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XM-PS-1手臂靜脈穿刺及皮內(nèi)注射操作模型（帶手） ? XM-PS-1手臂靜脈穿刺及皮內(nèi)注射操作模型（帶手）皮膚采用高分子材料、血管采用乳膠材料、手臂骨采用發(fā)泡材料制成，膚質(zhì)仿真度高，皮膚紋理清晰，設(shè)有手背部的靜脈血管網(wǎng)，可進(jìn)行靜脈穿刺及皮內(nèi)注射操作訓(xùn)練。 ? 一、功能特點(diǎn)： ■ 模型為成人前臂，可進(jìn)行靜脈注射、輸液（血）操作練習(xí)。 ■ 可選擇不同類型的穿刺針進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)針有明顯的落空感，正確穿刺有回血產(chǎn)生。 ■ 提供幾十個(gè)皮內(nèi)注射練習(xí)點(diǎn)，可進(jìn)行皮內(nèi)注射訓(xùn)練，正確操作時(shí)會出現(xiàn)真實(shí)的皮丘，皮丘與皮試陰性結(jié)果相近，抽出液體后皮丘消失。 ■ 可反復(fù)進(jìn)行練習(xí)。 ? 二、標(biāo)準(zhǔn)配置： ■ 手臂靜脈穿刺及皮內(nèi)注射操作模型：1套 ■ 輸液套裝：1套 ■ 注射器：1支 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

XM-650神經(jīng)元突觸及神經(jīng)纖維結(jié)構(gòu)模型 ? XM-650神經(jīng)元突觸及神經(jīng)纖維結(jié)構(gòu)模型由4部件組成，放大12000倍，展示神經(jīng)元突觸小泡、突觸裂隙、突觸前膜、突觸后膜及線粒體等結(jié)構(gòu)，并示有髓及無髓神經(jīng)纖維的超微結(jié)構(gòu)以及髓鞘板層的形成過程。 尺寸：31×16×28cm 材質(zhì)：玻璃鋼材料

產(chǎn)品詳細(xì)介紹  豐田（雷克薩斯）V6（TOYOTA）發(fā)動機(jī)總成模型 一、概論：     本模型是用于大專院校、職業(yè)學(xué)校、汽車駕駛培訓(xùn)、汽車修理專業(yè)學(xué)校之用，通過本品的演示，可清楚了解發(fā)動機(jī)內(nèi)部的機(jī)械結(jié)構(gòu)與功能，便于學(xué)員較快地掌握發(fā)動機(jī)的構(gòu)造和原理，提高學(xué)員對發(fā)動機(jī)的初步認(rèn)識，實(shí)屬汽車學(xué)校教學(xué)教具中最理想的教具。 二、結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)：     豐田（雷克薩斯）V6發(fā)動機(jī)模型主要采用透明有機(jī)玻璃、彩色有機(jī)板和硬塑料壓鑄和粘合成發(fā)動機(jī)氣缸體、氣缸蓋、油底殼、進(jìn)排氣管和相關(guān)部件等組成。其規(guī)格為60cm×55cm×65cm，總重量20kg（凈重）。發(fā)動機(jī)總成模型上面裝有電氣配件，電源為220V。用紅、藍(lán)燈光代表發(fā)動機(jī)噴油和點(diǎn)火，直流變速機(jī)來驅(qū)動發(fā)動機(jī)工作。發(fā)動機(jī)裝在底架上。 三、用途：      此模型可直接看出它的構(gòu)造，電噴汽油發(fā)動機(jī)?？梢灾苯涌闯銎渌浼喝绨l(fā)電機(jī)、空調(diào)壓縮機(jī)、動力轉(zhuǎn)向泵裝在發(fā)動機(jī)上的位置；還可以看出發(fā)動機(jī)中潤滑系統(tǒng)、點(diǎn)火系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)和供給系統(tǒng)的構(gòu)造。可演示配氣、噴油和點(diǎn)火相互關(guān)系。還可應(yīng)用于CAMRY、LEXUS等車型。 四、使用方法：      首先插上電源220V，打開電源開關(guān)，電源指示燈亮，電機(jī)開始轉(zhuǎn)動為慢速。轉(zhuǎn)動節(jié)氣門，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速改變。其它配件和傳感器僅作示意不能演示。（有關(guān)事項(xiàng)可向制造商上海上育公司咨詢，電話021-66313187）。

本發(fā)明公開了一類蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)智能預(yù)測模型構(gòu)造方法，利用多層遞階、逐步求精的結(jié)構(gòu)模型集成。此模型CPM融合了原創(chuàng)型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改進(jìn)型SVM方法等;CPM打破了傳統(tǒng)的單一物化屬性分析或單一結(jié)構(gòu)序列分析的技術(shù)線路，而是采取了結(jié)構(gòu)序列分析與物化屬性分析相結(jié)合的優(yōu)選線路，確保了模型整體的優(yōu)化與預(yù)測精度的同時(shí)具有更好的普適性; CPM 采用高起點(diǎn)的alpha/beta庫挖掘;并以領(lǐng)域知識與背景知識貫穿;CPM能夠很好地對偏alpha/beta型蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測，取得86%的最高精度(同類最高達(dá)81%)。

本發(fā)明公開一種纖維增強(qiáng)復(fù)合材料動態(tài)剪切本構(gòu)模型的構(gòu)建方法，步驟為：１、完成纖維增強(qiáng)復(fù)合材料在多種應(yīng)變率加載工況下的剪切試驗(yàn)得到各個(gè)工況下的載荷?位移曲線；２、采用Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷模型與粘彈性模型相結(jié)合推導(dǎo)出含Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷分布的待擬合載荷?位移關(guān)系；３、根據(jù)載荷?位移曲線和載荷?位移關(guān)系構(gòu)建多曲線最小二乘目標(biāo)函數(shù)；４、采用遺傳算法得到待擬合參數(shù)的初值，通過信賴域方法在獲得的參數(shù)初值附近搜索最終得到高精度參數(shù)值和確定的含Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷分布的載荷?位移關(guān)系；５、根據(jù)載荷與應(yīng)力關(guān)系、位移與應(yīng)變關(guān)系以及載荷?位移關(guān)系推導(dǎo)出含Ｗｅｉｂｕｌｌ損傷分布的復(fù)合材料動態(tài)剪切本構(gòu)模型。本發(fā)明能夠?yàn)槔w維增強(qiáng)復(fù)合材料動態(tài)工況下數(shù)值仿真計(jì)算提供可靠的依據(jù)。

本發(fā)明公開了一種利用數(shù)字基高比時(shí)間模型的高程定位精度提升方法,包括首先,利用數(shù)字基高比時(shí)間模型建立立體測圖的交會影像數(shù)與高程定位精度的關(guān)聯(lián)模型第二,根據(jù)交會影像數(shù)與高程定位精度的關(guān)聯(lián)模型構(gòu)建相機(jī)陣列系統(tǒng)第三,將相機(jī)陣列系統(tǒng)搭載在飛機(jī)平臺上對地面拍照,獲取影像序列第四,采用多基線影像編組方法對影像序列進(jìn)行立體測圖,解求地面點(diǎn)三維坐標(biāo)。

本發(fā)明提供一種基于生物體觸電阻抗參數(shù)計(jì)算的多端口阻抗模型構(gòu)建方法，包括：采集活體試驗(yàn)對象在完整皮膚和破損皮膚狀況下的多組低壓配電網(wǎng)生物體觸電信號；根據(jù)所述生物體觸電信號，獲取生物體觸電阻抗參數(shù)；根據(jù)所述生物體觸電阻抗參數(shù)，利用非線性時(shí)變電阻和電容元件搭建試驗(yàn)生物體觸電阻抗電路模型，對生物體觸電的暫態(tài)過渡過程進(jìn)行描述；根據(jù)所述試驗(yàn)生物體觸電阻抗電路模型，基于外推法獲取生物體觸電多端口阻抗模型。該方法能計(jì)算生物體觸電阻抗參數(shù)并建立響應(yīng)精度較高的生物體觸電多端口阻抗模型，實(shí)現(xiàn)在低壓配電網(wǎng)工頻狀況下對生物體觸電暫態(tài)過渡過程的精確描述。

本發(fā)明屬于風(fēng)功率爬坡預(yù)測領(lǐng)域，涉及一種基于大風(fēng)氣象分類的風(fēng)功率爬坡預(yù)測模型切換方法，按 以下步驟進(jìn)行：首先根據(jù)指定地理范圍內(nèi)的歷史大風(fēng)波動天氣提取出可以明顯表征大風(fēng)天氣的特征量和 特征指數(shù)，并形成判別表達(dá)式。進(jìn)而采用 Fisher 判別法中的判別準(zhǔn)則計(jì)算出判定范圍以及特征量和特征 指數(shù)的加權(quán)系數(shù)，得出判別結(jié)果，并通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證分析。通過判別法進(jìn)一步得出大風(fēng)天氣分類 結(jié)果，依據(jù)不同大風(fēng)天氣的時(shí)空尺度的特征，最后形成對不同統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型之間的切換機(jī)制。本發(fā)明將 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的結(jié)果進(jìn)行爬坡天氣判別研究，在風(fēng)功率爬坡的綜合預(yù)測方法上為不同的統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法提 供了更準(zhǔn)確的切換機(jī)制。 

此成果對復(fù)雜環(huán)境3D感知問題進(jìn)行基礎(chǔ)性的研究探討，該領(lǐng)域一 直是面向智能車輛導(dǎo)航的一個(gè)重要研究課題，特別有利于航空、遙感 測繪等領(lǐng)域的發(fā)展，對推動學(xué)科交叉，激勵原始創(chuàng)新具有重要的現(xiàn)實(shí) 意義。由于曷能車輛視覺導(dǎo)航受光照、天氣、場景變化、幾何形變等因素的 影響，限制了動態(tài)復(fù)雜環(huán)境下智能車輛實(shí)時(shí)獲取準(zhǔn)確3D數(shù)據(jù)的能力。 本成果重要的創(chuàng)新技術(shù)是提出基于可形變的分層圖模型來解決動態(tài)復(fù) 雜環(huán)境下的