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带数字标识脊髓横断模型
XM-620A脊髓横断模型（带数字标识）
XM-620A带数字标识脊髓横断模型显示第五颈椎、椎动脉、椎静脉与脊髓的横切面以及脊神经组成、硬脊膜、蛛网膜下隙等结构，共有27个部位指示数字标识标志及对应文字说明。
尺寸：放大，28×25×9cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
带数字标识脑干放大模型
XM-617-1脑干放大模型（带数字标识）
XM-617-1带数字标识脑干放大模型放大3倍，置于底座上，显示脑干的外形和十二对脑神经在脑干的部位，并示延髓、脑桥、中脑三部分，上接间脑，共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。
尺寸：放大3倍，17×15×33cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
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
带数字标识心脏解剖模型
XM-402-1心脏解剖模型（带数字标识）
XM-402-1带数字标识心脏解剖模型为自然大小，可拆分为2部件，显示了心脏正常的形态结构、动静脉和瓣膜结构，共有34个部位数字指示标志及对应文字说明。
尺寸：自然大，11×11×22cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
带数字标识胸腔横断模型
XM-526B胸腔横断模型（带数字标识）
XM-526B带数字标识胸腔横断模型按正常解剖姿态状态下纵隔作一横切设计，展示了约第8胸椎高度示断面结构，体现了肺裂、肺部的动脉、静脉、支气管的断面关系，胸膜、肋间肌及前侧、左右侧胸廓肌肉，同时还显示脊柱、脊髓通过此平面的结构与毗邻关系等，前方示左右心房、心室等，共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。
尺寸：自然大，40×26.5×8cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
喉软骨模型（带数字标识）
XM-520E喉软骨模型（带数字标识）
XM-520E喉软骨模型（带数字标识）由舌骨和甲状软骨、杓状软骨（成对）会厌软骨和环状软骨组成，舌骨位于喉的上方，主要显示舌骨体、大角和小角；甲状软骨显示甲状软骨的左右板、喉结、上切迹、上角和下角的形态毗邻；环状软骨主要显示环状软骨的形态、环状软骨环和环状软骨弓；会厌软骨主要显示会厌软骨的形态、会厌软骨茎；杓状软骨主要显示杓状软骨的外形、声带突和肌突。
尺寸：自然大，15×15×24.5cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
带数字标识腹腔横断模型
XM-506C腹腔横断模型（带数字标识）
XM-506C带数字标识腹腔横断模型按正常解剖姿势在第12胸椎处平网膜孔的位置作一横切，主要显示腹腔脏器、腹膜与网膜孔的位置关系，网膜孔是大腹膜腔通入网膜囊的唯一孔道，前主为肝十二指肠韧带，后方为下腔静脉的腹膜，上界为肝的尾状叶，下界为十二指肠球部，在消化道穿孔或实质性脏器损伤，其内容物及其血液可经网膜孔流入网膜囊内，还显示胃、肾、脾、肝横断面诸结构及其网膜孔与腹膜腔的通道关系、平网膜孔各脏器的毗邻关系等，共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。
尺寸：自然大，42×29×14cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
叠层制备结构热应力分析
本书内容包括:热弹性力学基础;叠层梁;叠层板;叠层圆柱壳和球壳;叠层扁壳和深壳;压电材料叠层结构.
江苏海洋大学
2021-05-06
语义Web和大数据分析
与华为技术有限公司开展互联网语义分析合作研究，双方共同研发了“电商知识图谱自动化构建和电商评论分析系统”，该系统可以自动化将不同电商网站的数据抽取和集成，形成一个庞大的电商知识图谱，并且利用这个知识图谱来对电商评论做语义分析。该项目中的技术已经被华为公司用于大数据中的视频分析，并且产生了良好的经济效益。另外，与百度签订了“本体及知件技术构建医疗领域知识库和应用研究”项目，提交并审核通过一项专利“一种医疗知识库中保健品与疾病的关联构建方法”，并且提出一种word embedding的方式挖掘非结构化数据中实体关系的方法，项目成果被百度用于医疗保健品的搜索中，取得了很好的社会效应。
东南大学
2021-04-11
中医医案管理与智能分析系统
中医理论和临证经验是通过传承、实践以及创新而形成的具有特色的知识体系，包含在中医辨证施治过程之和医案之中。中医医案蕴含着丰富的临证经验、诊疗技能、技巧和诀窍，医案包含的结构与关系非常复杂很难用计算机来分析处理。在多年工作积累的基础上，经过“十五”国家科技攻关计划 “基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究”课题的深化，我们提出了基于语义网络的中医知识获取技术，并开发了中医医案管理与智能分析系统。系统以中医理论知识为基础，利用人工智能、中医自然语言理解技术，提供多种方法与工具对临床医案进行多层次解析和挖掘，以获取医案中隐含的诊疗知识和临证经验。系统以中医基础理论为知识源，通过对中医专家的医案进行实例化，提取医案中的诊疗规律和临证经验，医案分析结果可以用语义网络、表格以及可视化的形式展现出来。 系统包括领域知识建模、Ontology的形式化与存储、信息资源语义描述与存储、语义分析等多个组件。通过这些组件的有机结合，知识工程师可以利用领域本体中的词汇来描述WORD文档、文本文档等多种形式的信息资源；用户可以浏览领域知识树查找相关医案，查看领域本体中的概念描述，并通过语义查询接口进行语义查询。将相关技术集成开发完成了中医智能信息处理系统，系统主要实现了以下功能：①医案管理：对医案进行存储、检索、删除、修改。②文本预处理：对文本进行分词、标注、抽取特征词和特征词的标准化。③知识管理：对本体知识库进行标准化存储、更新和检索。④知识获取：对医案进行实例化映射，建立语义网络，获取中医知识。⑤数据挖掘：对医案进行常规的数据挖掘。⑥数据可视化：把知识模型以可视化的形式展现出来。本系统可用于国家中医药管理局、医疗机构等行业。
北京科技大学
2021-04-11