京师心智（北京）科技服务有限公司（简称京师心智），以促进心理行业健康发展为宗旨，坚守“普及心理应用知识，扩大心理行业影响力，让更多的人因心理而受益！”的行业使命，致力于打造中国心理行业第一品牌，搭建社会心理服务体系建设平台。 京师心智成立于2009年，现拥有心理咨询室建设硬件设备、心理健康软件等全线心理应用设备，共计150个型号，为客户提供省心省力省钱的一站式采购服务，满足合作伙伴长期发展需要；批量化自主研发生产设备，功能全面，严格控制成本，产品的权威资质多，产品的科学性和专业性得到多家专业机构认证，产品实用性和适用性较强；12年间，出版《每天3分钟读懂心理学》《图解心理学》《心理学常识速查速用大全集》等100+本心理科普图书 ，促进心理知识的普及；心理专业人才培训方案科学合理，梯式培养，循序渐进、针对性强，效果显著，支持面授、网校、视频多种互动形式。 京师心智以其专业的品质，真诚的服务，深受业界好评，拥有50余项国家知识产权，顺利通过了ISO9001:2015国际质量管理体系认证、ISO14001:2015环境管理体系认证、OHSAS 18001:2007职业健康安全管理体系等3大认证，荣获3A信用等级证书、3A资信等级证书、3A质量信用单位等多个诚信经营证书，被认定为“国家高新技术企业”和“北京中关村高新技术企业”，以其专业、科学、实用的产品赢得诸多专业机构认定和支持。同时，京师心智勇担推动心理行业发展的使命，出版心理图书，举办心理公益，荣获了北京市优秀社会贡献奖。  

浪潮服务器插件工具(Plugin Suite),实现Zabbix等第三方平台对浪潮服务器的资产监控、组件监控、固件升级和固件配置等功能，满足用户对设备统一纳管需求。

西兴(青岛)技术服务有限公司于2019年12月18日成立。法定代表人赵佳蕙，公司经营范围包括：一般项目：信息技术咨询服务；软件开发；信息系统集成服务；社会经济咨询服务；市场营销策划；人力资源服务（不含职业中介活动）；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；广告设计、制作、代理；市场调查；会议及展览服务；室内装饰装修；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；汽车及零配件批发（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）等。

      金碟云智慧图书馆服务平台是采用Python语言开发同时基于云服务器数据库管理技术自主研发的一款云智慧图书馆管理与服务平台，具体功能包括：图书编目、馆藏查询、流通管理、报表的统计和生成、图书馆管理、查询等功能。

本发明公开了一种通过自底向上填充实现通孔互联的方法，包括：（a）在基片的一个表面上加工制得盲孔；（b）在加工盲孔的基片表面上依次生长绝缘层、阻挡层和种子层；（c）向种子层表面上涂布光刻胶并填平盲孔，然后执行曝光及显影处理，以使光刻胶仅在盲孔底部的种子层表面上残留；（d）去除未覆盖光刻胶的种子层，而盲孔底部的种子层不受影响；（e）去除残留的光刻胶；（f）向盲孔中填充导电材料完成自底向上的生长；（g）减薄基片未加工盲孔的表面形成通孔，由此完成通孔互联过程。本发明还公开了相应的通孔互联结构产品。通过本发明

基于身份证开锁的物联网电子锁系统，主要由物联网电子锁、云服务器、后台管理软件、客户端软件组成。整个系统是基于无线以太网通信技术，可实现远程无线对电子锁的监控管理，通过RFID射频识别技术识别身份证信息。该系统解决了可用二代身份证刷卡开锁的问题，实现开锁过程实名制，以及利用无线以太网络传输开锁密码、开锁身份证号、门锁状态等信息的问题。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。市场前景分析：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。与同类成果相比的优势分析：国内领先