XM/ACLS8000高智能数字化综合急救技能训练系统 （ACLS高级生命支持、计算机控制）   ★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能。 可真实模拟急救场景，模拟急诊病人的相关体征，如瞳孔状态、动脉搏动、心律、心肺听诊等，临床急救措施如除颤、起搏、CPR、药物治疗等均可在本系统上使用。模拟病人根据操作者的不同施救措施，可表现出不同的生命体征变化。开放的病例编辑功能，教师可根据临床实际情况或教学需要自主编辑所需的急诊病例，供学生训练使用。网络交互功能可完成全体教学，教师可随时获取学生的操作数据，及时给予纠正或指导。 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。 适用学科：呼吸内科、心内科、神经内科、泌尿生殖医学、外科、药理、护理、麻醉医学、急救医学、危重症医学、战地医学等。 适用人群：医学生、研究生、实习医生、各科医生(初中级职称)、麻醉医生、急救中心医生、战地医学救护人员、护士等。 适用范围：医学院校教学、临床教学、职业医生考试、各种医学考核和急救知识的普及等。 一、主要功能： ■ 智能3D控制软件： · 全无线连接遥控设计，内置电气装置，控制界面可3D动画呈现模拟人生理参数，模拟人3D动画展现正常状态下双眼睁开和休克或死亡状态下的闭眼。 · 融合了智能云平台的管理及训练系统： 教师可以在智能云平台系统上设置病例、编辑试题、CPR的设置、用户的成绩、理论知识的管理，模拟人可同步教师设置的参数进行响应的变化。教师在云平台实时对学员信息进行管理，考核数据进行成绩统计、评分，并可发送到学员手机。 ■ 头颈部： · 生命体征模拟：瞳孔观察，瞳孔液晶显示为CSTN伪彩、65k色、RGB，可在1-9mm之间调节正常、散大、缩小等状态，模拟颈动脉搏动、模拟病人呻吟、咳嗽、呕吐声音。 · 呼吸模式：模拟正常呼吸、叹气样呼吸、陈-施氏呼吸、库什摩呼吸、毕奥呼吸。 · 气道管理技术：标准口、鼻插管，气管切开术，支持仰头举颏法、推举下颌法开放气道，气管插管时牙齿受压报警提示。 ★ 正确气道打开后，3D动画演示气道开放状态：气管插管3D动画同步显示插管位置，采用听诊器可检测插管位置，模拟牙关紧咬、舌小肿、咽部水肿、喉痉挛、单双侧肺阻塞、主气道堵塞等体征。 ■ 胸腹部： CPR操作训练：有训练、考核、实战三大模式，三大模式的CPR胸外按压的深度、次数、频率、人工吹气次数、潮气量等任意指标参数进行设置。实现平板电脑与模拟人连接，3D动画呈现气道开放，自动判断人工呼吸和胸外按压的比例，实时数据提示与显示，抢救成功后，模拟人的瞳孔由散大变为正常，颈动脉搏动，出现自主呼吸，操作结果的成绩可进行保存与打印。 ★ 真实除颤起搏：可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用，实现真实除颤起搏。 ★ 模拟除颤起搏：多媒体动画展示医用除颤仪操作流程，与XM-J980模拟除颤起搏器配套使用，可实现除颤起搏，可选择除颤能量，最大除颤能量达到360J。 ★ 真实AED：可与不同厂家、不同型号的AED配套使用，实现真实AED训练。 ★ 模拟AED：多媒体动画展示AED操作过程，与XM-AED99F自动体外模拟除颤仪配套使用，可实现AED训练，全程中文语音提示，提供贴片电极和纽扣电极，自动检测心率并分析是否需要除颤。 ★ 真实心电监护：可与不同厂家、不同型号的心电监护仪配套使用，实现真实心电监护。 ★ 模拟心电监护：使用指夹式血氧探头监测血氧，可与XM-J116多参数模拟心电监护仪配套使用，可实现模拟心电监护，内部储存2500余种心电图，多参数模拟监护仪LCD屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压（动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压）、心输出量等。 · 听诊训练：可听诊数百种声音，包括正常心音、异常心音、正常呼吸音、异常呼吸音、正常肠鸣音、异常肠鸣音等。 · 模拟股动脉搏动训练。 ■ 四肢： · 左手血压测量、双侧手背浅静脉输液/穿刺和双侧肌肉注射，穿刺正确有明显落空感并有回血，模拟皮肤及血管可更换。 · 模拟人可互换男女外生殖器，可进行导尿操作训练，双大腿股外侧肌内注射操作训练。 · 模拟人踝关节可左右旋转。 ■ 软件： · 模拟注射泵/输液泵的使用：多媒体动画展示注射泵/输液泵的操作流程，可选择药物进行操作。 · 训练与考核：软件内保存几百道试题，支持心电图、急救理论知识、急救场景、病例、CPR训练与考核，教师还可根据教学内容添加试题。 · 急救场景脚本训练/考核：软件自带多个急救场景，涵盖室颤/无脉搏室速、无脉搏心电活动、心室停搏、急性冠状动脉综合征、心动过缓、不稳定性心动过速、稳定性心动过速、急性中风等心脏病急救案例，帮助及培训医师在不同类别心脏病的临床急救操作流程。 · 提供多种药物治疗和典型的辅助检查、胸片、超声心电图、12导联心电图等。 · 脚本/病例编辑：软件提供多种常见病例，丰富的多媒体动画生动再现真实急救情景，用户可自编辑急救病例，病情变化和学员操作过程，软件自动记录。 · ★ 模拟人可以双系统操作：支持电脑（Windows）平板（Android）方便使用者多种系统下操作，模拟人内置蓝牙功能，任一台带有蓝牙功能的计算机电脑或平板连接实时调控。 · 可提供单机版（一点一套）、网络版（一点多套），单机版可升级为网络版。 二、标准配置： ■ 硬件： · ACLS高智能成人模拟人 · 模拟血压测量仪 · 电子模拟听诊器 · 简易呼吸器 · 听诊器 · 喉镜 · 气管套管 · 输液套装 ■ 软件： · 局域网内教师机应用软件V2.0 · 局域网内学生机应用软件V2.0 · ACLS脚本编辑软件V2.0 ■可选配件： · 真实心脏除颤起搏器 · XM-J980模拟心脏除颤起搏器 · 真实AED · XM-AED98F自动体外模拟除颤仪 · 真实心电监护仪 · XM-J115多参数模拟心电监护仪 · 视频监控设备 · 计算机 · PC工作站

本发明公布了一种移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，属于移动机器人目标点趋近自主导航控制器所属领域，用于移动机器人的导航控制。其技术方案是：本发明包括目标点趋近控制器、沿墙行走控制器、避障行为控制器，控制器中采用了脉冲神经网络，在神经网络中同时融入时空信息。本方法在不同条件下设定各控制器权值，并根据不同控制器的权值顺序作为控制器激活与否的判别顺序，通过控制器激活及转换条件的使用,实现各控制器之间的相互转换。本发明通过神经网络的在线训练，实现机器人的在线自主学习，与先前的基于模块化的控制器相比，控制策略简便易行，通过各控制器之间的转换，更加有效、高精度地控制移动机器人实现目标点趋近导航控制任务。

专利名称：

本发明公开了一种云计算服务器集群网络保障方法，包括：虚 拟机资源分配管理模块对管理员提供的服务器集群网络拓扑、服务器 集群计算和存储资源进行初始化，请求调度管理模块接收租户提交的 创建服务请求，根据虚拟机资源分配管理模块中的服务器集群网络拓 扑以及服务器集群计算和存储资源进行服务请求放置分析，以确定创 建服务请求对应的虚拟机所要放置的服务器，虚拟机资源分配管理模 块根据请求调度管理模块中虚拟机放置的分析结果在虚拟机集

本发明公开了一种基于和声搜索算法的无线传感器网络分簇路 由方法，包括:(1)全局信息的传递和汇聚，获得全局信息，并将其传 递到汇聚节点;(2)汇聚节点通过全局信息对整个传感器网络进行网络 分簇路由的优化计算与配置;(3)普通传感器节点监测采集和处理应用 信息，将其处理成数据包，转发到簇头节点，簇头节点进行数据融合， 并向下一跳簇头节点发送数据包;(4)下一跳簇头节点接收到数据包后， 将自身剩余能量信息加入到数据包中，并按照数据包中的最优路由， 继续向下一跳簇头节点转发数据包。本发明的方法解决了无线传

本发明公开了一种基于云服务器的大规模移动通信网络的构建方法，本发明首先由云服务器来管理 所有移动节点的永久地址和外部地址，然后在整个网络中采用集中索引的方式由云服务器向需要与移动 节点通信的实体提供该节点的选路服务，最后网络中的各个移动节点可以自由的选择加入和离开网络， 或者通过变换位置来改变自己的外部地址。本发明为无线通信网络的规划、铺设和网络优化提供了一种 新的思考方式。 

本发明公开提供了一种网络感知的虚拟机镜像存储系统，该存 储系统包括私有缓存管理模块、公有缓存管理模块、网络监控模块、 决策模块和动态寻址模块；其中，私有缓存管理模块、公有缓存管理 模块、网络监控模块和动态寻址模块位于计算节点，决策模块位于管 理节点；还公开了一种基于以上存储系统的读写请求处理方法，使得 网络负载较轻的节点处理更多的镜像访问请求，而网络负载较重的节 点处理较少的镜像访问请求，从而避免产生 I/O 热点，

本发明公开了一种基于动态规划算法的网络数据传输能耗优化 方法，具体步骤为：①统计当前网络传输任务列表及截止时间列表， 挑选出最大截止时间，作为所有任务的结束时间；②若当前有新任务 加入，则根据任务列表、截止时间列表、网络带宽状态，通过本发明 中改进的动态规划算法计算出传输决策方案，以此控制网络传输，时 间推进并执行步骤①；③若当前无新任务到达且任务未完成，则按照 最近一次的传输决策序列控制网络传输，时间推进并执行步骤

本发明公开了一种基于动态预测的网络驱动层数据包接收方法， 包括：建立空白链表和循环队列，并创建内核线程和内核定时器，接 收网络设备中断，执行中断处理程序，并在进入中断处理程序后立即 停止接收网络设备中断，判断网络设备中断指令的类型是接收指令还 是错误指令，如果是接收指令，则判断接收指令的接收描述符中数据 到达位是否为 0，如果不是则判断空白链表中数据包缓存的数量是否 低于阈值，如果不是则从空白链表中获取一个新数据包缓

本发明公开了一种基于众核和 GPU 的网络视频流不良内容检测方法，包括：在众核计算平台下获取网络数据包，对网络数据包进行分类，以提取网络数据包中的视频数据包，对视频数据包进行重组，按照网络视频流编码的语法对重组后的视频数据包进行解码，以生成图像序列，GPU 采用基于纹理检测和肤色点检测相结合的方法对图像序列进行预处理，以确定疑似不良图像，GPU 采用 SVM 对疑似不良图像进行精确处理，以确定不良图像。本发明只需获取网络数据包，即可识别出视频流，直接对视频流进行解码后，采用图像匹配检测技术即可识别该视频流是否含有不良信息。