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XM-619-1脊髓和脊神经模型
XM-619-1脊髓和脊神经模型   XM-619-1脊髓和脊神经模型放大5倍,由2个胸椎和4对脊神经组成,脊髓作圆柱体贯穿于椎管中,在脊髓横切面上,可以观察位于中央的蝶形构造的灰质和包围在它四周的白质,模型上段脊髓游离,显示包在外面的三层不同厚薄的被膜,即硬脊膜、蛛网膜和软脊膜,并剖示被膜层次,显示脊神经的前后根部;在脊髓两侧,有前根和后根合成脊神经,出椎间孔,脊神经交通支连接位于椎体两侧的交感神经干。 尺寸:放大5倍,13×16.5×23.5cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-628自主神经解剖模型
XM-628自主神经解剖模型   XM-628自主神经解剖模型按成人实际标本大小塑制而成,显示自主神经系统结构全貌,自主神经系统由交感神经和副交感神经组成,模型中交感神经呈黄色,副交感神经呈白色。显示的结构:大脑、面神经、三叉神经、额神经、泪腺神经、眶下神经、牙神经 、舌神经、气管、食管腮腺、舌下腺、甲状腺、颈内动脉丛、颈神经、主动脉、腔静脉  肺动静脉 、心  、心丛  灰白交通支、腹腔神经、腰骶神经节、肠系膜神经等。 尺寸:自然大,30×12×86cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-630头面部血管神经模型
XM-630头面部血管神经模型   XM-630头面部血管神经模型显示头面部内、外侧面局部形态及其血管和神经等结构,共有100个部位指示数字标识标志及对应文字说明。 尺寸:自然大,21×32×19cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-630头面部血管神经模型
XM-630头面部血管神经模型   XM-630头面部血管神经模型显示头面部内、外侧面局部形态及其血管和神经等结构,共有100个部位指示数字标识标志及对应文字说明。 尺寸:自然大,21×32×19cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-628自主神经解剖模型
XM-628自主神经解剖模型   XM-628自主神经解剖模型按成人实际标本大小塑制而成,显示自主神经系统结构全貌,自主神经系统由交感神经和副交感神经组成,模型中交感神经呈黄色,副交感神经呈白色。显示的结构:大脑、面神经、三叉神经、额神经、泪腺神经、眶下神经、牙神经 、舌神经、气管、食管腮腺、舌下腺、甲状腺、颈内动脉丛、颈神经、主动脉、腔静脉  肺动静脉 、心  、心丛  灰白交通支、腹腔神经、腰骶神经节、肠系膜神经等。 尺寸:自然大,30×12×86cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-654C脑干神经核团
XM-654C脑干神经核团   XM-654C脑干神经核团显示脑干神经核团及传导。 尺寸:放大,30×30×52cm 材质:塑料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-D009自主神经电动模型
XM-D009自主神经电动模型   XM-D009自主神经电动模型显示交感神经低级中枢、交感干;交感神经节前和后节纤维的分布规律;副交感神经低级中枢的部位;睫状神经节、翼腭神经节、下颌下神经节、耳神经节等副交感节前纤维的起始和节后纤维的分布;盆内脏神经的分布情况,控制面板上独立的按钮。   一、显示内容: 左边简要显示交感神经与脊神经的关系及交感神经结前纤维发出的部位及其三种方向,右边是主体部分,清晰显示模型的交感神经秘副交感神经的结构特点用其分布。 ■ 演示副交感神经的低级中枢(即脑骶部): 1、脑干四对副交感神经核(又称结前神经元)自上而下,为动眼神经副核、上泌涎核、下泌涎核、迷走神经背核(可分别闪亮)。 ①、动眼神经副核发出结前纤维,随动眼神经,其中副交感神经纤维进入睫状神经(副交感神经结)结后纤维分布二睫状肌和瞳孔括约肌。 ②、上泌涎核发生结前纤维,随面神经,其中副交感神经纤维至翼腭神经结(副交感神经结),结后纤维支配泪腺、鼻腔口腔粘膜的腺体。另一部分结前纤维至下颌下神经结(副交感神经结)结后纤维公布二下颌下腺和舌下腺。 ③、下泌涎核发出结前纤维随舌咽神经其中的副交感纤维至耳神经结(副交神经结)结后纤维分布于腮腺。 ④、迷走神经背核发出台前纤维,随迷走神经至胸腹腔器壁内或附近至副交感神经结,结后纤维分布于相应的器官。 2、骶部副交感:脊髓骶部第2-4节的副交感神经核发出结前纤维骶神经分出副交感神经纤维加入盆从,随盆丛至脏器附近或脏器壁内副交神经结,结后纤维分布于结肠左曲以下的消化管、盆腔脏器及外阴器。 ■ 演示交感神经低级中枢(即胸腰部): 1、白交通支入交感干后有三种去向: ①、进入交感干后,终于相应节段的交感神经结。 ②、进入交感干后往上行、或向下行,并终止于上方或下方的神经结。 ③、进入交感干后,不换神经元既穿出交感干终止于椎前神经结(椎前神经结有肠系膜上神经结、肠系膜下神经结、腹腔神经结、主动脉肥腻神经结)。 上述白交通结前纤维入交感干后的三种去向均可发光显示。 2、交感神经结发出的结后纤维有三种去向: ①经灰交通支(结后纤维返回脊神经分布于躯干四肢的血管、汗腺和竖毛肌(31对脊神经均有灰交通联系)。 ②随动脉行走,在动脉外膜处形成神经丛,并随动脉分布至所支配的器官。 ③示交感神经结的结后纤维直接支配到所支配的器官。   二、技术参数: ■ 尺寸:60×24×85cm ■ 材质:PVC材料+木框   三、标准配置: ■ XM-D009自主神经电动模型:1台 ■ 电源线:1根 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-613脑室基底神经核模型
XM-613脑室基底神经核模型   XM-613脑室基底神经核模型示脑室的前角、后角、下角、第三脑室、中央水管等结构,基底核示豆状核,尾状核体、尾状核头、尾状核尾及脊侧丘脑等结构。 尺寸:9×10×8.5cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-649植物性神经立体模型
XM-649植物性神经立体模型(附总论)   功能特点: ■ XM-649植物性神经立体模型主要示交感与副交感两大内容。 ■ 副交感:示脑(第3、7、9、10对脑神经)、骶部(第S2-4)副交感中枢所在部位以及由脑、骶部中枢发生的节前纤维通过相应之神经至与脑神经相关的四大副交感神经节器官旁节、器官壁内的神经节内换元情况。 ■ 交感神经:示交感神经的低级中枢脊髓TH1-12、L1-3节段的灰质侧角所在部位及周围部神经节(椎旁节和椎前节),由节发出的分支及神经丛等。 ■ 还可分段显示颈、胸、腰、骶(盆)部交感神经节后纤维的分支、分支丛的组成及具体分布情况。 ■ 尺寸:自然大 ■ 材质:铁丝+塑料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
高性能网络流分类系统
随着科技的发展和网络技术的应用,网络在带给人便利的同时,其安全性问题也日趋严重。各种新的应用和未知协议导致网络越来越复杂、多样化和难以管理。例如:P2P、视频 流等应用,占用了大量带宽,造成网络带宽耗尽;各种网络恶意攻击(僵尸网、蠕虫、病毒 等)更是严重地危害到网络服务和信息安全。网络安全问题不仅使普通网络用户的个人信息 和隐私受到威胁,还使得企业机密变得不再安全,网络服务提供商和管理者对网络的管理也 变得更加困难。更为严重的是,不法分子在网上肆意进行盗版、黄色和反动内容传播等不法 行为,如果不将这些恶意流量从骨干网的背景流量中识别并分类出来,就会对网络的净化、 社会的和谐、国家的稳定造成不良影响。网络流分类技术的提出和发展解决了网路流量的实 时分类和识别问题,是解决上述问题的必由之路,是网络安全技术的基础研究之一。网络流分类技术是网络安全领域中迫切需要解决的核心技术和热点问题。只有对流量进 行实时的有效识别和分类,才能对网络进行有效的管理和控制,从而净化网络环境,确保网 络和信息安全。本系统基于采样的、基于交互控制命令信息和基于载荷的网络流分类技术,提出了融合 三种分类技术的层次化网络流分类方法,建立和完善一整套适用于网络流分类问题,由基本 模型、分类算法、硬件平台和体系结构组成的实用系统,系统具有在真实环境下的网络中对 网络流进行快速、准确和实时分类的能力。应用说明 政府管理部门 通过精确的网络流分类系统,可以对一些涉及盗版、黄色内容、网络攻击、非法反动思想的传播工具所使用的协议作出有效识别。同时对一些 P2P 视频网站、国外热门论坛等内 容进行流分类,只有将这些恶意不法流量或者敏感流量准确并实时地识别和分类,才可以从 技术上提供有效的后续管理和控制。 企业随着计算机技术和网络技术的发展,大部分企业都实现了电子办公和互联网办公,因此 网络安全对于企业尤为重要。首先,企业的网络管理十分严格,如果没有流分类技术将无法 进行流量识别,那么如 P2P 等流量必将会对企业的正常工作带来影响。其次,企业的机密 可能会因为网络安全问题被泄露,使得企业的利益受到损失。因此准确有效的流分类技术对 于各大企业来说是非常重要的。 网络服务提供商(Internet Service Provider,ISP)网络服务提供商非常关心如何保证其服务能够正常运行并使用户满意,对于网络流分类 技术的需求也很迫切。准确有效的流分类技术能够提供当前流量的组成部分,可以帮助网络 服务提供商制定有效的管理策略和合理的收费政策,保证网络服务的质量,提升网络服务的 经济效益。 网络管理者网络管理者需要利用网络流分类技术来更有效地管理带宽,避免出现带宽被 P2P 等流 量耗尽而使得正常业务流量不畅的问题,同时避免网络攻击等危害。这就需要流分类技术实 时有效地将这些流量识别分类出来。 研究者5 合作方式 商议。6 所属行业领域 电子信息领域。对于现有协议的分析可以促进新的更完善的协议出现,通过对流量的分类,也可以判断 当前网络流量的组成和发展趋势,有助于整体网络模型的研究。
清华大学 2021-04-11
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