1、参照典型人体标本及国内外经典权威教材及图谱制作，如人卫出版社丁文龙主编的《系统解剖学》、人卫出版社南京医学院主编的《人体解剖学图谱》、江苏科学技术出版社姜同喻编著的《连续层次解剖图谱》、山东科学技术出版社丁自海主译《格式解剖学》、广东科技出版社胡耀民主编的《人体解剖学标本彩色图谱》等，造型自然准确、颜色自然，满足教学需要；

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  GIM302惯性测量装置由三轴陀螺仪、三轴加速度计、温度检测模块及数据处理电路构成，可实时监测运动体的三维角速度、三维线加速度及空间姿态信息，并通过RS422/RS485数字接口依照既定通信规约输出经过多维度误差修正（涵盖温漂补偿、装配偏差校正、非线性特性校准等）的完整惯性参数。该设备采用差动式陀螺设计架构，显著降低了直线加速度与机械振动带来的干扰，同时具备宽温域补偿功能，确保在严苛工业环境下稳定工作。 应用范围: 该系列产品典型应用场景包括：便携式三维激光扫描系统、工业机器人高精度运动控制、微创手术导航设备、地下工程定向钻进系统、智能驾驶测试平台、水下机器人定位导航、无人机飞控与制导系统等。

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技术亮点 ❖ 测量载体的三轴角速率、三轴加速度以及姿态角； ❖ 冲击：100g@11ms、三轴向(半正弦波)； ❖ 振动：10~2000Hz，10g； ❖ 供电电压：DC5.0V±0.5V； ❖ 工作温度：-40~85℃。 产品介绍 GMU540惯性导航单元由三轴陀螺仪、三轴加速度计、温度传感器及高精度信号处理电路构成，可实时测量载体的三轴角速度、三轴线性加速度及姿态角（横滚、俯仰、航向），并通过RS422/RS485接口按标准通信协议输出经过全温域补偿（含温度漂移校正、安装偏差校准及非线性误差修正）的高精度惯性数据。 该产品采用差分陀螺架构，有效抑制线性加速度干扰与机械振动，并集成宽温域补偿算法，确保在工业级严苛环境下仍具备卓越的稳定性和可靠性 应用范围 本产品广泛应用于航空航天测控、精准农业自动化、智能交通、工业自动化、系统控制等领域，为各领域提供专业的导航与测控解决方案；核心应用场景如下： ❖ 飞机吊舱                ❖ 工业机器人精确控制               ❖ 医疗机械设备测控   性能参数 GMU540 条件 参数 测量范围 - 横滚±180°，俯仰±90°，方位±180°   测量轴   - X 轴 / Y轴 / Z轴 横滚俯仰分辨率1） - 0.01° 横滚俯仰静态精度2） @25℃ ±0.05° 横滚俯仰动态精度(rms) @25℃ ±0.1° 陀螺仪 陀螺仪量程 - ±300°/s 零偏不稳定性(allan) - 4.5°/h 角度随机游走系数(allan) - 0.25°/sqrt(h) 加速度 加速度量程 - ±4g / ±16g 可设 零偏稳定性(10s均值) - 0.02mg 零偏不稳定性(allan) - 0.005mg 速度随机游走系数(allan) - 0.005m/s/sqrt(h) 零点温度系数3） -40～85℃ ±0.002°/K 灵敏度温度系数4） -40～85℃ ≤100ppm/℃ 上电启动时间 ≤2.0S 响应时间 0.01S 输出信号 RS485/RS422 可选 工作电压及电流 5VDC（50mA) 电磁兼容性 依照EN61000和GBT17626 平均无故障工作时间 ≥99000小时/次 绝缘电阻 ≥100兆欧 抗冲击 100g@11ms、三轴向(半正弦波) 抗振动 10grms、10～1000Hz 电缆线 10cm端子线g 重量 ≤10g(含标配端子线) 注意：横滚，航向为±180°， 俯仰为±90°。

数字人技术与大语言模型结合是当前人工智能技术领域的研究热点之一，将数字人技术和自然语言处理技术相结合，可以创造出更加智能化、真实感更强的数字人应用。科研团队经过研究实践，已取得具有前瞻性的知名汽车企业和三甲医院的合作意向。有望在不久的将来，为汽车、医疗等领域的企事业单位提供先进的技术支持。

项目负责人：唐杰，清华大学计算机系WeBank讲席教授、大模型研究中心主任，国家级人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究兴趣包括人工智能、知识图谱、数据挖掘、社交网络、大语言模型等。曾获ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳论文）、IEEE ICDM研究贡献奖、国家科技进步二等奖。 运营团队：2019年，智谱AI成立，迅速形成以清华大学计算机系98级张鹏为CEO、高文院士弟子刘德兵为董事长、清华创新领军博士王绍兰等为核心的运营团队。 清华大学计算机系知识工程实验室李涓子、唐杰、许斌等人建立了完全自主知识产权的科技情报挖掘与智能服务平台，申请专利40余项。2019年，通过科技成果转化，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称“智谱AI”）成立，致力于打造新一代认知智能大模型，与学校合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并基于此千亿基座模型打造了对话模型ChatGLM，具有双语、高精度、快速推理、可复现、跨平台等核心优势，在此基础上开源单卡版模型ChatGLM-6B，全球下载量已超过1000万次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整体性能相比上一代大幅提升，比肩世界先进水平。它支持更长上下文，具备更强多模态能力，推理速度更快，支持更高并发，大大降低推理成本。同时，GLM-4的智能体能力得到大幅提升，可根据用户意图，自动理解、规划指令以完成复杂任务。GLMs个性化智能体定制功能亦同时上线，用户用简单提示词指令即能创建属于自己的GLM智能体，由此任何人都能实现大模型的便捷开发。