产品详细介绍      

适用于机构，病房以及公共区域的转运，同样适用于康复科减重步态训练。 提高护理质量，改善护理操作；减轻护理人员的工作强度，提高工作效率，避免转运时带给病人以及医护工作人员的二次伤害，多种天轨铺设方案及过门系统，为不同的运用场景提供专业的安全移位方案。 产品应用场景 平直单轨 单轨，平直运行在床上或以一个角度运行。受限于覆盖面、重新定位和家具位置灵活性。 曲线直轨 曲线直轨扩大了覆盖面，并提供了更合适的位置为闲置的提升机的电池进行充电。 曲线变轨 曲线变轨系统可用于多种组合。 XY系统 XY系统最大化房间内的提升位置，可使天轨在四面墙内任何位置提升，也可组合轨道对接器连接到横向轨道至下一固定轨道·这将使移位主机脱离XY系统，也可与其他XY系统对接。 连接到转盘轨道 离开房间进入走廊，转盘可实现方向的改变。转盘有三向或四向可选。

奥扬科技LNG车载智能供气系统广泛应用于以LNG为动力燃料的中重型卡车、公交客运车辆和工程机械。保温时间长，安全性能高，可靠性高，安全阀泄压起跳时间长，气量排放少，真空及主要零部件质保24个月。现在我公司产品市场占有率已经达到30%，其中福田戴姆勒-欧曼占有率达到70%，解放占有率55%，陕汽占有率40%，处于行业领先地位。     我公司可根据不同用户群体在不同工况下的的需求，联合主机厂家，不断进行工艺改进和技术升级，生产出最能为用户节省运营成本、最让客户放心、最适合用户使用的ＬＮＧ车载智能供气系统产品。  LNG车载智能供气系统的主要特点： 1）保温时间长：气瓶真空度高，排气频率低。 2）安全性高：气瓶在使用时达到零泄漏，在意外火灾中持续40分钟火焰烘烤无危险，十米高空跌落无危险，受到100km/h撞击时无危险。气瓶框架符合液化天然气汽车专用装置的安装要求，适应各种复杂路况。 3）稳定性高：气瓶供气系统输出压力更稳定，阀门选用匹配更稳定。 4）经济性高：气瓶框架设计降低整车重量，提高客户有效载货量，多拉即多赚。气瓶排气次数少，排气总量小，多省即多赚！轻量化框架更快赚回购车成本！

广凌智能电表管理系统通过物联网技术实现设备自动化管控，识别大功率设备，突发事件告警，远程自动采集用电量，自动推送账单信息，欠费自动停电，在线充值缴费，有效减少管理人员的工作量及提高工作效率，支持移动端办公。

产品概述 斯科信息RFID智能工具柜是基于物联网射频识别技术的专业化资产管理系统，集成了先进的RFID读写设备、智能控制终端和多层安全验证模块。该解决方案实现了对工具、仪器设备的无人化自助借还、实时库存盘点和全生命周期管理，大幅提升企业资产利用效率和管理精细化水平。 核心技术特点 1. 智能识别管理系统 采用高性能RFID读写器与定制化天线阵列，确保99.9%的识别准确率 支持高频(HF)与超高频(UHF)RFID标签，兼容ISO15693、ISO18000-6C等多协议标准 专利抗金属标签技术，有效解决金属环境下的信号干扰问题 2. 多重安全验证机制 支持IC卡、指纹识别、人脸识别、密码验证等多种身份认证方式 可配置权限管理体系，实现人员-工具-权限三级对应 开门超时报警、非法取用报警、异常操作实时记录 3. 智能化管理平台 云端SaaS管理平台，支持多网点、多柜体统一管理 实时库存可视化看板，工具状态一目了然（在库、借出、待维修、报废） 自动生成工具使用报表、人员借还统计、工具利用率分析 工作流程 身份认证：用户通过IC卡/生物识别验证身份 智能借出：系统自动识别取出工具并记录关联信息 自动归还：关门自动盘点，更新库存状态 异常处理：未授权操作实时报警，支持工具追溯查找 数据同步：所有操作数据实时上传至管理平台 性能指标 盘点速度：整柜盘点≤3秒（200件工具） 识别准确率：≥99.9% 系统响应：＜1秒 数据存储：本地存储≥10万条记录，云端无限扩展 环境适应性：工作温度-20℃~60℃，湿度10%~90% 行业应用解决方案 电力行业 安全工器具定期检测管理 绝缘工具有效期智能提醒 工器具使用培训记录关联 航空维修 专用工具校准周期管理 航材设备使用记录追溯 适航要求符合性管理 智能制造 生产线工具智能调度 使用时长统计与寿命预警 工具维护保养自动提醒 客户价值 管理效率提升：工具盘点效率提升10倍以上，人力成本降低60% 资产利用率优化：工具共享率提高40%，减少重复采购 安全管理强化：实现100%操作可追溯，安全事故降低80% 决策支持：数据驱动管理优化，提供精准的采购和报废决策依据 技术服务支持 斯科信息提供全生命周期服务： 需求调研与方案定制 系统部署与集成服务 操作培训与技术支持 系统升级与维护服务 📞 联系我们：19925314483获取行业解决方案详情与演示体验斯科信息技术团队为您提供专业的RFID工具管理咨询与定制化服务

XM-II全自动腹部触诊听诊模拟人   一、功能特点： ■ XM-II型全自动腹部触诊听诊模拟人采用高分子材料制成，肤质仿真度高，腹部质地柔软，形象逼真。 ■ 采用微机模拟调控技术自动选择控制模拟人的29种体征，包括：肝脾触诊体征18种、压痛点8种、听诊体征3种。 ■ 腹部体征变换选择完全自动化。 ■ 液晶屏显示所选择的腹部体征。 ■ 肝操作：可设置肝肿大1-7厘米，并可进行肝触诊操作。 ■ 脾操作：可设置脾肿大1-9厘米，并可进行脾触诊操作。 ■ 压痛操作：可对模拟人进行各种压痛点位的触诊，同时模拟人发出“哎呀！疼啊！”的痛苦叫声。 · 胆囊触痛：触诊胆囊触痛（Murphy征阳性）时，可使模拟人突然屏住呼吸，抬手后恢复呼吸。 · 阑尾点压痛：按压右下腹部麦氏点时，模拟人会发出“哎呀，疼啊！”的声音，抬起手后仍会伴有“哎呀，疼啊！”的反跳痛声音。 · 其它压痛点：上腹部压痛、脐部压痛、上输尿管压痛、中输尿管压痛、左上腹部压痛、下腹压痛。 ■ 听诊操作：可实现腹部听诊训练，例如：正常肠鸣音、肠鸣音亢进、腹部血管杂音。 ■ 腹式呼吸操作：可选择“腹式呼吸”与“无呼吸”操作，随模拟人的腹式呼吸肝脾亦随之上下移动。 ■ 技能考核操作：当执行完一种体征后，按下“技能考核”键，即可进行技能考核，学员进行腹部触诊听诊后，回答出体征特征，由教师评定成绩。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 全自动腹部触诊模拟人：1台 ■ 电脑控制器：1个 ■ 数据连接线：1根 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-IV心肺触诊听诊电脑模拟人   一、功能特点： ■ XM-IV心肺触诊听诊电脑模拟人采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 能模拟99种心肺疾病的听诊体征，包括心率、心律、心音的改变，异常心音、心杂音、心杂音的分级及传导、心包摩擦音等。 ■ 模拟各种肺肝脏疾病的听诊体征，包括病理性呼吸音各种干、湿性罗音胸膜擦音，语颤的变化等。 ■ 模拟各种心肺疾病的触诊体征，包括各种收缩期、舒张期及连续性心前区细震颤（猫喘）、心包摩擦感、胸膜摩擦感及语颤等。 ■ 技能考核功能：通过键盘数码调用心肺触诊听诊的考核内容，让学员进行心肺触诊听诊，答出体征的部位及特征，然后教师对学员的实际操作技能评定成绩。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 心肺听诊模拟人：1台 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

依托学校与烟台拓伟智能科技股份有限公司联合北京理工大学、中国科学院电子所、北京京仪自动化研究总院共建的烟台智能技术应用联合创新研究院，开发了系列具有自主知识产权的智能机器人产品和智能制造系统，其中“4-6自由度关节型工业机器人”可负载7kg-200kg；自主视觉引导+二维码定位的AGV，两轮差动、麦克纳姆轮全向，可负载20kg-2000kg。利用自主研发的全向无轨堆垛机、AGV、工业机器人等，在自主研发MES、车管调度、WMS系统监控下完成一系列智能制造和组装，打造了“汽车制动油泵壳体智能制造系统”“智能精密铸造工厂”等一批系统集成示范项目。 为服务烟台苹果产业高质量发展，研究院制定了烟台红富士苹果等级分选省级标准，研发了无损伤智能分选与包装及冷风库智能监管系统、该系统包括智能信息采集与分级子系统、智能输送调度子系统、苹果排面子系统、机器人智能装箱子系统，整线状态监测与数据库子系统。该系统采用人工智能及深度学习技术，有效结合近红外光谱与计算机视觉技术，完成苹果糖度、色泽、果形、霉心病、果锈、重量等21项指标检测，根据检测结果和新的分级标准，对苹果重新进行分类分级，检测准确率达到95%以上，分选效率2个/秒，磕碰率控制在1%以下，装箱速度达到1个/秒。通过该系统，开展苹果大数据信息采集工作，建立种植-加工-储存-销售全链条标准化苹果大数据综合运营平台，现从苹果单一价值到资源价值的跨越，从而促进苹果产业转型升级，高质量发展。

本系统包括温室栽培优化模型动态仿真、专家系统集成与智能控制算法设计等三部分内容。系统采用了基于知识的智能解决方案，系统的三个部分紧紧围绕专家知识与智能，不仅构成统一的整体又能分别独立运行。系统以大量的实验数据和专家经验为基础，采用智能控制方法、智能推理方法和多媒体技术，能提供病虫害在线预报，为温室环境控制提供最佳环境条件，并能对温室环境和作物生长过程进行仿真和预测。

项目简介： 本项目针对复杂的实际工业环境，基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理，研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位，然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位，最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数，最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数，代替了低效的传统人工抄表和数据录入，具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术，首先获取指针式仪表表盘图像，然后采用数字图像处理技术提取和识别目标，最后实现指针式仪表示值的自动判读，从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有：电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变，在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析，所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以，根据图像的像素分布特点进行分析，系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断，并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时，及时发现设备问题并通知工作人员，有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标：识别正确率：92.5%；识别速度<3s。 应用范围：项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。