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XM-ND1高級男性導尿外生殖器模型 ? 一、功能特點： ■ XM-ND1高級男性導尿外生殖器模型為男性盆會陰部矢狀面解剖結構，采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 可以直觀的演示男性導尿的全過程。 ■ 可觀察導尿管在膀胱中的固定位置。 ? 二、顯示部位： ■ 恥骨聯(lián)合 ????????■ 輸精管 ■ 精囊 ????????????■ 陰囊 ■ 陰莖 ????????????■ 陰頸頭 ■ 尿道外口 ????????■ 陰莖海綿體 ■ 前列腺 ??????????■ 尿生殖膈（內有尿道膜部） ■ 尿道前列腺部 ????■ 膀胱 ■ 膀胱三角 ????????■ 輸尿管口 ■ 尿道內口 ????????■ 直腸 ■ 肛門

XM-KQ1口腔牙齒護理模型（放大2倍，28顆牙） ? 功能特點： ■ XM-KQ1牙保健模型放大2倍，共28顆牙，采用PVC材料制成，造型逼真。 ■ 解剖結構精確，包括腭、牙齦、上牙弓、下牙弓、舌、上顎、下顎。 ■ 可進行刷牙、口腔清潔保健的演示操作。 ■ 模型尺寸：8×9×8cm。

XM-TB2高級帶警示臀部肌肉注射訓練及對比模型 ? XM-TB2高級帶警示臀部肌肉注射訓練及對比模型用于臀部肌肉注射教學與訓練，教會學生如何掌握正確的操作方法并避免誤傷到神經血管，模型半側透明，可以清晰地看到內部的解剖結構。 ? 一、功能特點： ■ 模型采用高分子材料制成，膚質仿真度高。 ■ 模型為成人臀部，半邊透明的設計展示臀部的肌肉組織、骨骼結構和神經血管系統(tǒng)，有利于在訓練時進行對比，防止扎到神經和血管。 ■ 注射操作正確和進針位置正確，則有綠色燈光顯示。 ■ 扎入過深或注射部位不正確，則有紅色燈光閃爍和電子報警聲提示。 ■ 肌內注射可注入真實液體。 ■ 可反復進行練習。 ? 二、標準配置： ■ 臀部肌內注射操作及對比模型：1臺 ■ 手提鋁塑箱：1個 ■ 練習用注射器：1支 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

一、模型特點： 1、XM-TB1高級臀部肌肉注射與解剖結構模型是為進行肌肉注射而制作的，它既可以給學生在課堂上進行演示，也可以為需要者學習使用。 2、模型上有看得見并可觸到的標志，他們有助于各種注射技巧的實踐。 3、獨特的設計和構造，使學生在直觀下了解解剖結構，并能很快的掌握注射的程序。 4、這款模型將提供給學生一個很好的學習機會，幫助學生將課堂上學到的知識及時的轉化到實際操作中來。 二、模型功能： 1、本模型是一個高度仿真的模型，它的皮膚和肌肉的結構，骨骼的形態(tài)和位置都是仿制真人制作的，當針頭刺入組織中時，給人以真實注射的感覺。 2、模型的骨結構被深埋在軀干內，表面可以顯示出近端股骨、大轉子、髂前上棘、髂后上棘及骶骨，這些標志使學生能夠看到并觸摸到，這對識別及找到正確的注射位置有所幫助。 3、左臀部外上四分之一可卸下，便于觀察確認其內部構造，臀中肌、臀大肌的肌肉、坐骨神經和血管結構等清晰可見。 4、可進行臀部肌肉注射法和股外側肌注射法。 三、使用方法： 該注射模型可以起到教學和提高個人操作技巧的作用，它可以將你所學到的知識在很短的時間內，很容易應用到真實的病人身上，同時將病人的不適減少到最低程度。 1、臀大肌注射法： 坐骨神經穿此區(qū)域，如果學生刺到該神經或血管，會給病人帶來不可彌補的傷害。這是一種最受歡迎的俯臥姿勢，雙足足指相對，這樣使臀部肌肉松弛，將模型擺成此種位置時，可以使用“十字”定位法及聯(lián)線法定出正確的注射部位來。 2、臀中肌注射法： 大多數(shù)注射都使用這種體位，因為它遠離大血管和神經，它的肌肉較薄，上面的標志比較容易識別，這個位置經常應用于兒科的注射，在這個區(qū)域內注射時，病人可以處于俯臥位、側臥位或站位，最好是應用于仰臥位，學生在找該區(qū)域時，首先找出大轉子，然后將手掌放上，食指朝向髂前上棘，張開的中指指向髂嵴，食指、中指與髂肉用形成一個三角，在食指與中指之間的夾角內注射，進針方向應朝關髂嵴。 3、股外側肌注射法： 這里少有大血管和神經，這個位置也可以兒科使用，將病人擺成仰臥位，學生可以在膝關節(jié)上10公分、髖關節(jié)下10公分之間以手掌寬度確定注射區(qū)域，此處注射為安全區(qū)域。 相關產品： 臀部肌肉注射模型 高級臀部肌肉注射訓練及對比模型 高級電子臀部注射訓練模型 高級褥瘡護理模型-高級壓瘡護理模型 階段褥瘡護理模型 嬰兒臀部模型 友情提示：本文中所有關于高級臀部肌肉注射與解剖結構模型http://www.xinman8.com/1146.html的文字、參數(shù)、圖片等如有產品更新?lián)Q代、參數(shù)變動請聯(lián)系我們的銷售、技術工程師。

髂后上棘骨髓穿刺模型外觀形象逼真，體表骨性解剖標志清晰，穿刺部位骨骼 為可替換耗材模塊，便于反復訓練，提升操作技能。適用于臨床醫(yī)學基本技能、執(zhí)業(yè)醫(yī)師實踐技能考試對骨髓穿刺術操作的教學、訓練及考核。

本發(fā)明屬于食品檢測技術領域，涉及一種畜禽肉黏彈性無損檢測方法，具體涉及一種多要素黏彈模型建立及其黏彈參數(shù)確定的方法。具體步驟為：首先利用畜禽肉黏彈性無損檢測系統(tǒng)采集、計算待測樣品的應變數(shù)據；然后根據待測樣品的變形特征選擇多要素模型，將不同多要素模型與不同數(shù)據擬合算法結合，對應變數(shù)據進行數(shù)據擬合，建立若干畜禽肉多要素黏彈模型；最后比較若干畜禽肉多要素黏彈模型的擬合效果，根據實際需求，選擇最佳畜禽肉多要素黏彈模型，并計算黏彈參數(shù)。最終實現(xiàn)對畜禽肉黏彈性的無損、快速檢測。

本項目提出了將時間維度與空間維度相結合的多尺度綜合能源需求分析與預測模型，設計并實現(xiàn)了一種面向智慧城市的綜合能源需求分析與預測的方法，提升能源供應規(guī)劃和營銷策略的優(yōu)化與決策支持。

一種基于Bagging?RNN模型的電梯制動性能評價方法，包括：a)獲取不同制動性能的電梯在制動過程中的閘皮溫度序列數(shù)據，作為樣本集；b）按照比例將樣本集劃分為訓練集和驗證集；c）使用訓練集數(shù)據訓練Bagging?RNN模型，根據訓練誤差修正Bagging?RNN模型參數(shù)；d）使用驗證集數(shù)據驗證Bagging?RNN模型的泛化能力，根據驗證結果進一步修正Bagging?RNN模型參數(shù)，將修正后的Bagging?RNN模型作為電梯制動性能的評價模型；e)將被測電梯在制動過程中的閘皮溫度序列數(shù)據作為Bagging?RNN模型的輸入，模型輸出被測電梯的制動性能評價結果。本發(fā)明從電梯制動時電梯閘皮最高溫度變化的生成機理出發(fā)，獲取不同制動性能電梯制動過程中的閘皮溫度序列數(shù)據，并基于歷史數(shù)據提出了相應的電梯制動性能的評價方法。

一、項目簡介 隨著科技進步和社會需求的發(fā)展，機器人手/臂除了工業(yè)生產，也越來越多用于服務人類的其它各個領域，這必然會使機器人承擔比工業(yè)中更加多樣的操作任務，面臨更加多變的工作環(huán)境。因此，國內外對非結構自然環(huán)境下、具備自主操作能力的機器人的研究十分重視。當前，具備視覺感知能力的機器人已被公認為機器人發(fā)展的主流趨勢，將視覺與機器人操作相融合，是對人類行為的模擬，由此產生的視覺伺服控制方法為機器人自主操作能力的實現(xiàn)帶來了新的思路，代表了機器人的先進控制技術，也是促進機器人智能化發(fā)展的一個重要驅動。可以預見，未來的視覺系統(tǒng)將會成為機器人名副其實的眼睛，視覺伺服技術在機器人自主操作中將具有不可替代的作用。 視覺伺服利用視覺傳感器提供的環(huán)境信息對機器人運動進行實時反饋控制，涉及機器人機械幾何設計、運動學和動力學、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標定等,是智能機器人領域中具有重要理論意義的研究課題之一。迄今為止，機器人手/臂的視覺伺服方法在太空遙操作、機器人手術、水果采摘、工業(yè)裝配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越來越多的應用。然而，現(xiàn)階段可實際應用的方案主要面向特定的標定環(huán)境、模型參數(shù)已知，機器人操作是編碼定式的，不具備模型未知條件下的自主操作能力，特別是當面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結構造成的運動模型及參數(shù)的變化與不確定性，必然使現(xiàn)有確定模型的研究方法失效。因此，無模型（目標幾何模型，手眼標定模型，機器人運動模型）、非結構環(huán)境下的自適應操作對機器人提出了新挑戰(zhàn)，是機器人手臂(尤其柔型手臂)視覺伺服控制研究的難點與前沿問題，不斷深入對非結構環(huán)境下、無模型的機器人手/臂視覺伺服控制的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。 在非結構自然環(huán)境下使機器人像人一樣協(xié)調自適應操作是當今機器人研究領域的一項尚未實現(xiàn)但又令人感興趣的研究工作。從理論上看，非結構自然環(huán)境下實現(xiàn)機器人柔性操作，就當前研究依靠單一的控制器設計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協(xié)調操作是自適應學習過程，涉及智能進化和行為優(yōu)化，將隨機動態(tài)規(guī)劃理論，結合約束規(guī)則與最優(yōu)化控制，探索一種變參手眼關系，實現(xiàn)機器人在非結構自然環(huán)境下的自適應操作。 二、前期研究基礎 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎理論研究上，針對無標定視覺伺服控制方案與設計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎和知識積累，并不斷跟蹤和深入在無模型視覺伺服控制的方面研究和前沿問題。目前，已經著手在無模型視覺伺服的可靠性、穩(wěn)定性控制方面做了充分的探索工作：針對機器人無標定全局穩(wěn)定操作問題，研究了一種魯棒卡爾曼濾波(RKF)合作Elman神經網絡(ENN)的全局穩(wěn)定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網絡輔助爾曼濾波狀態(tài)估計的無標定視覺伺服方法，提高伺服系統(tǒng)的魯棒性。同時，立足機器人發(fā)展前沿，建立了多模特征深度學習抓取系統(tǒng)，在無結構環(huán)境下實現(xiàn)了機器人智能抓取與定位。 已發(fā)表的與項目相關的主要論文有： [1] 仲訓杲,徐敏,仲訓昱,彭俠夫.基于多模特征深度學習的機器人抓取判別方法.自動化學報,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于雅可比預測的機器人無模型視覺伺服定位控制, 控制與決策, 已在線發(fā)表, 2018. [11] 仲訓杲,徐敏, 仲訓昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學學報(自然科學版), 已錄用, 2018. 三、應用技術成果 （一）基于多模特征深度學習的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學習及其在機器人智能抓取判別中的應用，該方法針對智能機器人抓取判別問題, 研究多模特征深度學習與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓練特征視為一類噪化, 引入帶稀疏約束的降噪自動編碼 (Denoising auto-encoding, DAE), 實現(xiàn)網絡權值學習; 并以疊層融合策略, 獲取初始多模特征的深層抽象表達, 兩種手段相結合旨在提高深度網絡的魯棒性和抓取判別精確性. 實驗采用深度攝像機與 6 自由度工業(yè)機器人組建測試平臺, 對不同類別目標進行在線對比實驗. 結果表明, 設計的多模特征深度學習依據人的抓取習慣, 實現(xiàn)最優(yōu)抓取判別, 并且機器人成功實施抓取定位, 研究方法對新目標具備良好的抓取判別能力. （二）無標定視覺伺服解決方案及其機器人操作應用 研究了無標定視覺伺服方法及其在機械臂任務操作中的應用。首先提出視覺伺服目標：假設機器人或者攝像節(jié)的模型參數(shù)未知或者部分未知，視覺伺服的目標是使用攝像節(jié)作為傳感器，引導機械臂運動，使當前圖像特征收斂到期望圖像特征，從而完成定位或者跟蹤的任務。 手眼協(xié)調關系描述。關節(jié)圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關節(jié)變化引起圖像特征變化，它是關節(jié)-圖像映射的局部線性化矩陣。 建立圖像雅克比的在線估計器。將關節(jié)圖像雅克比矩陣的每一個元素作為輔助系統(tǒng)的狀態(tài)，建立輔助系統(tǒng)的狀態(tài)方程；攝像機提取到的圖像特征作為測量值，建立輔助系統(tǒng)的觀測方程。根據Kalman濾波器理論，我們設計了對關節(jié)圖像雅克比的在線實時估計算法。 構建基于圖像矩的目標函數(shù)。為了避免傳統(tǒng)的基于點特征的缺陷，例如點特征的標記、提取與匹配過程復雜且通用性較差問題。構建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務，來提高視覺伺服系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。 四、合作企業(yè) 廈門萬久科技股份有限公司是一家集銷售、軟件研發(fā)、技術服務、加工技術整合為一體的高新技術企業(yè)。目前公司的經營范圍涉及CNC軟件開發(fā)及數(shù)控系統(tǒng)銷售、CNC控制零件銷售及專業(yè)維修；工藝優(yōu)化、機臺升級與技術改造、工程配電與軟件優(yōu)化、專用機控制系統(tǒng)開發(fā)、多軸機的設計與開發(fā)、機臺精度檢測與校正優(yōu)化服務等。公司是國際知名生產制造企業(yè)——富士康的產品供應商和技術服務商。    

成果介紹火電機組深度調峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調節(jié)下限從原來的50[[[[%]]]]Pe下調至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。本項成果采用多模型智能預測控制技術，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調峰的多模型智能預測控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了在低負荷或超低負荷工況下的平穩(wěn)控制。市場前景本項成果已成功應用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調到15[[[[%]]]]Pe，并實現(xiàn)了機組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉換控制，達到了國內外最先進的深調水平。目前，在國內已完成的機組深度調峰改造中，大部分均采用了本深調優(yōu)化控制技術，得到了廣大用戶的一致好評。