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XM-503D-1病理肝模型 ? XM-503D-1病理肝模型（肝臟病變模型）顯示脂肪肝、肝硬化、肝炎、慢性肝炎、肝膿腫、膽囊炎、膽結石等常見的病理形態。 尺寸：縮小，17×11×11cm 材質：PVC材料

XM-102女性全身人體骨骼模型 ? XM-102女性全身人體骨骼模型示女性成人骨骼，由女性全身散骨串制而成一整體骨架，成直立姿勢，四肢大的關節部分均可活動，顯示女性全身骨骼的組成和形態外觀、神經分支、脊椎動脈和腰椎間盤等，頭顱含可活動的下巴、可移動的頭顱蓋、骨縫線和三顆可取下的下牙，其中四肢骨和頭顱骨可以靈活拆卸組裝，整體固定在支架上，帶底座，可靈活移動。 尺寸：自然大，高170cm 材質：PVC材料

XM-JS接生示教模型適用于高等醫學院校、婦產科、中等衛校、護士學校婦產專業講解胎兒分娩過程、學習接產形式時作示教直觀教具之用。 示教內容： 1、模型主體為分娩孕婦軀干，打開腹蓋可示腹腔、盆腔。 2、模型內放置足月胎兒（布娃娃），胎兒可作任意姿勢。 3、演示接產形式，通過盆腔可演示胎兒分娩。 相關產品： 高級分娩與母子急救模型 分娩機轉示教模型 高級分娩綜合技能訓練模型 高級電腦孕婦檢查模型-電子孕婦腹部觸診模型 高級24周早產兒模型 高級30周早產兒模型 高級難產示教模型 高級助產訓練模型 產前宮頸變化與產道關系模型 高級人工流產模擬子宮 本文中所有關于接生示教模型http://www.xinman8.com/1088.html的文字、參數、圖片等如有產品更新換代、參數變動請聯系我們的銷售、技術工程師。

產品詳細介紹供應歷史室教學用具模型：指南車模型，十二字磚模型，長信宮燈模型，海獸葡萄銅鏡，銅爵，戰國農具模型，戰國馬車模型，元雜劇陶俑模型，司南模型，活字印刷術模型，火龍箭模型，造紙術模型，擊鼓說唱陶俑，兵馬俑一號坑模型,五大名窯、四羊方尊、司母大方鼎、北京猿人、山頂洞人模型、楔形文字模型，十二銅表法模型，水計時模型，梭倫頭像浮雕，地動儀模型，唐三彩馬，唐三彩游樂駱駝俑，兵馬俑模型，獸首（豬首、羊首、牛首、猴首）模型，漆耳杯模型、北宋禁軍官印模型、儺戲面具模型，甲骨文模型，圣旨，清明上河圖，清代鐵炮模型，越王劍，編鐘，一號銅車馬，秦明古長城模型，二里頭文化等歷史教學模型。

產品詳細介紹供應十二字磚模型、漆耳杯模型、北宋禁軍官印模型、元雜劇陶俑模型、甲骨文模型、半坡陶器模型、中國古觀星臺模型、磨制石器模型、指南車模型、獸首、北京猿人頭像、山頂洞人頭像、印刷術（模型）、司南模型、造紙術（模型），唐三彩、兵馬俑、戰國農具、銅爵、銅車馬、圣旨等歷史模型,教學模型。

產品詳細介紹供應中小學地理園地貌模型：火山地貌模型，規格：130*90cm

XM-424眼球解剖放大模型（放大6倍） ? XM-424眼球解剖放大模型放大6倍，可拆分為7部件，將眼球縱切成兩部分，左半側的晶狀體與玻璃體為固定形狀，右半側的鞏膜可局部打開看到脈絡膜，眼球內部顯示睫狀體、視網膜以及視網膜剖面（視網膜神經層構造）等結構。 尺寸：放大6倍，21×13×15cm 材質：PVC材料

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

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數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分?；竞徒K端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站?；緞t對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。