广州云歌信息科技有限公司成立于2014年，总部设在国家863软件专业孵化器广东基地广东科学软件园，短短数年时间，已成为国内高校智能互联专业群实验室的领导者。云歌科技是一家专注于教育信息技术输出的高新技术企业，作为粤港澳大湾区创新中心核心枢纽的黄埔经济开发区及广州市人工智能入库企业，公司一直专注于人工智能领域算法的研究，为客户提供一站式的人工智能技术应用服务，技术顾问团队都是来自相关专业博士、硕士及国内外学者。公司成立以来，依托着先进的研发水平及专业的教育行业背景，打造具有自身特色的服务+产品的业务模式，得到全国多所高校的肯定。公司从2018年开始，从专注高校实验室建设的单一输出模型，在数字时代下，通过人工智能技术的沉淀，通过转型技术服务，对教育行业的价值链进行重构，从2019年开始，开始下沉到中小学智慧教育市场，目前也得到客户的一致认可。云歌目前已在四川、重庆、广西、湖北及湖南等地成立了办事处，为全国所有高校提供以人工智能、移动应用开发、移动互联应用技术、智能产品开发、大数据以及机器人等专业为主营业务的专业建设服务整体解决方案。云歌通过自主研发和采用国内外最先进的信息技术，创造了课程定制化开发、专业诊断服务专业、人才评测机制先进、实验资源种类齐全的计算机专业群建设一体化服务模式，目前已取得多项专利及软件著作权，拥有定制化的智能互联网专业群实验室建设方案已被全国200多个高等院校认可。

大木仓（北京）信息科技有限公司，成立于2021-03-04，注册资本为100万人民币，法定代表人为邵俊恺，经营状态为存续，工商注册号为110400030517203，注册地址为北京市北京经济技术开发区地盛北街1号院31号楼二层202，经营范围包括信息技术服务；软件开发；基础软件服务；应用软件服务；计算机系统服务；互联网数据服务（互联网数据服务中的数据中心，PUE值在1.4以上的云计算数据中心除外）；信息处理和存储支持服务（信息处理和存储支持服务中的数据中心，PUE值在1.4以上的云计算数据中心除外）；企业管理；市场调查；经济贸易咨询；企业管理咨询；公共关系服务；企业策划、设计；设计、制作、代理、发布广告；电脑动画设计；会议服务；翻译服务；技术开发、技术咨询、技术转让、技术推广、技术服务；文艺创作；组织文化艺术交流活动（不含营业性演出）；承办展览展示活动；教育咨询；自然科学研究和试验发展；工程和技术研究和试验发展；农业科学研究和试验发展；医学研究和试验发展；包装装潢设计服务；软件咨询；产品设计；模型设计；体育咨询；工艺美术设计；健康管理；健康咨询（需经审批的诊疗活动除外）；影视策划。  

产品详细介绍  德睿博物馆多媒体信息发布系统   　 博物馆作为公益性文化教育机构，是弘扬和培育民族精神的重要文化基础设施，因此，如何充分发挥这个基地的作用，对外展示、宣传博物馆的内涵和外在的形象就显得尤为重要。根据博物馆的这一现实需求，上海德睿电子科技有限有限公司开发了德睿多媒体发布系统。该系统实现馆藏展示、馆内导航、广告、公告、新闻信息、历史资料、教学、讲座或报告等的多媒体内容发布，内容形式可为文字、图片、文件、音频、视频等。 　　该系统集远程内容发布、远程管理、海量存储、高清视频、交互传输于一体，是一个完美的数字化分布式多媒体发布平台，它也是国内第一套博物馆分布式多媒体发布系统。　控制中心：集中了系统管理、内容发布、远程、采集编码、数据存储等主要功能；展区配备了视频播出服务器与显示终端，视频播出服务器将根据控制中心播控系统的控制，进行多媒体信息的播放。   展览馆、图书馆、博物馆多媒体联网信息发布系统 　　伴随着市场化的不断深入，各行各业供需双方急切的需要能通过各种渠道得以有效交流，进而达成交易。在众多的交流平台中，会展方式成为其中最为重要和发展最快的公共平台。 　　因此，为了更好的为企业和观众提供服务；为了提高展馆设施与资源的使用效率；为了便于主管部门的管理、协调工作；为了提升整个展馆形象和服务档次。需要建设一套统一管理、方便迅捷的公共信息服务平台。 　 展览馆、图书馆、博物馆信息发布系统解决方案                　　 　　从德睿多媒体信息发布的角度，展览馆、图书馆、博物馆的信息发布区域可分为三块：公共信息发布区，会展大厅，各办公楼层。在这些区域各相应地点（各展位上方、各楼层电梯口等），设置大屏幕等离子彩电（附美观小巧的控制终端设备）。 　　在公共信息发布区：主要由管理人员，面向所有人员，发布管理信息和各种公告，从而起到统一的管理和导引作用。同时也可发布某些企业的广告。 　　在大厅各展位上方：通过大屏幕彩电显示该展位的企业介绍等信息。各展位的信息各不相同，但管理人员仍可在各展位的电视屏幕上统一发放重要通知。 　　在各楼层：由管理人员根据需要发布信息，如通知、公告、广告等。由于采用先进的网络流媒体技术，各电视显示终端能够以灵活多样的形式发布信息。文字显示模式，可以通过周期性屏幕切换，显示信息。 　　　　信息发布与管理： 　　根据展览馆、图书馆、博物馆的特点，信息的发布及管理由以下方式构成： 　　统一管理和发布，整个信息管理平台由主管部门控制，所有企业信息和各种公告信息均由管理人员统一制作和发布，或者由管理人员授权企业制作和发布； 　　设置企业信息服务区，各企业经过管理员授权，可以在自己展位的显示终端发布自身信息，包括企业介绍和招聘信息等。企业只能在规定的显示模板内选择信息发布的方式，避免了五花八门的海报式宣传，实现信息发布形式的统一化和标准化。企业所发行信息受管理员监管，管理员可随时中止某企业的非法信息；展览馆、图书馆、博物馆除了提供供需双方的交互平台，还可以提供各种公益性服务。通过智能信息平台，管理人员可以在合适的时间播放各类公益节目。  

本书内容包括:热弹性力学基础;叠层梁;叠层板;叠层圆柱壳和球壳;叠层扁壳和深壳;压电材料叠层结构.

与华为技术有限公司开展互联网语义分析合作研究，双方共同研发了“电商知识图谱自动化构建和电商评论分析系统”，该系统可以自动化将不同电商网站的数据抽取和集成，形成一个庞大的电商知识图谱，并且利用这个知识图谱来对电商评论做语义分析。该项目中的技术已经被华为公司用于大数据中的视频分析，并且产生了良好的经济效益。另外，与百度签订了“本体及知件技术构建医疗领域知识库和应用研究”项目，提交并审核通过一项专利“一种医疗知识库中保健品与疾病的关联构建方法”，并且提出一种word embedding的方式挖掘非结构化数据中实体关系的方法，项目成果被百度用于医疗保健品的搜索中，取得了很好的社会效应。

中医理论和临证经验是通过传承、实践以及创新而形成的具有特色的知识体系，包含在中医辨证施治过程之和医案之中。中医医案蕴含着丰富的临证经验、诊疗技能、技巧和诀窍，医案包含的结构与关系非常复杂很难用计算机来分析处理。在多年工作积累的基础上，经过“十五”国家科技攻关计划 “基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究”课题的深化，我们提出了基于语义网络的中医知识获取技术，并开发了中医医案管理与智能分析系统。系统以中医理论知识为基础，利用人工智能、中医自然语言理解技术，提供多种方法与工具对临床医案进行多层次解析和挖掘，以获取医案中隐含的诊疗知识和临证经验。系统以中医基础理论为知识源，通过对中医专家的医案进行实例化，提取医案中的诊疗规律和临证经验，医案分析结果可以用语义网络、表格以及可视化的形式展现出来。 系统包括领域知识建模、Ontology的形式化与存储、信息资源语义描述与存储、语义分析等多个组件。通过这些组件的有机结合，知识工程师可以利用领域本体中的词汇来描述WORD文档、文本文档等多种形式的信息资源；用户可以浏览领域知识树查找相关医案，查看领域本体中的概念描述，并通过语义查询接口进行语义查询。将相关技术集成开发完成了中医智能信息处理系统，系统主要实现了以下功能：①医案管理：对医案进行存储、检索、删除、修改。②文本预处理：对文本进行分词、标注、抽取特征词和特征词的标准化。③知识管理：对本体知识库进行标准化存储、更新和检索。④知识获取：对医案进行实例化映射，建立语义网络，获取中医知识。⑤数据挖掘：对医案进行常规的数据挖掘。⑥数据可视化：把知识模型以可视化的形式展现出来。本系统可用于国家中医药管理局、医疗机构等行业。

用于铸造生产现场准确评价铸铁、铸钢、铝合金、铜合金等线收缩、内应力、热裂的新型仪器。测试时，液态合金浇入湿型砂砂型中，系统可自动鉴别被测合金的凝固特性参数。该系统具有体积小、造型和砂箱定位简单准确、测量准确率高、可靠性好、抗干扰性强和操作方便等优点。

本项目开发的流量预测系统，主要功能是预测未来某一天的资金流量，设计了一套深度学习系统用来精确预测未来某天的资金流量

社会网络已经成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的 Web2.0 业务，在世界范围内，最著名的社会网络代表是 Facebook、Twitter，用户量分别达到 12 亿、5 亿;国 内使用人数最多的社会网络工具是新浪微博和腾讯微博，其中新浪微博用户达到 5 亿，腾讯 微博用户超过 8 亿。社会网络中的巨大用户群每天产生海量的用户数据、关系数据和信息数 据，若能够对海量数据进行准确、及时的分析，则会在精确营销、舆情探测以及网络安全等方面创造巨大价值。然而由于社会网络的大数据特性以及分析方面要求准确、及时，目前缺 乏融合多项社会网络分析技术的、成熟的社会网络大数据分析系统。社会网络分析技术是一项关键技术，也是一项热门的研究，涵盖了社会学、人类学、社 会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经 济学以及生物学等多个领域，是一项多学科交叉技术。社会网络大数据分析系统要求具有坚 实的数据支撑，即数据获取全面、更新及时、获取数量大，也强调多维度、多粒度的分析手 段相结合，并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。基于上述现状和挑战，在国家科技支撑项目的资助下，实现基于新浪微博、Twitter 等 主要社会网络交流工具的大数据分析系统，系统完成从数据获取、数据预处理、数据存储、 消息中心、数据分析、结果可视化展示的闭环处理流程，支持多种社会网络(Twitter、新浪 微博等)的数据实时、不间断获取，获取数据量在国内外同研究领域处于领先地位;实现整 体、个体、群体以及事件的多层次、多粒度分析模式;同时具备良好的人机交互操作界面以 及优秀的分析展示效果。

在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文