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2021-08-23
上肢肌肉附血管神经模型上肢肌肉附主要血管神经模型
XM-305B上肢肌肉附主要血管神经模型
XM-305B上肢肌肉附主要血管神经模型由上肢肌、三角肌、肱三头肌、肱桡肌、旋前圆肌、指浅屈肌、臂丛和腋动脉等7部件组成，显示上肢带肌、臂肌、前臂肌前群、后群和手肌等结构，共有79个部位数字指示标志及对应文字说明。
尺寸：自然大，85×23×18cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
神经元模型神经元放大模型XM-618
XM-618神经元放大模型
XM-618神经元放大模型可拆分为2部件，置于基板上，显示神经元、突触、有髓及无髓神经纤维立体超微结构。
尺寸：放大，30×42×12cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
自主神经模型自主神经解剖模型XM-628
XM-628自主神经解剖模型
XM-628自主神经解剖模型按成人实际标本大小塑制而成，显示自主神经系统结构全貌，自主神经系统由交感神经和副交感神经组成，模型中交感神经呈黄色，副交感神经呈白色。显示的结构：大脑、面神经、三叉神经、额神经、泪腺神经、眶下神经、牙神经
、舌神经、气管、食管腮腺、舌下腺、甲状腺、颈内动脉丛、颈神经、主动脉、腔静脉 肺动静脉 、心 、心丛 灰白交通支、腹腔神经、腰骶神经节、肠系膜神经等。
尺寸：自然大，30×12×86cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
脑神经在头颈部分布模型、十二对脑神经
XM-639脑神经在头颈部分布模型（十二对脑神经）
XM-639脑神经在头颈部分布模型（十二对脑神经模型）上带部分颅底，眶的上壁和外侧壁已剖掉，暴露出眼球、眼球外肌和眶内神经、下颌支及部分颞骨、颈部浅层肌除去暴露出脑神经在颈部的分布；颅底内面可见十二对脑神经出入颅底孔裂的情况，在正中面上，上鼻甲粘膜内可见嗅神经丝穿筛孔进入嗅球，切开鼻腔外侧壁暴露翼腭神经节及其分支；眶内显示眼球、眼球外肌，
动眼神经、滑车神经、展神经、三叉神经眼支和睫状神经节的位置的分布；下颌支及颞骨一部已切去，显露三叉神经的上颌神经，下颌神经的走行、分支、分布和下颌下神经节；面神经在面神经管内分出岩大浅神经和鼓索的情况，舌咽神经、迷走神经在颈部走行、分布情况，副神经支配胸锁乳突肌和斜方肌，舌下神经进入舌内等情况。
尺寸：放大2倍，42.5×15×40cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
椎管内部脊髓神经模型（脑脊髓与周围神经解
XM-627椎管内部脊髓神经模型
（脑脊髓与周围神经解剖模型）
XM-627椎管内部脊髓神经模型（脑脊髓与周围神经解剖模型）显示自然位置的脑、脊髓、脊神经与椎管的形态、结构、位置关系。椎管由游离椎骨的椎孔和骶骨的骶管连成，上接枕骨大孔与颅腔相通，下达骶管裂孔而终。其内容有脊髓、脊髓被膜、
脊神经根、血管及少量结缔组织等，脊神经共31对，连接在脊髓上的神经，分布在躯干、腹侧面和四肢的肌肉中，主管颈部以下的感觉和运动。
尺寸：73×25×16cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
电动汽车电池管理系统算法及测试平台
成果介绍针对采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法，可应用于整车的BMS软件算法设计。搭建的软硬件平台可应用于BMS算法测试。技术创新点及参数(1)采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法；(2)在观测过程中模型参数可实时更新，算法满足李雅普诺夫方程，估计计算时可保证收敛；(3)更好的动态特性与电池充放电周期整体估计精度，且在电流信号有噪声时仍有较好的估计精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集数据，μC/OS-III系统完成了控制系统软硬件设计。台架实验表明，系统信号采集精度良好，性能实现成功；(5)采用OCV法对Ah法进行纠正，获得新的综合SOC估算值，针对性地设计了初值确定方法，得到改良的SOC估计算法。*明该算法能在整个电池恒流放电过程中稳定估算SOC；(6)为考虑电池工作过程中的产热，对传统的SOC估算方法，引入温度约束，建立改良的SOP估计算法。*明该算法能很好地考虑电池温度对SOP估测影响而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系统建立了BMS软硬件系统，并进行了实车试验。结果表明改良后的估计算法精度良好可靠，所设计BMS具备出色的控制性能。市场前景本项目的涉及的算法设计及软硬件架构，可以采用成果授权、成果转让或者技术服务的形式与汽车零部件供应商产生合作。
东南大学
2021-04-13
研发Visionome技术算法可智能高效诊断多种眼病
与传统图片级分类标注方法相比，Visionome技术可多产生12倍标签，而这些标签训练出来的算法显示了更好的诊断性能。基于此技术，团队训练出可准确识别多种眼前段病变的裂隙灯图像智能评估系统，可应用于大规模筛查、综合分诊、专家级评估、多路径诊疗建议等多个临床场景。不仅在回顾性数据集中表现出眼科专家级别的诊断水平，在前瞻性数据集中也表现出色。使用者通过在Visionome诊断系统中上传眼前段图像，即能一次获得多个部位的全方位诊断，与传统的人工智能算法相比，Visionome系统可生成更加全面、精细、具体的报告，真正让医学人工智能应用揭开神秘的面纱，成为一个接地气的“医生”。
中山大学
2021-04-13
自适应谐波电能计量算法与应用研究
谐波电能计量及其仪表用以定量描述电能生产、 传输、消费的全过程，广泛应用于包括光伏、风电、电动汽车、 充电站在内的新能源及传统电力系统。 项目主要功能包括：自适应迭代分解电压和电流信号得到 谐波与间谐波成分，计算其谐波含量；计量各个谐波/间谐波成 分的四象限电能计量参量；具有有功、无功能量脉冲输出，记 录参数设定、开盖检测以及电压不对称、过压、过流、超限等 事件，具有液晶循环显示功能，可通过 RS-48
合肥工业大学
2021-04-14
自动化机器学习算法研究与系统实现
研究目的和意义机器学习和人工智能已成为当今最热门的技术之一。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，正式将人工智能作为国家重要发展战略之一。人工智能已经成为信息技术时代的又一波浪潮。在这波浪潮的推动下，互联网行业、金融行业、传统制造业、政务民生、公安警务等各行各业都在积极向人工智能领域转型升级，利用人工智能先进技术提升智能分析和辅助决策能力，
南京大学
2021-04-14