42、57，JIS Z2505、Z2506，GB÷T5163等海内规范，采用阿基米得原理浮力法原理，直读所测粉末冶金生胚件、烧结件和含油轴承的密度、有效孔隙率、体积和含油率。 　　QL－120P 粉末冶金生胚密度计，高精准度粉末冶金密度计，台湾玛芝哈克（matsuhaku） 粉末冶金生胚密度计厂家推荐，专业测试各种粉末冶金生胚件、烧结制品和含油轴承的密度、孔隙率、吸水率和含油率。 粉末冶金结构件体积密度测试仪 QL－120P的规格参数：1、型号：QL－120P（另有QL－300P、QL－600P两种型号的机型可选）2、称重范围：0。001g～120g（另有称重范围为0。01g～300g、0。01g～600g可选）3、密度解析精度：0。0001 g÷cm34、测量时间：约10秒5、测试种类：粉末冶金生胚件、烧结件和含油轴承，及各种固体、颗粒体、薄膜、浮体QL－120P 高精准度粉末冶金密度计，密度测试精度为万分之一（0。0001g÷cm3），秉承测量值高精准度、操作方便、设计简单吝啬、故障率低、经久耐用；等理念，专门为粉末冶金行业设计！ 　　 QL－300Q轴承含油率检测仪、轴承含油率测试仪采用阿基米德原理浮力法。只有三个步骤，自动显示含油率，改变传统人工计算的方式，勤俭时间、更快速、更方便。可直接测量含油轴承的含油率，测量精度高达0。001，非常相宜转动部件的铜基、铁基、铁铜基等含油轴承含油率、孔隙率等方面的检测。测量快速、专业、精准、方便！ 含油轴承含油率测试仪QL－300Q的技术参数：1：测量范围：0。01g～300g2：油率解析：0。1％3：度精度：0。001 g÷cm34：试时间：约5秒5：试种类：粉末冶金含油轴承，粉末冶金生胚、毛坯件、烧结成品等6：粉末冶金含油轴承、压铸件、铜套，可直接读取其含油率；7：对粉末冶金烧结成品等，可直接读取产品的视密度和体积；8：针对粉末冶金生胚、毛坯件等，可应用煮沸法、真空抽取饱和法，准确快速读取产品的体密度、湿密度、比重、有效孔隙率和体积； QL－300Q轴承含油率检测仪免掀盖精致一体成型铝合金测量平台，透明水槽。精度更高、操作更简便、更快速、更人性化，更符合新材料实验室作业规范。可显示混淆物主要材质含量百分比，相宜新材料研究与开发。能自动判定待测样品合格与否，具有报警提示功能。可应用于：铜基、铁基、铁铜基含油轴承；铜基、铁基、铁铜基结构轴套；不锈钢合金基轴承、打印机齿轮、压缩机齿轮、缝纫机零件、抽风机、电扇之轴承相关零组件；等材料的含油率密度，比重检测。 

 在本研究工作中，该团队利用信息论和统计物理两个领域中熵的相关理论，对网络结构预测极限进行了研究。直观地说，一个可以仅用几个词描述的网络结构意味着它很简单，其边也很容易预测。例如二维晶格或一维链状结构。相反，如果一个网络需要很长的语言才能描述清楚，那么它应该具有非常复杂的结构，其结构很难预测。在计算机领域，任何网络的结构都可以被编码成二进制字符串。这启发了团队探寻最短二进制编码字符串长度，也就是熵，和可预测性之间的关系。       通过研究，该团队发现来自不同领域，很多大小不一的网络，其结构的最短压缩长度和可预测性之间存在一个普遍的线性关系。基于香农信源编码定理，该团队在随机网络上证明了这种线性关系。       进一步，利用这一线性关系，该团队推导出网络结构预测算法的性能上界，揭示出包括机器学习在内的预测算法性能尚存在多大的提升空间。因此，该性能界可用于指导未来在线商业推荐系统、蛋白质相互作用探测等场景中的算法设计。另外，该理论的一个有趣的用途是，可以实现在无需任何预测算法的情况下，通过网络结构压缩数据大小来估计一个网络数据集的商业价值。 

本研究成果包括岩体初始地应力场计算仿真、岩体参数选取及反分析、岩体多场耦合机理及多场耦合数值模拟、复杂岩体开挖与锚固支护计算仿真、施工爆破效应计算仿真等诸多方面,形成了较为独特的岩体多场广义耦合分析的科学研究体系