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纵隔模型
XM-528纵隔模型（3部件）
XM-528纵隔模型可拆分为胸骨、胸腺、纵隔3部件，左面看显示心包、主动脉弓、胸主动脉、胸导管等；右面观显示心包、食道、上下腔静脉、奇静脉等；纵膈两侧均有胸腺、支气管、肺动静脉、膈神经、迷走神经、胸廓内动静脉等；胸廓后壁示肋间动静脉、肋间神经、交感神经干等。
尺寸：放大，31×27×22cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
草履虫模型
产品详细介绍
宁海县城关永新教学仪器厂
2021-08-23
草履虫模型
产品详细介绍
成都市生物标本模型厂
2021-08-23
生物模型
产品详细介绍广州市广昌教学设备厂
专业制作：
地理模型、生物模型 地理园、生物园、生态园
立体（平面）地球仪、校园文化 大型立体（平面）地图、理化生实验实验室
地动仪、浑天仪、仿真动物 实验台、实验室设备、气象仪器
中央实验台、实验室边台 学生凳、教师转椅、实验室成套设备
日晷、九月星空亭、动植物进化图 仪器柜、药品柜、储物柜、标本柜、展示台
广州市海珠区广昌教学设备厂
2021-08-23
地理模型
产品详细介绍 广州市广昌教学设备厂
专业制作：
地理模型、生物模型 地理园、生物园、生态园
立体（平面）地球仪、校园文化 大型立体（平面）地图、理化生实验实验室
地动仪、浑天仪、仿真动物 实验台、实验室设备、气象仪器
中央实验台、实验室边台 学生凳、教师转椅、实验室成套设备
日晷、九月星空亭、动植物进化图 仪器柜、药品柜、储物柜、标本柜、展示台
广州市海珠区广昌教学设备厂
2021-08-23
推进校地融合发展 华中大与车谷携手共谱发展新篇章
为推进校地融合发展，2月13日上午，校党委书记李元元、校长尤政带领全体校领导班子成员，前往武汉经开区进行实地考察调研。武汉市委常委、武汉经开区工委书记刘子清，工委副书记、区长唐超陪同考察。双方聚焦经开新区·军山新城发展与规划，共商合作创新发展大计，同绘高质量发展新蓝图，共谱“二次创业”新篇章。
华中科技大学
2022-02-18
基于MEMS传感器和VLC定位融合的双粒子滤波导航装置和方法
本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的双粒子滤波导航装置和方法，包括MEMS传感器、INS模块、PDR定位模块、VLC定位模块、测姿粒子滤波器和定位粒子滤波器；本发明在测姿滤波器的设计中，三维姿态误差和三轴陀螺仪漂移作为6维的状态向量。基于惯导机械编排的误差方程作为其系统方程，用于更新粒子状态。观测方程包括加速度计观测量更新和磁力计观测量更新，用于计算粒子权重。测姿滤波器输出VLC接收器的姿态给VLC定位模块以校正姿态的影响。在定位滤波器的设计中，二维平面的位置信息作为系统状态向量，基于行人航位推算的误差方程作为系统方程，而VLC的定位结果则作为定位滤波器的观测方程。
东南大学
2021-04-11
基于MEMS传感器和VLC定位融合的单粒子滤波导航装置和方法
本发明公开了一种基于MEMS传感器和VLC定位融合的单粒子滤波导航装置和方法，包括MEMS传感器、INS模块、VLC定位模块、PDR定位模块和测姿定位单粒子滤波器模块；本发明中基于INS惯导机械编排的误差方程作为融合滤波器的系统方程，用于对粒子群的粒子进行更新。观测方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力计观测量更新，用于计算各个粒子的权重。输出姿态信息给VLC定位模块和PDR定位模块。本发明首次在VLC定位领域使用融合测姿准确估计VLC接收器的姿态信息，解决VLC定位容易受接收器姿态影响以及在光信号被遮挡情况下定位不连续的问题，并消除姿态对VLC定位的影响。
东南大学
2021-04-11
一种基于均值漂移的不同精度三维点云数据的融合方法
本发明公开了一种基于均值漂移的不同精度下的三维点云数据 的融合方法，针对两组精度等级不同的三维点云数据，利用高精度点 云建立低精度点云的误差分布，进而对低精度点云进行均值漂移，消 除低精度点云的漂移误差，从而实现两组数据信息的融合，该方法包 括：S1：建立低精度点云的拓扑结构信息，包括每个样点的邻域点集 和单位法矢；S2：利用高精度点云对低精度点云进行密度聚类，根据 聚类结果确定低精度点云每个样点的漂移误差；S3：利用低精度点云 的拓扑结构信息和所述漂移误差确定低精度点云各样点的漂移矢量， 根据该漂移矢量对低精度点云的各样点进行漂移，实现融合。本发明 的方法在消除低精度点云漂移误差的同时，可实现小幅度噪声的光顺。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于均值漂移的不同精度三维点云数据的融合方法
本发明公开了一种基于均值漂移的不同精度下的三维点云数据的融合方法，针对两组精度等级不同的三维点云数据，利用高精度点云建立低精度点云的误差分布，进而对低精度点云进行均值漂移，消除低精度点云的漂移误差，从而实现两组数据信息的融合，该方法包括：S1：建立低精度点云的拓扑结构信息，包括每个样点的邻域点集和单位法矢；S2：利用高精度点云对低精度点云进行密度聚类，根据聚类结果确定低精度点云每个样点的漂移误差；S3：利用低精度点云的拓扑结构信息和所述漂移误差确定低精度点云各样点的漂移矢量，根据该漂移矢量对低精度点
华中科技大学
2021-04-14