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產品詳細介紹功能特點：■ 模擬一成年人軀干，仰臥位，頭偏向左側；  ■ 解剖標示明顯，包括穿刺必要的解剖結構；■ 可模擬頸動脈、股動脈搏動； ■ 可進行頸內靜脈、頸外靜脈、鎖骨下靜脈和股靜脈穿刺練習；■ 腹股溝部、頸部模塊及內產中血管均可替換。 

工業機器人技能考核與實訓平臺主要應用在工業機器人基礎操作教學階段，可以實現工業機器人基本結構、基礎操作、參數配置、在線示教編程、簡單語言編程、工具更換、復雜軌跡規劃及編程、模擬上下料和碼垛工藝應用、IO通訊、離線編程應用等教學內容，實訓臺式設計特別適合于標準教室型實訓場地，為學生掌握基礎編程能力和調試技能提供硬件支撐，滿足教學需求。該實訓臺主要用于工業機器人技術人才的培養教學和技能考核。

北京藍海團誠科技發展中心（Unique Beijing Solutions）成立于2002年，致力于將國內外先進的視音頻技術和產品應用于廣播電視以及視音頻制作行業，并且在與之相關的應用領域中，為廣大專業和非專業用戶設計、推進和實現應用方案的實施和產品、技術的落地使用。 公司旗下代理品牌有：AJA 總代理、NewTek 總代理、ScienceImage（科思圖）、Bluefish444總代理 作為國內最早接觸及推廣流媒體和NDI技術的公司，我們從一開始就對4K IP化全流程新媒體制作系統設計做出了整體規劃和部署，對相關產品具有深厚的知識儲備、豐富的系統設計和培訓維修經驗。 經過多年的耕耘，我們的產品在廣電、ProAV、教育、政企、新媒體、網絡直播等行業和領域已經有著充分的應用，取得了用戶的高度認可和持續好評。

型號：VMC300-五軸 產品特點： 1、使用380伏電壓，占地小，耗電少，采用透明亞克力與鈑金結合，提高觀摩安全性的同時又保障機器的結構穩固性全封閉。 2、采用10工位斗笠式刀庫，使用0.6Mpa氣壓。  3、功能加大，五軸五聯動，配置Xendoll 工業級數控系統，適用國際通用程序，故障自動檢測報警功能、斷電記憶功能。 4、主軸為高精度工業級主軸，主軸錐度為ISO20，主軸轉速300-3500轉/分鐘。 5、主軸電機功率1.1KW，可用于銑削、鉆孔、雕刻等工藝加工。 6、五軸軌道以防塵防屑伸縮護罩包覆，保護軌道及滾珠螺桿免與切削水、殘料進入造成磨損。 7、五軸C3級精密雙螺母滾珠絲桿,經中周波熱處理及精密研磨，各軸施以預拉減少熱變形，定位及重覆精度高。 8、五軸機床可以自動連續完成多個平面的多種加工工序，實現高效、高質量加工。 9、工件可以在一次裝夾后自動連續完成多個平面的高速銑、鏜、鉆、鉸、攻絲等多種加工工序，可以加工葉輪、葉片等具有復雜曲面的零件。   適合行業： 航空航天、汽車、磨具、機械制造、鋼鐵、兵器等。   技術參數   裝夾刀具   2-13mm   工作臺   450mm*160mm   X軸行程   300mm   Y軸行程   175mm   Z軸行程   270mm   A軸行程   120°   C軸行程   360°   主軸轉速   300-3500轉/分鐘 (選配高速電主軸可達24000轉/分鐘)   主軸電機功率   1.1KW（選配高速電主軸可達2.2 KW）   進給控制   閉環步進電機（可選配伺服電機）   快速移動速度   5000mm/min（選配伺服電機可達10000mm/min）   自動門   前門配左右自動開合開門結構   主軸類型   ISO20   刀庫工位數   10工位斗笠式刀庫   自動換刀系統形式   氣動換刀   五軸工作臺參數   中心高：71.5㎜；工作臺尺寸：φ80；   外形尺寸：325mm*120mm*148mm   使用氣壓   0.55-0.6Mpa   數控系統   Xendoll 工業級數控系統（可選配其他數控系統）   電子手輪   5軸三檔電子手輪   T型槽：數量-寬度   3-12mm   使用電源   AC380V/50Hz   外形尺寸   1360×1200×1850   重量   630KG  

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素與微量營養元素金屬錳離子成功合成了一種具有類酶活性的材料（Lu-Mn納米酶），該材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性條件下（腫瘤微環境）可高效地將H2O2轉化為具有腫瘤細胞清除能力的·OH，能夠有效殺死腫瘤細胞，抑制腫瘤生長，為癌癥治療提供了一種新的策略。

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。