|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
超声、X线引导经皮穿刺肾镜技能训练模型
XM-CS300超声、X线引导经皮穿刺肾镜技能训练模型
功能特点：
■ XM-CS300超声、X线引导经皮穿刺肾镜技能训练模型用于超声、X线引导下目标盏的穿刺、导丝置入、通道的扩张、进镜观察乃至碎石等相关操作，基本囊括了经皮肾镜的每个操作环节。
■ 模型的材质可透超声及X线，超声与X线下均可见肾脏形态及积水肾盏位置。
■ 可进行超声及X线引导下经皮肾穿刺，穿刺成功后可从针尾抽吸出液体。
■ 置入导丝后的筋膜扩张器扩张过程所能感受到的阻力与人体组织相近，且可通过模型内注水来判断扩张程度。
■ 模型可制作成正常以及多种畸形的肾内构造，并可人工置入结石，以便扩张完成后进镜观察及配合超声、气压弹道及钬激光等能量方式完成碎石等相关操作，肾内镜下表现逼真，适合进行各个肾盏的探查。
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-705B-1带数字标识肾与肾上腺模型
XM-705B-1肾与肾上腺模型（1.5倍，带数字标识）
XM-705B-1带数字标识肾与肾上腺模型可拆分为2部件，显示了肾剖面的肾皮质、肾髓质、肾小盏、肾大盏、肾盂、输尿管以及肾动脉、肾静脉等结构，共有11个部位数字指示标志及对应文字说明。
尺寸：放大1.5倍，11×11×23cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-706-2豪华肾脏、肾单位、肾小球放大模型
XM- 706-2豪华肾脏、肾单位、肾小球放大模型
XM-706-2豪华肾脏、肾单位、肾小球放大模型由肾剖面附肾上腺、肾单位和肾小球3个放大模型组成，显示肾剖面结构（肾皮质、肾髓质、近端小管、远端小管、髓袢、集合管、乳头管、肾小盏、肾大盏、肾盂、输尿管）；肾单位结构、肾小管和肾小球结构（由血管球和肾小囊组成，还显示球旁细胞、致密斑和足细胞）以及血管等结构，共有多个部位数字指示标志。
尺寸：放大，65×30×9cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-709A-1男性盆腔矢状切模型
XM-709A-1男性盆腔矢状切面模型（4部件，带数字标识）
XM-709A-1男性盆腔矢状切模型由男性盆腔正中矢状切面、阴茎矢状切面和盆腔剖面等4部件组成，并显示男性内外生殖器官、男性尿道以及男性盆腔器官等结构，带有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。
尺寸：自然大
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-709C缩小型男性盆腔矢状切模型
XM-709C男性盆腔矢状切模型（缩小型）
XM-709C缩小型男性盆腔矢状切模型按照正常比例缩小了1/2，显示盆腔和睾丸的解剖正中矢状切面。
尺寸：1/2自然大，18×14×12cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-617C-2脑干、小脑和第四脑室模型
XM- 617C-2脑干、小脑和第四脑室模型
XM-617C-2脑干、小脑和第四脑室模型可分为小脑和脑干3部分，纵向切片，显示颅神经的内部解剖结构。
尺寸：18×12×13cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-609A人体头颈部横断断层解剖模型
XM-609A人体头颈部横断断层解剖模型（12片）
XM-609A人体头颈部横断断层解剖模型以头颈部为主体进行水平断面设计，分为12片，每片厚度约为1cm，每片可以单独取下。
尺寸：自然大，26×23×18cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-604C脑外形及右半侧脑血管模型
XM-604C脑外形及右半侧脑血管模型
XM-604C脑外形及右半侧脑血管模型可拆分为5部件，大脑作正中矢状切面，显示脑的外形结构、大脑外侧面主要结构、大脑半球内侧面和底面的主要结构、脑干各面的主要结构、小脑的主要结构、右半侧脑的动脉分布。
尺寸：自然大，20×20×15cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
山东大学多源固废基土木功能材料产业示范生产系统采购公开招标公告
山东大学多源固废基土木功能材料产业示范生产系统招标项目的潜在投标人应在山东省鲁成招标有限公司2408室（济南市经十东路10567号成城大厦A座），疫情期间招标文件采用邮寄方式，不需现场领取。获取招标文件，并于2022年06月14日09点00分（北京时间）前递交投标文件。
山东大学
2022-05-27
功能纳米与软物质研究院Mario Lanza教授课题组在Nature Electronics上发表论文
随着忆阻器在非易失性存储器、模拟人类大脑的深度学习等重要领域的研究逐步深入，忆阻器的研究得到越来越多的重视。在固态电子器件和电路中应用二维材料，将有助于扩展摩尔定律，并能获得优于CMOS的先进产品。基于二维材料的忆阻器能够应用于信息存储和神经态计算，具有高热稳定性，阈值型和双极型阻变共存，增强、抑制和弛豫的高度可控性，以及出色的机械稳定性和透明度等优点。 近日，功能纳米与软物质研究院Mario Lanza教授在Nature子刊《Nature Electronics》上发表了题为“Wafer-scale integration of two-dimensional materials in high-density memristive crossbar arrays for artificial neural networks”的封面文章。作者提出二维材料六方氮化硼（h-BN）可以作为高密度忆阻阵列的阻变材料，构建可用于图像识别的人工神经网络的器件。其获得h-BN基忆阻阵列器件成品率高达98%，且表现出超低的周期间差异性（低至1.53％）和出色的器件间差异性（低至5.74％）。图像分类器的仿真结果表明，所测得的器件I-V曲线的均一性足以匹配理想软件实现所需的精度。
苏州大学
2021-02-01