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XM-416-1动脉立体结构模型
XM-416-1动脉立体结构模型
XM-416-1动脉立体结构模型以中动脉组织结构光镜立体模式图设计而成，采用动脉一段端，模型呈园筒状，从内向外分别显示内膜、中膜和外膜，内膜主要显示内皮、内皮下层和内弹性膜，中膜有多层平滑肌和外弹性膜，外膜由疏松结缔组织和成纤维细胞及毛细血管。
尺寸：放大，18.5×15.5×23cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
心肌超微结构模型XM-408
XM-408心肌超微结构模型
XM-408心肌超微结构模型从心肌纤维的纵切和横切面以及游离部分超微结构的形式显示：肌节、明带（Ⅰ）、暗带（A）、H带M膜、Z膜、粗丝和细丝及它们在肌节中的分布位置，还显示相邻肌纤维（肌细胞）之间的连接（即闰盘）的主体结构。
尺寸：放大，27×22×37cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-408心肌超微结构模型
XM-408心肌超微结构模型
XM-408心肌超微结构模型从心肌纤维的纵切和横切面以及游离部分超微结构的形式显示：肌节、明带（Ⅰ）、暗带（A）、H带M膜、Z膜、粗丝和细丝及它们在肌节中的分布位置，还显示相邻肌纤维（肌细胞）之间的连接（即闰盘）的主体结构。
尺寸：放大，27×22×37cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-842DNA双螺旋结构模型
XM-842 DNA双螺旋结构模型
XM-842DNA双螺旋结构模型组件用于演示DNA的组成，包括四种碱基、五碳糖和磷酸，并且可以演示DNA双螺旋的模式结构，即两条互相平行的多核苷酸链形成左右手螺旋，磷酸位于圆柱面上，碱基两两配对位于圆柱体的中间，碱基对平面垂直于圆柱体。
尺寸：放大，20×20×60cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-842DNA双螺旋结构模型
XM-842 DNA双螺旋结构模型
XM-842DNA双螺旋结构模型组件用于演示DNA的组成，包括四种碱基、五碳糖和磷酸，并且可以演示DNA双螺旋的模式结构，即两条互相平行的多核苷酸链形成左右手螺旋，磷酸位于圆柱面上，碱基两两配对位于圆柱体的中间，碱基对平面垂直于圆柱体。
尺寸：放大，20×20×60cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-502B胃壁层次结构模型
XM-502B胃壁层次结构模型
XM-502B胃壁层次结构模型作阶梯状剥离，示各层结构及血管分布，主要显示粘膜、粘膜下层、肌层和浆膜。
尺寸：放大，20×14×18cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
钢木结构图书馆书架
洛阳励耘家具有限公司
2022-07-25
一种兼具 pH 值和离子强度响应的光子晶体水凝胶薄膜、其制备 方法及应用
本发明公开了一种兼具 pH 值和离子强度响应的光子晶体水凝胶 薄膜、其制备方法及应用。所述光子晶体水凝胶薄膜包括 Fe3O4 纳米 粒子和聚丙烯酰胺-甲基丙烯酸水凝胶；所述 Fe3O4 纳米粒子均匀分散 于水凝胶中，呈一维链状排列，纳米粒子在薄膜中的浓度为 1～ 50mg/mL。所述的光子晶体水凝胶薄膜的制备方法，包括将 Fe3O4 纳 米粒子和水凝胶单体均匀混合，通过紫外光使其发生固化反应，最后 浸于可溶性碳酸盐水
华中科技大学
2021-01-12
一种具有高拉伸强度、高应力保持率手套用羧基丁腈胶乳及其制备方法
本发明涉及一种具有高拉伸强度、高应力保持率手套用羧基丁腈胶乳及其制备方法。所述胶乳由聚合物微粒子分散液A和聚合物微粒子分散液B按一定比例复合构成，具体为聚合物微粒子分散液A是1,3‑丁二烯、丙烯腈及甲基丙烯酸单体，在乳化剂、链转移剂、电解质及水溶性氧化剂存在下，通过乳液共聚合方法制备而成，经消泡、脱除残余单体、浓缩、调整pH后最终制备得到的；聚合物微粒子分散液B是1,3‑丁二烯、丙烯腈及衣康酸单体，在乳化剂、链转移剂、电解质及水溶性氧化剂存在下，通过乳液共聚合方法制备而成，经消泡、脱除残余单体、浓缩、调整pH后最终制备得到的；分散液B的聚合物微粒子中丙烯腈所占重量比大于分散液A的聚合物微粒子中丙烯腈所占重量比，聚合物微粒子分散液A和聚合物微粒子分散液B按所含的固体成分95:5至40:60的范围内配合形成高拉伸强度、高应力保持率手套用羧基丁腈胶乳。采用本发明制备的羧基丁腈胶乳生产的浸渍成型手套产品，拉伸强度≥30 MPa、应力保持率≥45%，且伸长率≥500%，同时具备高拉伸强度、高应力保持率及良好的柔软度。
南京工业大学
2021-01-12
网络的结构可预测性与网络结构的最短压缩比特串长度呈线性关系
在本研究工作中，该团队利用信息论和统计物理两个领域中熵的相关理论，对网络结构预测极限进行了研究。直观地说，一个可以仅用几个词描述的网络结构意味着它很简单，其边也很容易预测。例如二维晶格或一维链状结构。相反，如果一个网络需要很长的语言才能描述清楚，那么它应该具有非常复杂的结构，其结构很难预测。在计算机领域，任何网络的结构都可以被编码成二进制字符串。这启发了团队探寻最短二进制编码字符串长度，也就是熵，和可预测性之间的关系。 通过研究，该团队发现来自不同领域，很多大小不一的网络，其结构的最短压缩长度和可预测性之间存在一个普遍的线性关系。基于香农信源编码定理，该团队在随机网络上证明了这种线性关系。 进一步，利用这一线性关系，该团队推导出网络结构预测算法的性能上界，揭示出包括机器学习在内的预测算法性能尚存在多大的提升空间。因此，该性能界可用于指导未来在线商业推荐系统、蛋白质相互作用探测等场景中的算法设计。另外，该理论的一个有趣的用途是，可以实现在无需任何预测算法的情况下，通过网络结构压缩数据大小来估计一个网络数据集的商业价值。
中山大学
2021-04-13