高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
成都培源牌厂家直销 电动黑板刷 黑板净化吸
产品详细介绍无尘黑板,又叫环保黑板,主要有两大类:一类是用液态笔板书,一类是用粉笔板书。用液态笔板书时,书写板为白色或绿色。好处是,不掉灰。不足之处是,用液态笔板书,很难把字写好,老师写不好,学生更写不好,不利于基础教学。用粉笔板书的无尘黑板,主要由两部分组成:一部分是普通黑板,又叫绿板。二部分是核心设备-----黑板真空吸尘器(又叫黑板净化吸尘器)。黑板真空吸尘器,通过伸缩管连接刷头组成。黑板真空吸尘器,又分干式吸尘和水膜除尘两类。干式吸尘有二次污染在所难免。水膜除尘设备的技术要求都较高,但无二次污染。其核心设备安装在黑板左侧或正下方,与黑板一起就叫做无尘黑板及核心设备,简称无尘黑板。名副其实的无尘黑板具有“刷黑板,吸粉尘,预防教师职业病”的功能,有“粉笔照写,永不飘灰”的特点。没有配置核心设备的黑板,为普通黑板,不能叫做无尘黑板。没有核心设备的黑板,不具备无尘黑板的基本特点和功能。就像没有装发动机的汽车,不具备行驶功能一样。
成都市培源科技开发有限责任公司 2021-08-23
XM-D020尿的形成电动模型尿的形成动态模型
XM-D020尿的形成电动模型   XM-D020尿的形成电动模型显示血液循环与尿的生成过程途径,尿的形成包括肾小球的过滤,肾小管、集合管的重吸收和分泌排泄三个连续的生理过程。 一、示教内容: ■ 模型的结构为肾单位(由肾小体和肾小管组成)。 ■ 尿的生成过程是教学的难点及重点,模型的解剖部分突出了结构的特点,表现肾单位的结构及尿的生成过程。 ■ 肾小球做剖面,近端小管,远端小管部分做剖面,集合管与乳头之间做剖面。 ■ 尿的形成包括肾小球的过滤,肾小管、集合管的重吸收和分泌、排泄三个连续的生理过程 ,此过程用灯光显示。 ■ 在近端小管中显示葡萄糖和氨基酸等结构。 ■ 在集合管和乳头管之间的剖面上显示无机盐、水分等结构。   二、技术参数: ■ 尺寸:47×16×72cm ■ 材质:PVC材料+铝合金边框   三、标准配置: ■ XM-D020尿的形成电动模型:1台 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-D005全身周围神经电动模型脑脊髓脊神经
XM-D005浮雕式全身周围神经电动模型 (脑脊髓脊神经分布电动模型)   XM-D005浮雕式全身周围神经电动模型(脑脊髓脊神经分布电动模型)显示脑、脊髓神经、31对脊神经、颈神经、胸神经、腰神经、骶神经、尾神经、颈丛、臂丛、胸神经前支、腰丛、骶丛、脊神经前后根、脊神经节、交感干、交感干神经节、灰白交通支以及四肢主要神经等全身周围神经。   尺寸:108×38×18cm 材质:PVC材料+木框   标准配置: ■ XM-D005浮雕式全身周围神经电动模型:1台 ■ 电源线:1根 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-D002中枢神经传导电动模型
XM-D002中枢神经传导电动模型   中枢神经传导是神经系统中的难点,标本小而又难以区分各神经核,纤维束在脑干内部的位置关系及复杂的神经传导,为了适应医学院、医院临床教学需要而研制的中枢神经传导电动模型具有造型逼真、视觉直观、便于学生理解等特点。 一、功能特点: ■ XM-D002中枢神经传导电动模型可以按要求自动传导,在脑干部作有机玻璃平面,显示了神经核及纤维的断面。 ■ 纤维采用塑料材质,红色示运动纤维,蓝色示感觉纤维,脑神经核与脑神经纤维功能颜色一致。 ■ 在开关控制部设有自动传导按钮及36个单项按钮,单项按钮主要用于了解各神经核及纤维束在脑干部的位置,36个单项按钮分别显示36个部位,同时配备指示灯显示。   二、技术参数: ■ 尺寸:37×34×87cm ■ 材质:PVC材料+木框   三、标准配置: ■ XM-D002中枢神经传导电动模型:1台 ■ 电源线:1根 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
智能共享车位锁
本产品具有远程智能共享,预约与控制,故障报警,车辆位置锁定等功能。通过多元数据融合集成与模块化设计等技术,实现众多智能共享车位锁互联互通,解决城市居民停车难、智慧城市管理等瓶颈问题。本产品的动力源可以采用太阳能、锂电池、线路供电等多样方式。本产品防水,抗低温(-30℃),采用独特的动力缓冲装置,保护智能共享车位锁的动力系统和关键零部件,提高产品性能和使用寿命。
辽宁工程技术大学 2021-05-04
智能车载视觉服务平台
产品服务:智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主,利用车内摄像头等设备,获取车内人员多维度感知数据,设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。 随着产品的推广和数据积累,团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能,最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。  项目优势:平台通过集合人脸识别、表情识别、手势识别等接口,综合判断车内人员的脸部特征和行为状态等信息,这些接口可供其他应用服务调用,实现个性化设置、智能推荐等服务,使车辆真正做到 “感知”人、“理解”人、“服务人”。 市场概况:产品的客户群体主要分为私家车主、汽车生产厂商及网约车企业,政府管理部门三大类。向私家车主售卖“智能车载服务平台”设备和服务,收取软件系统费用及维护更新费实现盈利。通过与汽车生产厂商与网约车企业合作,提供新一代车内安全保障系统,收取方案费用及销售提成等方式实现盈利。与政府管理部门合作,通过开发安全监管平台等措施,实现对网约车车辆的全面监控,发现潜在风险,防患于未然。最终通过获取政府经费支持以及科研合作立项等方式实现盈利。
同济大学 2021-04-10
智能服务机器人
项目的来源于国家863项目,并已经申请专利和软件著作权。 本成果应用人工心理(Artificial Psychology,AP)和人工智能理论,集成多种技术,将人类的情感、意识、智能赋予机器人。 AP人性化机器人具有以下功能:能听会说,唱歌跳舞,知冷知热,回避障碍,认识主人,识别同类,性格成长,能够用肢体动作和面部表情表达机器人自身情感。该系列机器人可以应用于科普场馆,学校实验室,家庭;在科普场馆中能够对场馆进行解说并与观众互动,在学校实验室作为科研平台,在家庭中可以作为一个智能管家。 AP人性化机器人是一个系列产品,现有产品: 1、迎宾机器人 2、高仿人机器人 3、智能爬虫 4、多功能机器人(迷宫、巡线、灭火) 5、火星车 6、机器鱼
北京科技大学 2021-04-11
智能表记识别系统
项目简介: 本项目针对复杂的实际工业环境,基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理,研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位,然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位,最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数,最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数,代替了低效的传统人工抄表和数据录入,具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术,首先获取指针式仪表表盘图像,然后采用数字图像处理技术提取和识别目标,最后实现指针式仪表示值的自动判读,从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有:电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变,在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析,所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以,根据图像的像素分布特点进行分析,系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断,并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时,及时发现设备问题并通知工作人员,有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标:识别正确率:92.5%;识别速度<3s。 应用范围:项目目前已进入产业化阶段,成果权属为我校独自拥有。
四川大学 2021-04-11
智能扫雪机器人
在我国北部地区冬天路面积雪常常对人们交通出行造成阻碍,尤其是某些 弯道、交 叉路口以及坡道等地经常会导致交通事故的发生,为人们生产、生活、 出行带来很多不 便。如今城市道路除雪是市政部门的一个难题,目前主要靠 人工或者传统的扫雪车完成除雪作业。这样的方式不仅效率低,而且需要投 入大量的人力。因此,一款智能扫雪机器人应运而生。本机器人针对非完整 履带式移动机器人进行轨迹控制过程中存在的诸多不确定性,设计引入了滑 模控制算法;通过自适应模糊控制器来调整滑模控制器的增益值而得出在不 同情况下滑模控制增益的优化估计,用来消除滑模控制存在的抖振现象及克 服移动机器人系统存在的参数与非参数不确定性;控制算法使非完整轮式 移动机器人对各种轨迹具有良好的跟踪效果,较普通PID控制算法具有明显 的优越性。
重庆大学 2021-04-11
虚拟电厂,电力“智能管家”
今年夏天,全球多地连续出现高温天气,用电负荷陡增。如何通过用户侧资源与电网供需互动,缓解电网负荷压力成为热点问题,也是一些城市、新能源企业等加速试点虚拟电厂项目的目的所在。
天津大学 2022-09-14
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 76 77 78
  • ...
  • 250 251 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1