河南雨林教育工程有限公司(前身为河南师范大学生物制片厂)始建于1958年，隶属河南省教育生产供应中心，是中国教学仪器行业协会会员单位，2002年全面通过ISO9001国际质量体系认证，是我国教学仪器行业骨干企业之一。 河南雨林教育工程有限公司成立于1995年，注册地在新乡市红旗区工业园道清路8号，注册资金为1020万元。公司现有职工人数128人，技术人员为21人，集供、产、销、开发研究为一体，专业中小学教学挂图、教学光盘、篮、足、排球系列、教学标本、切片、模型等产品，多品种、服务教学领域。 我公司从建厂至今，虽几经更名，但传统的办厂宗旨没有改变、对产品优质创新的理念没有改变，一切为教学科研服务、用户至上的企业信条没有改变，培养员工提高整体素质的企业文化没有改变。在近半个世纪的漫长岁月里，我公司始终坚持质量为本、服务教学的企业信仰、坚持以服务为中心、以沟通为桥梁，以满足顾客需求为宗旨，不断开发研制适合教学要求的优质新产品，向顾客提供更优质的产品和一站式服务。

主要包含电气供配电系统工程的安装施工、给排水系统工程的安装施工。

Vivitek(丽讯)13,500流明激光工程投影机DU8195Z实现了工程投影机高性能配置和小巧外观的良好兼顾。其采用紧凑机身设计，在机身尺寸仅为500×580×205mm、重量仅28kg的前提下，输出亮度高达13,500流明，充分适用于诸如博物馆、报告厅等应用场合。

Vivitek(丽讯)18,000激光工程投影机DU9800Z是一款小体积的高亮度机型，18,000流明亮度，WUXGA（1920*1200）物理分辨率，不到50KG的重量，小体积、高亮度、长寿命是突出特点，能带来更高品质的图像显示

本发明涉及一种旋刀斜置角度、苗带宽度可调的宽苗带防堵开沟排种装置。该装置包括机架、后抛防堵单元、开沟排种单元、刀轴、传动单元、三点悬挂单元和变速箱；多个后抛防堵单元等间距地布置在刀轴上；后抛防堵单元包括间隔距离能够调节的左后抛防堵单体和右后抛防堵单体，左后抛防堵单体包括两把对称布置、能够调节斜置角度的左旋刀；右后抛防堵单体包括两把对称布置、能够调节斜置角度的右旋刀；左旋刀与右旋刀之间具有一相位角度；每个后抛防堵单元后方对应一个固接在机架的后横梁上的开沟排种单元；开沟排种单元包括开沟器和排种口宽度能够调节的排种器。本发明成本低、结构简单，斜置角度、苗带宽度调节方便，可实现不同宽度苗带清洁和播种。

农花9号花生新品种由沈阳农业大学花生研究所选育，国家登记编号：GPD 花生（2023）210043。 特征特性：农花9号属于小粒早熟型优质花生品种，平均生育期117天，单株结果数19个，出仁率74.9%，含油量50.15%，蛋白质26.2%，油酸36.9%，亚油酸40.9%，该品种口感极佳，商品性好，荚果整齐。成熟期持绿性强，不早衰，中抗花生青病、叶斑病、锈病；抗倒伏，性状稳定，生长势强，耐瘠，抗旱耐涝性强，适应性广。 适宜种植区域：适宜在辽宁省春季种植。

自人类文明开河以来，物质的搬运与转移就一直存在于人们的日常生活中，世界各地形成了多种不同的负重方式。受中国古代扁担挑运的启发，付成龙研究团队分析了弹性负载结构的变阻尼节能机制，提出了一种变阻尼能量最优控制策略，建立了变阻尼弹性振动影响腿部力的解析模型，揭示了弹性负载结构的变阻尼节能机制。

本项目是一种首创的基于固体电化学原理的氧泵。该氧泵具有两大功能：一、测定金属氧化动力学；二、可以在1～10-25 atm范围获得任意的氧分压。测定金属氧化动力学时，氧泵通过将金属氧化过程消耗的氧量经过电化学过程转化为电荷量来获取氧化动力学曲线。由ZrO2固体电解质管、隔断阀和石英管构成一个封闭体系，在ZrO2固体电解质管内外壁上沉积或涂覆铂电极构成电化学氧泵，将氧化样品与固体电解质电化学氧泵分别处于不同的温度，实现氧化温度和氧压可调，将氧泵电流积分与氧化时间做图可获得氧化动力学曲线，可用于金属及合金氧化动力学测定，包括产生挥发性氧化物的体系的动力学测定，以及其它吸收氧过程的动力学测定。本发明方法的结构简单，操作简便，测试数据精度高，运行费用低，控制和数据处理计算机化。本仪器可以替代电子热天平，为高新科技产品。 氧泵还可以在不同的温度，在1～10-25 atm范围获得任意的氧分压，可广泛用于科研和生产。 国际首创，成果列入1998年4月美国出版的“High-temperature Research in Progress：1997”，采用本技术的研究结果多次在 Oxidation of Metals 上发表。获得发明专利，发明专利号：98101027.X 氧泵还可以在不同的温度，在1～10-25 atm范围获得任意的氧分压。 本发明的氧泵操作简便，控制和测试数据精度高，运行费用低，控制和数据处理计算机化，为高新科技产品。可以根据实际需要提供特定的技术与产品。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。