XM-617C-1脑干及下丘脑核团模型（带数字标识）   XM-617C-1带数字标识脑干及下丘脑核团模型可拆分为4部件，显示脑干的形状结构和间脑神经核团，脑干部除可观察延髓、脑桥，菱形窝和中脑的形态外，还可观察第Ⅱ至Ⅻ对脑神经在脑干部位，间脑可观察到上丘脑、背侧丘脑、后丘脑和下丘脑，在背侧丘脑和下丘脑部显示了各主要核团，共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。 尺寸：放大，14×11×22cm 材质：PVC材料

产品详细介绍HD-SDI数字高清视频工程专用线缆产品性能     MCHS-XX线缆内部采用高纯度无氧铜导体，高密度无氧铜(OFC)编织屏蔽，有效隔离电磁干扰，使图像清晰不失真，且信号传输衰减小，传输速率快；外被PVC护套，具有耐磨，耐酸碱，环保，使用寿命长等特点    接口采用镀镍及镀金BNC无磁性金属插头，有效屏蔽、保护插头连接处，免受外界电磁干扰；模块化应力消除结构，防止线缆弯折损伤，便于灵活移动，持久耐用；    精密加工BNC联接头部和线缆一体成型，完全抵御一切外来噪波干扰，使图像更加稳定，更清晰亮丽。技术参数接    口： BNC，镀金端子、镀镍外壳 线材直径： 6.0MM芯线规格： 17/0.16裸铜屏    蔽： 125％覆盖铝箔和聚酯薄膜屏蔽层外    被： PVC（黑色平滑） 分 辨 率： 1920×1200@60Hz；兼容VGA，SVGA，XGA，SXGA，UXGA，WUXGA高清标准： 1080P，兼容480i，480P，720P，1080i，1080P色    彩： 10亿色特性阻抗： （差分阻抗）75±5Ω（TDR）传播延迟： 对内延迟差151psec以下，对间延迟差2.42ns以下传输距离： 最远支持100 m接触电阻： 5Ω    MAX       绝缘电阻： 5mΩ   MIN 数据安全： 传输不受电磁波的干扰带    宽： 10.2Gbps（340MHz）

手持终端集PPT翻页、激光教鞭、无线话筒于一身； 新一代2.4G技术，创新信号处理程序，超强抗WIFI干扰； 绿色安全节能，超低辐射，超低功耗； 智能化设计，即插即用，随开随用。   服务教育行业，紧跟电教发展新潮流 保护教师金嗓子，彻底告别讲课拼嗓门的岁月 解放三尺讲台束缚，倡导移动教学新理念 出彩教学 多彩选择 技术参数   接收机： 频率范围：2.4~2.483MHz 频率响应：50Hz~12KHz 调制方式：O-QPSK，BT=0.5Gaussian 连接方式：ID对码，自动连接锁定 接收方式：双向2.4G短波跳频 灵敏度：-82dBm(1%BER) 信噪比：≥110dB 谐波失真：≤0.5% 音频输出：平衡输出和不平衡输出 电源：AC 9V 500mA     发射机: 频率范围：2.4~2.483MHz 频率n向应：50Hz~12KHz 调制方式：O-QPSK，BT=0.5Gaussian 发射功率：2.5mW 链接方式：ID对码，自动连接锁定 传输方式：双向2.4G短波跳频 连接时间：20小时 供电方式：3.7V聚合物锂电池 电池容量：1200mAH 电池充电时间：约4小时 工作范围：≥50米 温度范围：-30~50℃ 重量：70g 尺寸：108mmx33mmx2lmm

金融科技实验室的建设，基于金融科技课程开设及实验任务目标，将依托虚拟仿真技术、云计算及大数据等应用场景技术，构建一个统一的数据教学服务中心，集金融教学、实验、评价、学习、资源、科研于一体的综合性金融平台。教学中心以科技金融投资业务为核心研究，聚合区块链金融应用、投资银行、量化投资交易、智能投顾、Python与金融分析等相关实验系统与课程，深度融合相关课程与系统，构建智慧金融实验教育生态。校企合作层面：打包金融企业培训、研讨会议交流、师资培训、行业课题承接、金融资质认证考试等内容，扩大科技金融实验基地的社会效益。 实验室建设深度融合人工智能、大数据、区块链金融等创新技术，教学深度融合信息化，建设各类信息化教学资源，搭建资源共享平台。实验室建设，将引入区块链金融、大数据金融、投资银行等实践教学内容与环境，创新金融专业课程体系，为学生提供前沿金融资讯，提供技术应用实践平台。  

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。

网络化服务集成平台是设计、实施网络化服务系统的基础。本成果建立了通用的网 络化服务与工程支持信息集成平台，集成企业相关的服务资源，为企业实现网络化服务 系统提供技术的支持。本项目涉及信息技术、自动化技术、制造技术和管理技术等多个科学研究领域，成 果来自于多个相关的理论研究和工业实施项目。成果已经应用于上海大众汽车有限公司、 沈阳机床集团、无锡机床集团等企业，相关成果正在机床、电气等行业推广。 同时，本项目通过中德合作，探索了一条高校、企业和外国高校以及外国企业之间 合作研究开发项目的新模式，打开了中德交流合作模式的另一扇窗口。

机器人竞赛是中央 “ 科教兴国 ” 战略方针的具体体现和创新举措。 “ 机器人轨迹赛竞赛平台 ” 主要针对目前机器人轨迹赛竞赛需要裁判现场评判且评价机器人性能的好坏没有统一标准的缺陷而提出，能够有效应用于机器人轨迹赛竞赛的现场裁判中且评价标准统一，能够有效应用于多种机器人轨迹赛，如机器人直线行走、直线花样行走、直线绕障行走、按规定图形行走竞赛等，使竞赛规则更为直观、明朗，减小了竞赛结果判断的人为误差。该成果已获专利 2 项。

超高速电机系统测试平台 招标项目的潜在投标人应在浙江国际招投标有限公司（杭州市文三路90号东部软件园1号楼3楼317室）获取招标文件，并于2022年06月28日 13点30分（北京时间）前递交投标文件。

近几十年来，火焰、烟雾等自然现象的模拟已广泛应用于电脑游戏、电影、教育、虚拟现实等诸多领域。在许多现有技术中，粒子系统在计算机图形中被广泛视为一种强大的技术，烟花模拟则是粒子系统应用的亮点。浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室金小刚教授课题组开发了一种基于草图的烟花模拟新系统，用户能够在沉溺于虚拟场景的同时，手握控制器绘制他们想要的草图，并由计算机基于高斯曲率的新点采样方法模拟出具有复杂轮廓和纹理的逼真视觉效果。 目前，该项技术已成功体现在一款基于虚拟现实技术的沉浸式个性化烟花定制的软件应用——“西湖映象”。用户佩戴上HTC Vive后，将沉浸在令人惊艳的西湖全景视图与逼真的声音效果中。利用手中的无线控制器作为魔杖，用户可以在空中“一笔画”绘制任意形状，随后计算机自动生成对应的3D模型，湖面远处将表演虚拟现实中该3D形状的水上烟花效果。该应用支持任意色彩、任意形状的烟花。 未来，通过进一步深入研究，将模拟方法与投影系统相结合，探索全息烟花汇演。只要用户使用VR控制器（例如HTC Vive设备），就几乎可以在任何地方、室内或室外实现全息技术的烟花模拟。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断