产品详细介绍Jager高速电主轴:Alfred Jager公司提供丰富的电主轴产品线，完整的精密切削解决方案。Jager高效电主轴具有决定意义的优势在于强有力的技术：精密陶瓷球混合轴承（标准）/免润滑轴承/主轴长度总体偏短/高刚性原于特殊的轴承布局/高的运行精度/通过气封避免内部被污染/静音运转、低震动原于好的电气设计/电机自行设计/三相感应异步电机耐用免维护德国雅歌产品包括手动、有气缸设计和刀柄安装的电主轴。另外Jager公司提供诸如驱动器、冷却机等附件用于电主轴运转。Jager高速电主轴直径从33毫米到150毫米，应用多样化的夹紧系统，也提供客制化的法兰。电主轴功率从80瓦到67千瓦。更大功率的电主轴可以根据需求制作。

XK200A桌面级四轴数控机床 显著特点 1、采用透明有机玻璃与金属钣金全封闭结构，使用220伏电压、提高使用的安全性和观摩性，采用精选的优质铸铁材料铸造、采用高精度研磨滚珠丝杆，保证机器加工精度，占地0.5平方米，具有实际加工能力强大 2、广泛用于创客空间、创新工作室科技制作加工零件、理实一体化专业数控培训、企业科研单位加工小零件。 3、采用ISO标准G代码编程，支持M代码及S代码，全面兼容FANUC，三菱G代码和多种CAD/CAM软件（ MasterCAM、UG、CAXA等软件编程等），图形化编程。   技术参数 主要性能特点 全封闭加透明有机玻璃结构、通过欧盟CE安全认证、采用高精度直线导轨、优质铸铁材料铸造、采用高精度研磨滚珠丝杆；搭载980MC工业级4轴联动数控系统； 执行通用标准G代码编程，支持M代码及S代码，兼容FANUC，三菱G代码和多种CAD/CAM软件（MasterCAM、UG、Solidworks、Fusion360、Hypermill、Powermill等编程软件）； 主要加工材料：钢、铁、铜、铝合金、PVC塑料、有机玻璃等 精度 重复定位精度：0.01mm 系统最小指令增量：0.0001mm回转精度：+-1" XYZA轴行程 横向（X轴行程）：220mm 纵向（Y轴行程）：120mm 垂直（Z轴行程）：200mm 旋转（A轴行程）：360度，诣波减速 工作台面尺寸 460×130mm 工作台T形槽尺寸/数量/间距 12/3/24 分度头转速范围 0-50RPM 分度头最大夹持外径 60mm 减速比 100:1 顶尾座行程 50mm 钻孔容量 13mm 端面铣容量 16mm 表面铣容量 60mm 主轴转速 100~3500 转/分钟 主轴功率 750W XYZ轴快速移动速度 2000mm/min XYZ轴导轨 精密直线导轨 XYZ轴滚珠丝杆规格 1605 安全认证 欧盟CE安全检测认证 油路润滑系统 集中多路导管式 工件冷却 风冷 电子手轮 4轴三档电子手轮 数控系统 980MC工业级数控系统 整机功率 1.1KW 使用电源 AC220V/50Hz 净重/毛重 165/185kg 外型尺寸 850×650×1000mm 包装尺寸 950×700×1200mm 随机配件 第四轴1个、顶尾座1个、钻夹头1个、钻夹头钥匙1把、钻夹头锁紧螺杆1根、弹性夹头套件1套、T型螺母2个、内六角扳手1套、塑料油壶1个、双头扳手3把、单头扳手1把、钩头扳手1把、顶杆1根、平口钳1个、铣刀2把、钻头1把、毛刷1把、垫片2片、螺栓2个、耗材2块、U盘1个、硬件说明书1本、数控系统(维护手册)1本、数控系统(编程手册)1本

本发明公开了一种基于多传感器的助行机器人人机接口及其避障控制方法；人机接口包括压力采集模块、障碍物探测模块和控制器；压力采集模块用于检测操作者手部的作用力；障碍物探测模块用于探测周边障碍物；控制器用于根据压力采集模块采集的数据以及障碍物探测模块探测的数据计算助行机器人的速度，并根据助行机器人的速度控制助行机器人实现助行和避障功能。障碍物探测模块由激光传感器和高速 USB 数据线组成，可以探测周边障碍物；控制器与压力采

本发明公开了一种自动配料和混料的多喷头生物3D打印设备及控制方法，属于组织工程和生物3D打印领域。气压压料罐气压源和电磁换向阀进口连接，电磁换向阀出口与喷头连接，当气压源供压且电磁换向阀得电时，可将气压压料罐内的生物材料按比例压入到混料筒内，然后通过混料罐组件内的搅拌器将生物材料混合均匀。混料罐组件与气压源和电磁换向阀进口连接，电磁换向阀出口与喷头连接，当气压源供压且电磁换向阀得电时，可将混料筒内的生物材料从喷头中压出，喷头在移动顶梁和取料驱动臂配合运动下按照预定路径完成打印工作。其优点是：能快速完成自动配料和混料，多喷头可满足多种打印需求，更好地发挥打印性能，易于实现灵活控制，提高打印效率。

钻削加工是机械制造行业中孔加工的最主要方法，钻头是切削刀具中使用频率最高、应用最为广泛的刀具。多刃多尖钻头（倪志福钻头）“好用，但难磨”是业界公认的，该技术产品的的推广应用的关键问题是“重磨”。胡思节教授采用可换钻尖的形式制造高性能的多刃多尖钻头，改变传统整体钻头结构，使用钻杆和刀片可分离的结构形式，钻杆可多次重复使用，刀片磨损后可快速更换,刀片更换后的定位精度可以达到0.02mm，彻底解决了多刃多尖钻头钻尖“重磨”的难题，为多刃多尖钻头的大面积推广使用铺平了道路。钻尖形式根据多年的研究成果，采用独特的多刃多尖的结构形式(且这些钻型只能用我们自己研发的特有的五轴数控钻尖磨床来加工)。钻尖刀片采用高硬度耐磨的硬质合金材料制造，把“好钢用在刀刃上”，可节约90%以上昂贵的硬质合金材料(硬质合金材料的价格是制造刀杆材料价格的10倍以上)，从而大大降低可换钻尖式硬质合金钻头的制造成本。

本发明公开了一种可伸缩式竖直运动箱体导向机构，包括用于容纳箱体做竖直运动的管道，以及设置于箱体上用于对箱体在所述管道内做竖直运动进行导向的导向装置。该导向装置为可伸缩式结构，包括设置于所述箱体侧壁面的导轨、设置在所述导轨上并可沿着导轨滑动的至少一个楔形滑块、抵靠在所述楔形滑块上与楔形滑块配合形成楔形调整机构的导向球，以及设置于所述导向球外侧用以约束导向球仅沿着垂直于箱体侧壁面的方向移动的导向球约束装置。通过驱动楔形滑块沿导轨滑动，使导向球朝向远离或者靠近箱体侧壁面的方向运动，以在竖直运动时抵靠在管道内壁实现导向，或在箱体进出竖直轨道时收缩远离管道内壁，从而能够避免与管道内壁的齿条形成干涉。

细菌通过多个趋化受体来感受周围不同的化学小分子，主动游动，实现获得更好的生长环境或者实现趋利避害。但不是强的正趋小分子都是很好的可利用营养物质—好闻的不一定有营养，同样，也不是容易代谢的营养就是强的趋化因子—有营养的不一定好闻。细菌在自然界中往往面临多种不同强弱的趋化小分子，多种不同可代谢程度的营养来源的复杂浓度梯度环境中，细菌群落是如何通过趋化行为抉择它们的去向，实现最优化它们的环境适应性与生长速度？细菌在个体与群体的选择上是否有不同？这一基于细菌的生物行为的研究也许对了解复杂的高等生物的群体行为也有所帮助。 北京大学物理学院欧阳颀院士领导的“生物物理”团队的罗春雄研究组在基于微流体细菌趋化分析芯片的实验研究中发现：在反向不同引诱物浓度梯度下，细菌首先趋向聚集于强引诱物而少营养的一端， 但当细胞密度超过一个阈值时，细菌群落部分“逃逸”强引诱物浓度场，游向趋化因子相对弱但可代谢物质富集的一端。这一现象被刻画为细菌群体运动的“逃逸相变行为”。罗春雄研究组通过与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北大定量生物学中心资深访问学者）合作，对此现象涉及的趋化受体间的协作行为进行了系统细致的理论分析和实验论证，发现营养物质通过数量较少的Tap趋化受体进行了响应行为，而且在较大的一个趋化响应参数空间均会出现由细菌密度超过临界密度而产生的逃逸条带（“Escape Band”）行为，该行为可以使得细菌群落在复杂的趋化物浓度场中获得更好的生长优势。相关的定量实验与理论研究以“The escape band in Escherichia coli chemotaxis in opposing attractant and nutrient gradients”为题于2019年1月23日在线发表于Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）杂志上。细菌群体趋化运动的“逃逸相变行为” 文章第一作者为北京大学定量生物学中心博士研究生张玄麒,通讯作者为北京大学物理学院/定量生物学中心罗春雄教授及美国IBM沃森研究中心/定量生物学中心的涂豫海教授，参与人包括欧阳颀院士，前沿交叉学科研究院博士研究生司光伟，董一名，物理学院博士研究生陈凯悦。工作得到国家自然科学基金委、物理学院介观物理重点实验室、 北京大学定量生物学中心、北大-清华生命科学联合中心的支持。 工作原文连接: https://www.pnas.org/content/early/2019/01/22/1808200116

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。

项目成果/简介:动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion An

XM-618A运动神经元模型   XM-618A运动神经元模型由神经元胞体和神经纤维在电子显微镜下的放大结构2个部件组成，并显示神经细胞轴丘、树突、尼氏体、神经丝、髓鞘板层、雪旺细胞、朗飞结以及微管等结构。 尺寸：放大2500倍，30×42×12cm 材质：PVC材料