XM-146足骨模型   XM-146足骨模型由1块腓骨、1块胫骨、7块跗骨、5块跖骨、14块趾骨串制而成，显示人体足骨的连接。 尺寸：自然大 材质：PVC材料

XM-147上肢骨/手臂骨模型   XM-147上肢骨模型（手臂骨模型）由上肢游离骨串制而成一个上肢整体，显示人体上肢的形态和结构，方便教学演示使用。 尺寸：自然大 材质：PVC材料

XM-830胎盘组织放大模型显示胎盘组织结构羊膜上皮、丛密绒毛膜、绒毛干、绒毛、细胞滋养层壳和基蜕膜以及脐带等结构，胎儿脐血管红色为脐静脉，兰色为脐动脉，母体子宫血管，红色为子宫螺旋动脉，兰色为子宫静脉，共有14个部位指示。 显示结构： 1、脐带 2、脐动脉 3、脐静脉 4、羊膜上皮 5、丛密绒毛膜 6、绒毛干 7、绒毛 8、细胞滋养层壳 9、基蜕膜（子宫黏膜） 10、胎盘隔（蜕膜隔） 11、绒毛间隙 12、子宫螺旋动脉 13、子宫静脉 14、子宫肌层 模型尺寸：放大，20×22×4cm 模型材质：进口PVC材料 相关产品： 卵子受精过程放大模型 胎儿血液循环及胎盘模型 胎盘脐带与胎儿内脏模型 胎盘剥离模型 胎盘脐带模型 卵巢放大模型 本文中所有关于胎盘组织放大模型http://www.xinman8.com/444.html的文字、参数、图片等如有产品更新换代、参数变动请联系我们的销售、技术工程师。

XM-ZC高级助产训练模型   XM-ZC高级助产训练模型由高分子材料制成，质地柔软，弹性好，可模拟真实状态下保护会阴和助产训练操作动作，模型由下腹部骨盆和一个胎儿组成，外观与孕妇人体相似，形象逼真，可徒手操作训练正常分娩过程和助产动作。   一、功能特点： ■ 模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 本模型为成年女性下腹部及盆会阴部，标准操作体位，具有手绘的主要解剖标识和骨质盆腔的轮廓。 ■ 标准的胎儿，胎儿光滑柔软，可练习胎头吸引术。 ■ 可实现衔接、下降、俯屈、内旋转、仰伸、复位及外旋转、胎儿娩出等整个分娩过程。 ■ 可根据操作者需求变换胎儿胎位，演示多种正常与异常的胎位分娩。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 助产训练模型：1台 ■ 婴儿模型：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-RF高级乳房检查模型   一、功能特点： ■ XM-RF高级乳房检查模型（乳房自检模型）采用高分子材料制成，仿真度高。 用于乳房囊肿、脂肪瘤、纤维腺瘤、乳腺癌等多种乳房肿瘤的鉴别诊断。 ■ 为了便于触诊训练在每侧乳房组织内安置了良性和恶性肿瘤肿块，可依据触诊时肿块的位置、大小、质地、移动或固定等特点加以比较鉴别，明确诊断。 ■ 采用着装式设计，可佩带在模型人或学员身上，进行座位或仰卧位触诊检查训练。 ■ 练习和考核乳房检查的操作手法。   二、模型结构： ■ 右侧乳房： · 乳房癌：位于乳房外上方象限、质地硬、固定、表面不规则、约3cm大小。 · 乳房纤维腺瘤：位于乳房内上方象限、质地硬、似橡皮感觉，可移动。 · 乳腺小叶增生：位于乳房内下方象限，实质性感觉，表面呈小结节状。   ■ 左侧乳房： · 乳房纤维腺瘤：位于乳房外上方象限，质地硬，可移动。 · 乳腺管瘤：位于乳头周围乳晕深面，大小不等分散肿块，质地稍软，可移动。   ■ 乳房各部位埋置各种常见乳腺肿瘤： · 质地坚硬、表面不光滑可视为恶性肿瘤 。 · 质地相对柔软、表面平滑可视为良性肿瘤。 · 质地轻硬颚淋巴结节。 · 条形的小叶增生。   ■ 乳头与皮肤的改变： · 乳头与皮肤凹陷。 · 橘皮样外观。   三、标准配置： ■ 高级乳房检查操作模型：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-QX气胸处理训练模型   一、功能特点： ■ XM-QX气胸处理训练穿刺模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模拟了一成年男性上半身躯干结构，体表标志明显，锁骨、肋骨、胸骨、乳头等可明显触及，便于操作定位。 ■ 可在锁骨中线、腋前线进行气胸穿刺训练及穿刺后护理，穿刺位置可为锁骨中线第二肋间或腋前线第4~5肋间，进入胸膜腔时落空感明显，正确操作后可引流排气。 ■ 脚踏式充气方式，简单实用。 ■ 皮肤、穿刺囊可更换。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 气胸处理训练穿刺模型：1台 ■ 充气泵：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

本发明的目的之一在于提供一种简单实用的方法，可以从简单的线性多肽前体出发，通过关环反应，制备环肽、目的之二在于制备得到的环肽由苯环支撑，不依靠分子内的氢键，结构新颖。1.一种通过钯催化的分子内C-H键的芳基化反应，高效制备新型环肽化合物的制备方法，其特征在于该方法的具体步骤(图2)。在反应瓶中依次加入原料、银盐、金属钯催化剂、添加剂(additive)以及溶剂，指定温度下搅拌12小时，冷却至室温，加入乙酸乙酯稀释，硅藻土过滤，浓缩，加入二氯甲烷，饱和碳酸氢钠水溶液洗涤，有机相用无水硫酸钠干燥，柱层析分离得目标产物。2.本发明所涉及到的金属催化剂是金属Pd相关催化剂，可以是Pd(OAc)2，也可以是其他二价Pd金属催化剂。/line3.本发明所涉及到的银盐可以是碳酸银，醋酸银，三氟乙酸银，也可以是其他一价银金属催化剂。/line4.本发明所涉及到的添加剂(additive)是羧酸相关添加剂，可以是2-苯基苯甲酸，也可以是如图3所示的其他羧酸，催化剂的用量一般为0.5equiv。5.本发明所用溶剂是叔丁醇，其用量是为每毫摩尔原料对应使用范围为40mL至200mL。

本项目开发质量体积小、续航时间长、循环寿命高、安全性好、更适合柔性穿戴应用的新型全固态锂硫电池系统。该电池系统充分结合锂硫电池的高容量特性和全固态电池的高安全特性，在性能上具有显著的优势

本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。