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XM-154顳骨解剖放大模型 ? XM-154顳骨解剖放大模型放大5倍，由2部件組成，鼓室可打開，顯示顳骨外形，表面的孔、裂、管拆開顯示外耳道、中耳各壁及內耳精細結構。 尺寸：放大5倍，40×42×30cm 材質：PVC材料

XM-523A舌放大模型 ? XM-523A舌放大模型（舌頭模型）展示舌頭的表面味蕾等結構以及顯示舌骨與舌的位置，顯示葉狀乳頭、輪廓乳頭、菌狀乳頭。 尺寸：放大，37×52×5cm 材質：PVC材料

XM-502-3病理胃模型（胃炎模型） ? XM-502-3病理胃模型（胃炎模型）展示了胃炎的各個階段，從輕微的胃潰瘍到胃穿孔，胃切面帶食管和十二指腸附接顯示了紅斑狀胃炎、侵蝕性胃炎、出血性胃炎、結痂愈合期、萎縮性胃炎、肥厚性胃炎、出血性胃潰瘍、穿孔性胃潰瘍，擴大的胃壁模型顯示了健康的胃粘膜、急性胃炎、侵蝕性胃炎、粘膜缺損、出血性潰瘍（肌層粘膜受損）、穿孔性胃潰瘍（所有胃層均受損）。 尺寸：1/2自然大 材質：PVC材料

產品詳細介紹供應動物雕塑模型：奶牛模型（母牛）,L260CM,                  奶牛模型（小牛），L150CM.

產品詳細介紹供應地理園地理模型：冰川地貌模型，規格：130*90cm.

本發明的目的之一在于提供一種簡單實用的方法，可以從簡單的線性多肽前體出發，通過關環反應，制備環肽、目的之二在于制備得到的環肽由苯環支撐，不依靠分子內的氫鍵，結構新穎。1.一種通過鈀催化的分子內C-H鍵的芳基化反應，高效制備新型環肽化合物的制備方法，其特征在于該方法的具體步驟(圖2)。在反應瓶中依次加入原料、銀鹽、金屬鈀催化劑、添加劑(additive)以及溶劑，指定溫度下攪拌12小時，冷卻至室溫，加入乙酸乙酯稀釋，硅藻土過濾，濃縮，加入二氯甲烷，飽和碳酸氫鈉水溶液洗滌，有機相用無水硫酸鈉干燥，柱層析分離得目標產物。2.本發明所涉及到的金屬催化劑是金屬Pd相關催化劑，可以是Pd(OAc)2，也可以是其他二價Pd金屬催化劑。/line3.本發明所涉及到的銀鹽可以是碳酸銀，醋酸銀，三氟乙酸銀，也可以是其他一價銀金屬催化劑。/line4.本發明所涉及到的添加劑(additive)是羧酸相關添加劑，可以是2-苯基苯甲酸，也可以是如圖3所示的其他羧酸，催化劑的用量一般為0.5equiv。5.本發明所用溶劑是叔丁醇，其用量是為每毫摩爾原料對應使用范圍為40mL至200mL。

本項目開發質量體積小、續航時間長、循環壽命高、安全性好、更適合柔性穿戴應用的新型全固態鋰硫電池系統。該電池系統充分結合鋰硫電池的高容量特性和全固態電池的高安全特性，在性能上具有顯著的優勢

本項目創造性提出符合中藥特點的制藥工業大腦模型，將中藥傳統工藝與最新智能技術相融合，改革中藥粗放型生產制造方式，建成符合高效能生產優質中成藥要求的中藥智能制造平臺，成為信息化、網絡化、智能化制造中成藥的開拓者，為中藥制藥企業高效營運、提質降本、高質量發展提供了關鍵核心技術體系，實現了科學、嚴謹、智能、精準管控中藥制藥過程的技術跨越。   關鍵技術1：中藥制藥關鍵物料屬性智能辨識技術 本項目在中醫藥理論指導下，將現代醫學分子實驗方法與知識網絡分析等智能技術相融合，科學認知中成藥臨床優勢特色和中藥產品質量屬性。 研發了3種辨識方劑化學物質的新方法，整合方劑藥材組成、化學成分、中醫證候和臨床療效等知識單元，從方-藥-病-證入手，提出三個層次的知識關聯網絡構建方法。根據“病證結合、方證對應、理法方藥一致”研究理念，構建了涵蓋藥材-證候、藥材-疾病、成分-疾病三個層次的方劑關聯知識網絡。在此基礎上，整合中醫遣方用藥規律、現代分離分析與高通量篩選技術，發展了基于知識發現的方劑活性物質智能認知新策略，研究發現小青龍湯類方宣肺平喘、助陽解表功效物質組以及一系列具有潛在抗病毒活性的方劑活性物質，不僅為詮釋方劑組方的科學內涵提供了技術工具，也為智能認知中成藥質量屬性探索了新路。 以中醫氣血理論認識心腦血管疾病及2型糖尿病的共同特征，針對疾病發生發展的關鍵病理環節，以糖脂代謝、血管功能、血液流變等為重點，構建心腦血管疾病共有生物分子網絡模型；創新設計靶向PTP1B等關鍵靶點的熒光探針，用于辨識具有抗脂質累積、改善胰島素抵抗等生物效應的中藥活性物質，在此基礎上建立了“成分-靶點-通路-疾病”多層次網絡整體分析方法。 以芪參益氣滴丸、冠心寧片、丹紅注射液等品種為研究載體，通過系統總結中成藥化學、生物及臨床應用信息，梳理中藥生產制造中所涉及的知識實體類、實體類屬性及屬性數據來源，并詳細描述各類實體間的關系，從而構建中藥制藥知識圖譜，科學認知中成藥臨床特色和中成藥質量屬性。   關鍵技術2：中藥產品質量多屬性同時檢測技術 本項目發明了可同時檢測中藥質量及其生物活性成分的方法以及中藥產品化學屬性與生物屬性同時檢測法，并建立了基于深度學習與計算視覺的中藥理化屬性與生物屬性高光譜同時檢測法，實現了中藥化學-生物屬性融合檢測、化學-生物-物理屬性融合檢測以及生物活性多重檢測，為多方位快速檢測中藥產品質量開辟了技術新路。 創新設計中藥化學-生物融合檢測原理，通過在能夠特異性識別生物靶標的肽段上修飾易離子化的標簽分子，合成制備靶向質譜響應探針，用于多靶標高靈敏同步檢測，再使用DART-MS對中藥質譜指紋圖譜與多靶酶活性進行融合檢測，從而建立了基于質譜響應探針的中藥質量多屬性同時檢測法，可快速、靈敏、準確地同時檢測中藥產品化學成分一致性與生物活性，相關研究成果發表在國際分析技術領域頂級期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次將微流控芯片應用于中成藥質量評價，針對心腦血管疾病相關的兩個關鍵靶酶（凝血酶與血管緊張素轉化酶），發明并研制出多功能的微流控芯片，將其用于評價芪參益氣滴丸等中成藥的生物活性，實現了對正常與異常批次產品的準確識別，且效果優于色譜指紋圖譜方法。這種微流控芯片不僅可用于評價中藥產品生物活性，而且能夠同時篩選出中藥產品內具有酶抑制活性的化合物。 將新一代人工智能技術與高光譜分析技術相融合，用于智能處理高光譜（可見光和短波近紅外）數據，研制出一種可同時檢測中藥注射劑化學、生物及物理質量屬性的在線分析方法。該方法包括一個端到端的多輸出深度學習模型和一種新的雙尺度異常檢測算法，前者以光譜數據為輸入，可同時測定多個化學成分含量和生物活性指標；后者通過對圖像數據進行邊緣檢測、角點檢測以及曲率計算，能檢測出最小直徑為60 μm的可見異物，實現了總黃酮、總內酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可見異物的同時檢測。   關鍵技術3：中藥制藥過程多維度智能感知技術 本項目建立了中藥制藥過程多維度智能感知技術，從不同方位表征制藥過程物料信息與時變特性，為智能認知制藥過程規律提供關鍵信息。 采用高光譜和高速攝像等技術獲取不均勻藥材表面上光學數據，優選數據融合及分類方法，依靠計算機視覺準確感知藥材真偽、產地、質量等級；進一步與常規液相色譜檢測等技術相結合，從物理性狀、指標成分和大類成分等多個維度綜合精準感知藥材品質。針對致病微生物快速檢測，研制了基于SERS的生物傳感器，利用拉曼光譜儀快速檢測中藥產品中微生物，攻克微生物檢測時間長、靈敏度低的現場感知難題。 針對提取過程等中藥制藥關鍵工序中有效成分時變信息檢測，采集并比對正常及異常工況時的提取動態光譜數據，采用機器學習算法建立監測模型，在線實時獲取過程中有效成分提出情況，通過提取數據積累，不斷提升模型精度，準確感知提取過程工藝品質。 為有效降低異常工況發生率，提出中藥制藥過程軌跡監測方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多維統計量綜合表征過程狀態，快速靈敏感知制藥過程狀態異常；根據狀態特征控制后續工況操作參數，提前排除潛在擾動因素，保持過程軌跡始終處于控制限內，攻克了中藥生產制造狀態無法測控的難題，并成功應用于丹紅注射液生產現場。 運用所建立的適用于中藥復雜體系并體現整體觀的中藥制藥過程多維度智能感知技術，將制藥分析技術從以往的“檢測指標成分”創新發展為“監控制藥過程狀態”，科學測判中藥制藥過程狀態一致性，開創了中藥制藥過程一致性管控的技術先河。   關鍵技術4：中藥制藥過程智能認知與優化技術 本項目在中醫藥理論指導下，聚焦中藥先進制藥與信息化融合中的重大技術挑戰，創造性提出符合中藥特點的制藥工業大腦模型以及中成藥生產制造知識圖譜構建方法，建立了制藥過程智能認知與優化技術，打通“信息孤島”，從而能利用中藥工業大數據來發現中藥制藥知識，提升中藥制造智能化程度。 建立藥材關鍵性質和關鍵過程參數范圍與過程產物品質之間的定量關系，明確制藥過程對藥材質量波動的承受能力大小，建立與之相匹配的投料藥材質控標準；進而采用不同批號藥材按比例混勻投料等均一化質控手段嚴控藥材關鍵指標成分含量波動在預設質控標準范圍內，顯著減少原料批次間差異，從制藥過程源頭保障了中藥質量。   創建了風險分析和統計分析相結合的中藥制藥關鍵工藝單元辨析及工藝關鍵參數辨識技術，提出加權決定系數法綜合制藥工藝對有效成分含量、風險物質限量和生產效率等的多目標需求，自主開發計算機軟件并獲軟件著作權，為精準設定制藥過程控制目標參數提供了有效認知工具。