XM-614大脑分叶模型   XM-614大脑分叶模型可拆分为2部件，大脑作正中矢状切面，左侧大脑半球作水平切面，并剖开颞叶显示间脑，小脑作矢状剖面，按不同功能部位进行定位，并用颜色加以区别。 尺寸：自然大，21.5×17×14cm 材质：PVC材料

适用于高等院校及要求较高的中专、技校、职业学校，可完成电工学、电工原理、电路分析、模拟电子技术、数字电路，电气控制设备等课程实验。该设备是现有实验室设备的更新换代或新建、扩建实验室的理想产品，它的配备是学校上水平、上等级的重要标志。结构与配备与电工、模拟、数字电子电路、电气控制四合一基础上增加直流电机调速环节，直流实验电机等，除能完成前者全部实验内容外，增加实验：直流电机启动；实验二：直流电机的调速；实验三：直流电机的反转；实验四：直流电机制动实验。   本系列产品的特点: 实验台具有较完善的安全保护措施，较齐全的功能。实验操作桌中央配有通用电路插扳，电路插板注塑而成，表面均布有九孔成一组相互联通的插孔，元件盒在其上任意拼插成实验电路；元件盒盒体透明，直观性好，盒盖印有永不褪色元件符号，线条清晰美观。盒体与盒盖采用较科学的压卡式结构，维修、更换元件拆装方便。元器件放置在实验操作桌下边左右柜内，实验时取存方便，大大提高了管理水平，规划化程度，大大减轻了教师实验准备工作。 适用范围： 适用于高等院校及要求较高的中专、技校、职业学校，可完成电工学、电工原理、电路分析、模拟电子技术、数字电路，电气控制设备等课程实验。该设备是现有实验室设备的更新换代或新建、扩建实验室的理想产品，它的配备是学校上水平、上等级的重要标志。 本系列设备实验台和实验操作桌结构和功能相同： 1、实验台构成与性能: 1.1. 电源及参数 1.1.1 输入电源:三相四线电源，输入时指示灯亮（SBK－528模电、数电实验室成套设备为单相三线输入） 1.1.2 电源输出：有保险丝和漏电保护开关二级保护功能。 A组:单、三相可调交流电源，提供三相0～430V连续可调的交流电源，同时可得到0～240V单相可调电源(配有一台1.5KVA的三相自耦调压器，配有三只指针式交流电压表，指示调压器输出电压)。注：SB－2003B模电、数电实验室成套设备无三相调压输出，改为一台0.5KVA单相0－250V输出。 B组：低压交流电压3－24V分七档可调，最大输出电流1.5A，电流表指示。 C组：低压直流稳压电源，电压5V，电流0.5A，电流表指示。 D组:双路恒流稳压电源，二路输出电压均为0～30V，由多圈电位器连续调节，具有预设式限流过载保护功能，输出最大电流为1.5A，每路电源输出有0.5级数字电流表、电压表指示。电压稳压度

本实用新型公开了一种掘进机刀盘双模式电液驱动系统。包括连接到主油路的变排量液压泵组、可分离式定排量液压马达组和不可分离式定排量液压马达组，变排量液压泵组输入流量到主油路，两个马达组从主油路得到流量，通过可分离式定排量液压马达组和不可分离式定排量液压马达组的组合控制实现两种转速输出模式。本实用新型可达到降低工程成本、提高系统工作效率和可靠性的目的。

南京大学开发的面向电商的“食品安全与营养的智能评估及推广系统”基于食品安全营养大数据资源池的构建，建设“食品安全与营养智能评估及推广系统”，为不同类型食品电商提供安全与营养的智能化评估、安全问题解决方案以及产品推广服务，为食品电商打造特色品牌，提升产品竞争力；通过“食品安全与营养智能评估及推广系统”的应用，以及面向消费者的电子商务应用的开发与推广，提供高度可视化的食品安全与

风电齿轮箱是风力发电机组动力传递的的核心关键部件，其承载能力和 可靠性决定着整个机组的性能和使用寿命。在工程应用实践中，由于风力发电 机组所处的变风载工况、高低温和大温差等恶劣环境，常常导致风电齿轮箱的早 期破坏，是风力发电机组故障率最高、失效最早的部件之一。 1)  功率分流与均载能够显著提高重载风电齿轮传动功率密度和承载能力。 构建大功率风电齿轮传动的构型演化模型，提出以多级、功率分流与汇流和柔性均载为核心的传动构型方法，实现了大速比、变载荷、变工况下多行星均 载传动，显著提高了承载能力。 2）兆瓦级风电齿轮传动装置安装在弹性支撑的狭小机舱内，运行工况复 杂、载荷多变，影响其动力学特性的因素众多，其振动噪声控制是国际性难题。 建立弹性支撑下传动系统与结构系统的齿轮一轴一轴承一箱体耦合动力学分析 模型，揭示了传动参数与拓扑结构对系统动态特性的影响规律。 3）提出了齿轮箱加速疲劳试验与评价方法，揭示了载荷幅值、频度和历程与疲劳寿命之间的关系，实现在较短时间内完成了兆瓦级风电齿轮箱的疲劳 寿命试验。 4）建立了大功率风电齿轮箱性能试验测试系统，可实现风电齿轮箱承载能 力、效率、振动噪声等性能及行星均载测试和GL认证；建立基于远程检测的大 功率风电齿轮箱测试分析及诊断系统。

高校科技成果尽在科转云

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断

项目成果/简介:心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。

结果发现，对视频材料的偏爱与学生-示范者之间的左侧颞叶脑间同步有关；相比前期，这种相关性在观看后期更强；脑同步可区别，甚至预测学生对视频材料的偏好程度。这些实验结果表明：一个视频材料之所以受学生喜欢，是因为这个材料更容易导致学生-示范者的大脑同步；学生较早感兴趣于视频材料所呈现的内容，则可预测接下来的视频内容；一旦预期得到验证，就给人带来一种愉悦感。也就是说，好听、好看的视频材料，其原因是众多观众与示范者的“不谋而合”与“大脑共鸣”。此外，研究团队还原了具有高生态效度的师生互动教学场景，教师面对面地向学生教授知识（心理学领域）；设计了两类教学方式：一类是教师逐步提供难度渐进的问题，引导学生自己解决问题，这称为支架式教学；另一类是教师提供一些信息，诠释重要的术语、概念和原理，这被称为解释性教学。在两类教学活动中，研究者也采用近红外脑成像技术，全程同步采集师生两个人的大脑活动。 结果发现，师生间大脑活动在教学过程中趋向同步；这种师生脑同步依赖于教师使用的教学策略；这就是，当教师采用支架式教学时，其与学生的脑同步，比解释性教学时更强；这种增强的师生脑同步，可预测学生的学习表现。 为了厘清师生脑同步和具体教学行为之间的关系，研究者用视频编码技术，发现了师生脑同步的增强与教师采用的支架行为有关（如询问引导性问题，提供暗示等）；但是，当教师执行解释行为（如提供定义或澄清概念等）时，师生脑同步则比较弱。基于这些结果，研究建议：教师在教学活动中，除了要进行必要的概念解释外，可以提出一些由易到难的问题，帮助学生思考所学内容及其关系；这些问题因人而异时，效果最好。

天津大学医学工程与转化医学研究院与中国电子信息产业集团中电云脑（天津）科技有限公司合作，充分发挥国家健康医疗大数据试点工程天津“云脑”中心自身的大数据平台及计算技术优势，连日来针对疫情发现、分析和预警技术，以及远程诊疗方案取得多项重要成果。据悉，作为健康医疗大数据国家研究院、智能医学工程教育部工程研究中心的依托建设单位，天津大学与中国电子信息产业集团于2017年联手组建国家健康医疗大数据试点工程天津“云脑”中心，中心现已搭建起医疗大数据服务云脑平台，开展医疗数据的远程收集、处理工作，并研发了面向医疗大数据的优化处理和利用技术。在疫情预测预警方面，基于国家相关部门发布的经济行为、人口分布及迁徙等统计数据，集合当前的疫情病例数据，应用人工智能和科学计算技术，“云脑”重点实现了：城市人口流动输入性疫情预警：以日为周期监测城市流入人口的数量、来源分布以及来源城市疫情状况，对各市的输入性疫情进行预测和预警；城市疫情预警：融合经济数据、疫情状况、人口流动分布以及病毒感染特点对未来一周的疫情进行预警；疫情状况与经济行为指数相关度追踪：基于政府部门发布的经济相关数据，分析经济行为与疫情的相关程度，为政府相关部门开展疫情防控工作提供科学参考数据。天津“云脑”在面向新冠肺炎的远程诊疗方面已准备就绪，即将进入临床测试阶段。“云上诊室”基于物联网、远程通信、大数据等技术手段，实时将来自医疗科室、影像科的新冠肺炎患者的诊疗数据经由高速网络同步传输到会诊中心，并可向医疗系统共享疫情医疗数据，集合呼吸科、感染科、内科、重症医学科、反射科等专家进行网络会诊，进而实现专家与病患、专家与医务人员之间异地“面对面”的互动，减少院内聚集性感染，缓解疫情下紧张的医疗资源，为疑似病患提供就诊空间，为确诊患者争取救治时间。“云上诊室”相关成果将用于：远程影像诊断：构建实用高效、稳定可靠的远程医疗影像服务平台，存储区域内的影像资料索引信息，并能够直接调用新冠肺炎的患者信息与CT等影像诊断报告；远程重症监护：实时在线监护新冠肺炎病患信息、影像、视频资料，并通过线上会诊室，对病患出具诊断治疗指导意见；新冠肺炎智能辅助诊断：实时采集病患的生理数据，构建针对新冠肺炎的数据病例库，利用机器学习等技术，辅助临床诊断；提供第三方对接标准接口：为多媒体设备、应用、网络平台等提供第三方的对接标准接口，实现可扩展、模块化。