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络筒机车间的数据实时采集网络与分析系统
本系统针对络筒机车间的特点，提供一个运行在局域网的数字通信网络软硬件系统，将各分散的络筒机设备有机结合在一起，并从络筒机生产过程与全车间等不同层面进行实时的数据采集、统计、处理分析、故障检测与状态估计及预测。系统功能： 对络筒机进行实时故障检测；采集络筒机的生产数据：纱织、批号、长度、班产量速度等；质量监控：清纱器切除次数、机械效率＼锭、最低效率；提供报表自动生成系统，显示供纱管情况：供应管数、失误数；结合外部市场和本地运行状态实现动态成本监控；根据生产情况进行资源状态计量管理；络筒机的性能分析。将实际制造过程测定的结果与过去的历史记录和企业制定的目标以及客户要求进行比较。
东华大学
2021-02-01
基于大数据智能的新一代网络交换机
新一代网络关键设备，创新性的提出感知、计算、存储一体化智能网络体系架构，在网络核心节点设备引入大数据人工智能方法，突破网络简单转发能力，实现流量智能感知与分析。
中国科学技术大学
2021-04-14
一种多源异构在线社会网络中网络主体之间社会关系的预测方 法与系统
本发明的主要工作是基于多源异构网络推断主体(用户)之间的社 会关系(包括同类型之间或不同类型之间的主体关系，本发明中只以用 户为例)的方法，异构网络是指网络中主体类型多种或者主体之间的关 系类型多种，关系可以分为好友和其他两种。主要内容包括在两个(例 如 Twitter 网络、通讯网络)异构网络中，两个网络的主体类型都包含有 用户，但不同网络中主体之间的关系链接类型是不同的在 Twitter 网络 中用户之间的关系是
华中科技大学
2021-04-14
颈深层肌肉解剖模型XM-637A
XM-637A颈深层肌肉解剖模型尺寸为17×12×71cm
材质：进口PVC材料
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本文中所有关于颈深层肌肉解剖模型http://www.xinman8.com/553.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。
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
全身深层淋巴回流模型XM-410
XM-410全身深层淋巴回流模型
功能特点：
■ XM-410全身深层淋巴回流模型可拆分为16部件，由人体半身躯干（四肢除外）组成，内脏可拆卸，显示全身深、浅层淋巴循环的形态及结构。
■ 头颈部主要示枕淋巴结、耳后淋巴结、腮腺淋巴结、下颌淋巴结、颏下淋巴结、颈浅淋巴结、颈深淋巴结、舌骨下淋巴结、咽后淋巴结、舌淋巴结和淋巴干的分布。
■ 上肢主要示腋淋巴结外侧群、前后群、中央群、腋类群的淋巴结、淋巴干的分布。
■ 下肢主要示腹股沟浅、深淋巴结，淋巴干的位置分布等。
■ 胸部主要示胸壁浅淋巴结、乳腺淋巴结、胸骨淋巴结、纵膈淋巴结，心脏、肺、支气管、食管、膈淋巴结及淋巴干的位置分布。
■ 腹部主要示肝、胃、脾、腰、肠系膜（上、下）结肠的淋巴结、淋巴干的位置分布。
■ 盆部主要是髂总淋巴结，子宫、膀胱、外生殖等淋巴结、淋巴干的位置分布。
■ 尺寸：自然大，40×28×87cm
■ 材质：玻璃钢材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-410全身深层淋巴回流模型
XM-410全身深层淋巴回流模型
功能特点：
■ XM-410全身深层淋巴回流模型可拆分为16部件，由人体半身躯干（四肢除外）组成，内脏可拆卸，显示全身深、浅层淋巴循环的形态及结构。
■ 头颈部主要示枕淋巴结、耳后淋巴结、腮腺淋巴结、下颌淋巴结、颏下淋巴结、颈浅淋巴结、颈深淋巴结、舌骨下淋巴结、咽后淋巴结、舌淋巴结和淋巴干的分布。
■ 上肢主要示腋淋巴结外侧群、前后群、中央群、腋类群的淋巴结、淋巴干的分布。
■ 下肢主要示腹股沟浅、深淋巴结，淋巴干的位置分布等。
■ 胸部主要示胸壁浅淋巴结、乳腺淋巴结、胸骨淋巴结、纵膈淋巴结，心脏、肺、支气管、食管、膈淋巴结及淋巴干的位置分布。
■ 腹部主要示肝、胃、脾、腰、肠系膜（上、下）结肠的淋巴结、淋巴干的位置分布。
■ 盆部主要是髂总淋巴结，子宫、膀胱、外生殖等淋巴结、淋巴干的位置分布。
■ 尺寸：自然大，40×28×87cm
■ 材质：玻璃钢材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-637颈深层肌肉解剖模型
XM-637颈深层肌肉解剖模型
XM-637颈深层肌肉解剖模型显示颈部的深层肌肉的结构和形态。
尺寸：自然大，17×7×21cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-636B颈部深层解剖模型
XM-636B颈部深层解剖模型
XM-636B颈部深层解剖模型显示下颌下三角、颏三角、颈动脉三角、肌三角、枕三角、锁骨上三角深层解剖结构。
尺寸：自然大，26×38×10cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
一种时序网络与时序数据的多态聚类方法
本发明提出了多态聚类的概念，并公开了一种时序网络与时序 数据的多态聚类分析方法。多态聚类是一种针对时序网络或时序数据， 以多种标准作为相似性度量指标的聚类分析方法，包括以下步骤：首 先，如果处理对象为时序数据，则只对时序数据加工成特定的形式， 而如果处理对象为时序网络，则通过谱映射的方法把时序网络映射为 特定形式的时序数据。其次建立此时序数据的多态向量，最后，对多 态向量采用改进的同步化聚类方法聚类得到多态聚类结果。
华中科技大学
2021-04-14
一种基于多源遥感数据的城市不透水层率提取方法
一种基于多源遥感数据的城市不透水层信息提取方法，包括根据夜间灯光亮度影像，计算归一化灯光亮度并基于阈值分割方法对城市地表进行区域类型分割；利用灯光亮度、陆地表面温度与归一化土壤调节植被指数，构建增强型归一化不透水层指数；通过建立每一种类型分割区域的增强型归一化不透水层指数MNDISI与不透水层率之间的线性定量关系，进行不透水层的提取工作。本发明较好地结合了多源遥感数据的优势，有效抑制了光谱混淆对于不透水层率估算结果的不利影响，为城市土地利用和环境变化监测提供了一种新的途径。
武汉大学
2021-04-10