XM-LV5环行局部浸润麻醉训练模块   一、功能特点： ■ XM-LV5环行局部浸润麻醉训练模块采用高分子材料制成，肤质仿真度高。 ■ 是专门为练习手指、足趾局部麻醉而设计的训练模块。 ■ 注射模块可以旋转以便更换注射部位。 ■ 注射模块可更换，操作方便。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 环行局部浸润麻醉操作模块：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-LV4皮肤局部浸润麻醉训练模块   一、功能特点： ■ XM-LV4皮肤局部浸润麻醉操作模块采用高分子材料制成，肤质仿真度高。 ■ 皮肤模块表面有三种印记模拟不同的麻醉范围。 ■ 特殊的有色药液，可精确的观察药物的浸润范围。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 皮肤局部浸润麻醉训练模块：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-DJB深部张力打结训练器   一、功能特点： ■ XM-DJB深部张力打结技能训练模型（深部张力打结训练器和深部张力打结考核指导模型）由透明材质制成，五种不同大小的圆柱体构成不同的打结空间，可进行示教和观察及评价自我操作能力，模拟多种打结环境，使用灵活、拆卸方便。 ■ 打结方法：单手打结法、双手打结法、器械打结法。 ■ 打结种类：单结、方结、三重结和外科结，辩论假结、滑结。 ■ 模拟多种打结环境：如外科结小切口打结，腹腔、盆腔深部打结、大切口深部有角度打结等。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 深部张力打结操作模型：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

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

XM-MXII脉象训练仪 （单机版/网络版）   ★ 用户可自行选择5.7英寸、9英寸显示屏。 XM-MXII脉象训练仪（单机版/网络版）不但能够模拟临床中各种脉象，而且能使学生提高对脉象实际认知能力，还可以为广大师生提供一个中医脉象学习、实践和教学研究的平台；全按键选择的设置和友好的操作界面适合教学及训练，网络版脉象训练仪分为两个部分，教师机和学生机。学生机不仅可以受控于教师机遥控发射平台，也可独立工作。   一、功能特点： ■ 一条仿真手臂可以自动输出28种脉象，还可升级增加16种相兼脉。 ■ 具有寸关尺3个诊脉部位，触诊时寸、关、尺自动识别并以指示灯显示（选配）。 ■ 液晶屏幕实时显示脉图，屏幕上的脉搏波与脉象完全同步，全按键选择设置，操作界面友好。 ■ 教师机采用无线网络，可以控制所有学生机，控制范围200米。 ■ 共有联机和单机两种工作状态，联机时学生机接受主控台命令后，键盘处于锁定状态，只能由教师机控制，通常在教学测试中采用；单机时解除联机状态，各学生机可自行进行各脉象训练操作。 ■ 具有清屏和显示两种状态，清屏时各学生机不显示脉象图，适合于脉诊测试，解除清屏状态时，各学生机可显示脉象图。 ■ 具有训练模式、综合测试、考试模式三种模式。 · 训练模式：教师机可以控制所有学生机，能够同时发送各种脉象到各学生机，学生机也可以脱离教师机控制进行自行练习； · 综合测试：教师机上有10套试卷可以选择，每套试卷有20道题（如试卷1：浮脉类：浮、浮、濡、革、革、芤、洪、散、洪、散、革、濡、散、洪、洪、芤、芤、浮、濡、浮），题目无线发给学生机进行考试，学生机考试结束后可无线把成绩发给教师机进行显示。 · 考试模式：教师机可以自己编辑试卷中的试题内容和试题数量，发送到学生机进行考试，考试结束后在教师机和学生机上显示分数。 ■ 模拟手臂采用医用发泡材料制成，更贴近于临床。 ■ 共模拟脉象28种：平脉、迟脉、缓脉、数脉、疾脉、促脉、结脉、代脉、紧脉、滑脉、弦脉、虚脉、实脉、动脉、洪脉、涩脉、微脉、散脉、浮脉、濡脉、革脉、沉脉、伏脉、牢脉、弱脉、细脉、芤脉、短脉。   二、技术指标： ■ 发射频率：433±5，驻波比 V.S.W.R：≤1.5 ■ 输入阻抗：50欧姆 ■ 最大功率：10W   三、标准配置： ■ 脉象训练仪：1台 ■ 发射天线：1个 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

产品详细介绍功能特点：■ 仿真标准化病人取平卧位，质地柔软，触感真实，外观形象逼真。■ 解剖标志准确：胸骨上切迹、胸骨柄上缘、髂前上棘等可明显触知，便于穿刺定位。■ 可行髂前上棘穿刺术训练、胸骨柄穿刺术训练，刺透模拟骨髓腔有明显落空感，并可抽取骨髓。 注：皮肤和模拟骨髓腔可方便更换，供应耗材 

本发明公开了一种可伸缩式竖直运动箱体导向机构，包括用于容纳箱体做竖直运动的管道，以及设置于箱体上用于对箱体在所述管道内做竖直运动进行导向的导向装置。该导向装置为可伸缩式结构，包括设置于所述箱体侧壁面的导轨、设置在所述导轨上并可沿着导轨滑动的至少一个楔形滑块、抵靠在所述楔形滑块上与楔形滑块配合形成楔形调整机构的导向球，以及设置于所述导向球外侧用以约束导向球仅沿着垂直于箱体侧壁面的方向移动的导向球约束装置。通过驱动楔形滑块沿导轨滑动，使导向球朝向远离或者靠近箱体侧壁面的方向运动，以在竖直运动时抵靠在管道内壁实现导向，或在箱体进出竖直轨道时收缩远离管道内壁，从而能够避免与管道内壁的齿条形成干涉。

细菌通过多个趋化受体来感受周围不同的化学小分子，主动游动，实现获得更好的生长环境或者实现趋利避害。但不是强的正趋小分子都是很好的可利用营养物质—好闻的不一定有营养，同样，也不是容易代谢的营养就是强的趋化因子—有营养的不一定好闻。细菌在自然界中往往面临多种不同强弱的趋化小分子，多种不同可代谢程度的营养来源的复杂浓度梯度环境中，细菌群落是如何通过趋化行为抉择它们的去向，实现最优化它们的环境适应性与生长速度？细菌在个体与群体的选择上是否有不同？这一基于细菌的生物行为的研究也许对了解复杂的高等生物的群体行为也有所帮助。 北京大学物理学院欧阳颀院士领导的“生物物理”团队的罗春雄研究组在基于微流体细菌趋化分析芯片的实验研究中发现：在反向不同引诱物浓度梯度下，细菌首先趋向聚集于强引诱物而少营养的一端， 但当细胞密度超过一个阈值时，细菌群落部分“逃逸”强引诱物浓度场，游向趋化因子相对弱但可代谢物质富集的一端。这一现象被刻画为细菌群体运动的“逃逸相变行为”。罗春雄研究组通过与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北大定量生物学中心资深访问学者）合作，对此现象涉及的趋化受体间的协作行为进行了系统细致的理论分析和实验论证，发现营养物质通过数量较少的Tap趋化受体进行了响应行为，而且在较大的一个趋化响应参数空间均会出现由细菌密度超过临界密度而产生的逃逸条带（“Escape Band”）行为，该行为可以使得细菌群落在复杂的趋化物浓度场中获得更好的生长优势。相关的定量实验与理论研究以“The escape band in Escherichia coli chemotaxis in opposing attractant and nutrient gradients”为题于2019年1月23日在线发表于Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）杂志上。细菌群体趋化运动的“逃逸相变行为” 文章第一作者为北京大学定量生物学中心博士研究生张玄麒,通讯作者为北京大学物理学院/定量生物学中心罗春雄教授及美国IBM沃森研究中心/定量生物学中心的涂豫海教授，参与人包括欧阳颀院士，前沿交叉学科研究院博士研究生司光伟，董一名，物理学院博士研究生陈凯悦。工作得到国家自然科学基金委、物理学院介观物理重点实验室、 北京大学定量生物学中心、北大-清华生命科学联合中心的支持。 工作原文连接: https://www.pnas.org/content/early/2019/01/22/1808200116

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。

为解决数控技术的核心部分过分依赖国外的问题,由原航天工业部资助,历时三年的时间成功地开发了 HIT6503型精度伺服运动控制器，并于1997年荣获航天工业部科技进步三等奖。 由于采用数字信号处理器MC1401片组及可编程逻辑器件，该控制器具有较高的集成度，并可提供极其精细的控制输出；变加速控制使系统的起停更平稳；内置的速度前馈控制可显著地改善系统的动态性能。该控制器采用增量式编码器（或光栅尺），具有可选择的控制输出（DAC输出或PWM输出），可用于交、直流伺服电机或液压、气动伺服控制。