XM-137A颈椎肌肉带脑干附神经模型   XM-137A颈椎肌肉带脑干附神经模型显示由10节颈椎带枕骨和脑干、肌肉、椎动脉和脊神经串制而成的一个整体，示枕骨颈椎和脑干、肌肉以及椎动脉脊神经的相互关系。 尺寸：自然大 材质：PVC材料

XM-631A头面及颈部血管神经分布模型（带数字标识）   XM-631A带数字标识头面及颈部血管神经分布模型由3部分组成，显示头部主要神经，筛板、视神经、动眼神经、滑车神经、展神经、三叉神经、三叉神经节、眼神经、额神经、眶上神经、滑车上神经、泪腺神经、鼻睫神经、睫状神经节、上颌神经、眶下神经、翼腭神经、上牙槽神经、上牙神经丛、下颌神经、颊神经、下牙槽神经、下牙神经丛、颏神经、舌神经、耳颞神经、颞深神经、鼓索、耳大神经、翼腭神经节、岩大神经、岩深神经、腭大小神经等，并且展示了颈部的肌肉和主要动静脉的解剖，共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。 尺寸：自然大 材质：PVC材料

XM-306C下肢肌肉附血管神经模型（23部件）   XM-306C下肢肌肉附血管神经模型由下肢肌、阔筋膜张肌、臀大肌、缝匠肌、股四头肌、股二头肌、半腱肌、半膜肌、长伸肌、趾长伸肌、腓肠和小腿三头肌等23个部件组成，并显示髋肌、大腿肌、小腿肌和足肌等结构。 尺寸：自然大，35x28x114cm 材质：PVC材料

XM- 315A手部肌肉血管神经解剖模型   XM-315A手部肌肉血管神经解剖模型可拆分为4部件，掌腱肌和掌短肌可以拆下以观察更深层的肌肉、肌键、血管和神经网络，深层次的掌部断面出示了长腱、腕部韧带及正中神经，手掌肌部件拆下后，可以看到手掌弓及其分支和神经分布，共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。 尺寸：自然大，21.5×13.5×13.5cm 材质：PVC材料

基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 合肥合工安驰智能科技有限公司 企业法人 段章领 注册时间 2017年 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 91340111MA2R01W28C 经营范围 智能科技、网络科技、电子科技、信息科技、软件科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；广告发布；软件开发；电子产品、家用电器、床上用品、家具、家居用品、计算机、软件及辅助设备、二类医疗器械的销售。 企业地址 合肥市包河经济开发区花园大道369号F426-2 获投资情况 曾获股东投资200万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 沈奥 计算机与信息学院/计算机科学与技术创新实验班 2019/2023 韩知渊 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2019/2023 帅竞贤 计算机与信息学院/电子信息工程专业 2019/2023 何煦 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2020/2024 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 卫星 计算机与信息学院/计算机科学与技术 副教授 人工智能、深度学习 赵冲 本科生院/工程素质教育中心 讲师 计算机网络、深度学习 五、项目简介 针对现阶段各类电力巡检手段的不足以及保障电力设备安全的重要性，本团队提出基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 2021以来共申请发明专利11项（其中学生排序第一2项，排序第二4项），软件著作权1项（学生排序第一），取得国家级科技竞赛奖励2项，省部级科技竞赛奖励4项；团队依托于计算机与信息学院分布式智能与物联网研究所，与力源电力设备股份有限公司、国网安徽省电力公司检修公司、安徽南瑞继远电网技术有限公司等达成合作意向。

简单介绍： 鼠脑立体定位仪适配器，适用于国内各**牌的脑定位仪 详情介绍： 该适配器包含鼻固定适配器和一对18度耳杆。

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-624腰椎附脊髓与马尾神经放大模型   XM-624腰椎附脊髓与马尾神经放大模型由腰椎脊髓与马尾局部的冠状剖面两部件组成，显示脊髓腰骶、脊髓圆锥、终丝、马尾以及椎间孔、腰神经和硬脊膜等结构。 尺寸：放大，13.5×16×17.5cm 材质：PVC材料