XM-DJA高级外科多技能训练模型   一、功能特点： ■ XM-DJA多技能外科操作组合模型由肠管吻合训练架，血管钳夹、切断、结扎训练架，打结训练器，皮肤切开缝合模块组成。 ■ 肠管吻合操作模块：可供学生进行肠管的钳夹、切断和吻合训练。 ■ 血管钳夹、切断、结扎训练架：可供学生进行血管的钳夹、切断、结扎训练。 ■ 打结训练器：可在狭小空间内进行深部打结技术的训练。 ■ 皮肤切开缝合模块：可进行外科皮肤切开、缝合、打结、剪线、拆线等技术的训练。 ■ 此模型底部有吸盘，可以固定于桌面上，便于操作，模型上所有练习模块均可以更换，拆卸方便。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 高级外科多技能训练模型：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

产品详细介绍

产品详细介绍名称：波形输出压电陶瓷驱动电源 http://rznxkj.com/%E5%8E%8B%E7%94%B5%E9%99%B6%E7%93%B7%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E7%94%B5%E6%BA%90%EF%BC%91.htmlRH31RH35产品特点产品特性 输出电压通道：1～3路、模拟输入通道：3路 过流保护功能、波形存储，输出功能 高性能控制器及16位A/D转换 专用运算放大电路保证了高压大电流输出 同时具有过流、短路保护等功能 具有高频率响应和极低的静态电压纹波  采用10位模数转换芯片进行数据采集 输出电压的实时监控、液晶汉字显示、薄膜按键输入、  键盘输入控制、模拟信号输入控制、  编码旋钮调节电压控制、上位机SPP控制、波形控制 具有可编程功能，具有VC动态链接库 驱动压电陶瓷双晶片、驱动叠层型压电陶瓷、驱动封装开闭　压电陶瓷、驱动进口陶瓷型 号参　数RＨ３1 RＨ３５ 单位输出通道 1 5 路输出电压范围(单选项） A型 -20～+150 ＶB型 -20～+200C型 -20～+300(+500)D型 -150～+150E型 -200～+200F型 -300～+300电压输出阻抗 ＜20 Ω模拟输入电压 ±10或±5(单选) Ｖ模拟输入阻抗 ＜100 kΩ电压稳定性 ＜0.1% %单路输出平均功率 :Pa 30 30 ／(三路同时输出：10) W±20%( Max)单路输出平均电流: Ia 150 150 ／(三路同时输出：50) mA±20%(>5 ms)单路输出峰值功率: P 60 W±20%( Max)单路输出峰值电流: Imax 300 mA±20%(<5 ms)电压输出入监控 LCD显示  液晶屏显示 128x64  键盘(薄膜按键) 4x4  软件控制输出 提供操作软件  电压输出分辨率 5 mV过流\短路保护电流 >300 mA电源静态电压纹波 ＜20 mV电源阶跃响应 2 ms快速调节步长 0.001～50 V计算机接接口 串口  计算机或手动输出波形 直流、正弦、方波、三角波、梯形波、锯齿波  模拟输出波形 直流、正弦、方波、三角波、梯形波、锯齿波  波形储存功能 各种波形  电源供电电压要求 ＡＣ220±10％ V电源供电频率要求 50±10％ Hz电源工作相对湿度 <85 %工作环境温度 0～45 ℃消耗功率 100 W波形输出功能详细说明可单独或同时输出5路控制波形，每路波形可设定为下图中的任一波形 压电陶瓷驱动接法压电陶瓷驱动电源每一路输出驱动一支压电陶瓷，作为单独控制压电陶瓷，也可以把多支压电陶瓷并联驱动，电容并联电容量相加，总电容量增大，会影响输出频率特性；单路机箱及尺寸三路机箱及尺寸重量：3ｋｇ重量：5ｋｇ     官网：http://rznxkj.com/

该报告对于新街口街道制定生活服务业三年规划，具有较强的指导作用，相关研究结论和政策建议被采纳。

RFID安全漏洞分析与检测系统旨在通过漏洞扫描和模拟攻击行为尝试读取、复制、篡改、销毁和拒绝服务等攻击，对已有RFID应用系统进行测试。系统具备开放式体系架构可以方便的增加新的攻击手段和升级漏洞库。系统具备安全性评估功能，可对被测系统生成检测报告。系统包含漏洞扫描模块及报表生成模块、漏洞管理模块和插件管理等四个功能模块。 系统能够实现以下技术： ？ 标签漏洞扫描功能能够针对超高频、高频和低频标签执行盘存攻击、复制攻击、弱密码攻击、销毁标签攻击、和DOS攻击，且攻击存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能够通过添加dll插件文件，在插件管理窗体中，增加了新的攻击手段； ？ 漏洞库管理能够查看漏洞的数据库，添加、删除漏洞； ？ 每次扫描结果和系统建议会生成pdf报告。 基于RFID技术的应用设计是完全开放的，RFID技术在应用中缺乏完善的安全机制，将会给消费者带来隐私泄露等安全问题。RFID安全漏洞分析与检测系统可应用在RFID应用系统的安全测试上，在系统上线前及时帮助发现安全漏洞。

RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。

清华大学公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情实时态势感知与分析系统，对区域疫情数据进行实时动态监测、搜集、分析和可视化，服务各级政府疫情应急的资源调度、态势研判和决策指挥。该系统在实时播报全国和世界范围内疫情最新动态的同时，对省级和地市级的人员迁徙比例与分布进行重点信息排查，密切关注人口流动与疫情分布的内在联系，为疫情跨区域传播规律和病例溯源提供依据。该系统深入剖析大数据并探查民众意识和情感倾向，研判民众主流感情倾向和重点关注事件等疫情相关舆情，以“情感分析拼图”、“事件文章热词云”和“全国舆情热度”等分析结果为引证，为辟谣和积极引导舆论提供帮助，在国家抗击疫情最为严重困难的时期为大众的理性思考和科学防备贡献力量。国疾病预防控制中心以及广东省、武汉市、合肥市、深圳市、广州市、佛山市等20多个省市在指挥调度中使用该系统。

粮食生产是资源约束型生产,本质的约束资源是耕地,粮食安全的核心是耕地安全.面对我国刚性增长的巨量人口,通过降低消费和扩大贸易都不能从根本上解决粮食安全问题,从战略上看,我国粮食安全的治本之策是提高粮食产出能力,两个因素制约我国粮食的有效供给:播种面积和单位面积产量,而耕地的数量和质量又最终成为约束播种面积和单位面积产量的先决条件.因此,有必要分析耕地的数量和质量变化与粮食生产的相关关系,揭示耕地对粮食生产和粮食安全的贡献作用,维护耕地质量,推进农地开发,确保耕地安全,从资源层面保障粮食安全的实现.

自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用

北京大学信息学院机器感知与智能教育部重点实验室袁晓如研究组设计开发了一系列大数据可视化与可视分析工具。针对目前在新冠疫情方面形势变化，通过处理、分析、接入多种数据，提供多维度、多视角的交互式可视化。 项目组件包括1.疫情变化晴雨表，可视化各地每日新增病例和变化趋势；2.各类动态时空地图，提供在地图空间浏览分析和多角度对比国内外各地疫情趋势；3.相关舆情可视分析，分析媒体和社交媒体舆情影响；4.综合态势可视分析系统，支持面向专家或者决策判研。