超薄切片机是一种用于制备超薄切片的实验设备，广泛应用于生物医学、材料科学等领域。 它的主要功能是将样品切割成厚度在几纳米到几微米范围内的薄片以便于后续的显微观察和分析。本软件根据菲泰姆自研国产超薄切片机的操作流程，详细展示整个设备的操作流程，高效且直观地指导用户使用设备。

医影智能CT教学模拟机 CT真实机型真实操作系统与图像处理可操作的真实检查床图像库资料齐全，满足临床检查技术实训要求 1.全真模拟，赋能影像技术实训新突破 医影智能深耕医学教育数字化领域，推出全真CT教学模拟机，以“真机+真系统+真流程”为核心，打造覆盖设备认知、操作训练、图像诊断、能力评估的一体化教学平台，助力院校破解实训难题，培养“能操作、懂流程、会诊断”的实用型影像人才。 2.全真硬件，1:1复刻临床CT设备 我们严格遵循医院标准，采用与临床真机相同的材料与结构设计，打造可操作的真实检查床，从扫描架的机械运动到操作台的按钮布局，每一个细节都与医院在用CT设备完全一致。设备外观、材质、运动逻辑与真实CT高度契合，学生可在无辐射、零损耗的环境中反复练习，形成肌肉记忆，实现“上机即上岗”。 3.真实系统，全流程还原临床工作 系统搭载真实CT操作系统与图像处理工作站，集成控制软件、对讲机等辅助设备，完整模拟CT系统从开机准备、参数设置、扫描操作到图像后处理的全工作流程。学生可操作真实控制台，设置参数；系统基于操作实时生成符合诊断标准的模拟影像；智能算法自动判断摆位准确性、照射野合理性、参数匹配度，并提供即时反馈；支持电子病历管理、图像标注、窗宽窗位调节等临床常用功能，全面提升综合技能。 4.图像库齐全，满足临床检查技术实训要求 内置海量标准化影像资源库，涵盖全身各部位正常影像及典型病例，支持多种扫描协议与检查项目，完全满足《CT检查技术》《医学影像设备学》等课程的实训教学需求。学生可反复练习不同部位、不同病种的扫描流程，掌握规范操作要点，提升临床应变能力。 零风险、零耗材、高性价比，赋能院校可持续发展。

MRI真实机型真实操作系统与图像处理可操作的真实检查床图像库资料齐全，满足临床检查技术实训要求 一、真材实料，1:1复刻临床真机体验 医影智能MRI教学模拟机严格选用与医院临床真机完全相同的材料，从扫描架的机械结构到外壳质感，再到可操作的真实检查床，均进行了精准复刻。 设备的外观、材质与运动逻辑与真实MRI设备保持高度一致。学生在这里获得的不仅仅是视觉上的相似，更是触觉与操作上的“身临其境”。无论是检查床的升降移动，还是操作面板的按键反馈，都能让学生建立起肌肉记忆级的操作体验，彻底消除未来面对真机时的陌生感与紧张感。 二、课标引领，55个实验项目全覆盖 本系统深度对标四年制医学影像技术本科专业核心课程《医学影像检查技术学》，将教学内容转化为36个部位、55个实验项目的标准化实训模块。 课程设计循序渐进，从基础的头部、脊柱扫描，到复杂的关节及腹部检查，全面覆盖临床常见检查需求。系统不仅支持基础部位的操作训练，还引入了复杂病例的检查流程，让学生在实训中不仅能“学会操作”，更能“学会思考”，真正掌握临床检查技术的精髓。 三、真实系统，构建完整临床工作流 搭载了真实的MRI操作系统与图像处理工作站。学生可以像在真实医院一样，进行患者信息录入、扫描协议选择、参数设置、图像采集及后处理等全流程操作。 配合资料齐全的图像库，系统能够实时模拟生成符合诊断要求的影像资料，满足临床检查技术实训的各项要求。学生可以在零风险的环境下，反复练习不同病种、不同体位的扫描技术，大幅提升实操熟练度与图像诊断能力。

DR真机 真实操作系统 图像库资料齐全 满足临床检查技术实训要求 一、真机配置，双模可选，精准匹配教学需求我们深知不同院校在场地条件、教学目标和课程设置上的差异，因此提供悬吊式DR与双立柱DR两种标准机型选择，全面覆盖临床主流设备类型：悬吊式DR教学机：采用医院标准悬吊结构，球管与探测器可自动跟踪对中，支持立位、卧位、轮椅位、担架位等多种体位拍摄，适用于胸片、脊柱、四肢等全身部位检查教学，尤其适合模拟急诊、体检中心等高效流转场景。双立柱DR教学机：严格遵循医院放射科布局，双立柱结构支持快速体位转换，球管大范围升降，适配足踝负重位、脊柱全长等复杂检查，满足骨科、创伤科等专科实训需求。二、真实系统，全流程还原，打造沉浸式实训体验系统搭载真实DR操作系统，完全符合DICOM国际标准，集成设备控制、图像采集、后处理与报告管理功能，构建从患者登记→体位摆放→参数设置→模拟曝光→图像生成→智能评估的完整工作闭环。三、图像库齐全，满足临床检查技术实训要求内置海量标准化影像资源库，涵盖全身各部位正常影像及典型病例，支持多种投照体位与检查协议，完全满足《影像检查技术》《医学影像设备学》等课程的实训教学需求。学生可反复练习不同体位、不同病种的拍摄流程，掌握规范操作要点，提升临床应变能力。四、教学即临床，助力学生快速适应岗位我们严格遵循医院标准进行设备布局，从设备位置、操作流程到环境设置，全面还原放射科真实工作场景。学生在实训中不仅能掌握设备操作技能，更能熟悉医院实际工作流程、医患沟通规范与质量控制标准，真正实现“学完就能用，上岗就上手”。

PKCAN-WIFI是由英晖科技独立自主开发的CAN无线应用工具，主要为快速提高CAN总线的无线应用能力。 PKCAN-WIFI可用于Codesys源程序的无线下载联机、远程调试、故障诊断、CAN总线数据在线监控、透传收发、数据采集、数据分析、远程控制等各种CAN总线通讯的场景。 PKCAN-WIFI以其强大的功能和超高的性价比，将会成为CNA无线应用领域的明星产品。 技术参数 供电电压 9-36VDC 最大功耗 2.4W(24V/0.1A) 操作系统 32位 Linux5.1操作系统 WIFI WIFI6支持Station/SoftAP 模式 支持局域网和远程模式 CAN 内置无线PEAK 内置无线KVASER 内置Codesys2.3无线网关 内置Codesys3.5无线网关 工作温度 -20...80℃ 防护等级 IP65 外形尺寸 93×57×28mm 重量 0.2kg 自研Super IT专用软件 兼容PCAN-View软件   兼容CANmoon软件 兼容Kvaser CanKing软件

智教高校报修管理系统优化校园设施维修流程，提升服务效率与质量，满足学校师生及后勤管理部门的需求，维修完成后，能对维修服务质量（如维修效果、维修人员态度）进行打分评价，并可填写反馈意见，以便学校改进服务。 教师、学生可以通过手机端，点击报修服务、我要报修后，可以根据实际报修情况进行问题描述、上传图片等。学生可以实时跟踪维修进度，并对维修结果进行线上打分、评价。

CODESYS-WIFI-63是由英晖科技独立自主开发的多协议无线调试工具，创新性地集成了CAN、RS232和Ethernet三种接口，为实现全面的设备无线通讯提供了一体化解决方案。 CODESYS-WIFI-63可用于CODESYS程序的无线下载联机、远程调试、故障诊断，同时支持CAN、RS232、Ethernet三种数据的无线透传、数据采集、数据分析、在线监控等各种复杂应用场景。 CODESYS-WIFI-63以一机实现多机功能，极大提升了主机厂的无线应用灵活性和技术人员的效率，同时显著降低了设备的部署与维护成本，为客户构筑竞争优势并创造核心价值。   技术参数 供电电压 9-36VDC 最大功耗 3W 操作系统 32位 Linux6.1操作系统 WIFI WIFI6支持Station/SoftAP 模式 支持局域网和远程两种模式 RS232 1路 Ethernet 百兆 CAN 内置无线PEAK 内置无线KVASER 内置Codesys2.3无线网关 内置Codesys3.5无线网关 天线 1根胶棒天线+1根吸盘天线 工作温度 -20...80℃ 防护等级 IP67 外形尺寸 100×116×35mm 核心功能亮点​ 1、三网协同无线通信​ 集成CAN总线（兼容PEAK/Kvaser协议）、RS232串口、百兆Ethernet接口，支持三者同时或独立工作，灵活适配多种设备接口。 内置Codesys 2.3/3.5无线网关，实现控制器程序的无线下载、联机调试与实时监控。 2、跨平台软件兼容性​ 兼容PCAN-View、CANmoon、CANKing等主流CAN分析软件，同时支持虚拟串口、串口调试助手、以太网调试助手等工具，无需更改现有工作流程。 自研SuperIT专用软件提供一站式设备管理、数据可视化及远程调试功能。 3、双模Wi-Fi6高速传输​ 支持Station（连接现有网络）与SoftAP（自建热点）模式，局域网/远程访问无缝切换，满足不同场景需求。 4、工业级可靠设计​ 宽压供电(9-36V)，功耗低至3W，适用严苛环境（-20~80℃、IP67防护）。 紧凑结构与M12航空接口，满足移动安装与振动场景需求。   自研Super IT专用软件 兼容PCAN-View软件  兼容KvaserCanKing软件 兼容CANmoon软件 兼容虚拟串口软件 产品尺寸图

鼎软天下TMS运输管理系统，作为国内TMS系统市场中知名度与成熟度兼具的标杆产品，凭借强大的场景适配能力，广泛适用于制造业、三方物流、电商零售、冷链运输、跨境物流等多个领域。

斯科提出一套基于RFID技术的航空机务组RFID智能工具库房整体解决方案，通过标准化、智能化与数据化手段，构建更安全、更高效的机务组工具库房运行管理体系。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。