XM-315手肌附主要血管神经模型   XM-315手肌附主要血管神经模型由手肌、掌腱膜、鱼际、小鱼际和蚓状肌等7个部件组成，显示手肌分层、手骨、韧带、肌腱及其主要血管神经等结构，共有71个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸：自然大，22.5×13.5×5.5cm 材质：PVC材料

XM-655脑干脑神经核传导束   XM-655脑干脑神经核传导束由6部件组成，显示脑干脑神经核及脑神经、锥体系传导束、锥体外系、浅深感觉传导束、视听觉和深感觉传导束、深感觉前庭传导束和脊髓小脑束等结构形态。 尺寸：放大 材质：优质铁丝

XM-621脊髓与脊神经分支放大模型   XM-621脊髓与脊神经分支放大模型放大5倍，由脊髓立体模型和脊髓平面模型两部分组成，显示脊髓连脊神经立体形态以及脊髓横切面等结构，共有21个部位指示数字标识标志及对应文字说明。 尺寸：放大5倍，38×28×10cm 材质：PVC材料

XM-621脊髓与脊神经分支放大模型   XM-621脊髓与脊神经分支放大模型放大5倍，由脊髓立体模型和脊髓平面模型两部分组成，显示脊髓连脊神经立体形态以及脊髓横切面等结构，共有21个部位指示数字标识标志及对应文字说明。 尺寸：放大5倍，38×28×10cm 材质：PVC材料

本发明公开了一种基于形态分量分析的外辐射源雷达风场杂波抑制方法，利用雷达接收回波中目标 信号与风场杂波具有不同的形态特性，且都可在相应的变换域进行稀疏表示，从而可利用形态分量分析 的方法对信号进行分离；本发明的方法使风场杂波得到较好抑制，同时具有稳定性好、计算简便等优点， 提高了外辐射源雷达目标检测性能。 

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络；对接收到的干扰信号做预处理，将其作为卷积神经网络的输入样本；根据待识别信号的类别，将信号样本及其对应的类别构建为训练集，利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络；根据训练的卷积神经网络，对每个预处理后的信号样本进行识别，获得未知信号的所属类别。

随着机器学习与人工智能的发展，传统的CPU已经无法满足大规模神经网络训练的需要。在当前机器学习与神经网络的热潮下，美国互联网和IC巨头纷纷推出自己的神经网络/人工智能芯片，抢占这一未来市场。我们研发的神经网络/人工智能芯片可以验证多种深度学习算法及应用，具有完全自主知识产权，是将来可以挑战美国人工智能芯片领域的一个重要突破。

XM-648三叉神经及其分支模型   XM-648三叉神经及其分支模型显示眼神经、上颌神经、下颌神经分支及其分布，颈部切除胸锁乳突肌，示颈总动脉、迷走神经、颈神经等。 尺寸：自然大，23×15×28cm 材质：PVC材料

XM-D015心的神经支配电动模型   XM-D015心的神经支配电动模型由微电脑集成电路控制配以灯光演示，示人体心脏的神经支配、传导和血压调节关系。   一、显示内容： ■ 感觉神经传导：心肌→脊髓后角，主动脉弓→孤束核→网状结构 ■ 交感神经传导： 脊髓侧角→颈上、中、下节 〉 →心肌（心跳快） 胸1、2、3、4节 ■ 副交感神经传导： 迷走神经脊核→ 心上支 〉 → 心肌（慢） 心下支 ■ 牵涉性痛反射途径： 心→交感干 〉 → 脊髓后角→脊髓→丘脑束→丘脑→皮质 胸内侧→脊神经 ■ 血压调节： 颈动脉弓→舌咽神经 〉 → ↗ 迷走神经脊核→心肌 主动脉弓→迷走神经 ↘ 网状结构→脊髓侧后角→心肌   二、技术参数： ■ 尺寸：51×23×86cm ■ 材质：PVC材料+木框   三、标准配置： ■ XM-D015心的神经支配电动模型：1台 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-110男性全身人体骨骼附主要动脉和神经分布模型 （170cm）   XM-110男性全身人体骨骼附主要动脉和神经分布模型显示人体全身主要血管和神经的行程及其分布情况、神经分支、脊椎动脉和腰椎间盘等，由男性全身散骨串制而成一整体骨架，成直立姿势，四肢大的关节部分均可活动，一侧骨骼用红色塑料管显示全身主要的动脉，另一侧骨骼用黄色塑料管显示全身主要的神经分布，头颅含可活动的下巴、可移动的头颅盖、骨缝线和三颗可取下的下牙，其中四肢骨和头颅骨可以灵活拆卸组装，整体固定在支架上，带底座，可灵活移动。 尺寸：自然大，高170cm 材质：PVC材料