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錐體外系XM-655C
XM-655C錐體外系
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XM-655C錐體外系左側半表示皮質—紋狀體—蒼白球系，由蒼白球發出纖維組成豆袢和豆核束，它們分別與紅核、黑質、底丘腦核、丘腦核發生聯系，右側半以示皮質（額葉、枕葉、顳葉）橋腦—小腦—紅核—脊髓系，部分纖維至丘腦核，由此發出纖維至運動皮質，形成環路。
尺寸：放大，42×45×75cm
材質：優質鐵絲
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
XM-412門靜脈系模型
XM-412門靜脈系模型
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XM-412門靜脈系模型產品上至頸根部作水平切，下至大腿根部、上肢于上三分之一橫切，打開胸腹壁示門靜脈系的組成。
■ 軀干部示上腔靜脈、左右鎖骨下靜脈、頸內靜脈、頭臂靜脈、下腔靜脈、髂總靜脈及奇靜脈的斷段。
■ 腹腔內示肝、胃、腸、食管的部分外形。
■ 門靜脈系示各級屬支及屬支的配布。
■ 門靜脈系統主要示腸系膜上下靜脈、脾靜脈附臍靜脈、食管靜脈、胃左右靜脈、膽囊靜脈、胰十二指腸靜脈等以及和門靜脈系有關的食管靜脈叢、直腸靜脈叢、臍旁靜脈叢、胸腹壁靜脈、腹壁上下靜脈以及腹壁淺靜脈等。
■ 尺寸：36×17.5×53cm
■ 材質：PVC材料
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
XM-655C錐體外系
XM-655C錐體外系
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XM-655C錐體外系左側半表示皮質—紋狀體—蒼白球系，由蒼白球發出纖維組成豆袢和豆核束，它們分別與紅核、黑質、底丘腦核、丘腦核發生聯系，右側半以示皮質（額葉、枕葉、顳葉）橋腦—小腦—紅核—脊髓系，部分纖維至丘腦核，由此發出纖維至運動皮質，形成環路。
尺寸：放大，42×45×75cm
材質：優質鐵絲
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
齒輪傳動與輪系組合展示臺
齒輪傳動與輪系組合展示臺
南昌市精鷹科教實業有限公司
2022-07-21
設計管理與色彩管理
北京工業大學
2021-04-14
人才需求： 財務管理、銷售管理、生產管理、技術研發管理
1. 財務管理：熟悉現代企業財務管理方法并能熟練應用，梳理財務內部管理制度，建立并完善成本管理、預算管理，協調公司財務資源和業務規劃等；2. 銷售管理：建設強有力的業務銷售團隊，制定年度銷售目標并組織分解落實。，可獨立分析市場行情和行業動向，及時掌握最新的銷售動態，為公司營銷策略及新產品研發提供依據。3.生產管理：制定生產部各個科室合理有效的人員結構，使每個科室每個人員的潛能都能得到最大化的發揮；根據業務需求作出合理產能規劃并合理安排生產，確保計劃達成；制定作業標準，確保工人按標準作業；改善工藝，并在內部形成獎勵機制，以提高作業效率；做好生產成本管理。4.技術研發管理在線材制品領域具有一定的理論基礎和技術工作經驗。
山東鑫大地控股集團有限公司
2021-08-27
有壓突擴突跌圓形射流消能工
本發明公開了一種有壓突擴突跌圓形射流消能工。所述有壓突擴突跌圓形射流消能工包括與有壓泄洪洞銜接的第一過渡段、矩形閘室段、消力池，其結構特點在于還包括第二過渡段和等孔徑圓管段，所述第一過渡段、矩形閘室段、第二過渡段、等孔徑圓管段和消力池依次銜接相連；所述等孔徑圓管段的孔徑應滿足下述不等式：0.2B
四川大學
2016-09-14
麒麟軟件實訓教學解決方案-麒麟工坊
麒麟工坊-以企業化實訓場景為載體，圍繞生態適配、移植技術為核心。企業導師將真實項目帶進學校，并設置關卡進行知識模塊訓練。
麒麟軟件有限公司
2023-04-25
湖北銘創工品電子商務有限公司
湖北銘創工品電子商務有限公司下的銘創工品小程序商城已經成為企業購買辦公用品、辦公耗材、辦公設備、個護家清、數碼家電、生活日用品等等的一站式采購平臺。
公司主營：辦公用品——打印機、復印機、掃描儀、辦公耗材、復印紙、收銀紙等等；辦公耗材——硒鼓、墨盒、碳粉、打印標簽、碳帶、標牌、色帶等等；辦公設備——打印機、復印機、投影機、多功能一體機、掃描儀等等；個護家清——洗衣液、洗潔精、沐浴露、牙膏、護膚品、洗發水等等；數碼家電——音箱、智能手表、藍牙耳機、電視、空調、空氣凈化器等等；家居生活——插座、臺燈、桌椅、床品套件、杯壺、置物架、生活用紙等等；學生用品——中性筆、筆記本、固體膠、文件袋、書包、筆袋、收據憑證等等；勞保用品——口罩、安全帽、工作服、滅火器、防護眼鏡、手套、安全鞋等等；員工福利——糧油米面、零食飲料、食品禮盒、禮品提貨券等等。
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湖北銘創工品電子商務有限公司
2023-07-28
鋰電池管理系統AI算法研究
本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。
解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。
在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。
目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。
西南大學
2025-05-12