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一、模型特點： 1、XM-TB1高級臀部肌肉注射與解剖結(jié)構(gòu)模型是為進行肌肉注射而制作的，它既可以給學(xué)生在課堂上進行演示，也可以為需要者學(xué)習(xí)使用。 2、模型上有看得見并可觸到的標(biāo)志，他們有助于各種注射技巧的實踐。 3、獨特的設(shè)計和構(gòu)造，使學(xué)生在直觀下了解解剖結(jié)構(gòu)，并能很快的掌握注射的程序。 4、這款模型將提供給學(xué)生一個很好的學(xué)習(xí)機會，幫助學(xué)生將課堂上學(xué)到的知識及時的轉(zhuǎn)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(jié)構(gòu)，骨骼的形態(tài)和位置都是仿制真人制作的，當(dāng)針頭刺入組織中時，給人以真實注射的感覺。 2、模型的骨結(jié)構(gòu)被深埋在軀干內(nèi)，表面可以顯示出近端股骨、大轉(zhuǎn)子、髂前上棘、髂后上棘及骶骨，這些標(biāo)志使學(xué)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(nèi)部構(gòu)造，臀中肌、臀大肌的肌肉、坐骨神經(jīng)和血管結(jié)構(gòu)等清晰可見。 4、可進行臀部肌肉注射法和股外側(cè)肌注射法。 三、使用方法： 該注射模型可以起到教學(xué)和提高個人操作技巧的作用，它可以將你所學(xué)到的知識在很短的時間內(nèi)，很容易應(yīng)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(jīng)穿此區(qū)域，如果學(xué)生刺到該神經(jīng)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(jīng)，它的肌肉較薄，上面的標(biāo)志比較容易識別，這個位置經(jīng)常應(yīng)用于兒科的注射，在這個區(qū)域內(nèi)注射時，病人可以處于俯臥位、側(cè)臥位或站位，最好是應(yīng)用于仰臥位，學(xué)生在找該區(qū)域時，首先找出大轉(zhuǎn)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(nèi)注射，進針方向應(yīng)朝關(guān)髂嵴。 3、股外側(cè)肌注射法： 這里少有大血管和神經(jīng)，這個位置也可以兒科使用，將病人擺成仰臥位，學(xué)生可以在膝關(guān)節(jié)上10公分、髖關(guān)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(guān)產(chǎn)品： 臀部肌肉注射模型 高級臀部肌肉注射訓(xùn)練及對比模型 高級電子臀部注射訓(xùn)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(guān)于高級臀部肌肉注射與解剖結(jié)構(gòu)模型http://www.xinman8.com/1146.html的文字、參數(shù)、圖片等如有產(chǎn)品更新?lián)Q代、參數(shù)變動請聯(lián)系我們的銷售、技術(shù)工程師。

XM-IV心肺觸診聽診電腦模擬人 ? 一、功能特點： ■ XM-IV心肺觸診聽診電腦模擬人采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 能模擬99種心肺疾病的聽診體征，包括心率、心律、心音的改變，異常心音、心雜音、心雜音的分級及傳導(dǎo)、心包摩擦音等。 ■ 模擬各種肺肝臟疾病的聽診體征，包括病理性呼吸音各種干、濕性羅音胸膜擦音，語顫的變化等。 ■ 模擬各種心肺疾病的觸診體征，包括各種收縮期、舒張期及連續(xù)性心前區(qū)細震顫（貓喘）、心包摩擦感、胸膜摩擦感及語顫等。 ■ 技能考核功能：通過鍵盤數(shù)碼調(diào)用心肺觸診聽診的考核內(nèi)容，讓學(xué)員進行心肺觸診聽診，答出體征的部位及特征，然后教師對學(xué)員的實際操作技能評定成績。 ■ 可反復(fù)進行練習(xí)。 ? 二、標(biāo)準(zhǔn)配置： ■ 心肺聽診模擬人：1臺 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

XM-ND2高級女性導(dǎo)尿外生殖器模型 ? 一、功能特點： ■ XM-ND2高級女性導(dǎo)尿外生殖器模型為女性盆會陰部矢狀面解剖結(jié)構(gòu)，采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 可以直觀的演示女性導(dǎo)尿的全過程。 ■ 可觀察導(dǎo)尿管在膀胱中的固定位置。 ? 二、顯示部位： ■ 恥骨聯(lián)合 ????■ 陰蒂 ■ 小陰唇 ??????■ 大陰唇 ■ 尿道外口 ????■ 陰道口 ■ 肛門 ????????■ 尿生殖膈 ■ 膀胱 ????????■ 尿道內(nèi)口 ■ 子宮 ????????■ 子宮圓韌帶 ■ 輸卵管 ??????■ 卵巢固有韌帶 ■ 直腸

XM-ND1高級男性導(dǎo)尿外生殖器模型 ? 一、功能特點： ■ XM-ND1高級男性導(dǎo)尿外生殖器模型為男性盆會陰部矢狀面解剖結(jié)構(gòu)，采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 可以直觀的演示男性導(dǎo)尿的全過程。 ■ 可觀察導(dǎo)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(nèi)有尿道膜部） ■ 尿道前列腺部 ????■ 膀胱 ■ 膀胱三角 ????????■ 輸尿管口 ■ 尿道內(nèi)口 ????????■ 直腸 ■ 肛門

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

本發(fā)明屬于食品檢測技術(shù)領(lǐng)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(yīng)變數(shù)據(jù)；然后根據(jù)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(jù)擬合算法結(jié)合，對應(yīng)變數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)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(jù)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(jié)合的多尺度綜合能源需求分析與預(yù)測模型，設(shè)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(yù)測的方法，提升能源供應(yīng)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(jù)，作為樣本集；b）按照比例將樣本集劃分為訓(xùn)練集和驗證集；c）使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練Bagging?RNN模型，根據(jù)訓(xùn)練誤差修正Bagging?RNN模型參數(shù)；d）使用驗證集數(shù)據(jù)驗證Bagging?RNN模型的泛化能力，根據(jù)驗證結(jié)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(jù)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(jié)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(jù)，并基于歷史數(shù)據(jù)提出了相應(yīng)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(chǎn)，也越來越多用于服務(wù)人類的其它各個領(lǐng)域，這必然會使機器人承擔(dān)比工業(yè)中更加多樣的操作任務(wù)，面臨更加多變的工作環(huán)境。因此，國內(nèi)外對非結(jié)構(gòu)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(dāng)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(chǎn)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(shù)，也是促進機器人智能化發(fā)展的一個重要驅(qū)動。可以預(yù)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(shù)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(shè)計、運動學(xué)和動力學(xué)、自動控制理論、計算機視覺圖像處理和攝像機標(biāo)定等,是智能機器人領(lǐng)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(shù)、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(yīng)用。然而，現(xiàn)階段可實際應(yīng)用的方案主要面向特定的標(biāo)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(dāng)面向未來的剛-柔-軟體共融機器人時，其柔型結(jié)構(gòu)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(biāo)幾何模型，手眼標(biāo)定模型，機器人運動模型）、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的自適應(yīng)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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)自然環(huán)境下使機器人像人一樣協(xié)調(diào)自適應(yīng)操作是當(dāng)今機器人研究領(lǐng)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(jié)構(gòu)自然環(huán)境下實現(xiàn)機器人柔性操作，就當(dāng)前研究依靠單一的控制器設(shè)計是困難的。因此，本項目借鑒人的手眼協(xié)調(diào)操作是自適應(yīng)學(xué)習(xí)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(jié)合約束規(guī)則與最優(yōu)化控制，探索一種變參手眼關(guān)系，實現(xiàn)機器人在非結(jié)構(gòu)自然環(huán)境下的自適應(yīng)操作。 二、前期研究基礎(chǔ) 研究團隊一直致力于機器人視覺反饋控制的研究。在基礎(chǔ)理論研究上，針對無標(biāo)定視覺伺服控制方案與設(shè)計，均提出了一些新型方法，有扎實的理論基礎(chǔ)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(jīng)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(biāo)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ENN)的全局穩(wěn)定視覺伺服控制方法；提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)輔助爾曼濾波狀態(tài)估計的無標(biāo)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(xué)習(xí)抓取系統(tǒng)，在無結(jié)構(gòu)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(guān)的主要論文有： [1] 仲訓(xùn)杲,徐敏,仲訓(xùn)昱,彭俠夫.基于多模特征深度學(xué)習(xí)的機器人抓取判別方法.自動化學(xué)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(xùn)杲,徐敏, 仲訓(xùn)昱, 彭俠夫. 基于雅可比預(yù)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(xùn)杲,徐敏, 仲訓(xùn)昱, 彭俠夫. 基于圖像的機器人非標(biāo)定視覺反饋控制全局定位方法, 廈門大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 已錄用, 2018. 三、應(yīng)用技術(shù)成果 （一）基于多模特征深度學(xué)習(xí)的機器人抓取判別 研究了多模特征深度學(xué)習(xí)及其在機器人智能抓取判別中的應(yīng)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(xué)習(xí)與融合方法. 該方法將測試特征分布偏離訓(xùn)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(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí); 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(jié)合旨在提高深度網(wǎng)絡(luò)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(biāo)進行在線對比實驗. 結(jié)果表明, 設(shè)計的多模特征深度學(xué)習(xí)依據(jù)人的抓取習(xí)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(biāo)具備良好的抓取判別能力. （二）無標(biāo)定視覺伺服解決方案及其機器人操作應(yīng)用 研究了無標(biāo)定視覺伺服方法及其在機械臂任務(wù)操作中的應(yīng)用。首先提出視覺伺服目標(biāo)：假設(shè)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(biāo)是使用攝像節(jié)作為傳感器，引導(dǎo)機械臂運動，使當(dāng)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(wù)。 手眼協(xié)調(diào)關(guān)系描述。關(guān)節(jié)圖像雅克比矩陣定量描述了機械臂關(guān)節(jié)變化引起圖像特征變化，它是關(guān)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(guān)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(jù)Kalman濾波器理論，我們設(shè)計了對關(guān)節(jié)圖像雅克比的在線實時估計算法。 構(gòu)建基于圖像矩的目標(biāo)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(biāo)記、提取與匹配過程復(fù)雜且通用性較差問題。構(gòu)建基于圖像矩的圖像特征向量完成視覺伺服任務(wù)，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(shù)服務(wù)、加工技術(shù)整合為一體的高新技術(shù)企業(yè)。目前公司的經(jīng)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(shù)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(shè)計與開發(fā)、機臺精度檢測與校正優(yōu)化服務(wù)等。公司是國際知名生產(chǎn)制造企業(yè)——富士康的產(chǎn)品供應(yīng)商和技術(shù)服務(wù)商。    

成果介紹火電機組深度調(diào)峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調(diào)峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調(diào)節(jié)下限從原來的50[[[[%]]]]Pe下調(diào)至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制難點在于：當(dāng)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(yù)測控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調(diào)峰的多模型智能預(yù)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(yīng)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(dāng)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(diào)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(diào)到15[[[[%]]]]Pe，并實現(xiàn)了機組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達到了國內(nèi)外最先進的深調(diào)水平。目前，在國內(nèi)已完成的機組深度調(diào)峰改造中，大部分均采用了本深調(diào)優(yōu)化控制技術(shù)，得到了廣大用戶的一致好評。