XM-113人体体表、人体骨骼与内脏关系模型   XM-113人体体表、人体骨骼与内脏关系模型显示男性全身骨骼的组成和形态外观，由男性全身散骨串制而成一整体骨架，成直立姿势，体表由透明亚克力板吸塑而成，通过透明的躯壳体表可观察全身骨骼、胸、腹、盆腔内脏器官的相互毗邻位置和关系，整体固定在支架上，带底座，可灵活移动。 尺寸：高85cm 材质：PVC材料

XM-109人体骨骼附肌肉起止点着色模型（带数字标识）   XM-109人体骨骼附肌肉起止点着色模型(带数字标识)显示男性全身骨骼的组成和形态外观、神经分支、脊椎动脉和腰椎间盘等，由男性全身散骨串制而成一整体骨架，成直立姿势，四肢大的关节部分均可活动，其中一侧骨骼用不同颜色油漆标识出肌肉起止点位置，头颅含可活动的下巴、可移动的头颅盖、骨缝线和三颗可取下的下牙，其中四肢骨和头颅骨可以灵活拆卸组装，整体固定在支架上，带底座，可灵活移动，共有164个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸：自然大，高170cm 材质：PVC材料

XM-411人体浅层淋巴和浅静脉分布模型   XM-411人体浅层淋巴和浅静脉分布模型可拆分为2部件，显示人体浅淋巴及浅淋巴管的回流、浅静脉的分布情况。 ■ 右半侧显示浅层结构： · 颈外浅静脉及其属支、上肢的头静脉、颈外静脉和前臂正中静脉、下肢的大小隐静脉及其属支。 · 颈浅淋巴结、肘淋巴结、腹股沟浅淋巴结的分布位置及它们的收集范围。 ■ 左半侧显示下列结构： · 颈深淋巴结和腋淋巴结的配布以及它们各收集的范围。 · 显示人体左半侧的浅层肌肉的位置形态。 ■ 尺寸：1/2自然大，35×23×82cm ■ 材质：玻璃钢材料

XM-FT333全功能三岁儿童护理模型   XM-FT333全功能三岁儿童护理人模型是根据三岁儿童解剖特征设计，采用高分子材料制成，皮肤柔软有弹性、关节灵活，可进行男/女性儿童胸腹壁皮肤更换与各种护理操作训练。   一、功能特点： ■ 瞳孔观察示教：一侧瞳孔散大，一侧瞳孔正常直观对比。 ■ 气管切开护理、指血采集、TB试验。 ■ 气道管理技术：逼真的口、鼻、舌、牙龈、咽、喉、食道、会厌、气管、气管环，可以练习经口气管插管、吸痰、吸氧。 ■ 可进行口鼻饲术操作训练。 ■ 可进行洗胃术操作训练。 ■ 手臂静脉穿刺、注射、输液、输血训练。 ■ 肌肉注射练习，包括双侧三角肌、双侧股外侧肌。 ■ 骨髓穿刺训练：可经胫骨穿刺，有模拟骨髓流出，可注入模拟药物。 ■ 导尿和灌肠：可更换男/女生殖器，可进行男/女导尿术操作，操作成功后可导出模拟尿液。 ■ 回肠、直肠、膀胱造瘘口护理。 ■ 男性儿童下腹壁皮下注射。 ■ 女性儿童右下腹壁创伤护理块（切开伤口、缝合伤口和感染伤口共3块）。 ■ 检查肱动脉反映：手捏压力皮球，模拟肱动脉搏动。 ■ 四肢关节左右弯曲、旋转、上下活动。 ■ 一般护理：皮肤护理、穿换衣服、口腔护理、耳道清洗、包扎训练、更换尿布、冷热疗法等。   二、标准配置： ■ 高级全功能三岁儿童护理模型：1台 ■ 护理用物：1套 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-YEH高级婴儿护理人模型 （组合式新生儿护理模型）   一、功能特点： ■ XM-YEH高级婴儿护理人模型（组合式新生儿护理模型）采用高分子材料制成，肤质仿真度高。 ■ 模型头颈部、四肢可以自由活动，男婴/女婴胸皮可互换。 ■ 静脉穿刺：可选择不同类型的穿刺针进行训练，穿刺时有落空感，穿刺正确后可有回血，并可进行输液等练习。 ■ 可进行婴儿头皮静脉穿刺训练； ■ 可进行脐带静脉穿刺训练； ■ 可进行婴儿口鼻插管护理训练； ■ 可进行洗胃、灌肠、男/女性导尿操作训练，操作正确可导出尿液。 ■ 可进行造瘘引流术训练； ■ 可进行三角肌、臀部肌肉注射训练，注射模块可以更换。 ■ 整体护理：可练习婴儿抱持、包裹、换尿布、穿衣、擦浴、洗澡、哺乳、清洁五官、皮肤护理等多项护理操作。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 高级婴儿护理人模型：1台 ■ 可更换胸皮：1个 ■ 输液套装：1套 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-818A人胚受精、卵裂和胚泡形成过程模型   XM-818A人胚受精、卵裂和胚泡形成过程模型由14部件组成，显示受精卵、卵裂球、受精后3天的桑椹胚、受精后5天的胚泡、受精后7天的胚泡、受精后12天的两胚层期胚、受精后18天的三胚层期胚、三胚层期胚放大并附有体蒂和绒毛膜、受精后23天的体节时期人胚、受精后25天的胚及胎膜全部、胎膜与胚胎以及胚内部构造、受精卵植入子宫内膜过程。 尺寸：放大 材质：玻璃钢材料

产品详细介绍 整体功能特点 结构化安装：安装更加高效、简便，连接处采用防松螺母。 布线美观：布线更加整齐、方便，整体美观度大大提升。 固件升级：主控器支持固件升级、伺服马达支持内部固件升级。   基本参数 自由度数量：16 尺寸：489x356x 66mm(横高x身高x 体宽) 材质（结构件）：铝合金 直流供电：7.4V高倍率锂电池组（推荐7 V-9V DC） 控制方式：用户自主编程控制（可无线遥控、多机同步启动等） 调试与下载端口：Mini USB 保护设计: 短路保护、电量检测与报警 内部传感器: 声音传感器、2.4G高速通讯模块、3D加速度传感器   伺服马达 控制范围：0-359度控制（带数字反馈） 输入电压：4-9V DC 电流：0-2.2 A 力矩：12Kgf·cm 减速比：1：307 齿轮：高强度金属齿、传动效率高 外壳：高硬度环保材料 寿命:>10万Cycle(5kgf·cm下测得) 信号模式：串行命令模式和传统PWM模式 保护功能：过流、短路保护、过压保护、过热保护 特色功能：伺服马达支持内部固件升级 应用方式：舵机控制方式、减速电机控制方式、编码电机控制方式 接线方式：两边侧面各有一个输入/输出口，用于连接上一级与下一级伺服马达（串行连接方式）   3D人型伺服软件 基于微软.net平台+NXA3.1(微软3D开发平台)开发； 图形化编程与代码编程方式相结合，满足不同层次使用者的需求； 支持在线调试与仿真、支持三维与实体同步仿真、支持与传感器结合编程，扩展功能强大； 带偏差修正功能与常用动作库、程序一致性好、调试方便快捷。 通过调整机器人的动作，可以同时在虚拟和实体中仿真机器人动作，调整伺服马达角度的同时，软件会根据马达调整的角度来进行相应的矫正。

产品详细介绍KAF-100型高级组合式基础护理人训练模型     理、化、生实验室设备 TW-2300A型物理实验室设备（多功能标准型） TW-2200A型物理实验室成套设备（多功能最新 TW-2100B型物理实验室设备（标准型） TW-2000型物理实验室设备（多功能豪华型） TW-3700A型化学实验室及通风装置成套设备 TW-3600型化学实验室及通风装置成套设备 TW-3500A型化学实验室及通风装置成套设备 TW-3300A型化学实验室及通风装置成套设备 TW-3200型化学实验室及通风装置成套设备（隐 TW-202A型化学实验室成套设备（标准型） TW-201B型化学实验室成套设备（普通型） TW-ZBS型准备室系列配套设备 生物实验室成套设备 中学劳技教育综合实验室   大中专院校实验室成套设备 钳工实验室成套设备 校园教学观摩监考安保系统 投影仪、视频展台 TW-125模拟电路实验箱 家用电器多功能实验室设备单元线路板配置 2003系列家用电器示教板 2002CE数字语言学习系统 工程制图实验室成套设备 FDTW-8600多媒体语数字型言学习系统 多媒体智能型语言学习系统连接图 TW-ⅢA 型检测与转换技术实验台（箱） TW-1型教学数控机械手   汽车驾驶模拟器 简易汽车驾驶模拟器 汽车结构工作原理及故障演示台 汽车彩色教学挂图、VCD片 东风、解放汽车全自动程序控制电教板 桑塔钠2000型电动程控电教板 汽车仿真电路学生实习台 东风EQ1091、解放CA1091汽车教学模型 上海大众桑塔纳、帕萨特轿车教学模型 第八代TW豪华型驾驶模拟器 柴油车、越野车教学模型 TW红外汽车驾驶电子倒桩仪 帕萨特轿车整台透明汽车（141型） 斯太尔整台透明汽车模型 机械陈列柜、财会模拟 财会模拟实验室设备 2005型 机械综合陈列室设备 2005型《机械零件》示教陈列柜 2005型CD解说、声控同步、电脑控制机械综合 2005型《机械基础》示教陈列柜 2005型CD解说《模具》示教陈列柜 2005型《减速器》CD解说.声控同步.电脑控制 2005型《钳工工艺学》陈列柜 2005型《车工工艺学》陈列柜 2005型《公差配合》陈列柜 2005型《金属切削刀具》示教陈列柜 2005型《机械制图》示教陈列柜面套设备 2005型《机床夹具设计》陈列柜 2005型CD解说、声控同步、电脑控制《机械原理》示教陈列柜   电子、电工、电拖实验实训考核设备 高级电工、电拖实训考核装置 中级电工、电拖实训考核装置 初级电工、电拖实训考核装置 KGDZ-6400型电子学综合实验装置 KGDZ-6200型电子学综合实验装置 KGDZ-6100型电子学综合实验装置 GK06工业自动化实验考核装置 2006变频调速实验装置 TW-730型高级电工试验台 TW-730型高级模电、数电实验台 TW-730型高级电工、模电、数电实验台 TW-730型高级电工、模电、数电、电力拖动试验台 TW-730型高级电工、模电、数电、电力拖动（带自流电机 TW-318型通用智能型电子实验室成套设备 TW-318型通用智能型电工实验室成套设备 TW-318型B 通用电力拖动实验台 TW-318型通用智能型电工、电子实验室成套设备 TW-318型通用电工、电子、自动控制综合实验台 TW-318型通用智能型电工、电子、电拖实验室成套设备（ TW-318型通用智能型电工、电子、电力拖动实验室成套设 TW-318型通用电工、电子、高频电路综合实验台 TW-318型立式通用电工、电子实验台 TW-318型立式通用电工、电子、电拖实验台 TW-528型 电工实验台 TW-528型模电、数电实验台 TW-528型电工、模电、数电实验台 TW-528型模电、数电、高频电路综合实验台 TW-528型电工、模电、数电、电气控制实验台 TW-528型模电、数电、自动控制综合实验台 TW-528型模电、数电、微机接口、微机应用综合实验台 TW-528型模电、数电、通信原理教学实验装置综合实验台 TW-528型模电、数电、单片机实验开发系统综合实验台 TW-528型立式电工、模电、数电、电气控制（带直流电机 TW-528型立式电工、模电、数电、电气控制试验台 TW-528型立式电工、模电、数电试验台 TW-528型立式电工试验台   数控编程、仿真车床、铣床 TW-2006A型 机电一体化《数控编程实验室》 TW-2005型（多媒体）机电一体化数控实验室设备 TW-2003型机电一体化数控编程实验室 透明电机 变压器模型 透明机床 数控铣床 数控车床   制冷制热综合实验、家庭影院 2003智能型（DVD十三合一、十二合一）家庭视听影院综合 TW-99KGA1（DVD十一合一、十合一）智能型家庭视听影院 TW-99FA型（DVD十一合一）家庭视听影院综合实验室设备 TW-99KGB2（VCD十合一、九合一）智能型家庭视听影院综 TW-99FB2型（DVD十合一）家庭视听影院综合实验室设备（ 2003A7型变频空调制冷制热综合实验设备（第八代） 2003B6型制冷制热综合实验室设备（第七代） 2003型仿真中央空调微机控制实验室设备（带微机接口） 2003型仿真中央空调实验室设备 中央空调实验室设备（带微机接口）   液压传动、PLC、单片机 TW2000系列传感器与检测技术实验台 BP06A变频器、单片机实验考核装置 PLCBP06A变频器、PLC实验考核装置 2006气压传动实验演示装置 TW-105 计算机组成原理、微机接口及应用综合实验台 TW-1010 单片机实验系统 TW-PLC2 可编程控制实验装置 TW-PLC2 可编程控制实验装置及单片机综合实验台 TW-PLC3 可编程控制、微机接口及微机应用综合实验台 液压PLC控制实验台 气动PLC控制实验室设备 气动液压PLC综合控制实验台 TW-2000型透明仿真教学电梯 TW-200B型透明仿真双联教学电梯 网络型（PLC）可编程实验装置（组态工控） 网络型可编程、单片机开发、EPROM 编程综合实验装置（ 透明液压传动透明模型 透明电梯教学模型   医学模型 人体气管插管训练模型 KAR-CPR500大屏幕液晶彩显高级全自动电脑心肺复苏模拟 KAR-CPR400型液晶显示高级全自动电脑心肺复苏模拟人 KAR-CPR300高级全自动电脑心肺复苏模拟人 KAR-CPR200高级半身心肺复苏训练模拟人 KAR-CPR4高级全自动电脑心肺复苏模拟人 KAF-CPR150高级婴儿复苏模拟人 KAF-100型高级组合式基础护理人训练模型 新型多功能护理人实习模型   黑板、桌椅 壁挂式数学黑板 单块升降式黑板 单套或双套升降式教学黑板 中投影多功能组合黑板 左右推拉及左右上下升降式黑板 新一代软木移动黑板 软木板 移动翻转黑板 弧形黑板 画线记事性黑板 手提式黑板及教学棋类 户外宣传黑板 儿童写字板（木制） 侧投影多功能组合黑板 升降课桌椅系列   教学软件 机械类技工学校教学挂图 技工学校教学挂图 建筑类教学挂图 职业高中教材教学挂图 高等院校教学挂图 中等专业学校教学挂图 医学教学投影片  

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 史雨杰 电信院/自动化 2019.9/2023.7 201931072537 李耀辉 电信院/机器人工程 2019.9/2023.7 201931072628 刘忠跃 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073203 王怡欣 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073423 孟泽涛 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073302 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李杰 电气信息学院 讲师 人工智能 四、项目简介 本项目基于虚实交互技术、仿生机器狗运动控制、机器视觉、机器算法等方面展开研究。其目的在于增强虚实场景下机器狗与现实环境的交互能力，使其更快速地适应复杂地形，并借助机器视觉丰富其应用性。机器狗采用Jetson-Nano为主控板，其上运行ROS系统，采用分布式运行rosserial_arduino、rosbridge实现机器狗运动控制和虚拟场景通信的环节；利用SLAM技术精确构建地形图样，模拟人的真实视觉功能并通过图像摄取装置赋予机器狗，使机器狗能够对图像信号进行获取和识别，并通过数字化处理以实现其在多目标环境下的个体追踪功能以及对人体的姿态识别功能。