XM-D018心脏传导系电动模型   XM-D018心脏传导系电动模型展示传导系与心电图，是按成人心脏放大，主要示心脏的外形与其连接的大血管，左、右心房，左、右心室中的结构，心脏的血管，心脏传导系是在此基础上显示出来的，传导系统包括窦房结、 结间束、房室结、房室束，左、右束支和浦肯野纤维等。   一、显示内容： ■ 灯光显示心脏传系各组成部分的位置分布（窦房结、结间束、房室结、房室束、右束支以及变异的副传导束等）。 ■ 二十种心律的心电图，并与相应的心脏传导系统同时显示，以表示二者之间的关系。   二、技术参数： ■ 尺寸：按1:2放大，40×40×9cm ■ 材质：PVC材料+木框   三、标准配置： ■ XM-D018心脏传导系电动模型：1台 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

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规格参数 额定功率 13W/36W 功率因数 >0.9 色温 5000K 显色指数 >90 频闪 无危害 产品尺寸 300×300（600）×15mm 产品重量 1.1kg/ 3.4 kg 推荐场景 普通教室、阶梯教室、录播教室、教师办公室 产品特点： 1、微晶防眩、高显色指数、超薄设计、节能省电 2、专业护眼、权威认证、绿色环保、超长寿命 了解更多产品详情，请与我们联系400-703-2833 官网：http://www.leedarson.cn

简单介绍： 小鼠斯金纳箱其基本结构：在箱壁的一边有一个可供按压的杠杆（大都是一块金属板），在杠杆旁边有一个承受食物的小盒紧靠着箱壁上的小孔，小孔外是食物释放器，其中贮有颗粒形食物。动物在箱内按一下杠杆，即有一粒食物从小孔口落入小盒内，动物可取食。一只白鼠禁食24小时后被放入箱内，开始它在箱内探索，偶尔按压了杠杆，获得食丸。白鼠开始可能并没有注意到食物落下，但若干次重复后，就形成了压杆取食的条件反射。以后稍有改进，如外包隔音箱，食物释放装置由程序控制等，可测试动物能否学会按三次杠杆以得到食物，或间隔一定时间按压杠杆才能得到食物。对不同物种的动物，其设计稍有不同。小鼠斯金纳箱是对桑代克迷箱的改进，后被用于研究动物学习能力和自我刺激与合作行为等心理学研究，小鼠斯金纳箱已采用电子线路，使用更方便。 详情介绍： 一、技术特点： 小鼠斯金纳箱是全新一代基于网络系统设计的，其优势是斯金纳箱无需通过信号线连接，对多通道同时工作时无需布线只需插入电源即可，使实验室整体更为简洁，设备自带物联网芯片模块可实现自动组网，让用户随时随地可查看设备工作状态。软件设置在云端，免维护，免除电脑升级带来的软件更新的困扰，系统支持台式电脑，笔记本，平板，手机等设备操作。还能够满足信息化、网络化的发展要求，实现无纸化的实验报告过程。   二、产品特点：1、多通道：实验笼数量不受限制，可实现多通道同时实验随时随地查看设备状态和数据：设备可长时间工作，用户无需长期看守，可在办公室实验数据提取，动物任务分配等工作。设备软件免维护：由于软件设置在云计算机，用户无需烦恼电脑升级以及故障带来的烦恼。设备硬件免连线：设备采用可自动组网连接，免除用户连接线路的烦恼，开机即用。5、实验看板：可监视动物操作状态，有效触发和无效触发，以及投食次数，实验进度等6、动物管理：可任意添加动物编号及组别7、项目管理：可任意添加实验项目，实验时可选择实验归属。8、实验数据：可查询所有动物数据或个别动物数据，也可以查询项目组别的全部数据9、软件提供动物操作脉冲频率图，方便查看动物操作频率图谱10、实验数据可导出到计算机，excel格式三、技术参数1、大鼠实验笼动物活动区规格：310x265x300mm，小鼠：200X200x280mm2、大鼠实验笼整体尺寸：510X290X400mm，小鼠：430x270x400mm 3、通道数：1-9999通道可选4、动物触发方式：踏板和触鼻可选5、投食器颗粒范围：3~6mm6、投食器食物容量：170ml7、投水方式：注射泵精度0.01ml（选配）8、给食触发时间：10ms~9000S9、投食模式：固定、固定多次，累进，条件任务多模式10.设备工作电源：12V2A11、适配器电源：100～240V／50Hz12、踏板尺寸大鼠40X40mm，小鼠25X25mm13、条件信号，笼灯，红灯，绿灯，黄灯14、踏板数量：2个15、每个通道有独立的脉冲信号记录线，动物操作过程一目了然。 16、软件运行平台：台式电脑，笔记本，平板，手机等设备操作，支持局域网和校园网，标配服务器。 17、设备软件免维护：由于软件设置在云计算机，用户无需烦恼软件升级以及故障带来的烦恼。 18、设备硬件免连线：设备采用可自动组网连接，免除用户连接线路的烦恼，开机即用。 四、软件：1、实验看板：可监视动物操作状态，有效触发和无效触发，以及投食次数，实验进度等2、动物管理：用户可以添加动物分组、动物数量等添加和删除 3、项目管理：一套系统可以添加多个实验项目    

2020年2月12日，湖南大学联合苏州系统医学研究所、中国国家流感中心和中山大学等单位，成功开发基于分子标记物的流感病毒表型预测平台FluPhenotype，并在国际生物信息学专业权威期刊《Bioinformatics》发表题为“FluPhenotype-a one-stop platform for early warnings of the influenza A virus"的文章进行相关介绍。该文章的第一作者为湖南大学生物学院硕士研究生卢聪毓和博士研究生蔡泽娜，通讯作者为湖南大学生物学院副教授彭友松与苏州系统医学研究所蒋太交教授。 研究人员通过整合流感病毒核苷酸和氨基酸水平的分子标记物，以及基于分子标记物的抗原和宿主等预测模型，开发了快速预测流感病毒的抗原、宿主、致病性、耐药性等多个表型的预测平台FluPhenotype。

西安科技大学煤炭信息技术研究所从2008年开始就对煤炭物流综合管理信息平台着手开始研究，目前此项目技术已经成熟并在全国开始推广应用。成果咸阳、新疆、内蒙等地中取得良好的应用。

办公自动化系统是一个基于J2EE架构的B/S应用软件，用于实现企业和政府机关的办公信息管理及工作协同，它为企业、政府实现数字化协同办公提供了完整的应用平台。 本产品可以满足用户不同层次的办公需求： ①作为信息发布与共享平台:可以根据组织需要建立各种信息发布类栏目，定制显示模板，授权访问控制，实现组织自身的WEB站点建设与管理。为组织提供各类信息的统一发布、共享、查询，方便组织人员从办公平台获得各类信息。②作为内部沟通平台:为组织提供多种高效的沟通工具，可以帮助组织成员快速查找人员信息，增进人员间的相互了解。系统集成了电子邮件、即时通信软件，并可以通过短信接口发送短信，提高组织沟通效率。③自助服务平台：为组织提供多种自助服务工具。通过资源预订类模块，可以实现组织资源的在线预订，防止资源占用冲突，有效利用公共资源。提供待办事宜、日程安排等管理工具，使工作内容触手可及，提高效率。提供考勤管理功能，提高考勤效率，降低组织的管理成本。④业务协同平台：为组织提供多种业务协同应用子系统，可以实现公文签批管理、定制个性的业务签批管理。通过工作流引擎，协调组织人员协同工作，在提高业务处理效率的同时，规范管理，提高工作质量。

产品服务:听神经瘤是一种起源于第Ⅷ对脑神经鞘的良性肿瘤，由于其位置的特殊性，手术治疗极易导致面神经受损，进而引发面瘫，因此需要精准的手术路径规划。本项目开发一种基于深度学习的多模态听神经瘤辅助诊疗技术。我们拟搭建一个听神经瘤辅助诊疗平台，专门针对听神经瘤的诊断、诊治、术后恢复等提供相应技术和服务。项目优势:利用神经网络和3D可视化技术可清晰立体地构建听神经瘤及瘤周多种组织结构，从而实现手术路径的精准规划。商业模式:  1. 提供给医院技术，医院为平台的患者提供诊断和诊治建议。  2. 直接通过平台与患者沟通，提供疾病预防、诊治等建议。  3. 与第三方合作，通过平台为老年患者提供保姆、护理等服务，建立面向患者的线上商城，汇集果蔬、保健品、日常用品等，以及提供健康保险服务。

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。