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脑干脑神经核传导束XM-655
XM-655脑干脑神经核传导束
XM-655脑干脑神经核传导束由6部件组成，显示脑干脑神经核及脑神经、锥体系传导束、锥体外系、浅深感觉传导束、视听觉和深感觉传导束、深感觉前庭传导束和脊髓小脑束等结构形态。
尺寸：放大
材质：优质铁丝
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
微电脑中枢神经传导直观模型
XM-D002A微电脑中枢神经传导直观模型
中枢神经传导是神经系统中的难点，标本小而又难以区分各神经核，纤维束在脑干内部的位置关系及复杂的神经传导，为了适应医学院、医院临床教学需要而研制的微电脑中枢神经传导直观模型具有造型逼真、视觉直观、便于学生理解等特点。
一、功能特点：
■ XM-D002A微电脑中枢神经传导直观模型可以按要求自动传导，在脑干部作有机玻璃平面，显示了神经核及纤维的断面。
■ 纤维采用塑料材质，红色示运动纤维，蓝色示感觉纤维，脑神经核与脑神经纤维功能颜色一致。
■ 采用微电脑控制，在开关控制部设有复位键、传导按钮及36个单项按钮，共计42个按钮，单项按钮主要用于了解各神经核及纤维束在脑干部的位置，36个单项按钮分别显示36个部位，同时配备指示灯显示。
二、技术参数：
■ 尺寸：37×34×87cm
■ 材质：PVC材料+木框
三、标准配置：
■ XM-D002A微电脑中枢神经传导直观模型：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-315手肌附主要血管神经模型
XM-315手肌附主要血管神经模型
XM-315手肌附主要血管神经模型由手肌、掌腱膜、鱼际、小鱼际和蚓状肌等7个部件组成，显示手肌分层、手骨、韧带、肌腱及其主要血管神经等结构，共有71个部位数字指示标志及对应文字说明。
尺寸：自然大，22.5×13.5×5.5cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-655脑干脑神经核传导束
XM-655脑干脑神经核传导束
XM-655脑干脑神经核传导束由6部件组成，显示脑干脑神经核及脑神经、锥体系传导束、锥体外系、浅深感觉传导束、视听觉和深感觉传导束、深感觉前庭传导束和脊髓小脑束等结构形态。
尺寸：放大
材质：优质铁丝
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-621脊髓与脊神经分支放大模型
XM-621脊髓与脊神经分支放大模型
XM-621脊髓与脊神经分支放大模型放大5倍，由脊髓立体模型和脊髓平面模型两部分组成，显示脊髓连脊神经立体形态以及脊髓横切面等结构，共有21个部位指示数字标识标志及对应文字说明。
尺寸：放大5倍，38×28×10cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-621脊髓与脊神经分支放大模型
XM-621脊髓与脊神经分支放大模型
XM-621脊髓与脊神经分支放大模型放大5倍，由脊髓立体模型和脊髓平面模型两部分组成，显示脊髓连脊神经立体形态以及脊髓横切面等结构，共有21个部位指示数字标识标志及对应文字说明。
尺寸：放大5倍，38×28×10cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-618A运动神经元模型
XM-618A运动神经元模型
XM-618A运动神经元模型由神经元胞体和神经纤维在电子显微镜下的放大结构2个部件组成，并显示神经细胞轴丘、树突、尼氏体、神经丝、髓鞘板层、雪旺细胞、朗飞结以及微管等结构。
尺寸：放大2500倍，30×42×12cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-606A右半脑带血管和神经模型
XM-606A右半脑带血管和神经模型
XM-606A右半脑带血管和神经模型显示大脑半球、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部分以及脑神经和脑血管等结构。
尺寸：自然大，15×15×6cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
标识网络体系及关键技术
随着科学技术的发展，互联网用户数量及应用规模不断扩大，传统互联网日益暴露出安全性、移动性、可扩展性及服务质量差等严重问题，无法满足当今乃至未来网络的需求。因此，迫切需要构思和设计全新的互联网体系与机制。近年来，国际上对新型互联网体系与机制的研究极为重视，美国和欧盟自2007年起，相继启动了FIND、FIRE和FIA等计划，但至今尚未见到综合有效解决上述问题的方案。/line在这种背景下，“标识网络体系及关键技术”项目以自主创新为主要手段，提出了新型互联网体系的构思，并获得国家973、863等科技计划的支持。项目组发明了标识网络体系及关键技术。
北京交通大学
2021-04-10
基于集成学习的网络流量预测
本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。
中山大学
2021-04-10