XM-H89鼻泪管通液训练模型   功能特点： ■ XM-H89鼻泪管通液训练模型为仿真男性上半身，解剖标志明显，可模拟正常的泪道冲洗训练和考核操作。 ■ 具有正常泪道解剖解构，包括左右侧上下两根泪小管及左右侧鼻泪管，每根泪小管可按照操作中的实际需要随进针的角度变化而改变。 ■ 冲洗操作正确，液体从鼻腔或从口腔流出。 ■ 可根据训练和考核的需要在模拟的泪小管中加入模拟的脓液，进行泪道阻塞后的冲洗训练。

产品详细介绍Inertsil CN-3:Inertsil CN-3是在高纯度球状硅胶上键合了氰丙基的色谱柱，基于氰基三键的π电子作用以及氮的孤对电子作用力，对极性化合物有独特的选择性，适合应用于正相分离。当用于反相系统时，其选择性与C8和C18不同。在药学领域和复杂混合物的分离中应用广泛。Inertsil CN-3一般保存在正己烷/乙醇溶液中，当作为反相色谱柱使用时，务必用能与两种流动相互溶的溶剂，如异丙醇进行过渡置换，再用流动相进行平衡。 --------------------------------------------------------------------------------色谱柱参数：※基体：3系列高纯度硅胶※粒径：3µm，5µm※微孔径：100Å※化学键合基团：氰丙基※端基封尾：无※含碳量：14%※USP号：L10 --------------------------------------------------------------------------------订货信息： 5µm 长度/内径(mm) 2.1 3.0 4.0 4.6 33 5020-05311 5020-05321 5020-05331 5020-05341 50 5020-05312 5020-05322 5020-05332 5020-05342 75 5020-05313 5020-05323 5020-05333 5020-05343 100 5020-05314 5020-05324 5020-05334 5020-05344 150 5020-05315 5020-05325 5020-01942 5020-01940 250 5020-05316 5020-05326 5020-01943 5020-01941 【保护柱】 填料名 粒径 长度(mm) 目标色谱柱的内径(mm) 内径(mm) 更换用小柱E（2根一组） 更换用小柱E套件（小柱E2根+小柱保护柱套） Cat.No. Cat.No Inertsil CN-3 3µm、5µm 10 1.0 1.0 5020-08517 5020-08527 1.5、2.1 1.5 5020-08518 5020-08528 2.1、3.0 3.0 5020-08515 5020-08525 4.0、4.6 4.0 5020-08510 5020-08520 20 2.1、3.0 3.0 5020-08565 5020-08575 4.0、4.6 4.0 5020-08560 5020-08570 --------------------------------------------------------------------------------

适应症 1.用于发病48小时内的缺血性脑梗死急性期病人的神经症状（运动麻痹）、日常活动（步行、起立、坐位保持、饮食）的改善。 2.用于对慢性动脉闭塞症（血栓闭塞性脉管炎，闭塞性动脉硬化症）患者的四肢溃疡，静息痛及冷感等的改善。 用法用量 详见说明书。 剂型 注射液 规格 20ml∶10mg

仪器概述        pH 自动控制加液系统是pH值在线监控或静态控制、测量于自动加酸加碱调整于一体的新型自动化控制设备。        pH精度高，稳定性好。广泛用于高等院校、科研院所实验室、中试车间、工业生产流程特定pH溶液的配置，以及其他生产工艺检测、控制、调节pH之场所。 技术参数 1、工作电源：AC220V±10%，50Hz 2、控制范围：0～14 pH 3、测量精度：±0.05 pH 4、分 辨 率：0.01 pH 5、泵头速度：0.1～300转/分 无级调速 6、转速显示：OLED高清液晶窗口显示 7、加液速度：0.12～190ml/min(自来水) 8、加液泵头：单泵 9、测量电极：pH三复合电极 或玻璃电极 10、温度补偿：自动温度补偿(PT1000) 11、pH控制器：高精度智能控制器 12、pH电极适用温度 ：0～80℃ 13、pH标准液：6.86/4.00 14、外形尺寸：330*310*230mm 15、环境温度：室温～40℃ 相对湿度：<80% 16、整机重量：约8kg 性能特点 1、高精度智能pH控制器，大屏幕液晶即时显示动态pH值与温度值，超出范围报警。 2、 多种控制测量模式：自动、手动、停止,可自由转换，实现一机多用。 3、单泵实现加酸或加碱，适用于只用一种液体(酸液或碱液)来调节控制PH值。 4、采用OLED高清液晶窗口，单独显示当前电机转速及工作状态，加液速率可无级调速。 5、pH值上下限自由设定，设定值与实测值同时显示。 6、pH电极可单点或两点校正，pH值与温度自动测量，pH值能根据温度自动校正。 7、采用步进电机控制蠕动泵加液,液体接触进口泵管，不接触泵体，无污染。 8、选配不同形式的pH精密复合电极，及配四氟材质的电极护套和延长杆可在高温、反应釜、反应器中适用实现特殊容器内pH值的监控与调整。 9、控制方式：自动、手动、停止 A:自动方式：仪器会根据实时检测的pH值与设定值，自动启动/停止加酸(加碱)，调整pH值至设定范围。 B:手动方式：不受pH控制器控制，一直转动，人工启动/停止加酸(加碱)，调整pH 值至设定范围。也可用于快速调整，或驱赶管内气泡，或用于其它液体的输送 C:停 止：停止加液动作，但pH值实时检测并显示;用于待命或调整结束时，也可作为在线pH值测量显示终端时使用。 本产品荣获国家发明专利,专利号为：ZL 201420406055.8 ZL 201420406067.0 ZL 201410349779.8   网址链接 http://www.csscyq.com.proshow.asp?id=798

目前无卤低烟阻燃热塑性弹性体电缆料虽然已有较多应用，但不论在技术发展上或市场 应用上，无卤低烟阻燃TPEE电缆料依然潜藏着很大的发展潜力。但目前该产品在使用和推广 中仍存在着很多实际问题，例如阻燃难、加工性能不好、发烟量较大及成本较高等。根据市场 应用情况和技术发展情况，本项目以TPEE为基材，开发无卤低烟阻燃TPEE电缆专用料，并考 虑添加合适的抗滴落剂防止燃烧中的滴落现象。同时设计采用膨胀型阻燃剂体系，使无卤阻燃 TPEE电缆在具有良好的低烟阻燃性能。

针对当前车用无油涡旋空压机加工精度要求高、涡旋盘容易磨损的问题，本 项目团队提出了水冷无油涡旋空气压缩机技术。采用这一技术可将涡旋盘最高温 度控制在 120℃以内，从而降低动静盘热变形，提高压缩机的可靠性与效率。

"印制电子技术是将功能性材料墨水印制在基材上，是微电子行业的一项重要革新，解决了传统光刻技术存在的生产周期长、操作复杂、污染严重等问题。 课题组发明了一种无固体颗粒的喷墨打印用银基导电墨水，该导电墨水是通过将一种有机银络合物溶解在溶剂中，同时加入微量的助剂充分溶解而获得。突出优点：（1）固化温度低：在很低的分解温度获得纳米银颗粒（最低可

传统的电解工业（电解水、氯碱工业）阴、阳极会同时产生两种气体，一般采用离子交换膜防止两种气体的混合，避免爆炸性混合气体的产生。离子交换膜的使用增加了电解的成本，此外膜内阻也增加了电解的能耗。且由于阳极和阴极室的气体压力必须通过稳定的电源输入保持平衡，很难利用风能和太阳能等不稳定的可持续能源来直接为离子膜电解池供电。另一方面，电解池中的高压气体和阳极氧化过程的中间产物也会加剧膜的老化降解，近一步增加电解成本。基于电池电极的分步法无膜电解技术有望为电池电极反应推出一个新的研究方向，随着电池工业迅速发展，电池电极的制备已经非常成熟，分步法电解技术很容易利用现有的商业化电极实现产业化。

永磁电机的位置传感器增加的电机的成本，降低了电机的可靠性。在风机、水泵等领域应用的电机，可以通过控制的方法，去掉电机的位置传感器，减少成本并提高系统可靠性。本课题组针对高速电机无位置传感器控制中所存在的问题，在建立精确离散化的数学模型的基础上，设计了基于离散滑模理论、状态观测器等方法的转子位置观测器，实现了10kHz控制频率下的10万转高速电机的无位置传感器控制，以及快速正反转启动。

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。