产品详细介绍高级电脑心肺复苏模拟人(计算机控制)产品概述： ZN/CPR780型系统的主要功能能是提供心肺复苏（CPR）的操作流程练习和考核，遵循美国心脏协会2005指南，其系统核心模块由应用软件、全身人体模型组成，为社会心肺复苏培训机构的师资培训及学员普及培训与医学院校、医疗卫生系统培训使用的超新一代产品。方便管理层对学员信息的管理，提供了实用、有效、数据详实的教学培训工具。 高级电脑心肺复苏模拟人(计算机控制)的描述： ZN/CPR780高级心肺复苏模拟人（计算机控制） 系统主要功能：（该款模拟人在培训时间内可利用现有的资源办公电脑进行软件安装即可进行培训。培训结束后，退出软件光盘即可用于其它日常办公用途。） ■ 生命特征模拟：瞳孔及颈动脉的变化。 ■ 气道开放。 ■ CPR心肺复苏：根据2005国际心肺复苏指南标准设计，可进行人工呼吸和心外按压，全程中文语音提示。 标准的气道开放，实时操作曲线显示，对正确和错误的操作语言提示，统计数据打印成绩，可选择训练和考 核方式。 ■ 学员管理：操作统计报告记录及回放，练习及考核。 标准套配置： ■ 高级复苏全身人体模型一具 ■ 豪华手拉推式人体硬塑箱一只 ■ 计算机（用户自配或选配） ■ CPR安装软件一套 ■ 复苏操作垫一条； ■ 屏障面膜(50张/盒)一盒 ； ■ 可换肺囊装置四套； ■ 可换面皮二只； ■ 2005国际最新操作指南光盘1盘 ■ 现场急救常用技术使用手册 1 本 ■ 使用说明书一本。 ■ 保修卡、合格证； 本产品图片和文字内容由上海知能医学模型制造中心提供并承担所有解释权,如果不经同意进行转载或非法宣传我司将追究法律责任。

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一、系统介绍        光电传感器是各种光电检测系统中实现光电转换的关键元件，它是把光信号转变成为电信号的器件，是以光电器件作为转换元件的传感器。它可用于检测直接引起光量变化的非电物理量，如光强、光照度、辐射测温、气体成分分析等;也可用来检测能转换成光量变化的其他非电量，如零件直径、表面粗糙度、应变、位移、振动、速度、加速度，以及物体的形状、工作状态的识别等。       光电式传感器具有非接触、响应快、性能可靠、精度高等特点，而且可测参数多，传感器的结构简单，形式灵活多样，因此应用非常广泛，涉及整个科学技术、国防、航空、航天、交通运输、能源、机械、石油、化工、轻工、纺织等工业部门和环境保护、生物医学工程等和日常生活的各个领域，是现代信息技术的重要支柱技术之一。       我司始终致力于为国家培养更多更优秀的光电技术人才为己任，将我国光电事业发扬光大为目标。为更快实现这一目标，我司将各类光电传感器件的工作原理、特性参数测量和实际应用相结合，研发出了一套光电传感器原理与应用实训系统。本系统以提高学生动手动脑能力为出发点，采用理论和实践相结合的方法，全方位地展示广泛应用于各领域的多种光电传感器件，例如光敏电阻、光电二极管、PIN光电二极管、APD光电二极管、光电三极管、硅光电池、光电耦合器件、PSD、四象限、光电倍增管等，让学生并了解并掌握每一种光电传感器的工作原理、特性参数以及应用领域，为毕业后就业或者创业打下坚实的基础。   本系统规模适中，高配共设有10个工位（工位可增减），最多可同时容纳20人，为高校师生解决了理论强、实践弱以及实训困难的问题，深受高校师生的欢迎。 二、涉及专业及课程     光电信息科学与工程、  光电子技术、测控技术与仪器、电子科学与技术、光电信息工程、电路原理、模拟电子技术、数字电子技术、光谱学、光电器件技术、单片机等。 三、实训内容 工位一、光电传感器件组装与测试工位A 1、搭建并测量光敏电阻特性参数； 2、搭建并测量光电二极管特性参数； 3、搭建并测量光电三极管特性参数； 4、搭建并测量光电池的偏置与基本特性参数； 5、搭建并测量雪崩光电二极管（APD）特性参数； 6、搭建并测量PIN光电二极管特性参数； 7、搭建并测量光电耦合器件特性参数； 工位二、光电传感器件组装与测试工位B 1、搭建并测量PSD位移传感器特性参数； 2、搭建并测量四象限光电传感特性参数； 3、热敏器件与热释电探测器实验； 4、紫外线探测传感器特性参数测量实验； 5、紫外线强度测量实验； 6、紫外线验钞机原理实验 ； 工位三、光电传感器件实际应用工位A 1、光敏电阻光控开关系统设计实训； 2、光敏电阻光控灯系统设计实训； 3、光电报警系统设计实训； 4、硅光电池光照度计系统设计实训； 5、音频信号的光源调制解调系统设计实训； 工位四、光电传感器件实际应用工位B 1、热释电报警系统设计实训； 2、太阳能充电系统设计实训； 3、太阳能节能台灯系统设计实训； 4、大功率LED驱动系统设计实训； 5、LED玩具系统设计实训； 工位五、光电传感器件实际应用工位C 1、简易光功率计系统设计实训； 2、对射式、反射式光电耦合开关里程表系统设计实训； 3、对射式、反射式光电转速计系统设计实训； 4、光电测距系统设计实训； 工位六、光电传感器件实际应用工位D 1、基于R、G、B的颜色识别系统设计实训； 2、线阵CCD驱动系统设计实训； 3、红外体温计系统设计实训； 4、红外遥控器系统设计实训； 工位七、光电传感器件实际应用工位E 1、PSD位移测量系统设计实训； 2、四象限位置测量系统设计实训； 3、数字温度计系统设计实训； 4、光电指纹识别系统设计实训； 工位八、光电倍增管电流倍增特性参数测量工位 1、光电倍增管暗电流ID的测量； 2、阳极电流灵敏度SA的测量； 3、光电倍增管增益G与供电电源电压的关系； 4、光电倍增管阳极输出特性的测量； 5、阳极电流灵敏度SA与供电电压之间的关系； 6、测量微弱辐射光信号的强度； 工位九、LED角度特性参数测试工位 1、测量LED正向电压； 2、测量LED反向电压； 3、测量LED的正、反向工作电流； 4、测量发光光源中心轴空间角； 5、测量发光光源的半发光强度的角度； 6、测量发光光源中心轴与机械轴的偏差角； 工位十、LED光谱特性的测量与光栅光谱仪实验工位 1、测试各种颜色LED的光谱分布； 2、测试LD半导体激光器的光谱分布； 3、测试其他光的光谱分布； 二次开发实验（52单片机开发实验） 1、52单片机程序编写实验； 2、52单片机外围电路设计实验； 3、基于52单片机的数字时钟设计实验；

智慧档案馆管理总平台配置温度、湿度、空气质量云测仪等设备，实时采集库房的环境 数据并通过图表的方式实时展示。 系统配置恒温、恒湿、微净化、净化、除酸设备，在温度、湿度、空气质量等库房环境指标超出或低于设定的阈值时，系统设备自动进行控制相关设备进行工作，保障库房环境。 

多媒体智能控制系统，物联网控制管理，网络远程管理，音视频控制，适用于高校、高职院校教室建设。

     实验室安全智能监测与控制系统为高校实验室安全提供一体化解决方案。项目基于全要素管理、全过程监控、全方位感知（简称“三全”）的理念，聚集于实验室安全智能化管控，构建实验室安全智能监测与控制系统，通过多维监测、安全预警和智能应急等举措，开展实验室智慧安全管理，实现实验室的本质安全，提高实验室安全的技防水平。     实验室安全智能监测与控制系统采用模块化设计，由11个模块组成，责任体系、安全教育与考试、安全准入、分级管控、安全检查、危险源管理、应急管理、安全档案、综合管理、数据可视化。基于实验室安全工作的实际需求设计，由校级平台和院级平台组成。校级平台可实时监控各院系实验室安全工作情况，进行各类数据的调用、统计和分析，主要用于实验室安全工作决策和安全工作考核。院级平台可通过各模块开展具体管控工作，能够实时监控各实验室人员、危险源、环境等状况，实现实验室安全工作的智能管控。

在轴手性化合物不对称构建研究方面的重要研究进展：由于轴手性化合物是不对称催化反应的常用催化剂，广泛应用于不对称催化反应中，这些轴手性化合物的不对称合成一直是此领域的研究热点之一。刘心元、谭斌课题组成功实现了在手性磷酸催化下利用Hantzsch酯不对称还原现场生成的亚胺来动力学拆分连萘胺。这样一来，就能高效、高立体选择性地合成重要用途的手性连萘胺。

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN