本实用新型涉及一种下肢康复器械。所述的臂杆底端与脚踏板、联动杆b三者相活动铰接，臂杆中上段横向延伸位置末端与联动杆b一末端之间铰接有电动伸缩杆a；所述的臂杆顶端固定有联动杆c，臂杆顶端与L形臂杆a之间相活动铰接；所述的L形臂杆a末端与联动杆c一末端之间铰接有电动伸缩杆b。本实用新型结构简单、装配容易；适用于运动型的下肢物理康复；在设计的结构上，微小精密零件加工咨询，采用电动组合手动调节零部件升降的模式，在计算机的编程控制下，能够针对不同的，编译出适合其康复理疗的疗程运动。




本发明涉及一种互联网多维网络电子信息处理和识别方法，以《管理办法》为标准，微小精密零件加工厂家，采用数字秘钥和条码识别技术，为互联网服务配套，将医生在互联网开具的，转换为具有秘钥保护，编码识别的多维网络电子系统，所述多维网络电子系统包括医生端，患者端以及端.医生，患者与方均通过该多维网络电子系统进行相应的操作，并可与医生诊疗信息系统，患者系统，药品销售系统对接.本发明能够实现网络电子的性与真实性.




为后续精密零件表面瑕疵检测技术的研究提供了重要依据。　　(4)针对小样本精密零件的检测问题，广东微小精密零件加工，提出了基于合成样本学习的精密零件检测方法，设计了基于合成样本的精密零件视觉外观检测系统。基于合成样本学习的精密零件检测方法利用少量真实样本作为种子样本创建出大量合成样本，对卷积神经网络进行精细训练。有效的解决了实际应用中仅有小样本数据进行检测网络训练的问题。







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