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XM-612A带数字标识间脑直观模型
XM-612A间脑直观模型（带数字标识）
XM-612A带数字标识间脑直观模型放大３倍，可拆分为4部件，展示了间脑和部分端脑的结构，下丘脑内突显示了核团和相对关系，并且设计了背侧丘脑可拆，多个功能用不同的颜色来标示，以便使用者更好的区分和使用，共有28个部位指示数字标识标志及对应文字说明。
尺寸：放大３倍，25×18×25cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-605A头解剖附脑动脉模型
XM-605A头解剖附脑动脉模型
XM-605A头解剖附脑动脉模型可拆分为10部件，显示颅内的脑结构，包括颅底、大脑半球、间脑、小脑、脑干、中脑、脑桥、延髓各个部分以及脑神经和脑血管等结构。
尺寸：自然大
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-630头面部血管神经模型
XM-630头面部血管神经模型
XM-630头面部血管神经模型显示头面部内、外侧面局部形态及其血管和神经等结构，共有100个部位指示数字标识标志及对应文字说明。
尺寸：自然大，21×32×19cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-705B肾解剖附肾上腺模型
XM-705B肾解剖附肾上腺模型
XM-705B肾解剖附肾上腺模型可拆分为2部件，显示肾的上、下两端、内外两缘及前后两面的外形特征，在肾的剖面上显示肾的皮质和髓质、肾锥体、肾乳头、肾柱、肾小盏、肾大盏、肾盂、肾上腺及部分肾动静脉分支、属支的断段，还显示输尿管的起始部，共有10个部位数字指示标志及对应文字说明。
尺寸：自然大，11×11×15cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
DNA复制与蛋白质合成演示模型
产品详细介绍
福州九天智能科技有限公司
2021-08-23
高级组合式基础护理人训练模型
产品详细介绍KAF-100型高级组合式基础护理人训练模型高级组合式基本护理人是根据临床基础护理操作与实习护理技术大纲的要求，由我公司最新开发研制的高级型全功能护理人。取代以前不能真实操作训练的护理人，本模型是由塑胶材料，经模具浇模工艺制成，注射、穿刺、生殖器等由进口硅橡胶制成。具有形象逼真、操作真实、拆装方便、结构合理、经久耐用等特点。模型具有整体护理的全部功能也可以拆装分部件进行教学训练。是目前国内最先进、功能最齐全、材料最讲究的全新高级护理训练模型。产品功能：1.洗脸、洗头与眼、耳的冲洗；2.床上擦浴、座式擦浴，穿换衣裤；3.口腔护理；4.氧气吸入法；5.鼻饲法；6.洗胃法；7.气管切开护理法；8.胸腔解剖重要器官结构；9.手臂静脉注射、穿刺、输血；10三角肌皮下注射；11.灌肠法；12.男、女导尿术；13臂部肌肉注射；14.造瘘引流术；15.腹腔解剖重要器官结构。
上海嘉鹏科技有限公司
2021-08-23
预移相模型热线（膜）动态流速计
用于中低速风洞动态流速测量，是湍流研究，风洞试验的必备设备。 功能特点： 1.操作极简单，无需平衡消振荡调节； 2.流速全范围一次标定，任意测量； 3.动态响应极好，贫响宽； 4.全计算机控制处理，高速 A/D，软件包内含基本流体测量，研究算法。 应用领域： 风洞试验，环境现场流场测量分析等
同济大学
2021-04-11
带钢连续热处理热过程模型与工艺优化
带钢连续热处理(包括立式炉、卧式炉)过程是冷轧和热轧带钢生产的重要工序，该过程是在带钢成分确定的情况下，依靠控制热量传递过程来控制带钢内部微观结构的演化，最终完成金相组织的转变，达到控制带钢力学、电磁等性能的目的。因此，温度控制是带钢热处理过程控制的核心，也是热处理质量的根本保证。为了解决带钢连续热处理炉优化控制的技术难题，并克服半理论或纯经验控制模型严重依赖于现场、难以移植和泛化能力有限的不足，本成果基于传热机理模型对带钢在连续热处理炉内的传热过程及其优化控制策略展开相关的理论分析和实验研究。 本成果瞄准带钢连续热处理热过程模型研究,基于传热学的基本原理,精确解析退火炉内辐射换热、对流换热(喷气快速冷却、喷气快速加热)、接触换热(炉辊与带钢之间)、喷雾冷却等传热过程，开发带钢在热处理过程中的温度分布预测软件,准确预测带钢温度分布(包括稳定工况和工艺过渡工况)，带钢温度预测的典型精度在±2.5%以内(90%以上的命中率)，为提高带钢连续热处理的产品质量奠定了基础。在带钢温度精准预测的基础上，基于可行工况集和最优化方法，建立了炉况参数优化策略，大大降低带钢连续热处理工艺切换的效率。
北京科技大学
2021-02-01
南方感潮河网区水流水质耦合模型
南方感潮河网区水流水质耦合模拟系统根据南方感潮河网地区的地形、防洪设施、水利工程等特点， 采用计算机模拟技术，构建南方感潮河网区水动力水质数学模拟模型，定量模拟河网区水流流动状况以及 污染物在河网区迁移转化状况，着力研究解决新时期南方河网区水资源开发利用和水污染控制问题，加强 水资源科学管理，控制水环境污染，对促进南方河网区社会经济稳定发展有重要的意义。
中山大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10