XM-644内囊与基底神经节立体解剖模型   XM-644内囊与基底神经节立体解剖模型可拆分为2部件，左半侧显示丘脑、尾状核、杏仁核、豆状核的形态位置及相互间的关系，右半侧显示内囊。 尺寸：放大，8×11.5×13cm 材质：玻璃钢材料

XM/CPR200自动体外模拟除颤与CPR模拟人训练组合   XM/CPR200自动体外模拟除颤与CPR模拟人训练组合在XM-AED98D的基础上增加了半身CPR训练模拟人的功能，适用于高等医学院校、护理学院、职业卫生院校、医院医师进行BLS训练、教学使用，熟悉BLS的急救过程和步骤，掌握AED的使用方法。   一、AED模拟除颤仪功能： ■ 自动体外模拟除颤仪设计符合人机工程学，打开盒盖则设备开机，关闭盒盖则设备自动关机，具有单键除颤功能操作，面盖背部可存放AED电极贴片。 ■ 模拟急救现场AED的工作流程，但无高压电击除颤工作，全程中文语音提示，指导学员熟悉BLS的工作流程及AED使用要点。 ■ 自动侦测除颤电极片的贴敷位置是否正确，学员通过反复使用模拟AED可以熟悉电极片贴敷位置。 ■ 系统内置12个脚本（一次除颤的室颤、多次除颤的室颤、反复颤动的室颤、发现并解决故障-电极片松动、发现并解决故障-触碰病人、发现并解决故障-电池电量低、非除颤心律、二次除颤的室颤、三次除颤的室颤、室颤、发现并解决故障-电极片松动-电池电量低、发现并解决故障-触碰病人-电池电量低），可模拟不同情景的急救现场情况，并且全程语音提示指导训练者完成BLS训练，可以根据需要暂停或继续BLS过程。 ■ 故障模拟功能：通过遥控器选择可以进行情景模拟的语音提示，包括：除颤过程有其他人接触病人身体、贴片位置错误、贴片位置正确、无需除颤、需要除颤、机器故障、电池电量低等。 ■ 电量管理功能：AED训练器自动侦测电池电量，当电池电量不足时，系统将有“电池电量低，请更换”语音提示。在两次AED期间，系统处于待机状态，进入省电模式，开机后如果3分钟内无任何操作，系统将自动进入关机状态。   二、半身CPR模拟人功能： ■ 本模型为成年男性上半身，采用高分子材质，肤质仿真度高。 ■ 解剖标志明显，具有仿真的头颈部，头部可水平转动，有利于清除异物。 ■ 胸部体表标志明显（胸骨角、乳头、剑突等），便于胸外按压的操作定位。 ■ 心肺复苏术：仰卧位，头可后仰，便于清除呼吸道异物，可进行胸外按压。 ■ 可进行口对口人工呼吸或者使用简易呼吸器辅助呼吸，有效人工呼吸可见胸廓起伏。 ■ 瞳孔示教：观察双侧瞳孔散大与缩小。 ■ 模拟标准气道开放。 ■ 可进行人工手位胸外按压，正确的按压深度5-6cm。 · 按压深度正确，有正确蜂鸣音。 · 按压深度过大，有报警蜂鸣音。 ■ 可进行人工口对口呼吸（吹气），吹入的潮气量大小通过观察胸部的起伏来判断（潮气量标准≤500ml/600m-1000ml≤）。 ■ 操作周期：按压与人工吹气30:2（单人或者双人），完成五个循环周期CPR操作。 ■ 操作频率：100-120次/分。 ■ 操作方式：训练操作。 ■ 供电方式：采用电池供电。   三、标准配置： ■ 半身心肺复苏模拟人：1台 ■ AED自动体外模拟除颤仪（训练专用）：1台 ■ AED自动体外模拟除颤仪（训练专用）电源适配器：1个 ■ AED自动体外模拟除颤仪（训练专用）电板片：2副 ■ AED自动体外模拟除颤仪（训练专用）遥控器：1个 ■ 手提式帆布包：1个 ■ 呼吸面膜：1盒 ■ 可更换脸皮：1个 ■ 可换肺囊装置：4个 ■ 操作指南光盘：1张 ■ 复苏操作垫：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-GCX肝脓肿穿刺与胸腔穿刺训练模型   一、功能特点： ■ XM-GCX肝脓肿穿刺与胸腔穿刺训练电子标准化病人模型采用高分子材料制成，肤质仿真度高。 ■ 模拟人取平卧位和半卧位，质地柔软，触感真实，外观形象逼真。 ■ 解剖标准准确，锁骨、腋窝、各肋骨肋间隙等体表标志可明显触知，便于穿刺定位。 ■ 肝脓肿穿刺术可寻到肝区压痛点，有屏息训练语言提示，可随屏息节奏穿刺，穿刺有明显落空感，可抽出模拟肝脓水。 ■ 取半卧位（模拟重症患者）行胸腔穿刺术，叩诊可获实音处，穿刺有明显落空感，可抽出模拟胸腔积水。 ■ 电子监测：穿刺术要求沿下位肋骨的上缘垂直刺入，穿刺错误有语言提示。 ■ 可反复进行练习。 ■ 皮肤和穿刺囊腔可更换。   二、标准配置： ■ 肝脓肿穿刺与胸腔穿刺训练模型：1具 ■ 穿刺实验台：1张 ■ 电源适配器：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-627椎管内部脊髓神经模型 （脑脊髓与周围神经解剖模型）   XM-627椎管内部脊髓神经模型（脑脊髓与周围神经解剖模型）显示自然位置的脑、脊髓、脊神经与椎管的形态、结构、位置关系。椎管由游离椎骨的椎孔和骶骨的骶管连成，上接枕骨大孔与颅腔相通，下达骶管裂孔而终。其内容有脊髓、脊髓被膜、 脊神经根、血管及少量结缔组织等，脊神经共31对，连接在脊髓上的神经，分布在躯干、腹侧面和四肢的肌肉中，主管颈部以下的感觉和运动。 尺寸：73×25×16cm 材质：PVC材料

XM-CK810综合穿刺术与叩诊检查训练模型 （全功能诊疗穿刺术模拟病人）   XM-CK810综合穿刺术与叩诊检查训练模型（全功能诊疗穿刺术模拟病人）取仰卧位，肩枕过伸头转向左侧，质地柔软、触感真实、外观形象逼真、解剖位置准确：锁骨、锁骨肩峰端、锁骨胸骨端、胸锁乳突肌锁骨头、胸锁乳突肌胸骨头、肋骨、肋间隙、胸骨上窝、锁骨中线、腋前线、腋中线、腋后线、髂前上棘、髂嵴、脐、腹股沟韧带，可明显感知。   一、功能特点： ■ XM-CK810综合穿刺术模拟人采用高分子材料制成，肤质仿真度高。 ■ 可触及颈动脉搏动，可进行颈内静脉穿刺术、锁骨下静脉穿刺术、颈外静脉穿刺术训练。 ■ 可取半卧位（模拟重症患者）进行胸腔穿刺术、气胸抽气术训练。 ■ 可进行肝脓肿穿刺术训练，可寻到肝区压痛点，有屏息训练语言提示，可随屏息节奏穿刺。 ■ 可进行心内注射术、心包穿刺术训练。 ■ 可进行腹腔穿刺术训练，可取左、右侧卧位，行腹部移动性浊音叩诊训练。 ■ 可进行髂骨骨髓穿刺术训练。 ■ 可触及股动脉搏动，进行股动脉穿刺术、股静脉穿刺术训练。 ■ 可进行术前无菌术操作训练。 ■ 电子监测：进行胸穿和肝穿时，穿刺针要求沿下位肋骨的上缘垂直刺入，如穿刺错误有语言提示。   二、标准配置： ■ 综合穿刺术与叩诊检查训练模拟人：1具 ■ 穿刺操作台：1张 ■ 电源适配器：1个 ■ 穿刺针：2根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

本发明公开了一类蛋白质二级结构智能预测模型构造方法，利用多层递阶、逐步求精的结构模型集成。此模型CPM融合了原创型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改进型SVM方法等;CPM打破了传统的单一物化属性分析或单一结构序列分析的技术线路，而是采取了结构序列分析与物化属性分析相结合的优选线路，确保了模型整体的优化与预测精度的同时具有更好的普适性; CPM 采用高起点的alpha/beta库挖掘;并以领域知识与背景知识贯穿;CPM能够很好地对偏alpha/beta型蛋白质的二级结构进行预测，取得86%的最高精度(同类最高达81%)。

产品服务:项目旨在设计出一款基于Dijkstra算法的高精度物联网小区无人智能运输车。该项目主要可分为两个部分:实车与模型车的同步开发和基于eclipse平台的APP开发。在实车和模型车的开发过程中，通过常规车载传感器实现小车的“智能化”，利用Dijkstra算法解决最短路径选择问题。利用计算机语言完成在eclipse平台上的APP开发，实现APP同时与实车和模型车的互联，实现智能运输小车运输末端的配送。市场概况:本项目希望将来与各电商平台合作，APP与电商、外卖软件结合，将网上购物彻底融为一体；同时与互联网公司合作，提升小车的智能化以及无人驾驶的精确度，真正做到在小区内取代快递员完成最后的运输任务，并能提升效率、安全性，以及节省财力、人力，并初步形成小区内智能化的高精度物联网。  商业模式:本项目希望采用先试点后普及、先免费后收费的盈利模式。在四星及五星级小区先行免费试点，收集用户反馈评价，统计满意度。改进后逐步开启按时效每户收费，并最终普及三星级小区及更多居民居住区。

本发明公开一种用于电力电子系统的多通道隔离高速智能收发装置及方法。其装置包括发送单元、接收单元以及隔离传输媒质。发送单元包括数据采样及信号调理模块、A/D转换模块、发送主控单元以及发送单元信号转换模块;接收单元包括接收单元信号转换模块、接收单元信号调理模块、接收主控单元以及存储输出模块;本发明装置可对多通道模拟量采样及开关量采样进行数字编码,并通过隔离传输媒质传输。每个接收单元可连接多个发送单元同时解码。本发明装置具有突出的高可靠电气隔离性、实时性和智能化特点。

智能预紧式安全带关键技术研究来源于天津市科委，智能安全带系统代表目前国际汽车安全带技术发展趋势，本项目对智能化预紧式安全带理想约束性能进行了理论分析与效能优化；采用多种感器信息融合技术对汽车碰撞预警机制进行建模；利用实时闭环反馈控制策略，进行了基于硬件在环技术的智能化预紧式安全带硬件控制器的开发。开发出了YZ6型智能化预紧式汽车安全带样机；通过“产、学、研”合作完成企业技术转化过程。YZ6预紧式汽车安全带是当前国际上先进的安全带产品，普遍用于中高档轿车，先后与一汽集团、天汽集团等三十余家形成稳定的配套关系。 本项目能为提升安全带生产企业的自主创新能力提供技术支撑。通过成果推广，能提高汽车安全带系统对乘员的保护效果，有效降低交通事故对人体的损伤。 本项目科研团队近年来着力于汽车安全及控制研究，包括智能预紧安全带、乘员自动识别技术和车辆安全性能检测技术等研究领域。

本发明公开一种基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法，其实现步骤为：步骤一：搭建无人机动力学模型；步骤二：搭建具有感知能力无人机传感器模型；步骤三：搭建无人机目标搜索图模型；步骤四：建立无人机目标搜索代价函数模型；步骤五：设计多目标鸽群优化算法；步骤六：设计基于鸽群智能反向学习的多目标鸽群优化算法；步骤七：输出无人机目标搜索仿真轨迹图。