XM-204两性躯干模型23件85CM   XM-204两性躯干模型可拆分为23部件，显示两性人体内脏器官的位置及头部解剖的形态和构造，表现呼吸、消化、泌尿，生殖等主要人体解剖系统，头颈半侧显示颅骨、咬肌、颞肌等结构，眼眶内有眼球，在头颈部作矢状切面，颅腔容纳脑的半球，示鼻腔、口腔、喉腔、喉室、声门裂、甲状腺，胸腔内的两肺额状切面显示肺内结构，心脏作冠状解剖，表示左右房室的构造异同，心脏血管有上下腔静脉、肺动静脉、主动脉、供讲解大小血液循环应用，胸盖显示女性乳房外形及解剖状，带胸骨，脊椎露在外面，其中一段脊椎可拆下，女性子宫中含有一胎儿。模型包含：躯干、女性胸腔盖、头、眼球、脑、脊椎神经、肺2件、心2件、肝、肾、胃2件、肠4件、男性生殖器官2件、女性生殖器官带胎儿3件。 尺寸：高85cm 材质：PVC材料

XM-130男性骨盆模型   XM-130男性骨盆模型由左右髋骨和骶骨尾骨及耻骨联合组成，显示正常人体男性骨盆的组成、形态和结构特征。 骨盆全形：高而狭窄 骨盆腔形状：形似漏斗 骨盆上口：近似心脏形 骶骨：较狭窄且长，弯曲度较大 耻骨弓的角度：70-75度 耻骨联合：狭而长 尺寸：自然大 材质：PVC材料

XM-131女性骨盆模型   XM-131女性骨盆模型由左右髋骨和骶骨尾骨及耻骨联合组成，显示正常人体女性骨盆的组成、形态和结构特征。 骨盆全形：低而宽阔 骨盆腔形状：呈圆桶状 骨盆上口：近似圆形 骶骨：较宽且短，曲度较小 耻骨弓的角度：90-100度 耻骨联合：宽而短 尺寸：自然大 材质：PVC材料

XM-124颅骨骨性分离模型   XM-124颅骨骨性分离模型由22部件组成，由各部分颅骨串制于铁丝上，固定在底座上，以便于观察各骨之间的毗邻关系以及内外两侧、上下各面的结构特点及孔、管、沟、裂等，显示分解的22部件颅骨形态结构。 尺寸：自然大 材料：PVC材料

物理探究性实验室桌 规格尺寸可定制： 1200*1200*780 1500*1500*780 台面采用国内知名的12.7MM实芯理化板 铝木/塑钢/钢木结构。板材采用三聚氰胺刨花板/密度板 备注：以上是物理探究性实验室桌的详细信息，如果您对物理探究性实验室桌的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取物理探究性实验室桌的最新信息。 咨询电话：0577-67473999

XM-126成人头颅骨骨性着色模型可分解为2部件。 尺寸：自然大 材质：进口PVC材料 感谢您访问欣曼科教网站www.xinman8.com，本文中所有关于成人头颅骨骨性着色模型的文字、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。 企业网站： 心肺复苏模型：http://www.shanghaixinman.com 人体解剖模型：http://www.xinmans.com 本文来源：http://www.xinman8.com/805.html

XM-204两性躯干模型23件85CM   XM-204两性躯干模型可拆分为23部件，显示两性人体内脏器官的位置及头部解剖的形态和构造，表现呼吸、消化、泌尿，生殖等主要人体解剖系统，头颈半侧显示颅骨、咬肌、颞肌等结构，眼眶内有眼球，在头颈部作矢状切面，颅腔容纳脑的半球，示鼻腔、口腔、喉腔、喉室、声门裂、甲状腺，胸腔内的两肺额状切面显示肺内结构，心脏作冠状解剖，表示左右房室的构造异同，心脏血管有上下腔静脉、肺动静脉、主动脉、供讲解大小血液循环应用，胸盖显示女性乳房外形及解剖状，带胸骨，脊椎露在外面，其中一段脊椎可拆下，女性子宫中含有一胎儿。模型包含：躯干、女性胸腔盖、头、眼球、脑、脊椎神经、肺2件、心2件、肝、肾、胃2件、肠4件、男性生殖器官2件、女性生殖器官带胎儿3件。 尺寸：高85cm 材质：PVC材料

产品详细介绍密封试验仪适用于食品、制药、医疗器械、日化、汽车、电子元器件等行业的包装袋、瓶等的密封试验。密封试验仪亦可进行经跌落、耐压试验后的试件的密封性能测试。密封试验仪符合GB/T 15171、ASTM D3078标准。 密封试验仪负压工作原理，采用目测方法检测包装及容器的密封完整性测试；选用进口气动元器件，性能稳定；自动恒压补气，自动结束试验，自动反吹卸载，操作简便； 密封试验仪测试原理：通过对真空室抽真空，使浸在水中的试样产生内外压差，观测试样内气体外逸情况，以此判定试样的密封性能；通过对真空室抽真空，使试样产生内外压差，观测试样膨胀及释放真空后试样形状恢复情况，以此判定试样的密封性能。 密封试验仪技术指标： 真 空 度：0～-90kPa 精       度：1级 真空室有效尺寸：Φ270mm×210 mm (H) （标配）                                Φ360mm×585 mm (H) （另购）                                Φ460mm×330 mm (H) （另购）                                注：其他尺寸可定制。 气源压力：0.7MPa （气源用户自备） 气源接口：Φ6mm 聚氨酯管 了解详情请致电：济南兰光0531-85068566   Labthink兰光产品： 1. 透氧仪 2. 气体渗透仪 3. 透气性测试仪 4. 透湿仪 5. 透湿性测试仪 6. 密封试验仪 7. 落镖冲击试验仪 8. 密封仪 9. 泄漏与密封强度测试仪 10. 氧气透过率测试仪 11. 热封仪 12. 氧气透过率测定仪 13. 水蒸气透过率测试仪 14. 薄膜拉力机 15. 摩擦系数仪 16. 初粘性测试仪 17. 智能电子拉力试验机 18. 撕裂度仪 19. 热缩试验仪 20. 电子剥离试验机 21. 揉搓试验仪 22. 瓶盖扭矩仪 23. 顶空气体分析仪 24. 磨擦试验机 25. 热封试验仪 26. 摆锤冲击试验仪 27. 墨层结合牢度试验机 28. 持粘性测试仪 29. 薄膜测厚仪 30. 雾化测试仪 31. 摩擦系数测试仪 32. 纸箱抗压试验机 33. 气相色谱仪 34. 摩擦系数测定仪 35. 透气度测试仪 36. 测厚仪 37. 摩擦系数试验仪 38. 胶粘剂拉伸剪切机

 MR600是一款高性价比的室内外小型四轮差速移动底盘，MR600具有体型小巧、运行灵活、续航长、负载大的特点，采用特制的蜂窝减震实心胎，更符合运动特性的轴距轮距比，大大增强轮胎使用寿命，降低了原地旋转的消耗功率。MR600支持ROS，提供电源和通讯接口，扩展型材，方便用户二次开发，并开发定制化服务，可以定制电机断电爆炸、运行速度、自动充电，也可搭载5G路由器、深度相机、云台相机等各种传感器，同时发布有标准的2D导航版和3D导航版发，可实现自主定位导航，自主避障等功能。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。