XM-CS2高级创伤评估模块   一、功能特点： ■ XM-CS2高级创伤评估模块由16件模块组成，模拟身体各种创伤，各种出血性创伤模块均附有模拟血管出血点，具有模拟出血等功能特点，增加了现场创伤处理及护理培训的真实感。 ■ 模拟创伤部位的清洗、消毒、止血、包扎、固定、搬运等。 ■ 模拟身体各个部位的开放性骨折、断裂处理等。   二、模块功能： ■ 面部烧伤Ⅰ Ⅱ Ⅲ度 ■ 前额撕裂伤口 ■ 颌前创伤口 ■ 锁骨开放性骨折与胸膛挫伤 ■ 腹部创伤伴有小肠突露 ■ 右上臂肱骨开放性骨折 ■ 右手开放性骨折、软组织撕裂伤口、骨组织暴露 ■ 右手掌枪弹伤口 ■ 右大腿股骨开放性骨折 ■ 右大腿复合型股骨骨折 ■ 右大腿金属异物刺伤 ■ 右小腿胫骨开放性骨折 ■ 右足开放性骨折右小指截断创伤 ■ 左前臂烧伤ⅠⅡⅢ度 ■ 左大腿截断创伤 ■ 左小腿胫骨闭合性骨折以及踝关节和足挫伤   三、标准配置： ■ 高级创伤评估模块：1套 ■ 手提铝塑箱：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-CS2高级创伤评估模块   一、功能特点： ■ XM-CS2高级创伤评估模块由16件模块组成，模拟身体各种创伤，各种出血性创伤模块均附有模拟血管出血点，具有模拟出血等功能特点，增加了现场创伤处理及护理培训的真实感。 ■ 模拟创伤部位的清洗、消毒、止血、包扎、固定、搬运等。 ■ 模拟身体各个部位的开放性骨折、断裂处理等。   二、模块功能： ■ 面部烧伤Ⅰ Ⅱ Ⅲ度 ■ 前额撕裂伤口 ■ 颌前创伤口 ■ 锁骨开放性骨折与胸膛挫伤 ■ 腹部创伤伴有小肠突露 ■ 右上臂肱骨开放性骨折 ■ 右手开放性骨折、软组织撕裂伤口、骨组织暴露 ■ 右手掌枪弹伤口 ■ 右大腿股骨开放性骨折 ■ 右大腿复合型股骨骨折 ■ 右大腿金属异物刺伤 ■ 右小腿胫骨开放性骨折 ■ 右足开放性骨折右小指截断创伤 ■ 左前臂烧伤ⅠⅡⅢ度 ■ 左大腿截断创伤 ■ 左小腿胫骨闭合性骨折以及踝关节和足挫伤   三、标准配置： ■ 高级创伤评估模块：1套 ■ 手提铝塑箱：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

★软件具有国家版权局颁发的软件著作权登记证书。 ★软件具有省级或国家级检测机构出具的软件产品登记测试报告。 认知评估与训练系统针对中小学生认知发展特点，对学生的感知觉、注意力、记忆力、空间能力、推理能力、认知灵活性和问题解决等认知能力进行综合评估，同时提供针对各项认知能力的专业训练游戏，来帮助学生发展他们各方面的认知能力。 认知评估与训练系统共分为管理端和学生端两个用户端口。 管理端包括档案管理、评估管理、训练管理、数据中心、学习乐园管理、个性化方案管理、系统管理等功能模块。 管理端支持如下功能： 1.档案管理：批量导入学生信息，为学生建立完整档案，包括基本信息、评估报告、训练报告。 2.评估管理：2.1量表筛查包括克氏孤独症、蒙特利尔认知评估量表、瑞文标准推理测验、斯诺佩评估量表以及学习障碍评估量表对自闭症、认知发展迟缓、智力低下、注意力缺陷以及学习障碍问题的特殊儿童的筛查。2.2认知能力评估包括对普通学生从感知能力、注意力、记忆力、空间能力、推理能力、认知灵活性以及问题解决7大认知能力方面的评估（提供功能截图），7大认知能力又细分为视知觉、听知觉、感觉记忆、位置记忆、联想记忆等20多个个子维度的具体评估内容。 3.训练管理：训练模块针对认知的不同维度设计了大量针对性的训练游戏，包括：慧眼识图、小猴回家、快数方块、并驾齐驱、联想大挑战、记忆闪存、寻宝专家、快乐七巧板、珠玑妙算、精确量水、小熊推箱子等等。可以有针对性的提高各方面的认知能力 4.数据中心：评估训练的所有数据都会储存到数据库，教师可以进行数据筛查、生成群体综合报告、还可以进行描述统计、均值差异性比较和方差分析。 5.学习乐园管理：在系统内置的学习内容之外，教师还可以随时往系统里添加学生所需要学习内容。 6.个性化方案管理：系统针对筛查量表内置不同的训练方案，在学生完成筛查后，如果符合要求，将自动绑定给该学生。教师也可以根据学生评估结果。制定更具针对性的训练方案，绑定给指定学生，进行训练。 7.系统管理：管理系统使用用户、角色等相关信息，进行系统数据备份。 用户端支持如下功能： 1.学习乐园：从事物辨识、概念训练、社会认知和生活技能四个方面提供学习内容，提高学生基础认知能力 事物辨识包括食物、植物、动物、人、生活物品、地标与交通、自然基础7个方面共300多张图片以供学生学习，并提供双语朗读。 概念训练包括分类、概念、关系、联想4个方面共300多张图片以供学生学习。 社会认知包括动作认知、感受认知、情绪认知、人物关系、身体医疗、生活化和职业7个方面共300多张图片以供学生学习。 生活技能包括个人卫生、日常生活、生活小常识、学校生活和游戏休闲5个方面共100多张图片以供学生学习。 2.评估中心：包括感知能力、注意力、记忆力、空间能力、推理能力、认知灵活性以及问题解决7大认知能力方面的综合评估，又包括视知觉、听知觉、感觉记忆、位置记忆、联想记忆等20多个子维度的能力评估。 3.训练中心：训练中心包块提高感知能力、注意力、记忆力、空间能力、推理能力、认知灵活性以及问题解决能力的训练游戏。 4.个性化方案：学生可以在此模块进行个性化训练，更有针对性的提高认知能力。 5.统计报告：学生在完成评估和训练后，都可以查看自己的评估和训练报告，了解自己的认知能力水平，自主的参与训练。 6.放松减压：包含数十首旋律动听的音乐、数十个画面唯美的视频、及多个专业的心理放松技术内容。 7.个人中心：支持用户个人信息管理，包括基本信息修改和密码修改。系统包括评估与训练成就墙，通过成就激励吸引学生不断完成一项项评估和训练。 22寸嵌入式流线型一体化操作台，配有无线键鼠。

【发 明 人】马宏跃；段金廒；龚艳；曹琴；钱大玮；王子月【摘要】本发明提供了一种中药刺激性评价的检测方法，该方法是将中药原液或提取液，皮下注射到实验动物的足趾，以动物的提足次数反应药物刺激所导致的疼痛，以肿胀度反应药物刺激所引导的炎症，结合疼痛和炎症，综合评价药物的刺激性。经过对蟾酥、斑蝥、华蟾素注射液、得力生注射液等2种生药和2种注射液的检验，表明该方法可有效地评价药物刺激性的强弱。方法具有灵敏、直观、简便、快捷的优势，可广泛用于各种中药刺激性的评价和检验。

本发明公开了一种实时性增强的虚拟 CPU 调度方法，包括：虚 拟机管理控制工具接受用户操作虚拟机及调度参数的命令；管理控制 工具判断用户命令是否关系实时虚拟机，若涉及实时虚拟机，计算满 足实时虚拟机可调度性的条件，根据计算结果对物理 CPU 资源进行动 态划分；采用实时性增强的虚拟 CPU 调度方法进行调度，对运行实时 虚拟机的 CPU 资源池使用全局最早截止时间优先调度算法，对运行非 实时虚拟机的 CPU 资源池使

本发明公开了一种基于超图模型的RGBD图像显著性检测方法，该方法包括：对待检测彩色图像和深度图像进行超像素分割，对深度图像的每一个超像素区域进行邻域深度对比图的计算，依据邻域深度对比值构建深度背景超边；提取位于图像边界的超像素区域构建边界背景超边；计算两个超边的权重，并根据超图学习算法进行超边展开，构建诱导图；基于诱导图的空间邻接关系和边权重，利用边界连通性先验计算边界背景显著图；采用基于元胞自动机的显著度更新算法和结合深度先验的融合算法得到最终的显著性检测图。本发明弥补了传统2D边界背景先验中的不足，利用深度信息和超图模型进行改进，与以往结合彩色和深度信息的图像显著性检测方法相比取得了更好的效果。

本发明提出一种智能物流系统预测性调度优化方法及系统，具体包括：实时采集智能物流系统内设备的运行状态数据，对运行状态数据进行预处理，并划分训练集和测试集；对预处理后的运行状态数据进行时域分析，从中提取关键故障特征，对设备进行健康状态评估；建立预测性调度模型，基于得到的健康状态评估结果进行调度策略切换，并对生产物流调度方案进行多目标优化；采用三维建模技术进行可视化管理，并结合虚拟仿真进行调度优化验证。本发明所提出的方法，能够有效应对动态物流环境中的设备故障等问题，优化物流调度性能，减少配送延误，并提高物流系统的整体效率与资源利用率，实现高智能化、高效生产物流调度。

建筑幕墙是由支承结构体系与面板组成的、可相对主体结构有一定位移能力、不分担主体结构所受作用的建筑外围结构或装饰性结构,包括玻璃幕墙、石材幕墙和合金幕墙等，并被广泛应用于高楼大厦、机场、高铁车站等公共设施。随着服役年限的增加，近些年来建筑幕墙因面板脱落造成的事故屡见不鲜，严重威胁着人们的生命财产安全。因此，建筑幕墙实施有效的检测是实现幕墙安全管理、预防灾害发生的重要前提。当前幕墙安全状态检测的手段主要有：目测法、手试法、振动传感器法等，目测法和手试法需要作业人员通过攀爬等手段靠近检测对象实施检测，且检测结果受检测人员个人经验影响较大。振动传感器法因传感器的安装困难、需要额外激振、附加质量也对检测结果影响较大等原因实际应用价值较小。 本项成果提供了一种基于激光测振技术的建筑幕墙安全状态的无损检测方法。该方法基于幕墙面板时常微动的特点进行幕墙安全状态检测，不需要提供额外激励，可远程、快速评价幕墙的安全状态，具有适用范围广、实用性强等特点。

本发明公开了一种高速列车悬挂系统半主动安全控制方法，该方法可以减小高速列车运行中的脱轨系数，提升列车高速运行状态下的安全性。本发明在传统天棚阻尼控制方法的基础上，加入与列车脱轨系数紧密相关的轮轨横向作用力作为输入变量，构建了一种全新的半主动控制方法，该方法可以有效的抑制列车运行中轮对和转向架的横向振动，减小列车运行脱轨系数，大大提升列车运行的安全性。该方法简单易于实施，在高速列车悬挂系统中得到了成功应用，有助于高速列车智能控制的实现。