产品详细介绍 机械臂运动算法STEAM主题课程 项目背景 随着工业 4.0 科技革命的到来，工业机器人已成为工业化程度的重要标志。机械臂是最为典型也是最早出现的工业机器人，它可以代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，提高生产效率的同时避免人身事故的发生。机械臂课程的学习可以培养学生将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 在本项目中，学生可借助机械臂运动算法套件与人工智能与编程教学系统，了解关节机械臂和伸缩机械臂的原理及特点，搭建不同类型机械臂并通过编程实现智能控制。 课程性质 这是一门以项目式教学开展的跨学科课程，以基于建构主义理论的 5E 教学模式作为指导，结合了 中小学信息技术课程标准与编程教学特色。 课程目标 1.知识与技能 ⚫  了解机械臂的类型及其在现实生活中的应用。 ⚫  掌握关节机械臂和伸缩机械臂的结构特点，设计并制作相应模型。 ⚫  学习图形化编程或 C++代码编程的基础知识，使模型完成实际任务。 ⚫  掌握机械臂运动算法的设计、编写及调试。 2.过程与方法 ⚫  通过观察、查阅相关资料等活动，培养对信息的有效性、客观性做出判断的意识，发展分析概括能力。 ⚫  通过机械臂模型的搭建和编程，发展编程思维和工程思维能力。 ⚫  在完成模型设计和算法设计过程中，提高分析问题和解决问题能力，养成自学能力。 3.情感态度与价值观 ⚫  了解机械臂在日常生活中的实际应用，萌发将科学技术应用于日常生活、社会实践的意识。 ⚫  养成实事求是，尊重自然规律的科学态度。 ⚫  关注科学技术对社会发展、自然环境及人类生活的影响。

产品详细介绍压电陶瓷电话：0451-86268790  芯明天科技——压电纳米定位行业领导者！产品定制服务我们更专业！每年参加展会：LASER World of PHOTONICS CHINA慕尼黑上海光博会、北京光电周ILOPE、深圳光博会CIOE。 哈尔滨芯明天科技有限公司专业致力于压电纳米定位系统的研发生产与销售。十余年的行业经验、专业的研发团队、雄厚的研发实力、完善的管理体系、可靠的品质保障为您提供最佳压电纳米定位技术解决方案！主营产品包括压电陶瓷材料、压电陶瓷片、叠堆压电陶瓷、精密压电促动器、压电马达、压电直线电机、纳米定位台、压电纳米定位台、微米纳米定位台、压电平移台、压电运动台、压电位移台、压电平移台、1-3维纳米精度偏转台/旋转台、压电偏转镜、压电物镜定位器、六自由度并联机构、压电陶瓷驱动电源、压电陶瓷驱动器、压电陶瓷驱动电源、电感/电容/激光测微仪等产品，同时提供压电点胶阀维修服务等。压电陶瓷芯明天压电陶瓷产品按照生产工艺的不同分为三种类型，叠堆共烧型，复合结构型，单晶体型。      叠堆共烧型压电陶瓷所谓的叠堆共烧是指将单层极化后的压电陶瓷基片与电极层交替叠加后经过高温烧结，形成整块的压电陶瓷，这种工艺生产的压电陶瓷我们称之为叠堆共烧压电陶瓷。叠堆共烧型压电陶瓷的主要特点为驱动电压低≤200V、位移行程大、出力大、重复生产一致性好、性能稳定、使用寿命长等特点。复合结构压电陶瓷通过对压电元件进行叠加、粘接、电极处理等方式制成的压电陶瓷产品，我们称之为复合结构压电陶瓷，芯明天复合结构的压电陶瓷主要包括高压压电陶瓷、压电纤维片、压电双晶片。高压压电陶瓷是通过对单晶体压电陶瓷片与金属电极层叠加再进行电极连接处理制成的。高压陶瓷的驱动电压为500V 或1000V，高压陶瓷形状柱形，环形。产品主要优点为大出力最大可达50000N，可以高动态操作。压电纤维片，是通过很细的压电纤维棒排列、拼接、极化、覆膜而制成厚度为0.3mm左右的薄片，可以横向伸缩或斜向伸缩，与其他金属板粘接可以带动金属片弯曲。可以作为致动器或传感器。广泛用于减震抑振或形变测量等。三维压电陶瓷是将可以XY运动的压电剪切片与轴向运动压电陶瓷片叠加形成多维压电陶瓷结构。压电双晶片是通过单晶体陶瓷片与金属结构结合，实现上下摆动的压电陶瓷片。                               单晶体压电陶瓷：单晶体压电陶瓷为共烧压电陶瓷以及复合结构压电陶瓷的基础元件，是将压电陶瓷粉末经过配料，预烧，混合粉碎，成型排塑，烧结，极化等系列工序而制成各种形状尺寸的压电元件。单晶体压电陶瓷的驱动电压受陶瓷片的厚度所影响，通常极化方向厚度1mm的压电陶瓷，最大驱动电压为1000V特点：方形、环形直线运动最大位移可达180μm最大出力可达50000N最小尺寸1×1×0.2mm放形、环形压电弯曲片压电纤维片应用：光纤拉伸•压电点胶阀•原位测试•机翼减震•光纤传感•压电钳哈尔滨芯明天科技有限公司致力于压电纳米定位产品的研发、生产与销售，主要服务于制造高端精密设备的的客户。自2004年起，经过十多年的快速发展，公司已获得高新企业认定，获得产品相关专利以及软件著作权、全部产品拥有自主知识产权、公司产品已覆盖全国各地知名高校、科研院所以及高端精密设备制造企业，并远销欧、美、日、韩等地。公司与中国高科技企业、国家重点实验室建立了合作伙伴关系，已经成为中国最专业的精密定位产品生产商。更多信息，请访问芯明天官网  www.coremorrow.com 或拨打电话：0451-86268790/17051647888 哈尔滨芯明天科技有限公司产品已广泛应用于半导体技术、光电子、通信与集成光学、光学仪器设备、医疗生物显微设备、生命科学、精密加工设备、新药设计与医疗技术、数据存储技术、纳米技术、纳米制造与纳米自动化、航空航天、图像处理等领域。芯明天正在为中国的工业自动化、国防、航天事业的发展贡献着自己的力量。

本实用新型公开了一种GRC复合保温外墙板与主体结构的连接结构，包括主体结构和GRC复合保温外墙板，主体结构包括由混凝土一体浇筑而成的上梁、底梁以及两侧的边柱；GRC复合保温外墙板的四周预埋有固定件，GRC复合保温外墙板的四周通过预埋的固定件分别与上梁、底梁以及两侧的边柱固定连接，且GRC复合保温外墙板的四周与上梁、底梁以及两侧的边柱的缝隙处用硅酮结构密封胶进行密封。本实用新型采用以直接固定为主，辅于硅酮结构密封胶弹性连接的方式，相比湿式连接，本实用新型的连接方式具有更低的刚度，还具有一定的柔性，能够

本实用新型公开了一种装配式混凝土结构梁柱的连接结构，包括预制柱和预制梁；还包括锯齿式抗剪键，锯齿式抗剪键为横卧的王字形状；预制梁的连接端为变截面端，变截面端通过预埋的锯齿式抗剪键和预制柱的牛腿连接，且抗剪键的上半部埋入预制梁，抗剪键的下半部埋入预制柱牛腿。本实用新型结构设计简单，便于装配，连接牢固，易于推广。

XM-840A皮肤立体结构模型   XM-840A皮肤立体结构模型为放大105倍的人体皮肤的横截面模型，由表皮、真皮、皮下组织三层皮肤结构组成，显示头发毛囊、汗腺、脂肪组织等皮肤附属器的主要结构。 尺寸：放大105倍，27×10×31cm 材质：PVC材料

XM-842ADNA结构及复制模型展示了DNA结构及复制。 尺寸：20.5×20.5×11cm 相关产品： 骨骼肌超微结构模型 心肌超微结构模型 喉结构与功能放大模型 脑干内部结构及传导模型 男性生殖器官结构模型 皮肤立体结构模型 DNA结构模型 脾脏结构模型 本文中所有关于DNA结构及复制模型http://www.xinman8.com/429.html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。

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。

成果描述：本发明公开了一种弹性车轮扭转刚度测量辅助夹具，由机架(5)、可联接在机架(5)上的支撑框(6)、可联接在机架(5)上的两个夹紧块(4)构成的轮毂支承制动机构和由过盈轴(2)及加载臂3构成的轮芯加载机构所组成。本发明将轴与弹性车轮压装在一起使其过盈配合；将轴通环形槽与支撑框的圆形凹槽配合坐落在支撑框上，可绕轴的轴向转动，加载臂一端施加压力此时弹性车轮轮芯与轮毂之间仅有扭转变形，通过压力试验机的压力、行程、力臂长度测量弹性车轮的扭转刚度。市场前景分析：轨道交通移动设备技术领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。