江苏大为DW-580笔记本全数字超声诊断仪B超黑白超技术参数
曹经理 189-1701-9186(V同号)
1、设备用途说明:主要应用于腹部、泌尿科、妇产科、儿科等
2、功能特点
3、高清晰度、功能丰富的笔记本全数字超声诊断仪
4、图像清晰,操作方便、续航能力强,在城市、乡镇、户外等,各种环境下会诊的超强优越性
5、多种充电方式更保证了在不同环境下检查会诊
6、4-6 小时超长待机时间
7、12.1 英寸 LED 液晶显示器
8、强大的图像后处理功能
9、一流的数字成像技术,图像更清晰
10、稳定简洁的操作系统
11、背光硅胶键盘,更舒适耐磨,暗室中使用不再烦恼
12、智能化菜单,人机对话轻松快捷
13、显示两条穿刺引导线,角度和位置可调
14、多倍率显示,病变诊断更准确
15、外接 USB 存储,图像上传更方便
16、大容量的电影回放,图像自动循环演示
17、丰富的测量功能:距离,周长,面积,体积,产科测量表,心脏软件包、专科测量包等
18、性能介绍
19、扫描方式:凸阵/线阵/微凸
20、探头接口:标配1 个;2个(选配),具有自动识别功能支持多种探头工作
21、操作界面:中/英/法/俄/西班牙/葡萄牙(六种语言)
22、显示模式:B、B+B、4B、B+M、M
23、电子聚焦:四段电子聚焦
★24、体位标记: 腹部(16种)产科(15种)妇科(16种)心脏(9种)小器官(16种)其它(25种)
25、频率范围:3.5MHZ:2.0MHz-5.0MHz五段变频
6.5MHz:5.0MHz-7.5MHz五段变频
7.5MHz:5.5MHz-9.0MHz五段变频
26、图像镜像:上下镜像、左右镜像、黑白翻转,在任何模式下均可以镜像转换、操作
27、图像可进行 0°,90°,180°,270°,360°旋转
28、测量: 距离、周长、面积、体积、心率、孕周(BPD、GS、CRL、FL、HC、AC、EDD、AFI)及预产期、胎重显示预测等
29、可以通过轨迹球光标,选择功能软件包、测量方式等
★30、角度测量时,可以直观的看到夹角度数以及边长
31、具备直方图功能
★32、具备深度测量功能
★33、具备19种以上产科测量软件包,且具备胎儿发育曲线功能
★34、任何成像模式下,数据可以实时测量
35、产科测量数据自动记忆、生成功能
36、字符显示:日期、时钟、姓名、性别、年龄、医生、医院、注释
37、一键调出病人信息录入功能
38、电影回放:≥512 帧,可连续回放或逐幅查看
★39、永久存储:≥8G 内存,4000 幅,支持 U 盘存储(可存可读)
40、单幅存储图像时间≤6 秒
41、一键找到保存图像,可以根据日期命名的文件夹快速找到并一键导出
42、灰阶:≥256 级
43、具有穿刺引导功能,两条穿刺线的角度以及位置均可可视可调,引导线角度调节范围-63°-63°
44、具有碎石定位功能
★45、动态范围:0-135dB,步进 8,具备独立按键,可视可调,可循环调节
46、智能 TGC 控制:8 段。
47、总增益:0-100,步进 2
48、组织谐波: 2 级可视可调
49、8 种伪彩处理等
50、4 种幀相关,具备独立按键,可视可调,可循环调节,也可以通过轨迹球光标改变
51、6 种线相关,具备独立按键,可视可调,可循环调节,也可以通过轨迹球光标改变
52、8 种γ校正,具备独立按键,可视可调,可循环调节,也可以通过轨迹球光标改变
53、边缘增强 4 级可调,具备独立按键,可视可调,可循环调节,也可以通过轨迹球光标改变
54、扫描范围 4 级可调,具备独立按键,可视可调,可循环调节,也可以通过轨迹球光标改变
55、亮度按键加减增强减弱功能
56、Caps(大小写) 和 Shift(特殊字符) 锁定功能
★57、最大显示深度:凸阵探头:307mm;线阵探头:156mm;腔体:189mm
58、接口:RS-232 接口、VGA 接口、VIDEO 接口、USB 接口 2 个、DICOM
★59、开机时间≤10 秒
★60、内置 ≥8800mA 锂电池
61、电量指示灯,以及充电指示灯
★62、净重 ≤3.4KG
63、按键具有蜂鸣音,可是开/关
64、快速进行数据测量的公式设置
65、可以通过轨迹球与键盘快速设置时间、名称等编辑
66、标配:≥12.1 英寸液晶显示器;3.5MHz 电子凸阵探头
67、选配件:7.5MHz 高频探头;6.5MHz 腔体探头;超声影像工作站;便携台车
★68、医疗器械质量管理体系(ISO13485)认证证书
69、设备检验报告
★70、EC 认证
71、质保两年
★72、职业健康安全管理体系认证证书ISO45001
★73、环境管理体系认证证书ISO14001
曹经理 189-1701-9186(V同号)
曹经理 189-1701-9186(V同号)
1、设备用途说明:主要应用于腹部、泌尿科、妇产科、儿科等
2、功能特点
3、高清晰度、功能丰富的笔记本全数字超声诊断仪
4、图像清晰,操作方便、续航能力强,在城市、乡镇、户外等,各种环境下会诊的超强优越性
5、多种充电方式更保证了在不同环境下检查会诊
6、4-6 小时超长待机时间
7、12.1 英寸 LED 液晶显示器
8、强大的图像后处理功能
9、一流的数字成像技术,图像更清晰
10、稳定简洁的操作系统
11、背光硅胶键盘,更舒适耐磨,暗室中使用不再烦恼
12、智能化菜单,人机对话轻松快捷
13、显示两条穿刺引导线,角度和位置可调
14、多倍率显示,病变诊断更准确
15、外接 USB 存储,图像上传更方便
16、大容量的电影回放,图像自动循环演示
17、丰富的测量功能:距离,周长,面积,体积,产科测量表,心脏软件包、专科测量包等
18、性能介绍
19、扫描方式:凸阵/线阵/微凸
20、探头接口:标配1 个;2个(选配),具有自动识别功能支持多种探头工作
21、操作界面:中/英/法/俄/西班牙/葡萄牙(六种语言)
22、显示模式:B、B+B、4B、B+M、M
23、电子聚焦:四段电子聚焦
★24、体位标记: 腹部(16种)产科(15种)妇科(16种)心脏(9种)小器官(16种)其它(25种)
25、频率范围:3.5MHZ:2.0MHz-5.0MHz五段变频
6.5MHz:5.0MHz-7.5MHz五段变频
7.5MHz:5.5MHz-9.0MHz五段变频
26、图像镜像:上下镜像、左右镜像、黑白翻转,在任何模式下均可以镜像转换、操作
27、图像可进行 0°,90°,180°,270°,360°旋转
28、测量: 距离、周长、面积、体积、心率、孕周(BPD、GS、CRL、FL、HC、AC、EDD、AFI)及预产期、胎重显示预测等
29、可以通过轨迹球光标,选择功能软件包、测量方式等
★30、角度测量时,可以直观的看到夹角度数以及边长
31、具备直方图功能
★32、具备深度测量功能
★33、具备19种以上产科测量软件包,且具备胎儿发育曲线功能
★34、任何成像模式下,数据可以实时测量
35、产科测量数据自动记忆、生成功能
36、字符显示:日期、时钟、姓名、性别、年龄、医生、医院、注释
37、一键调出病人信息录入功能
38、电影回放:≥512 帧,可连续回放或逐幅查看
★39、永久存储:≥8G 内存,4000 幅,支持 U 盘存储(可存可读)
40、单幅存储图像时间≤6 秒
41、一键找到保存图像,可以根据日期命名的文件夹快速找到并一键导出
42、灰阶:≥256 级
43、具有穿刺引导功能,两条穿刺线的角度以及位置均可可视可调,引导线角度调节范围-63°-63°
44、具有碎石定位功能
★45、动态范围:0-135dB,步进 8,具备独立按键,可视可调,可循环调节
46、智能 TGC 控制:8 段。
47、总增益:0-100,步进 2
48、组织谐波: 2 级可视可调
49、8 种伪彩处理等
50、4 种幀相关,具备独立按键,可视可调,可循环调节,也可以通过轨迹球光标改变
51、6 种线相关,具备独立按键,可视可调,可循环调节,也可以通过轨迹球光标改变
52、8 种γ校正,具备独立按键,可视可调,可循环调节,也可以通过轨迹球光标改变
53、边缘增强 4 级可调,具备独立按键,可视可调,可循环调节,也可以通过轨迹球光标改变
54、扫描范围 4 级可调,具备独立按键,可视可调,可循环调节,也可以通过轨迹球光标改变
55、亮度按键加减增强减弱功能
56、Caps(大小写) 和 Shift(特殊字符) 锁定功能
★57、最大显示深度:凸阵探头:307mm;线阵探头:156mm;腔体:189mm
58、接口:RS-232 接口、VGA 接口、VIDEO 接口、USB 接口 2 个、DICOM
★59、开机时间≤10 秒
★60、内置 ≥8800mA 锂电池
61、电量指示灯,以及充电指示灯
★62、净重 ≤3.4KG
63、按键具有蜂鸣音,可是开/关
64、快速进行数据测量的公式设置
65、可以通过轨迹球与键盘快速设置时间、名称等编辑
66、标配:≥12.1 英寸液晶显示器;3.5MHz 电子凸阵探头
67、选配件:7.5MHz 高频探头;6.5MHz 腔体探头;超声影像工作站;便携台车
★68、医疗器械质量管理体系(ISO13485)认证证书
69、设备检验报告
★70、EC 认证
71、质保两年
★72、职业健康安全管理体系认证证书ISO45001
★73、环境管理体系认证证书ISO14001
曹经理 189-1701-9186(V同号)
★ 怎么提高自己的记忆力?
安森垚说“我们人类的记忆力,其实比我们以为的要好得多,我们的大脑能记住超多的信息,但问题在于,我们往往调取不出来。”
对,我也看过类似的理论,人其实是过目不忘的,但是,为了减少大脑的负担,这些信息都被压制了。所谓记忆力好的人,不是存储能力强,而是建立了非常好的调取记忆的路径。
这个道理,如果放在整个社会场景里,就更是这样了。你想,今天的互联网和数字系统,其实就是人类的外接大脑嘛,记忆问题早就不是问题了。如何能把已经存下来的知识调取出来,这个问题变得越来越突出。
这就可以有两个很重要的推论。
第一,记忆知识,不如不断整理和丰富自己的理解框架,让信息各归其位,方便调取。
第二,记忆知识,不如编织自己的知识社会网络,说白了,就是认识各个方面有专门知识的人。 https://t.cn/R0Q6EMJ
安森垚说“我们人类的记忆力,其实比我们以为的要好得多,我们的大脑能记住超多的信息,但问题在于,我们往往调取不出来。”
对,我也看过类似的理论,人其实是过目不忘的,但是,为了减少大脑的负担,这些信息都被压制了。所谓记忆力好的人,不是存储能力强,而是建立了非常好的调取记忆的路径。
这个道理,如果放在整个社会场景里,就更是这样了。你想,今天的互联网和数字系统,其实就是人类的外接大脑嘛,记忆问题早就不是问题了。如何能把已经存下来的知识调取出来,这个问题变得越来越突出。
这就可以有两个很重要的推论。
第一,记忆知识,不如不断整理和丰富自己的理解框架,让信息各归其位,方便调取。
第二,记忆知识,不如编织自己的知识社会网络,说白了,就是认识各个方面有专门知识的人。 https://t.cn/R0Q6EMJ
大语言模型有了"大脑"主体,还会需要"小脑","海马体","视觉中枢","听觉中枢",等等 —— AI大模型的检索,生成,理解等等能力有了令人惊叹的提升,而大模型本身只是一个对已有(参与训练的)世界知识,和由此发展出的逻辑能力的融合和压缩体(以模型参数形式保存),通俗点说,就是AI大模型只有"智商"和"常识",这显然还不是一个完整的脑子。一个完全的大脑不仅能进行各类智力推演,还能处理视觉,听觉,运动,等等信号,还得有长期记忆 —— 存在于一个叫海马体的东西里,用以记住新东西。而纯粹的语言大模型,既不能看,也不能听,更是只能想起学过的东西,就像ChatGPT一开始的记忆,只停留在2021年,之后的信息,以及ChatGPT没看过的东西(别觉得GPT啥都学过了,GPT能学的至多就是不到总量5%-10%的公开数据),就没法知道了,有时就只能胡编了(这就是为什么一开始有人发现ChatGPT一本正经地胡说)。
那有没有办法在不重新调整这个天才大脑的"神经元",也就是其参数的情况下,开发一下其潜力呢?当然得有,这就是"插件"Plugin方式,简单说,就是自身不够,就外接能力,就像电脑存储空间不够了,外接一个内存或者硬盘;相机解析不够清楚,外挂一个大镜头。GPT不是不能处理图片吗,没问题,用Plugin插上一个视觉模型,这不就能"看"了吗?不是不能直接处理声音信息吗,没问题,接一个声音转文字的模型,这不就能听了吗?不是算数能力不行吗,那就外接一个计算引擎wolfram alpha,只要能描述清逻辑概念关系的问题,就都能算了(个人觉得这才应该是实现大模型推演的主要方式);更重要的是,不是很多新知识没法塞进大模型参数里吗?原来的代码程序发现内存里没有的数据怎么找?查询外部数据库呗。大模型也一样,那上千亿个参数看上去很大,再大也存不了近乎无限的新数据,那就按原来的思路,通过插件接上一个数据库好了,只不过这不是传统的SQL/NoSQL数据库,而是向量数据库,这个我前面有文章专门说过,简言之就是一类更适合大模型神经网络查询检索的数据库,这就解决了大模型记不了新东西的问题。沿着这个思路下去,如果大模型要控制其"肢体",也就是机器人身体,怎么办?外接个"小脑"呗,不难预见,未来的大模型挂上一个运动传感器和控制器——很可能这也是一个人工神经网络模型。个人觉得,大模型接下去会(瘦身)演化出呈现不同形态的专有模型,各司其职,这些模型和外挂整合起来,接上语言大模型,就会成为一个完整的"大脑"。—— 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only
那有没有办法在不重新调整这个天才大脑的"神经元",也就是其参数的情况下,开发一下其潜力呢?当然得有,这就是"插件"Plugin方式,简单说,就是自身不够,就外接能力,就像电脑存储空间不够了,外接一个内存或者硬盘;相机解析不够清楚,外挂一个大镜头。GPT不是不能处理图片吗,没问题,用Plugin插上一个视觉模型,这不就能"看"了吗?不是不能直接处理声音信息吗,没问题,接一个声音转文字的模型,这不就能听了吗?不是算数能力不行吗,那就外接一个计算引擎wolfram alpha,只要能描述清逻辑概念关系的问题,就都能算了(个人觉得这才应该是实现大模型推演的主要方式);更重要的是,不是很多新知识没法塞进大模型参数里吗?原来的代码程序发现内存里没有的数据怎么找?查询外部数据库呗。大模型也一样,那上千亿个参数看上去很大,再大也存不了近乎无限的新数据,那就按原来的思路,通过插件接上一个数据库好了,只不过这不是传统的SQL/NoSQL数据库,而是向量数据库,这个我前面有文章专门说过,简言之就是一类更适合大模型神经网络查询检索的数据库,这就解决了大模型记不了新东西的问题。沿着这个思路下去,如果大模型要控制其"肢体",也就是机器人身体,怎么办?外接个"小脑"呗,不难预见,未来的大模型挂上一个运动传感器和控制器——很可能这也是一个人工神经网络模型。个人觉得,大模型接下去会(瘦身)演化出呈现不同形态的专有模型,各司其职,这些模型和外挂整合起来,接上语言大模型,就会成为一个完整的"大脑"。—— 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only
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