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科技馆展品比臂力航天飞机
  中学科技馆建设方案 序号 仪器名称  1、电磁学系列 1 怒发冲冠 2 雅各布天梯 3 奥运悬浮球 4 魔灯 5 风力发电 6 磁阻尼1号 7 磁阻尼2号 8 磁阻尼3号 9 钕铁硼强磁铁 10 磁绷锁 11 静电除尘 12 柔和电击 13 仿真雷电 14 传感器应用实验系统 15 数字电路实验系统 16 电磁继电器实验系统 17 电子控制系统实验系统 18 无形的力 19 手蓄电池 20 光电板 21 人体导电 22 发电锚 23 捕捉磁场 24 磁共振 25 电磁锤 26 电压秤 27 电磁加速器 28 交流异步感应电动机 29 电磁起重机 30 脚踏发电机 31 静电花 32 电磁炮(大型) 33 懒惰的管子 34 无线电能传输 35 电流曲线 36 流沙发电 37 水力发电 38 背道而驰 39 磁浪 40 高压带电 41 互感无线通讯 42 静电喷泉 43 磁力转盘 44 无规则摆锤 45 飞轮蓄能 46 磁椅 47 太阳能发电 48 悬浮环 49 懒惰环   50 飞轮储能 51 金属探测仪  2、力学系列 1 往上滚 2 封闭式负压鱼缸 3 摆车 4 拉起汽车 5 锥体上滚 6 形体阻力演示 7 龙卷风 8 漩涡 9 气流飞球 10 气流投篮 11 撬地球 12 吹不开的苹果 13 比腕力 14 风洞戏球 15 风洞模型-1型 16 听话的小球(循环小球) 17 曹冲称象 18 离心现象1 19 离心现象2 20 潜水艇 21 虹吸 22 气浮平台  -1型 23 苹果树 24 惯量笆蕾 25 准确通过 26 准确投球 27 欹器 28 过山车 29 水流射程 30 自己拉自己 31 力看得见 32 真空中的物理现象 33 会飞的碗 34 看谁跑得快 35 永动机神话 36 虹吸 37 气压与气球   38 空气粘性飞盘 39 齿轮传动比较 40 平衡球 41 缓慢的气泡 42 压力与压强   43 旋转抛球 44 UFO旋转盘 45 共振摆秋千   46 足球比赛  3、光学系列 1 光井 2 吃钱的箱子 3 一窗两景 4 多像镜 5 旋转镜像 6 光琴   7 无源之水-1 8 无源之水-2 9 无源之水-3 10 放虎归山 11 光压风车 12 笼中鸟 13 穿针引线   14 电影的原理 15 井底捞月 16 投篮歪手   17 看得见摸不着   18 你我换脸 19 狭缝错觉 20 频闪动画 21 窥视无穷 22 泉水幻影 23 东方明珠塔 24 哈哈镜  (一组四个) 25 大瞪小眼 26 穿墙而过 27 腾空而起 28 到底动不动 29 一变多 30 动态立体造型 31 同自己握手 32 神奇的光导 33 潜望镜 34 彩色的影子 35 隐身人(小) 36 隐身人(大) 37 错觉画(5幅) 38 三维错觉画 39 万丈深渊 40 飞翔的大雁 41 摩尔条纹 42 逐行扫描 43 激光炮 44 光纤传声 45 忽明忽暗 46 激光琴 47 爸爸的鼻子 48 菲涅尔透镜 49 环环相扣 50 难以钩抓的柱子 51 光学转盘 52 光纤星空图 53 立体视觉测定 54 光导灯 55 透视墙 56 柱面镜成像 57 倒镜 58 补色立体图 59 画五星 60 错觉画 61 马尾巴的魔术 62 大象穿鼠洞 63 盲点测试 64 梯形窗 65 普氏摆 66 距离测试 67 留影箱  4、声学系列 1 无皮鼓 2 共振鼓 3 喊泉 4 波纹共振 5 共振环 6 鸟语林 7 回音壁原理 8 蛇形摆 9 声悬浮 10 声波看得见 11 秒摆 12 天籁之声 13 雪浪声波 14 克拉尼图形 15 奇妙的音乐 16 双耳变向 17 鹦鹉学舌 18 声波花纹 19 声音的三要素 20 有声有色   21 奇妙的乐器 22 气流音乐转盘 23 木琴  5、生命科学 1 一笔画   2 时间反应测试 3 植物进化系统树 4 动物进化系统树 5 视角仪(眼的余光)   6 老橡树有多少岁 7 记忆力测试 8 补色立体图   9 画五星 10 错觉画 11 马尾巴的魔术 12 大象穿鼠洞 13 盲点测试 14 梯形窗   15 普氏摆   16 距离测试 17 基因柱  6、热学与分子物理学 1 仿真瓦特蒸汽机 2 热气机  7、地震与海啸专题系列 1 地动仪 2 地震防震 3 地震小屋  8、新能源系列 1 自动飞舞的蝴蝶 2 新能源小屋  9、新材料系列 1 双向记忆合金转轮(无动力水车) 2 新型陶瓷 3 硅材料(超导磁悬浮列车) 4 不怕割的材料 5 不怕割的材料   6 拉不断的绳子 7 透气不透水的布 8 光致发光材料   9 留影箱 10 奇妙的液晶玻璃 11 透水砖  10、机械科技系列 1 摩擦及无极变速) 2 涡轮蜗杆升降机 3 槽轮机构 4 棘轮机构 5 机械传动(齿轮)  11、综合系列 1 大型火箭模型 2 无土栽培 3 温室效应 4 城市供水与排放 5 数字地球仪 6 虚拟高尔夫、乓球、虚拟网球、虚拟排球  
南京师范大学课程资源研究所 2021-08-23
绿色建筑评价标识
成果简介绿色建筑是指在建筑的全寿命周期内, 最大限度地节约资源(节能、 节地、节水、 节材)、 保护环境和减少污染, 为人们提供健康、 适用和高效的使用空间,与自然和谐共生的建筑。 开展绿色建筑行动, 以绿色、 循环、 低碳理念指导城乡建设, 严格执行建筑节能强制性标准, 扎实推进既有建筑节能改造, 集约节约利用资源, 提高建筑的安全性、 舒适性和健康性, 对转变城乡建设模式, 破解能源资源瓶颈约束, 改善群众生产生活条件, 培育节能环保、 新能源等战略性新兴产业, 具有十分重要的意义
安徽工业大学 2021-04-14
带数字标识心脏解剖模型
XM-402-1心脏解剖模型(带数字标识)   XM-402-1带数字标识心脏解剖模型为自然大小,可拆分为2部件,显示了心脏正常的形态结构、动静脉和瓣膜结构,共有34个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸:自然大,11×11×22cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
带数字标识胸腔横断模型
XM-526B胸腔横断模型(带数字标识)   XM-526B带数字标识胸腔横断模型按正常解剖姿态状态下纵隔作一横切设计,展示了约第8胸椎高度示断面结构,体现了肺裂、肺部的动脉、静脉、支气管的断面关系,胸膜、肋间肌及前侧、左右侧胸廓肌肉,同时还显示脊柱、脊髓通过此平面的结构与毗邻关系等,前方示左右心房、心室等,共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。 尺寸:自然大,40×26.5×8cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
喉软骨模型(带数字标识)
XM-520E喉软骨模型(带数字标识)   XM-520E喉软骨模型(带数字标识)由舌骨和甲状软骨、杓状软骨(成对)会厌软骨和环状软骨组成,舌骨位于喉的上方,主要显示舌骨体、大角和小角;甲状软骨显示甲状软骨的左右板、喉结、上切迹、上角和下角的形态毗邻;环状软骨主要显示环状软骨的形态、环状软骨环和环状软骨弓;会厌软骨主要显示会厌软骨的形态、会厌软骨茎;杓状软骨主要显示杓状软骨的外形、声带突和肌突。 尺寸:自然大,15×15×24.5cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
带数字标识腹腔横断模型
XM-506C腹腔横断模型(带数字标识)   XM-506C带数字标识腹腔横断模型按正常解剖姿势在第12胸椎处平网膜孔的位置作一横切,主要显示腹腔脏器、腹膜与网膜孔的位置关系,网膜孔是大腹膜腔通入网膜囊的唯一孔道,前主为肝十二指肠韧带,后方为下腔静脉的腹膜,上界为肝的尾状叶,下界为十二指肠球部,在消化道穿孔或实质性脏器损伤,其内容物及其血液可经网膜孔流入网膜囊内,还显示胃、肾、脾、肝横断面诸结构及其网膜孔与腹膜腔的通道关系、平网膜孔各脏器的毗邻关系等,共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。 尺寸:自然大,42×29×14cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
带数字标识脊髓横断模型
XM-620A脊髓横断模型(带数字标识)   XM-620A带数字标识脊髓横断模型显示第五颈椎、椎动脉、椎静脉与脊髓的横切面以及脊神经组成、硬脊膜、蛛网膜下隙等结构,共有27个部位指示数字标识标志及对应文字说明。 尺寸:放大,28×25×9cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
带数字标识脑干放大模型
XM-617-1脑干放大模型(带数字标识)   XM-617-1带数字标识脑干放大模型放大3倍,置于底座上,显示脑干的外形和十二对脑神经在脑干的部位,并示延髓、脑桥、中脑三部分,上接间脑,共有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。 尺寸:放大3倍,17×15×33cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
带数字标识间脑直观模型
XM-612A间脑直观模型(带数字标识)   XM-612A带数字标识间脑直观模型放大3倍,可拆分为4部件,展示了间脑和部分端脑的结构,下丘脑内突显示了核团和相对关系,并且设计了背侧丘脑可拆,多个功能用不同的颜色来标示,以便使用者更好的区分和使用,共有28个部位指示数字标识标志及对应文字说明。 尺寸:放大3倍,25×18×25cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
一种目标检测方法
本发明公开了基于维数递增弱线性回归树的目标检测方法,其步骤为:①准备训练样本集(xi,yi),i=1,……,N,xi 表示训练样本的特征值集合,yi 为样本类别,N 为训练样本数,N 为自然数;②初始化训练样本权重为其中 t 为自然数,初始化时 t=1;③对样本集合进行循环计算,选定循环次数 T,T 为自然数每次循环都得到一个线性回归树作为弱分类器。等到 T 次循环完成后,再将 T 个弱分类器合成一个强分类器;④使用该强分类器对数字图像中的各个区域进行分类,从而判断是否为
华中科技大学 2021-04-14
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