XM-127胸廓骨骼结构模型   XM-127胸廓骨骼结构模型显示了每根脊椎的所有主要特征，包括脊椎、神经根、脊椎动脉、分椎间盘、脊柱横突和脊椎切面、椎间盘突出演示，增加了人体胸骨和肋骨，组成了一个完整的胸腔。 尺寸：自然大 材料：PVC材料

XM-127胸廓骨骼结构模型   XM-127胸廓骨骼结构模型显示了每根脊椎的所有主要特征，包括脊椎、神经根、脊椎动脉、分椎间盘、脊柱横突和脊椎切面、椎间盘突出演示，增加了人体胸骨和肋骨，组成了一个完整的胸腔。 尺寸：自然大 材料：PVC材料

为了提高学生的动手能力和创新能力，提高实验教学质量。北京润尼尔网络科技有限公司针对各类大中专院校《数据结构》实验课程,开发出了配套的可在网上开展的基于C/S结构的数据结构实验教学系统。系统由课程实验平台和虚拟实验教学管理系统两部分组成，课程实验平台提供了真实的C/C++数据结构程序编制编译开发环境，可进行C/C++数据结构程序编辑、编译、运行、项目工程的提交、实验报告的编写，虚拟实验教学管理系统提供全方位的虚拟实验教学辅助功能，包括：实验前的预习、实验的开课管理、典型实验案例库的维护、实验教学安排、实验过程智能指导，实验结果的自动批改、实验成绩统计查询等功能，为实验教学环境提供服务并开展应用。 通过大量数据结构实验知识点的训练题目，以及系统综合的训练，能够快速提高学生对数据结构的理解能力和实际动手能 力。同时，能够很好解决开发学习中关键学习点掌握的问题，该软件可满足各类大中专院校和培训机构C/C++课程的实验教学环节的需要。 系统依据大多数高校数据结构教学大纲提出了12个典型实验案例的训练：  (1) 实验1 堆栈和队列  (2) 实验2 树、二叉树的存储结构  (3) 实验3 树、二叉树的遍历  (4) 实验4 树、森林及二叉树的基本概念练习  (5) 实验5 线性表  (6) 实验6 开发一个可应用于双向链表的Bidirectional Iterator  (7) 实验7 Linked类的进一步扩充  (8) 实验8 List类的另一种设计和实现  (9) 实验9 Binary Search Tree的平均树高  (10) 实验10 查找、排序的应用实验  (11) 实验11 冒泡排序实验  (12) 实验12 初​始​化​队​列​+​入​队​列​+​出​队​列​+​销​毁​队​列 除上述实验之外，用户也可以根据教学需要自主添加典型实验。 系统用户分为学生、教师、教务管理员和系统管理员四种角色，不同角色拥有不同权限。  ►学生：选课、选择实验、开展实验、接受实验指导、在线提交实验报告、保存和提交实验结果、查询实验成绩和批语。  ►教师：典型实验库维护、发布实验、安排实验、批改实验报告、系统指导、统计并发布学生的实验成绩和批语。  ►教务管理员：课程计划、开课计划、选课日期设置、开课审核、开课查询。  ►系统管理员：用户管理、分组管理、角色管理、权限管理、系统维护等。 性能指标 支持同时在线用户数1万人以上，经过在多所学校的实验教学应用，系统运行稳定，不限终端用户数，完全能满足各类高校的实验教学需要。 服务器运行环境 操作系统：Windows Client/Server，Linux/Unix Server 环境支持：JDK1.6_25 客户端运行环境 操作系统： All Windows系列

非结构化数据中台，能够让业务产生的海量非结构化数据也能够得到有效利用。非结构化数据中台以数据架构为底座，以人工智能来驱动，打通数据孤岛，统一管理并处理、分析非结构化数据，让数据赋能业务，实现数字资产管理、内容自动化、知识运营、业务合规性管理。 非结构化数据管理平台采用分布式架构，实现对海量非结构化数据的采集、存储、处理、索引。实现对非结构化数据的抽象、描述、分类、管理、分析、挖掘、监控等。

通过 DMF （ N ， N 二甲基甲酰胺）与胺的亲核取代反应合成叔胺。

本发明公开了一种１，１?二吡唑甲烷双核锰聚合物，还提供了该化合物的制备方法及催化应用。本发明具有工艺简单、成本低廉、化学组分易于控制、重复性好并且产量高，催化效果优良等优点。

本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法，适用于图像处理领域，包括以下步骤：对数据集进行裁剪，将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中，进行图像归一化和数据增强操作，生成预处理后的低分辨率图像；预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集，构成训练集、验证集和测试集；根据已有的失真图像块数据集，构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法；将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征，并用模型的上采样模块对特征图进行放大，生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构，在神经网络中使用视觉注意力机制，提取的特征更符合人类视觉感知特性，使图像超分辨率图像重建更加准确。

（专利号：ZL 201410279920.1） 简介：本发明公开了一种三相三线制SVG的非对称补偿限流方法，属于电力系统无功补偿技术领域。本发明的步骤为：一、获取电网电压的频率和相位信息；二、对电网电压、负载电流及SVG输出电流进行DQ变换，获取其正、负序分量；三、对负载电流的正、负序分量进行DQ逆变换，计算出比例限幅系数A；四、将A与负载电流的正、负序分量的乘积作为SVG指令电流，分别进行闭环反馈控制；五、将反馈控制输出值与相应前馈值、