Armfield S6-MKIII 实验室流道是液压或土木工程师最重要的工具之一，无论是从事基本原理的教学还是研究实际问题的解决方案。流体力学中的许多应用都与水流通过开放通道有关，在开放通道中，水具有暴露于大气压力下的空气的自由表面。 水槽的长度从 5 米到 17.5 米不等，以 2.5 米为增量递增。Armfield 水槽安装在世界各地的教育和研究机构中。 提供全面的附件和测量仪器，包括排放控制、波浪生成和用于沉积物输送研究的闭环。   Armfield 的系列标准模块式倾斜水槽，50年来不断开发新产品，目前已有350多部成功安装案例。工作段为300 mm宽，450 mm深，最短工作长度为5m ，每2.5m为一个模块。 标准配置为一体化不锈钢床道和电子流量计。 可选配件包括沉积物再循环设备和电动起重机。配套有大量仪器和适用于开放水道的各种形状的模型，用来扩展其演示能力。 可选的电脑教学软件可以对每一次演示的结果进行自动分析。软件控制的随机造波机配件（S6-45）可提供全范围的演示和研究能力。     用于流体力学实验室实验、项目工作和研究活动的独立式玻璃倾斜水槽 水槽工作通道由 2.5m 长的模块化部分组装而成。有多种标准长度可供选择，从 5m 开始 水槽横截面宽 300 毫米，深 450 毫米 制造的高精度不锈钢床身提供出色的强度和刚度，无需单独的底架。 为了安装和维护设备，除顶升站外无需进行任何调整，实现典型床身变形小于 1 毫米 每个水槽都包含一个排放罐，该排放罐配有可调节的溢流堰和导流管，以避免飞溅和噪音 标配电磁流量计 提供全面的可选配件和仪器，以补充基本水槽的功能 闭环再循环是沉积物迁移研究的一种选择   工程 倾斜水槽最重要的方面是保持工作部分的完整性。为了实现这一点，需要极其坚固的设计，以确保无论负载或倾斜如何，几乎都不会发生偏转。   实验与研究 Armfield S6-MKIII 水槽是在 30 年的连续生产中开发出来的，示例已安装在世界各地的教育和研究机构中。 可提供不同长度的水槽以适应应用，短款适用于基本调查，长款适用于研究具有非均匀通道流动的逐渐变化的流动剖面。   所有 Armfield 教学和研究水槽都可以选择配备我们市场领先的软件的两种变体，提供数据采集和可选的软件控制添加。   数据记录和仪表系统 S6-MKIII-DTA-ALITE 是一个基于软件的应用程序，其支持硬件提供以下功能：   电子测斜仪测量床的坡度 用于测量的电子压力计：包括水流结构的压力读数 与皮托管一起使用的差压传感器 用于仪器的电压输入通道 用于测量水温的热敏电阻传感器 包含 USB 接口和软件，允许记录上述参数的数据。该软件包括复杂的采样、校准和绘图功能，包括以 Microsoft Excel 格式保存或导出数据的能力 S6-MKIII-DTA-ASuite 软件控制和数据采集包包括 S6-MKIII-DTA-ALITE 数据记录和仪器软件，此外在控制台内集成了一个逆变器，用于流道泵的电子速度控制。   控制功能： 循环泵的变频器速度控制，通过前面板控制或从 PC 控制。使用 PC 控制时，可以在 PID 回路中设置泵速以保持恒定流速 控制动力顶升系统设置特定的床身坡度

实验室电源，物理实验室电源，化学实验室电源，实验室学生电源 备注：以上是J-C6生物教师控制台的详细信息，如果您对J-C6生物教师控制台的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取J-C6生物教师控制台的最新信息。 咨询电话：0577-67473999

产品详细介绍简介 简介/应用 超短焦激光投影电脑触控一体机，教育、商用等  投影规格 LA-KP6L36WH 显示技术 DMD，WXGA，0.65" 光源技术 蓝色激光 光源功率 70W 光源寿命 ≥20000小时 物理分辨率 1280*800  亮度 3600流明 对比度 40000:1 投射比 0.23：1 反射镜 内嵌式 亮度均匀度 90%以上 投影模式 正投，背投，吊装正投，吊装背投 系统参数 处理器 Intel  酷睿第七代 Kabylake-U i3/i5（标配）/i7 操作系统 Windows7 / Windows10 内存 4GB （8GB可选 ） 硬盘 128GB SSD （64GB/256GB SSD可选） 有线网络 支持千兆有线网络 无线网络 支持802.11  a/b/g/n无线网络 蓝牙 蓝牙4.0 物理特性 输入接口 USB3.0*4 HDMI *1 VGA*2 RJ-45*2 S-Video*1 AUDIO*1 AV*1（视频黄，右声道红，左声道白） 电源接口*1 输出接口 VGA*1 AUDIO*1 USB-5V供电*1 控制接口 RS232控制端口D-sub 9-pin*1 Mini USB升级接口*1 按键 电源键*1，信号源选择键*1，菜单键*1，上键*1，下键*1，左键*1，右键*1，OK键*1 交互功能规格 笔触 内置，支持红外笔写 其他参数 扬声器 内置扬声器*1 投影特性 支持3D(支持类型：上下模式，左右模式、帧顺序、场顺序、左右眼互换) 标准模式功耗 ≦260W 最低待机功耗 ≦0.5W 工作噪音 小于35db 工作温度 0-35℃ 工作湿度 10%-80% 尺寸 380mm*360mm*161mm  重量 ≦9kg Ac输入 100V-240V，50Hz/60Hz 标准配件 电源线，遥控器，产品手册

XM-HL6高级成人护理及CPR模拟人   XM-HL6高级成人护理及CPR模拟人是集护理与急救于一体的整体护理人，高分子环保材料制成，肤质仿真度高，可进行CPR心肺复苏训练及多项基础护理操作训练。   功能特点： ■ 解剖标志明显，可触及两乳头、肋骨、胸骨及剑突，胸部富有弹性，胸皮可打开，能观察到真实大小的肋骨、双肺、心脏、肝脏、胃等器官。 ■ 四肢关节灵活度逼真，可模拟关节僵硬，躯干部可前倾，可坐轮椅。 · 躯干：屈伸 · 颈部：屈伸、侧转 · 肩部和髋部：内收、外展、屈伸 · 肘部：旋内、旋外、屈伸 · 膝部：屈伸 · 腕部：屈伸 · 踝部：旋内、旋外、背屈、跖屈 ■ 可实现多种体位：去枕平卧位、屈膝仰卧位、半坐卧位、端坐位、俯卧位、头低足高位、头高足低位、侧卧位、截石位、昏迷体位等，满足操作需要。 ■ 可进行床上擦浴、更衣、病人搬运，翻身、手足护理，扶助病人移向床头法、轮椅使用法、平车运送法、担架运送法等移动和搬运病人法，轴线翻身法、肢体约束法、肩部约束法、全身约束法等基本护理操作。 ■ 脸部清洁：面部皮肤可擦拭清洁。 ■ 瞳孔观察示教：一侧瞳孔散大、一侧瞳孔正常。 ■ 耳部护理：可进行耳廓、外耳道的清洗。 ■ 口腔护理: 可进行正常口腔及牙齿护理。 ■ 可进行心肺复苏术操作训练： · 执行《2015 美国心脏协会心肺复苏与心血管急救指南》标准。 · 头可后仰，可进行胸外按压、仰头举颏法、仰头抬颈法、双手抬颌法三种方法打开气道、口对口人工呼吸或者使用简易呼吸器辅助呼吸，有效人工呼吸可见胸廓起伏。 · 进行胸部按压时可下降5-6cm。 · 电子监测系统：可监测吹气量、按压位置以及按压深度。 · 设有考核与训练两种程序：当选择训练模式时，可通过按钮在按压与吹气之间任意切换，当选择考核状态时，程序按照30：2按压与吹气比自动运行。 ■ 条形码显示吹气量，正确的吹气量为500-600ml-1000ml： · 吹气量过少时，条形码为黄色。 · 吹气量合适时，条形码为绿色。 · 吹气量过大时，条形码为红色。 · 吹入的潮气量过快或超大，造成气体进入胃部指示灯显示、数码计数显示、错误语言提示。 ■ 条形码显示按压深度，正确的按压深度5-6cm： · 按压深度过少时，条形码为黄色。 · 按压深度合适时，条形码为绿色。 · 按压深度过大时，条形码为红色。 ■ 挤压气囊可触及颈动脉搏动。 ■ 可进行气管切开术后护理。 ■ 可进行吸痰术练习。 ■ 氧气吸入法：鼻孔内可插入吸氧管，练习氧气吸入的操作过程。 ■ 雾化吸入疗法：可练习雾化吸入的操作过程。 ■ 鼻饲术：托起头部使下颌靠近胸骨柄实现昏迷病人的鼻饲，具有真实大小的胃，可容纳250ml的液体，胃管插入45-55cm时，可以抽出模拟胃液。 ■ 洗胃术：可经口、鼻进行洗胃器洗胃、电动吸引器洗胃、胃管洗胃、洗胃机洗胃，胃容量约为200ml。 ■ 手臂静脉穿刺、注射、输液（血）：可使用不同类型的穿刺针，正确穿刺时落空感明显并有回血产生，可进行静脉输液（血）练习，静脉血管和皮肤均可更换，操作方便，经济实用。 ■ 上臂三角肌皮下注射：可注入真实液体，注射模块可取下清洗，并可更换。 ■ 臀部肌肉注射：可注入真实液体，注射模块可取下清洗，并可更换。 ■ 股外侧肌肉注射：可注入真实液体，注射模块可取下清洗，并可更换。 ■ 男性导尿术：可取仰卧屈膝位，两腿外展后可独立支撑，男性阴茎可提起与腹壁成60度角，插管时可真实感受男性尿道的三个狭窄、两个弯曲，操作成功后可导出模拟尿液。 ■ 女性导尿术：可取仰卧屈膝位，两腿外展后可独立支撑，女性尿道充分体现短、粗、直，具有尿道口、阴道口、阴蒂等解剖结构，操作成功后可导出模拟尿液。 ■ 留置尿管和膀胱冲洗术。 ■ 造瘘口护理：腹壁有回肠造瘘口和结肠造瘘口，内连集液瓶，可进行造瘘口护理。 ■ 灌肠操作训练：可实现大量不保留灌肠、小量不保留灌肠、清洁灌肠和保留灌肠等多种灌肠方式。 ■ 压疮护理：显示压疮的临床分期4个不同阶段，同时显示压疮和各种病理表现：压疮炎症、溃疡、窦道、腐肉、坏死、焦痂等，可进行伤口的评估、测量与清洗。 · 第一期：淤血红润期。 · 第二期：炎症浸润期。 · 第三期：浅度溃疡期。 · 第四期：坏死溃疡期。 ■ 可练习手指、足趾的包扎。 ■ 其他护理操作：冷热疗法护理、外阴擦洗、外阴湿热敷、尿道冲洗、床上擦浴、座式擦浴、穿换衣服等多项护理操作。

实验内容 1、理解诺贝尔物理实验弗兰克 - 赫兹（汞管）实验仪的设计思想和方法； 2、研究灯丝电压、加热炉温度、反向拒斥电压等参数对实验现象的影响； 3、测量汞原子第一激发电位 63P1，了解原子能级的存在； 4、测量汞原子高能级激发态 63P2、61P1，加深对原子能级的理解； 5、测量汞原子电离电位。

新冠肺炎常规通过病史、CT等进行病情评估，但重症病房应用超声不便，还需要评估重症患者的心脏等多器官，然而操作者绝大多数不是专业超声医生，这为如何在治疗重症患者的过程中更好地发挥超声的作用提出了难题。深圳国际研究生院袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司合作，用人工智能技术赋能5G超声设备，增添采集心肺关键标准切面的导航以及关键参数的自动测量等功能，辅助医生对重症病人进行动态评估和治疗。 袁克虹团队与深圳华声医疗技术股份有限公司1月中旬组成研发团队，在已有合作工作的基础上，针对新冠肺炎重症患者临床超声的迫切需求开展联合攻关，半个月就获得了较好的成果。该技术从2月初开始在武汉协和西院等多家医院使用，在一定程度上辅助了医生对重症患者进行疾病的动态评估和治疗指导。 目前该技术正由国家感染性疾病临床研究中心（深圳市第三人民医院）牵头开展进一步研究，将完善和改进现有功能，优化远程诊断流程，实现超声为医生治疗重症患者提供更智能、更可靠、更专业的帮助。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

神经递质作为神经元与神经元及神经元与细胞之间沟通的媒介分子，介导了发育、信息感知，运动及大脑的高级认知功能。随着生化分离纯化技术的发展以及人们对大脑精细结构的进一步了解，现如今已发现有几十种重要的神经递质。而神经系统在时间和空间上的高度复杂性对研究特定神经递质的动态变化及其功能提出了极大的挑战。本项目成功构建了一系列新型的基因编码的神经递质荧光探针，可实现对特定神经递质动态变化的灵敏检测。该类荧光探针利用大多数已知的神经递质所对应的特异性G蛋白偶联受体（GPCR）与循环重排的荧光蛋白（cpGFP）融合，利用循环重排荧光蛋白的荧光强度变化来指示GPCR的激活，进而反应外源神经递质的浓度变化（图一）。我们命名该类荧光探针为GRAB探针，即为GPCR Activation Based Sensor的缩写。

非线性失真是5G通信系统和其他新兴多载波通信系统的主要失真来源，而数字预失真代表着线性化方法发展趋势。目前，数字预失真方法均采用了对非线性器件输出信号的包络特性进行直接线性化的简单思路。由于有源非线性器件（如射频功放）存在最大输出功率的限制，故此种原理的线性化算法在高能信号区会造成输出有效增益的明显下降，也就是难以同时满足低功率损失和高线性化效果的要求。这不但造成了低下的电源利用效率，并且造成我国对进口大功率射频器件的依赖。 针对5G通信非线性失真研究的理论空白，申请人率先完成了非线性失真信号微观分析法，首次揭示了亿万个随机交调项间的定量关系，推导出了系统参数和非线性频谱间简洁的多项式表达关系，并将仿真速度提高1100倍。针对目前射频电路预失真方法的原理性缺陷，申请人建立的多级精细化数字信号预失真方法实现了在低功率损耗的条件下取得高度线性化效果，此方法可提高功放的功率利用率，降低我国对大功率射频功放的进口依赖。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试