一、平台背景 虚拟仿真实验教学是高等教育信息化建设和实验教学示范中心建设的重要内容，是学科专业与信息技术深度融合的产物。为贯彻落实《教育部关于全面提高高等教育质量的若干意见》（教高〔2012〕4号）精神，根据《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》，教育部决定于2013年启动开展国家级虚拟仿真实验教学中心建设工作。其中虚拟仿真实验教学的管理和共享平台是中心建设的重要内容之一。 目前，大多数高校都有针对课程使用实验教学软件，但由于每个专业或课程的情况不同，购买的软件所采用的工作环境、体系结构、编程语言、开发方法等也各不相同。由于学校管理工作的复杂性，各校乃至校内各专业的实验教学建设大都自成体系，各自为政，形成了“信息孤岛”。主要面临如下问题： • 管理混乱，各种实验教学软件缺乏统一的集中管理； • 使用不规范，缺乏统一的操作模式和管理方式； • 可扩展性差，无法支持课程和相应实验的扩展； • 各系统的数据无法共享，容易形成“信息孤岛”； • 缺乏足够的开放性； • 软件部署复杂，不同的软件不能运行在同一台服务器上。 二、平台目标 该平台的目标就是高效管理实验教学资源，实现校内外、本地区及更广范围内的实验教学资源共享，满足多地区、多学校和多学科专业的虚拟仿真实验教学的需求。平台要实现学校购置的所有实验软件统一接入和学生在平台下进行统一实验的目的，通过系统间的无缝连接，使之达到一个整体的实验效果，学校通过该平台的部署，不仅可以促进系统的耦合度，解决信息孤岛的问题，还可以使学校能够迅速实施第三方的实验教学软件。 平台提供了全方位的虚拟实验教学辅助功能，包括：门户网站、实验前的理论学习、实验的开课管理、典型实验库的维护、实验教学安排、实验过程的智能指导、实验结果的自动批改、实验成绩统计查询、在线答疑、实验教学效果评估等功能，同时该平台可扩展集成第三方的虚拟实验课程资源或自建课程资源，为各类院校虚拟实验教学环境提供服务并进行相应的应用。 三、应用方案 《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010－2020年）》第十九章第六十条明确指出:加强优质教育资源开发与应用。加强网络教学资源库建设。引进国际优质数字化教学资源。开发网络学习课程。建立数字图书馆和虚拟实验室。建立开放灵活的教育资源公共服务平台，促进优质教育资源普及共享。创新网络教学模式，开展高质量高水平远程学历教育。 虚拟实验建设的理念就是采用我们这个方案的理念(平台+资源)，发布一个虚拟实验中心门户网站、建设一个开放式虚拟仿真实验教学的管理和共享平台，然后再陆续把相关虚拟实验课程的资源统一放到该平台来进行管理，从而面向各个学科的相关课程开展虚拟实验教学。 四、平台的主要功能 开放式虚拟仿真实验教学的管理和共享平台包括虚拟实验中心门户网站、实验前的理论学习、实验的开课管理、典型实验库的维护、实验教学安排、实验过程的智能指导、实验结果的自动批改、实验成绩统计查询、数字化资源管理、师生互动交流和系统管理等子系统。 虚拟实验中心门户网站：一个动态Web系统，系统内容包括中心介绍、实验教学、实验队伍、管理模式、设备与环境、教学特色、中心新闻/公告/通知等。 实验教务管理：课程库、培养计划、排课、选课、开课审核等功能。 实验教学管理：现场实验安排、虚拟实验安排、实验批改、考勤管理、成绩管理、实验报告等。 实验前理论学习：实验前学生通过练习、自测、课件等方式学习实验理论知识。 实验过程智能指导：学生在实验过程中遇到问题可以请求指导，系统给出指导信息。 实验结果自动批改：学生提交实验结果后系统自动评判，给出分数和评分点。 数字化资源管理：各种虚拟实验、仿真软件和演示动画的上传、发布。 实验室开放预约管理：实验室设备借出、实验室预约、实验预约、工位预约管理。 师生互动交流：实时答疑、在线留言等。 系统管理：用户、分组、角色、权限、日志、备份管理和实时监控等。 五、平台特点 1)系统针对学校实验教学整体需求设计，满足校级实验教学需要； 2)可集成所有符合标准的第三方虚拟实验系统和软件； 3)经典实验的设计采用B/S架构，方便学生使用和系统部署； 4)全面开放了实验室的实验资源，提供开放式实验教学服务。方便学生自主灵活参与实验，充分发挥学生的主观能动性，提高实验教学的效果； 5)多种角色应用体系，多种业务权限配置，满足学生、教师、教务人员、实验室管理人员和校领导的需求，受益面广； 6)人性化的协同学习，帮助教师和学生随时随地通过网络在线或离线交流； 7)虚拟实验和现实实验相结合，丰富了实验教学方式，通过系统可同时管理硬件实验和虚拟实验； 8)实验教学排课灵活，可统一安排也可学生自选，提供学生、教师以多种方式打印课表； 9)多种数据导入导出功能，方便各种身份角色数据汇总、数据统计； 10)可无缝集成到学校的教学教务管理系统中； 11)支持实验报告在线提交，并提供实验报告在线批注和智能批功能； 12)可根据现实实验室进行直观的工位布局，方便学生预约和入座； 13)支持在线多媒体编辑宣传内容，可实现实验中心与下设实验室门户网站统一管理； 14)系统更加注重实验教学效果。

IECUBE-3831集成电路多功能实验基础平台是一个用于选择集成电路基础实验方案的主控平台，内置半导体器件&工艺等各类仿真器和模型，与IECUBE-3832实验用半导体参数分析仪配合使用构成完整实验平台。

设计了小型热泵型蓄能空 调装置并进行试验，显著提高了机组 COP 及运行性能，填补了国内小型蓄能空调 机组的理论研究加强了设备研发、技术创新，以适应社会各个层面的节能需要。

XM-H3100高智能数字网络化ICU综合护理技能训练系统 （教师机）   ★ 标志表示需要与选配件配套使用才能实现的功能。 XM-H3100高智能数字化ICU综合护理技能训练系统可自主表现生命体征，并可对所给予的治疗措施自主进行生理体征变化，该系统由全身男性模拟病人、生命体征模拟器和计算机等组成，具有基础护理与高级护理功能。本系统同时适用于医院、医学院、卫校等医疗单位，并面向乡村医师技能培训，提供心肺复苏术、体外除颤等急救操作技能。通过虚拟的模拟及护理技能的培训、图文、声像、视频相结合，有操作日志、存贮、考核评估、成绩打印、网络交互式功能。 适用学科：ICU护理、急救医学护理、呼吸内科护理、心内科护理、泌尿内科护理、外科护理、急救医学、危重症医学、战地医学等。 主要功能： ■ ICU技能： · 气道管理技术：标准口、鼻插管，气管切开术，支持仰头举颏法、推举下颌法开放气道。模拟牙关紧闭、舌水肿、咽部水肿、喉痉挛、单双侧肺阻塞、主气道堵塞等体征。 · CPR操作训练：可进行口对口、口对鼻、简易呼吸器对口等多种通气方式；电子监测气道开放、吹气次数、吹气频率、吹气量、按压次数、按压频率、按压位置和按压深度；自动判断人工呼吸及胸外按压的比例；实时数据显示，全程中文语音提示；抢救成功后，模拟人瞳孔由散大变为正常，颈动脉恢复搏动，出现自主呼吸。 ★ 真实除颤起搏（选配）：可与不同厂家、不同型号的除颤起搏器配套使用，实现真实除颤起搏。 ★ 模拟除颤起搏（选配）：多媒体动画展示医用除颤起搏器的使用，与XM-J980模拟除颤起搏器配套使用，可实现除颤起搏，可选择除颤能量，最大除颤能量达到360J。 ★ 真实AED（选配）：可与不同厂家、不同型号的AED配套使用，实现真实AED训练。 ★ 模拟AED（选配）：多媒体动画展示AED操作过程，与XM-AED99F自动体外模拟除颤仪配套使用，可实现AED训练。全程中文语音提示，提供贴片电极和纽扣电极，自动检测心率并分析是否需要除颤。 ★ 真实心电监护（选配）：可与不同厂家、不同型号的心电监护仪配套使用，实现真实心电监护。 ★ 模拟心电监护（选配）：与XM-J115多参数模拟心电监护仪配套使用，可实现模拟心电监护。使用指夹式血氧探头检测血氧，内部储存上千种种心电图。多参数模拟监护仪（LCD）屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压（动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压）、心输出量等。 ■ 生命体征模拟： · 瞳孔观察：瞳孔液晶显示为CSTN伪彩、65K色、RGB；能在1-9mm之间随意模拟瞳孔的正常、散大、缩小等状态。 · 颈动脉、股动脉、桡动脉搏动，生动再现病人呻吟、咳嗽、呕吐声音。 · 呼吸模式：模拟正常呼吸、叹气样呼吸、陈-施氏呼吸、库什摩尔呼吸、毕奥呼吸。 · 真实的自主呼吸，呼吸时胸廓有起伏，可调节呼吸频率及呼吸深度。 · 听诊：可听诊几十种声音，包括正常心音、异常心音、正常呼吸音、异常呼吸音、正常肠鸣音、异常肠鸣音。 ■ 临床护理训练： · 穿刺术：胸腔穿刺、骨髓穿刺。 · 血压测量训练、三角肌皮下注射、股外侧肌内注射、手臂静脉穿刺注射、输血、臀部肌肉注射。 · 清洗梳理头发、洗脸、耳清洗滴药、口腔护理、假牙护理、吸痰法、氧气吸入法、口鼻饲法、洗胃法、胃肠减压、灌肠法、造瘘引流术、男/女性导尿术、男/女性膀胱冲洗术。 · 整体护理：四肢关节左右弯曲、旋转、上下活动、擦浴、穿换衣服、冷热疗法。 ■ 软件系统： · 提供单机版（一点一套）、网络版(一点多套）软件，用户可根据实际需要进行选择。 · 脚本/病例编辑：支持用户自编辑模拟护理病例，软件自动记录病情的变化和学员操作过程。 · 模拟注射泵/输液泵的使用：多媒体动画展示注射泵/输液泵的操作流程，可选择药物进行操作。 · 训练与考核：软件内存有几百道考题。支持心电图、急救知识理论、护理场景、病例、CPR训练与考核。 · 心电图监护：使用指夹式血氧探头，实现模拟心电监护和真实心电监护，内部储存上千种心电图。 · 护理场景脚本训练/考核：系统自带数十个场景，涵盖内科、外科、急诊、ICU等科室病人的护理，并通过交互性多媒体课件检验护理操作关键知识点的掌握程度。软件提供多种药物治疗和典型的辅助检查，如胸片、超声心动图，12导联心电图等。 · 局域网络教学：可选配摄像头，具有彩色视屏监控功能，可对每个在线的学生的操作手法和过程进行实时视频监控，综合计算机同步统计数据，便于教师掌握每个学生的训练考核情况。 系统组成： ■ 硬件： · ACLS高智能成人模拟人 · XM-S7模拟血压测量仪 · 简易呼吸器、听诊器、喉镜、气管套管、输液套装 ■ 软件： · 局域网内教师机应用软件V2.0 · ACLS脚本编辑软件V2.0 ■可选配件（用户自配）： · 真实心脏除颤起搏器 · XM-J980模拟心脏除颤起搏器 · 真实AED · XM-AED98F自动体外模拟除颤仪 · 真实心电监护仪 · XM-J116多参数模拟心电监护仪 · 视频监控设备 · 计算机 · PC工作站 · 抢救操作台

京东云计算有限公司（京东智联云）与浙江云澎科技有限公司就未来5年内智慧食堂的深度合作事宜进行了深度沟通，达成合作伙伴关系，并计划每年年销售额1.5亿元人民币以上！ 京东智联云（JD Cloud & AI）是京东集团旗下的智能技术提供商，依托京东集团在人工智能、大数据、云计算、物联网等方面的业务实践和技术积淀，形成了从基础平台搭建、业务咨询规划，业务平台建设到运营维护的科技生态格局，拥有领先的数字化、智能化产品，打造服务于数字企业、数字政府的多维场景解决方案，为客户创造价值。京东智联云，提供包含公有云、私有云、混合云、专有云在内的多云、安全、可信赖的基础云服务；并以智能供应链为抓手，提供数字化、智能化的产业互联网应用云服务，2019 年8 月，京东智联云Neuhub平台入选“智能供应链国家新一代人工智能开放创新平台”，进一步提升京东智能供应链对外输出能力；同时，聚焦应用落地，提供以边缘计算为代表的云、边、端协同的下一代智能云服务，以可信赖的技术，探索商业模式，释放科技价值。京东智联云，致力于成为您最值得信赖的智能技术提供者。 云澎科技（Cloudpeng Technology），国家高新技术企业，是一家商业化AI人工智能应用产品研发商，基于AI图像识别技术、人工智能深度算法、AI行为识别技术、物联网等技术，致力于智慧食堂、AI智能环卫、AI行为检测、智能便利店、智能人脸闸机等场景的智能化改造，提供一整套完整解决方案。项目涵盖政府机关、高校、上市公司、医院等，遍布全国多个省市： 中船重工七一六研究所、乌鲁木齐海关、北京中讯设计、益海嘉里（金龙鱼）、索迪斯、满客宝、上海微软、上海联通、上海建行、中国农行浙江省分行、南宁民生银行、苏州浦发银行、澳门科技大学、浙江师范大学、山东高速集团、金华市政府、三星悦食岛上海爱宝健盐城Sk、国网合肥供电公司、富阳人民医院、江苏武进不锈、宜兴电信等。 本次云澎科技携手京东智联云，旨在共同为客户提供更为优质的服务，使智慧食堂数字化管理再上一个台阶。

近日，东南大学脑科学与智能技术研究院在神经元自动追踪算法基准测试与性能预测方面取得重要研究进展。

IECUBE-676X 人工智能创新实验进阶套件是在 IECUBE-6760 人工智能创新实验基础套件的基础上，针对已经具有一定人工智能应用开发经验的开发者，设计的具有一定复杂性和系统性的综合项目制实验开发套件。该套件将人工智能技术与更专业、更复杂的学科场景相结合，在更开放的软硬件平台环境下，鼓励学生自主完成人工智能与各学科的融合。 

     实验室安全智能监测与控制系统为高校实验室安全提供一体化解决方案。项目基于全要素管理、全过程监控、全方位感知（简称“三全”）的理念，聚集于实验室安全智能化管控，构建实验室安全智能监测与控制系统，通过多维监测、安全预警和智能应急等举措，开展实验室智慧安全管理，实现实验室的本质安全，提高实验室安全的技防水平。     实验室安全智能监测与控制系统采用模块化设计，由11个模块组成，责任体系、安全教育与考试、安全准入、分级管控、安全检查、危险源管理、应急管理、安全档案、综合管理、数据可视化。基于实验室安全工作的实际需求设计，由校级平台和院级平台组成。校级平台可实时监控各院系实验室安全工作情况，进行各类数据的调用、统计和分析，主要用于实验室安全工作决策和安全工作考核。院级平台可通过各模块开展具体管控工作，能够实时监控各实验室人员、危险源、环境等状况，实现实验室安全工作的智能管控。

一、项目简介 当前虚实融合技术面临的重大挑战可以归结为以下两个关键科学问题：（1）非配合虚实环境的无缝融合与交互自然呈现。（2）云环境下虚实融合环境的语义理解、统一表达与应用软件快速定制。为解决上述两个关键科学问题和技术瓶颈，本项目重点研究了自然虚实融合呈现的硬软件技术和装置，构建虚实融合应用流程框架和规范，创新云软件定制和服务模式，实现应用示范。充分利用移动、穿戴式设备的多传感器优势以及云端结合方式进行三维结构的重建、语义标注、识别理解与信息关联。 二、前期研究基础 目前已发表论文10篇，包括4篇期刊论文等（包括TIP、TMM等权威期刊论文）。申请专利3 项。 三、应用技术成果 1）基于搜索的图像深度估计，相对误差低于传统方法，对训练集的需求小于基于深度学习的方法。 Make3D数据集的深度估计结果2）基于双模深度玻尔兹曼机（DBM）的三维场景物体检测框架，给出了RGBD训练数据不足的难题，流程如下 3）基于序列约束的哈希算法在不同比特率情况下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果

围绕未来能源需求特性辨识、场站/设备智能监测、能效优化管理3项核心内容，开展研究并提出以下3个核心创新点，创新点一为基于数据驱动的需求侧用能行为特性辨识及容量价值评估方法，有效解决了需求侧用能行为特性分析难度大、精确度差、有效性低的问题，为能源电力系统容量规划和优化投资提供了科学依据；创新点二为基于数据挖掘计算的多元设备状态监测与需求侧能效优化技术，解决了需求侧用能设备运行状态监测能力差、管控水平低的问题，实现提质增效；创新点三为基于数据高效融合计算的场站环境监测及虚拟现实交互技术，有效解决了各种环境参数大量冗余导致的监测结果误差大的问题。 平台可应用于包括智能设备制造与销售、能源设备在线监测、能源设备全寿命周期管理、能源站点智慧运行维护、用能负荷预测、能质能效分析与应用等。