ansys數據圖像的案例
計算機視覺：你必須了解的圖像數據底層技術
例如，假設我們創建了一個簡單的聚類算法來區分紅玫瑰和其他花朵：
我們將算法設計為計算給定圖像中紅色像素的數量，如果有足夠多的紅色像素（大于300個紅色像素）就被歸類為紅玫瑰。（這個例子里我們只提取了顏色特征）
還有一點需要注意的是，輸入圖像的大小、裁切方式都會影響算法的輸出結果，因此數據預處理非常重要！
作為數據的圖像
圖像中的每一個像素都是一個我們可以改變的數值，比如，我們可以將一個像素乘以一個標量來改變圖像亮度，我們也可以將每個像素值向右移動來改變圖像飽和度等。
將圖像視為數字網格是許多圖像處理技術的基礎。一般來說，色彩與形狀改變都是通過數學運算對圖像進行逐像素變換完成的。
訓練神經網絡
為了訓練神經網絡，我們要提供一組標記過的圖像數據，然后比較這些輸入圖像與計算機預測的輸出標簽或識別的測量值的差異以檢測算法模型的準確率。基于神經網絡的深度學習會監督它所犯的錯誤（誤差），并通過修正它發現的圖像數據間的模式與差異來實現迭代與擬合。
其中，梯度下降法是一種減少神經網絡誤差的數學方法，其中卷積神經網絡是一種特殊類型的神經網絡，通常用于計算機視覺應用。
X =輸入；a = 活化函數；W = 卷積神經網絡中的權重；J = 損失函數；Alpha = 學習率；y = 地面真值；y = 預測；k = 迭代次數
展開 MATLAB數據分析、圖形圖像處理、機器學習與深度學習培訓班
各企事業單位、高等院校及科研院所：
MATLAB是由美國MathWorks公司推出的一款應用于科學計算和工程仿真的交互式編程軟件，它有包羅萬象的工具箱和草稿紙式的編程語言，將符號計算、數值分析、矩陣計算、科學數據可視化、數據處理與機器學習、圖像處理、信號處理、計算金融學、計算生物學以及非線性動態系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案。
為進一步推動高等院校、科研院所及企事業單位在科研研究工作的開展，特邀請清華大學教授共同舉辦“MATLAB數據分析、圖形圖像處理與機器學習”培訓班。我們已經在舉辦培訓班共二十期，一百余家企業、高校和科研院所參加了培訓班，共計培訓學員數百名。培訓班實實在在地提高了學員Matlab數據分析、圖形圖像處理、Simulink仿真、算法開發、機器學習與深度學習科研水平和解決實際科研問題能力，通過實際操作和訓練，讓學員們掌握了Matlab軟件使用的方法，獲得一致好評。具體事宜如下：
一、培訓目標
通過課程學習，理解并掌握MATLAB軟件編程語法，工具箱的使用，各種作圖技巧，包含二維圖、三維圖、地形圖、交互式編輯圖形、動畫制圖，并通過實例講解科學計算及其可視化；并學會使用常見的分析工具分析數據，為科學研究提供更可靠的數據分析能力；結合工程應用實例講解MATLAB優化建模與求解、Simulink建模與仿真；掌握Matlab算法開發、圖像處理、機器學習及深度學習等應用技巧與細節分析；能夠根據數據分布選擇合適的算法模型并書寫代碼，能夠使用MATLAB軟件解決一些實際的應用項目和科研問題。
二、培訓專家
清華大學教授，博士生導師，1998年畢業于西安交通大學信息與通信工程系，獲學士學位。
展開 毫米波雷達和「圖像數據」的融合｜技術解讀篇
個人認為，作為未來的發展方向，融合底層雷達數據和圖像數據的算法至少還需要解決以下問題：
一，坐標統一問題。
雷達 RAD 數據是 BEV 坐標，而圖像數據則是透視坐標，如何將兩種數據映射到統一的坐標系下是設計融合算法的關鍵。有企業將相機圖像映射到 BEV 坐標，但是可以看到轉換后的圖像有很大的畸變，不利于提取物體信息。
另外一種可能是將雷達數據看做稠密的點云，并將其映射到圖像坐標下。
二，數據同質問題。
即使將雷達和圖像數據映射到一個坐標系下，其數據本身也存在著巨大的差異。需要設計不同的網絡結構來對不同質的數據進行處理，使其在統計分布上盡可能的一致。只有這樣，后續的融合才有可能帶來性能的提升。
三，時序對齊問題。
由于不同傳感器的采樣頻率不同，各傳感器的數據之間會有一定的時間差。這會帶來數據的不一致性，尤其是在車輛或目標物體高速運動的情況下。
展開 毫米波雷達和「圖像數據」的融合｜技術解讀篇
因此，毫米波雷達感知算法的研究開始慢慢轉向直接利用深度神經網絡處理雷達的底層數據，比如 Range-Azimuth-Doppler Tensor。
那么，將 RAD 數據與相機圖像數據進行融合，也就自然的成為了新的研究增長點。
將 RAD 數據（極坐標）和圖像數據都轉換到 BEV 坐標（笛卡爾坐標系）下。RAD 其實可以看作極坐標下的多通道圖像，其通道是 Doppler 特征，做完坐標轉換之后就可以看作 BEV 下的多通道的圖像。
同樣的，相機圖像做完坐標轉換后也可以看作 BEV 下的多通道（比如 RGB）圖像。
兩種數據處于同一坐標系下，后續的處理就相對簡單了：比如基于 Concat 的方式將兩種數據在多尺度上進行了融合。
雷達 RAD 數據和圖像數據轉換到笛卡爾坐標系
RAD 數據
和圖像數據的融合網絡
這個方法本身沒有太多可介紹之處，但其中兩個實際應用中的問題值得討論一下：
圖像轉 BEV 坐標時對平坦路面的假設：如果按照美國洲際公路最大 6% 的坡度估算，在雷達的最大可視范圍處會有 8 厘米的誤差。如果這個誤差遠小于所用雷達的距離分辨率，那么可以將其忽略，否則就需要特別考慮。
各個傳感器之間在時序上的對齊：可以采用 LiDAR 數據進行自動標注，因此需要考慮三種傳感器之間的對齊。理論上說，任意時間點的物體標注數據可以通過插值的方式來得到，但是對于雷達和圖像數據就沒辦法這樣做了。以雷達數據為基準，在時間軸上尋找距離其最近的圖像數據。
展開 
大成建設（Taisei）圖像數據隱私保護與AI開發協同案例解析
隨著AI攝像頭、無人機等視覺采集設備的普及，海量圖像數據在提升生產效率的同時，也帶來了敏感信息泄露的風險。
然而傳統模糊化處理技術往往陷入兩難境地——過度處理會破壞數據價值，而處理不足又難以滿足日益嚴格的隱私法規要求。如何在保護個人隱私的同時釋放數據潛力，成為橫跨各行業的核心難題。
一、客戶需求
日本建筑業巨頭Taisei Corporation（大成建設）最初涉足圖像識別人工智能領域時，采用了一款安裝有模糊處理應用程序接口（API）的攝像頭來保護個人數據。
然而，這種方法因API本身的限制面臨諸多挑戰。比如，它會導致過度模糊，常常將整個人的上半身都模糊掉，這對訓練人工智能系統而言會產生負面影響。此外，這種方法無法捕捉到性別和年齡等關鍵屬性，因為這些信息在模糊處理過程中會丟失。
因此，Taisei需要的是一種既能有效保護個人隱私，又能保留圖像中關鍵信息（如性別、年齡等屬性），以滿足人工智能訓練需求的解決方案，即需要滿足三重目標：
1. 法律合規性：符合日本《個人信息保護法》及歐盟GDPR對個人信息的嚴格規定
2. 數據可用性：處理后的圖像保留性別、年齡等基本屬性
3. 技術擴展性：支持后續AI分析（如安全行為識別、自動化施工監測）的數據結構化需求
二、解決方案
對于Taisei在匿名化與可用性的需求，深度自然匿名化（DNAT）方案顯然是一個絕佳的選擇。該解決方案利用先進的深度學習技術， 可以有效地檢測鏡頭中的人臉和車牌。一旦人臉和車牌得到檢測，DNAT就會隨機生成一個真實的覆蓋層替代它們。
這種方法有效地隱藏了圖像中個人信息，同時保留了原始數據中的關鍵特征，平衡了隱私保護和數據效用，完美地解決了Taisei目前所遇到的困境。
展開 【3月20-22日 線上】MATLAB數據分析、圖形圖像處理、機器學習與深度學習培訓班
各企事業單位、高等院校及科研院所：
MATLAB是由美國MathWorks公司推出的一款應用于科學計算和工程仿真的交互式編程軟件，它有包羅萬象的工具箱和草稿紙式的編程語言，將符號計算、數值分析、矩陣計算、科學數據可視化、數據處理與機器學習、圖像處理、信號處理、計算金融學、計算生物學以及非線性動態系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案。
為進一步推動高等院校、科研院所及企事業單位在科研研究工作的開展，特邀請清華大學教授共同舉辦“MATLAB數據分析、圖形圖像處理與機器學習”培訓班。我們已經在舉辦培訓班共二十期，一百余家企業、高校和科研院所參加了培訓班，共計培訓學員數百名。培訓班實實在在地提高了學員Matlab數據分析、圖形圖像處理、Simulink仿真、算法開發、機器學習與深度學習科研水平和解決實際科研問題能力，通過實際操作和訓練，讓學員們掌握了Matlab軟件使用的方法，獲得一致好評。具體事宜如下：
一、培訓目標
通過課程學習，理解并掌握MATLAB軟件編程語法，工具箱的使用，各種作圖技巧，包含二維圖、三維圖、地形圖、交互式編輯圖形、動畫制圖，并通過實例講解科學計算及其可視化；并學會使用常見的分析工具分析數據，為科學研究提供更可靠的數據分析能力；結合工程應用實例講解MATLAB優化建模與求解、Simulink建模與仿真；掌握Matlab算法開發、圖像處理、機器學習及深度學習等應用技巧與細節分析；能夠根據數據分布選擇合適的算法模型并書寫代碼，能夠使用MATLAB軟件解決一些實際的應用項目和科研問題。
二、培訓專家
清華大學教授，博士生導師，1998年畢業于西安交通大學信息與通信工程系，獲學士學位。
展開 【9月19-22日 北京】MATLAB數據分析、圖形圖像處理與機器學習培訓班
各企事業單位、高等院校及科研院所：
MATLAB是由美國MathWorks公司推出的一款應用于科學計算和工程仿真的交互式編程軟件，它有包羅萬象的工具箱和草稿紙式的編程語言，將符號計算、數值分析、矩陣計算、科學數據可視化、數據處理與機器學習、圖像處理、信號處理、計算金融學、計算生物學以及非線性動態系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案。
為進一步推動高等院校、科研院所及企事業單位在MATLAB、數據分析、圖形圖形處理和機器學習研究工作的開展，特邀請清華大學的一線專家共同舉辦“MATLAB數據分析、圖形圖像處理與機器學習”培訓班。我們已經在北京舉辦培訓班共十八期，一百余家企業、高校和科研院所參加了培訓班，共計培訓學員數百名。培訓班實實在在地提高了學員Matlab數據分析、圖形圖像處理、Simulink仿真、算法開發、機器學習科研水平和解決問題能力，通過實際操作和訓練，讓學員們掌握了Matlab軟件使用的方法，獲得一致好評。本次培訓主打理論結合實踐主題，課程強調動手操作；內容以代碼落地為主，以理論講解為根，以公式推導為輔。具體事宜如下：
一、培訓目標
通過課程學習，理解并掌握MATLAB軟件編程語法，工具箱的使用，各種作圖技巧，包含二維圖、三維圖、地形圖、交互式編輯圖形、動畫制圖，并通過實例講解科學計算及其可視化；并學會使用常見的分析工具分析數據，為科學研究提供更可靠的數據分析能力；結合工程應用實例講解MATLAB優化建模與求解、Simulink建模與仿真；掌握Matlab算法開發、圖像處理、機器學習及深度學習等應用技巧與細節分析；能夠根據數據分布選擇合適的算法模型并書寫代碼，能開發出一些實際的應用項目并運用MATLAB軟件解決實際問題能力。
展開 【12月25-27日 北京】MATLAB數據分析、圖形圖像處理、機器學習與深度學習在線培訓班
各企事業單位、高等院校及科研院所：
MATLAB是由美國MathWorks公司推出的一款應用于科學計算和工程仿真的交互式編程軟件，它有包羅萬象的工具箱和草稿紙式的編程語言，將符號計算、數值分析、矩陣計算、科學數據可視化、數據處理與機器學習、圖像處理、信號處理、計算金融學、計算生物學以及非線性動態系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案。
為進一步推動高等院校、科研院所及企事業單位在科研研究工作的開展，特邀請清華大學教授共同舉辦“MATLAB數據分析、圖形圖像處理與機器學習”培訓班。我們已經在北京舉辦培訓班共十八期，一百余家企業、高校和科研院所參加了培訓班，共計培訓學員數百名。培訓班實實在在地提高了學員Matlab數據分析、圖形圖像處理、Simulink仿真、算法開發、機器學習與深度學習科研水平和解決實際科研問題能力，通過實際操作和訓練，讓學員們掌握了Matlab軟件使用的方法，獲得一致好評。具體事宜如下：
一、培訓目標
通過課程學習，理解并掌握MATLAB軟件編程語法，工具箱的使用，各種作圖技巧，包含二維圖、三維圖、地形圖、交互式編輯圖形、動畫制圖，并通過實例講解科學計算及其可視化；并學會使用常見的分析工具分析數據，為科學研究提供更可靠的數據分析能力；結合工程應用實例講解MATLAB優化建模與求解、Simulink建模與仿真；掌握Matlab算法開發、圖像處理、機器學習及深度學習等應用技巧與細節分析；能夠根據數據分布選擇合適的算法模型并書寫代碼，能夠使用MATLAB軟件解決一些實際的應用項目和科研問題。
二、培訓專家
清華大學教授，博士生導師，1998年畢業于西安交通大學信息與通信工程系，獲學士學位。
展開 Mater.綜述：面向低功耗和高密度數據存儲器應用的相變超晶格材料：微觀圖像
如今，電子技術的發展大大增加了數碼數據量。據統計，全球數碼數據量每兩年翻一番，到2020年，將達到44澤字節（1澤字節 = 10萬億億字節）。隨著物聯網的發展，每秒鐘都有大量的數據以視頻、音樂、圖片、網上社交、商業信息等形式產生并傳輸。因此，大數據的存儲、傳輸和處理將面臨嚴峻挑戰。當下迫切需要具有快速度、高密度和低功耗的非易失性電子存儲器件來應對這些問題。相變存儲技術作為最早進入產業化應用之一的高速非易失性存儲技術備受全球半導體業界關注，然而目前還面臨著功耗高等難題，這對高密度存儲集成電路進一步開發帶來障礙。
【成果簡介】
近日，來自吉林大學的李賢斌副教授、陳念科博士和清華大學孫洪波教授聯合在Advanced Functional Materials上發表綜述文章，題為：Phase‐Change Superlattice Materials toward Low Power Consumption and High Density Data Storage: Microscopic Picture, Working Principles, and Optimization。本文首先總結了相變存儲材料在信息技術中的廣泛應用，特別介紹近幾年相變存儲材料領域的研究熱點—GeTe/Sb2Te3超晶格材料在超低功耗數據存儲中的重要前景。然后，討論了相變超晶格在微觀原子結構和工作原理探究方面的主要進展，并對目前提出的主流工作機制進行點評和分析：開發超晶格相變存儲器的日本產綜研最早提出Ge層整體翻轉的工作機制，然而該機制面臨原子跳變勢壘大、原子模型難以被電鏡實驗觀察等困難，在此上介紹了業界最近提出的另外幾種重要機制，包括微區部分融化（部分非晶化）機制、堆疊層錯輔助金屬絕緣體相變機制、應變輔助相變機制等。
展開 醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)
2020年11月26日--11月29醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS) 建模仿真技術培訓班
遠程在線直播課程
1、理解醫學三維圖像重建和有限元建模仿真的基本原理、基礎概念和方法；
2、掌握 Mimics 三維圖像重建和 Ansys 有限元計算分析軟件基本操作和使用流程；
3. 針對骨科學、關節外科、普外科、口腔科等臨床基礎研究中的數字醫學問題提供實例講解；
4. 為相關臨床課題提供基本科研思路。
聯系人: 封奔達（老師） 手機（微信同號）：17777856230
qq：1542173957 E_mail：1542173957@qq.com
展開 醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)建模仿真技術
醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)建模仿真技術
正規國家事業單位下屬培訓中心主辦
由南方醫科大學（第一軍醫大學）副教授張美超老師主講
一、時間地點:
2020年11月26日— 2020年11月29日 遠程在線直播課程
2020年11月26日— 2020年11月29日 北京.機房上機實踐
培訓內容（通過網上直播平臺進行實時授課）
一：有限元法概述及分析（生物力學基礎）有限元建模基礎知識培訓
二：mimics軟件(上機操作案例分析)：醫學有限元模型的特點及建模方法
三：ANSYS有限元分析操作 ANSYS軟件界面及功能模塊介紹
四：醫學臨床中的有限元（生物力學具體案例分析）
輔助課程
1）其它相關軟件介紹 Geomagic，Freeform， hypermesh等
2）結合臨床的課題分析與設計思路
3）自由問答
4）建立QQ群長期學習平臺
五、生物力學具體案例分析
1、頸椎前路蝶型鋼板力學分析
2、人工椎間盤置換術后力學分析
3、樞椎前后方不同角度載荷時應力分析
4、股骨-脛骨復合體在人體體重沖擊下的運動力學響應研究
5、帶鎖髓內針、DHS鋼板及近端鎖定鋼板生物力學性能比較
6、人體胸廓急救按壓力學仿真
7、微種植支抗改善露齦笑的有限元分析研究
8、下頜骨體部缺損鈦板重建有限元分析研究
六、聯系方式：
聯系人: 李連杰老師：13311241619
QQ：1503177939
醫學有限元學習群群號： 858387385（加群備注：李連杰老師邀請）
另有《生物流體力學建模仿真技術培訓班》
2020年12月10日— 2020年12月13日
生物流體力學培訓班QQ群號：946428130（加群備注：李連杰老師邀請）
展開 
Ansys Lumerical | 超表面圖像傳感器濾光片的逆向設計
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前言
在本例中，我們展示了基于超表面的CMOS圖像傳感器濾光片的逆向設計，它可以替代傳統的拜耳濾光片，后者因用吸收來過濾色彩而導致光損耗。我們可以通過在 Lumopt（基于 Python 的 Lumerical 優化工具）中使用紅色和藍色像素的綜合強度作為品質因數，顯著提高每個像素的效率。
綜述
為了設計超表面，我們使用了 Lumerical Lumopt 的多參數、多目標拓撲逆向設計優化方法。我們將超原子的折射率在 1.0（空氣）到 2.4（TiO2）之間變化，并最大限度地提高 2D 紅色和藍色敏感傳感器區域的光學效率。
步驟1：定義基礎模擬項目
下載示例附帶的文件并將所有文件解壓到一個公共目錄中。然后我們需要定義一個基礎模擬項目，包括模擬區域、優化區域、光源和監視器。初始模擬是通過腳本文件 Base_script_2D_TE_volume.lsf 生成的。我們可以通過在 FDTD 中打開并運行腳本來檢查設置：
首先，我們需要定義超表面的兩種材料的折射率。此案例中分別為 1.00 和 2.4。我們將空氣的折射率設置為 1。
其次，我們需要將監視器的位置定義為每種顏色的品質因數 (FOM) 監視器。您可以通過更改場區域監視器的大小來修改像素的大小和位置。
最后，我們需要通過監視器定義優化區域。我們將優化區域的大小定義為 3 x 1 μm。此外，您可以根據需要更改優化區域。
步驟2：定義優化區域
下一步，我們需要在腳本文件 topo_focus_2D_basic.py 中定義幾個優化參數。
首先，我們需要定義如下品質因數。在 FDTD 腳本文件編輯器中打開topo_focus_2D_basic.py。
展開 醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)建模仿真
時間地點:
2020年09月18日— 2020年09月21日 遠程在線直播課程
2020年09月18日— 2020年09月21日 北京.機房上機實踐
課程目標：
1、理解醫學三維圖像重建和有限元建模仿真的基本原理、基礎概念和方法；
2、掌握Mimics三維圖像重建和Ansys有限元計算分析軟件基本操作和使用流程；
3. 針對骨學、關節外科、普外科、口腔科等臨床基礎研究中的數字醫學問題提供實例講解；
4. 為相關臨床課題提供基本科研思路。
課程內容（通過網上直播平臺進行實時授課）
一：有限元法概述及分析（生物力學基礎）有限元建模基礎知識培訓
二：mimics軟件(上機操作案例分析)：醫學有限元模型的特點及建模方法
三：ANSYS有限元分析操作 ANSYS軟件界面及功能模塊介紹
四：醫學臨床中的有限元（生物力學具體案例分析）
輔助課程
1）其它相關軟件介紹 Geomagic，Freeform， hypermesh等
2）結合臨床的課題分析與設計思路
3）自由問答
4）建立QQ群長期學習平臺五、生物力學具體案例分析
1、頸椎前路蝶型鋼板力學分析
2、人工椎間盤置換術后力學分析
3、樞椎前后方不同角度載荷時應力分析
4、股骨-脛骨復合體在人體體重沖擊下的運動力學響應研究
5、帶鎖髓內針、DHS鋼板及近端鎖定鋼板生物力學性能比較
6、人體胸廓急救按壓力學仿真
7、微種植支抗改善露齦笑的有限元分析研究
8、下頜骨體部缺損鈦板重建有限元分析研究
聯系人:朱安寧 手機：15810191373 （微信同號）
展開 醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)建模仿真技術
二、mimics 軟件 （上機操作案例分析） 醫學有限元模型的特點及建模方法 1）Mimics 軟件三維重建詳解；從斷面圖像到三維圖像 2）Mimics 軟件實例操作；從臨床 CT、MRI 圖像到具體模型重 建3）從三維圖像到三維圖形的轉換；從三維圖像到三維圖形 4）材料的賦予 5）3—Matic 功能簡介 三、ANSYS 有限元分析操作 ANSYS 軟件界面及功能模塊介紹 1）前處理界面及功能介紹； 1.1ANSYS 建模功能介紹 1.2 模型的基本結構與操作 （懸臂梁建模過程演示） 1.3 復合模型生成（模型組合及布爾運算、鈦籠圈建模過程演 示） 1.4 外部模型導入（CT 掃描圖像 3D 重建模型導入） 2）ANSYS 網格劃分方法與網格控制； 2.1 基本網格劃分方法（面網格劃分、體網格劃分，） 2.2 網格控制與調整（網格密度，單元質量，整體和局部優化） 2.3 六面體網格及四面體網格實例練習醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS)建模仿真技術培訓班 3）ANSYS 的求解過程 3.1 模型的約束與加載（點、線、面的加載） 3.2 加載控制（步長與時長） 3.3 靜態與瞬態加載（以上建立模型實例計算分析） 4）ANSYS 求解后處理 4.1 常規提取結果指標：位移、應變和應力 4.2 結果的顯示形式和綜合分析 5）ANSYS 建模重點解疑 5.1 接觸問題（椎體小關節、肘關節、足踝關節） 5.2 材料庫的選取定義（賦予材料屬性實現） 5.3 本構關系（線性、非線性） 四、醫學臨床中的有限元 （生物力學具體案例分析） 有限元軟件在生物力學中應用與分析學習（實例分析講解） 1）頸椎前路蝶型鋼板力學分析 2）人工椎間盤置換術后力學分析 3）樞椎前后方不同角度載荷時應力分析 4）股骨-脛骨復合體在人體體重沖擊下的運動力學響應研究 5）帶鎖髓內針、DHS 鋼板及近端鎖定鋼板生物力學性能比較
展開 醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS) 建模仿真技術培訓班
醫學三維圖像(Mimics)及生物力學(ANSYS) 建模仿真技術培訓班
