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XM-912E四倍大恒牙模型 ? XM-912E四倍大恒牙模型放大4倍，共28顆牙，顯示恒牙的結(jié)構(gòu)形態(tài)。 尺寸：放大4倍 材質(zhì)：樹(shù)脂材料

XM-402C心臟解剖放大模型 ? XM-402C大心臟模型(心臟解剖放大模型)放大4倍，可拆分為3部件，展示了包括主動(dòng)脈弓、冠狀第心房、以及心室、閥門(mén)和靜脈的解剖部件。 尺寸：放大4倍 材質(zhì)：PVC材料

在調(diào)研國(guó)內(nèi)千萬(wàn)噸級(jí)綜放工作面生產(chǎn)地質(zhì)條件的基礎(chǔ)上，分析實(shí)現(xiàn)千萬(wàn)噸級(jí)目標(biāo)綜放面所需的基本條件。測(cè)試工作面煤巖力學(xué)參數(shù)，掌握了工作面煤巖力學(xué)特性，為理論分析提供理論基礎(chǔ)。從地質(zhì)因素、設(shè)備配套因素、開(kāi)采技術(shù)因素以及管理因素等方面分析各因素對(duì)千萬(wàn)噸級(jí)大采高綜放工作面設(shè)備配套的影響，分析千萬(wàn)噸級(jí)大采高綜放工作面目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的地質(zhì)條件適應(yīng)性、頂煤的冒放性和實(shí)現(xiàn)安全高效開(kāi)采的主要途徑。采用相似模擬試驗(yàn)，獲得采場(chǎng)圍巖運(yùn)移及應(yīng)力分布規(guī)律，建立煤壁穩(wěn)定性分析的力學(xué)模型，分析煤壁的穩(wěn)定性，獲得工作面支架支護(hù)強(qiáng)度的基本要求。優(yōu)化研究工作面參數(shù)及開(kāi)采工藝，探索各參數(shù)對(duì)工作面生產(chǎn)能力的影響并提出在不同開(kāi)采條件下工作面參數(shù)的確定方法和基本要求，探索生產(chǎn)系統(tǒng)中各工序參數(shù)對(duì)工作面生產(chǎn)能力的影響規(guī)律，分析生產(chǎn)系統(tǒng)技術(shù)改造對(duì)工作面生產(chǎn)能力的影響，找出生產(chǎn)工藝系統(tǒng)中的薄弱工序和最優(yōu)放煤工藝，提出在不同條件下的工作面生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化配置，為大采高綜放面設(shè)備選型提供依據(jù)。研究 “三機(jī)”配套的總體原則，單機(jī)配套時(shí)的選型原則和工作面設(shè)備的基本要求，為試驗(yàn)面設(shè)備的配套、選型提供依據(jù)。(1)提出了年產(chǎn)千萬(wàn)噸級(jí)綜放面開(kāi)采地質(zhì)條件的基本要求，分析了千萬(wàn)噸級(jí)大采高綜放面安全高效開(kāi)采的影響因素。(2)在系統(tǒng)研究大采高綜放采場(chǎng)圍巖運(yùn)移及應(yīng)力分布規(guī)律、煤壁片幫機(jī)理、工作面參數(shù)、回采工藝的基礎(chǔ)上，深入研究了工作面“三機(jī)”配套選型，提出了相應(yīng)的配套原則和配套參數(shù)。(3)研制了 ZF15000-23/43 正四連桿大采高綜放低位放頂煤液壓支架、整體自移式ZTZ20000/25/50 型端頭自移支架、ZTC30000/25/50 型超前支護(hù)支架以及 KSW-1500EU 型電牽引采煤機(jī)，并進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)試驗(yàn)，保障了千萬(wàn)噸級(jí)大采高綜放工作面平均日產(chǎn)達(dá) 3 萬(wàn)t。(4)制定了“千萬(wàn)噸級(jí)大采高綜放工作面設(shè)備配套選型技術(shù)要求”技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素與微量營(yíng)養(yǎng)元素金屬錳離子成功合成了一種具有類(lèi)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(huán)境）可高效地將H2O2轉(zhuǎn)化為具有腫瘤細(xì)胞清除能力的·OH，能夠有效殺死腫瘤細(xì)胞，抑制腫瘤生長(zhǎng)，為癌癥治療提供了一種新的策略。

本項(xiàng)目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵痛點(diǎn)，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測(cè)、SOC/SOH估計(jì)不準(zhǔn)、電池剩余時(shí)間不準(zhǔn)確、MAP/SOP估算等方面。通過(guò)引入人工智能算法，構(gòu)建融合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，擬實(shí)現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計(jì)的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)的智能水平與安全性。 解決方案方面，項(xiàng)目基于實(shí)地檢測(cè)磷酸鐵鋰電池充放電數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級(jí)線性回歸模型及改進(jìn)型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測(cè)精度。同時(shí)，設(shè)計(jì)適用于邊緣計(jì)算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺(tái)實(shí)時(shí)運(yùn)行，降低對(duì)計(jì)算資源的依賴(lài)。 在競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)方面，項(xiàng)目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高、兼容性強(qiáng)等特點(diǎn)，特別適用于電力儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車(chē)等對(duì)安全性和可靠性要求高的場(chǎng)景。相比傳統(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準(zhǔn)估算SOC/SOH，降低維護(hù)成本。 目前項(xiàng)目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部?jī)?chǔ)能設(shè)備中開(kāi)展應(yīng)用測(cè)試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度提升40%左右，電池健康度準(zhǔn)確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)及時(shí)，具備較高實(shí)用性和推廣價(jià)值。專(zhuān)家評(píng)審一致認(rèn)為，該項(xiàng)目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)際應(yīng)用前景。