一、模型特点： 1、该产品在XM/CPR400高级急救复苏模型的基础上，结合2015国际心肺复苏标准进行全面升级，开发出专门针对社会心肺复苏普及与医学院校、医疗卫生系统培训使用的XM/CPR500大屏幕液晶彩显电子计数心肺复苏模拟人新产品，可进行心肺复苏的训练，配合电子灯显示，监测人工呼吸时吹气量和心外按压时按压深度。 2、面皮肤、颈皮肤、胸皮肤、头发采用热塑弹性体混合胶材料，由不锈钢模具经注塑机高温注压而成，具有解剖标志准确、手感真实、肤色统一、形态逼真、外形美观、经久耐用、消毒清洗不变形、拆装更换方便等特点。 3、执行标准：美国心脏学会（AHA)2015国际心肺复苏（CPR)&心血管急救（ECC)指南标准。 二、主要功能： 1、大屏幕液晶显示人工呼吸与胸外按压、脉搏心电动态的模拟显示。 2、模拟标准气道开放显示、语言提示。 3、人工手位胸外按压指示灯显示、液晶计数显示、语言提示： A：按压位置正确、错误的指示灯显示；液晶计数显示；错误的语言提示。 B：按压强度正确、错误的显示由条形（黄、绿、红）数码指示灯移动的动态反馈显示CPR按压深度；正确、错误的液晶 计数显示及错误的语言提示。 4、人工口对口呼吸（吹气）的指示灯显示、液晶计数显示、语言提示： A：吹入的潮气量≤500ml~1000ml≤的显示由条形（黄、绿、红）数码指示灯移动的动态反馈显示吹气量度；正确、错误 的液晶计数显示及错误的语言提示。 B：在液晶屏的右侧把按压、吹气的波形实时地显示出来，并把按压、吹气的强度及时间都在液晶屏显示出来，因此操作过程在显示屏中全部反映出来。 C：当气道打开时，有指示灯显示；当吹入潮气量过快或超大，造成气体进入胃部指示灯显示，液晶计数显示，错误语言提示。 5、操作频率：100-120次/分。 6、操作方式：训练操作；单人操作；双人操作。 7、操作时间：选择设定操作时间，操作过程倒计时提示。 8、语言设定：可进行语言提示设定及提示音量调节设定，或关闭语言提示设定。 9、成绩打印：操作结果可热敏打印短条成绩单。 10、检查瞳孔反应：考核操作前和考核操作成功后模拟瞳孔由散大、缩小的自动动态变化过程的真实体现。 11、检查颈动脉反应：用手触摸检查，模拟按压操作过程中的颈动脉自动搏动反应，以及考核操作成功后颈动脉自动搏动反应真实体现。 12、电源状态：采用220V电源，经过稳压器稳压输出电源24V。 二、标准配置： 1、高级心肺复苏人体模型：1台； 2、电脑数码显示器：1台； 3、豪华手拉推式人体硬塑箱：1只； 4、复苏操作垫：1条； 5、呼吸面膜（50张/盒）：1盒 ； 6、可换肺囊装置：4套； 7、可换面皮：1只； 8、热敏打印纸：2卷； 9、心肺复苏操作光盘：1张； 10、现场急救手册：1本； 11、数据线：1条； 12、电源线：1条； 13、说明书：1份； 14、保修卡：1张； 15、合格证：1张。

小试阶段/n本成果提出了一种秤体装置和示值系统可分离的无线电子秤。该成果旨在克服现有技术缺陷，将秤体装置与示值系统在硬件上进行分离。其中，秤体装置集成了第一主控单片机模块、第一无线收发模块和电子秤A/D转化模块，示值系统集成了第二主控单片机模块、第二无线收发模块和蜂鸣器模块，实现了重物的远程称重和远程计价功能。 。本成果具有系统体积小、易于操作和实现远程计价功能的特点，适用于货物称重地点与称重管理相隔较远的工厂、办公场所和仓库等场所。

本发明提供一种简单的酸处理方法以改善传统蒸镀型电子传输材料的醇/水溶性和界面修饰特性。传 统的蒸镀型含氮杂环类电子传输材料在醇类或水溶液当中的溶解性一般较差，不适合于制备全溶液加工 的有机电致发光器件。采用简单的酸处理方法将含氮芳杂环质子化进而改善其醇/水溶性，同时这些质子 化后的含氮盐具有良好的界面修饰特性。将这些含氮盐用作电子注入/传输层而应用于溶液加工法制备的 有机电致发光器件当中不仅能够显著提升器件的效率、减缓器件效率衰减，而且还能够简

产品详细介绍本公司专业生产电工电子实验室设备,电工实验室设备,电子实验室设备

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。