1、产品介绍： 心理云平台是一款基于系统化管理理念设计的心理健康综合系统，通过建立区教育局—学校—年级—班级—学生的纵向心理辅导体系，构建教育局—学校—家庭三方协作的心理管理平台，实现线上线下联动心理健康服务网络。 2、技术参数： 1)系统全面采用UTF-8全球标准编码，支持多种浏览器。 2)采用安全可靠的云计算技术，数据多重备份和加密，保证数据安全。 3)支持PC、微信公众号等多端口用户登录。 4)B/S架构，Mysql数据库引擎。 3、功能参数： 1)心理云平台主要由基础信息维护、心理测评、统计分析、咨询预约、量表管理、消息中心等模块组成，预留收集心理设备采集数据接口，便于进行大数据整合管理。 2)可根据需求设置组织架构（如区域、学校、年级、班级进行由上至下的分级），并提供对组织架构的新增、修改、查询等管理性操作。 3)灵活设置不同角色不同权限的管理员，如区级管理员、校级管理员、年级管理员、学生、教工、家长等。 4)具有新增、删除、修改、查询、关闭等账户管理功能，可单选或批量操作；同时，系统可自动生成学生对应家长的信息，便于家校互动；还可开设教职员工账号，开展教职员工的心理测评工作。 5)心理档案动态更新，包括个人基本情况、心理测量结果、危机预警、教师干预、心理咨询记录等。 6)心理测评量表涉及学业、情绪、智力、能力、人格、心理健康、婚姻与家庭、职业、人际关系等类别，可根据用户需求调整量表数量。 7)支持普测与个测，可自定义施测对象、施测量表、测试日期等。选择量表时可设置报告查看、测试次数等权限；系统智能分发，自动过滤不符合参测条件的对象；测评进度自动更新、详情随时可查，并支持未测名单导出。 8)个体测试完成后，系统即自动生成图文并茂的个体报告，报告内容包含量表简介、维度雷达图、结果分析、指导建议等。 9)团体测评完成后，按照性别、年级、班级等，即可一键生成团体分析报告，支持原始数据、异常数据导出。 10)心理预警功能：根据心理测评结果自动筛选预警名单，并智能分级预警。 11)统计分析：具有横向、纵向统计分析功能，可设置相关参数，一键生成分析报表。 12)量表管理：查看量表介绍及内容，可根据需求定制特殊量表及指定量表的更新；支持自定义量表的导入。 13)支持学校心理教师按周设置咨询排班时间、处理预约申请，并提供咨询过程中文字、图片、表格等的记录。 14)管理员可在消息中心发布新闻、通知、公告等。

5月28日，作为2023年中关村论坛国际技术交易大会板块重点活动之一，世界知名高校技术转移发展大会于中关村软件园国际会议中心成功举办。教育部科学技术与信息化司司长雷朝滋在致辞中表示，我们将持续推进高校技术转移体系和能力的建设，推动高校科技成果加快转化为现实生产力，更好服务经济社会高质量发展。  教育部科学技术与信息化司司长 雷朝滋 在“2023中关村论坛”世界知名高校技术转移发展大会上的致辞  尊敬的各位来宾，女士们、先生们、朋友们： 大家上午好！很高兴参加世界知名高校技术转移发展大会，与各位共同交流高校科技成果转移转化工作。我谨代表教育部科学技术与信息化司向与会各位嘉宾表示诚挚的欢迎。 5月25日，习近平主席专门向中关村论坛发来贺信，充分体现了中国政府对科技创新和国际合作的高度重视。创新是引领发展的第一动力。新时代十年，中国把科技创新摆在国家现代化建设全局的核心地位，推动科技事业发展取得显著成就，进入创新型国家行列。世界知识产权组织全球创新指数排名显示，2022年中国名列第11位，连续10年稳步提升。 高校作为科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的重要结合点，是国家创新体系的重要组成部分，是科技成果的重要供给侧。近年来，中国高校坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，不断加强创新体系建设，加速汇聚创新资源，积极开展国际科技交流合作，科技创新综合实力实现跃升，取得一批重大科技突破，培养了一大批高质量创新人才，为经济社会高质量发展提供了有力支撑。据统计，2021年度高校专利授权数量超过30万项，通过转让、许可等方式转化专利的合同金额达88.9亿元。 在新的起点上，中国政府提出“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑”。面临新的要求和任务，我们认为与世界高水平大学相比，中国高校科技创新支撑服务产业发展的整体水平仍存在不小的差距，科技创新赋能经济社会发展的潜力还有待进一步发挥。 为此，教育部出台《关于加强高校有组织科研 推动高水平自立自强的若干意见》，与科技部、国家知识产权局等部门合作，联合出台了《关于提升高等学校专利质量 促进转化运用的若干意见》，完善高校知识产权全流程管理体系，推行专利申请前评估和职务科技成果披露制度；加强高校有组织科研，推动企业主导的产学研深度融合，加强高质量科技成果创造，加快实现产业化；联合开展高校专业化国家技术转移机构建设，持续提升高校成果转化和技术转移专业化水平；联合推进国家大学科技园建设，探索布局未来产业科技园，推动高校科技成果与产业更好对接，培育新的经济增长点。 今后，我们将持续推进高校技术转移体系和能力的建设，推动高校科技成果加快转化为现实生产力，更好服务经济社会高质量发展。 一是深化产学研协同创新。支持高校瞄准经济社会发展需要特别是产业的需要，强化与龙头企业、中小企业的产学研合作，加强科学研究系统布局，推动科技创新与应用需求更加紧密结合，加快创新链产业链深度融合，实现科技创新与市场需求的紧密联系，加强高质量科技成果创造，支撑推动产业高质量发展。 二是提升技术转移效率。积极借鉴国外高校技术转移先进经验做法，探索高校科技成果转化的新模式新机制，大胆创新技术转移机制、大力强化专业化技术转移机构和人才队伍建设，加快促进高校科技创新成果向现实生产力转移转化。 三是加强国际交流合作。希望通过此次大会，搭建起技术转移交流合作的桥梁，持续深入推动促进国内外高校开展交流合作，相互借鉴、相互促进，积极吸纳更多国内外技术成果在中国市场转移转化，也推动中国高校的科技成果为更多国家和人民所享、所用，共同造福人类。 最后，预祝大会取得圆满成功！也欢迎更多的国内外高校积极参与世界知名高校技术转移发展大会，加强交流，共享经验，共同发展。谢谢大家！

MCPS V4.0软件专门用于多分量地震数据的处理与解释，是一个完全具备自主知识产权的软件系统。本软件基于三分量地震数据的特点，充分利用多波地震数据的矢量信息，对随机干扰与面波干扰进行识别与压制，最大限度的保持了有效地震信息的真振幅、极化特征、频带范围；在此基础之上对矢量波场进行分离与合成，将偏移成像中的输入道与输出道技术相结合，对转换波数据进行CCP道集分选与叠前偏移成像。本软件系统还提供了一些必要的振幅调制模块，如三分量地震数据归一化、三分量道均衡模块，可用于对不同系统输出的中间数据进

在碳中和目标驱动下，光伏发电装机水平预计将成倍增长。空气污染将会降低光伏发电水平，有损光伏发电的“减污降碳”效益，然而，我国空气污染及其改善对光伏发电的影响仍缺乏系统研究。

该项技术针对汽车底盘关键零部件，结合ADAMS、HyperWorks、FE-Fatigue等软件进行多平台联合动态仿真，获取其在多种工况下的载荷谱，通过灵敏度分析方法甄选出可优化对象，在保证整车性能的前提下，结合动载荷对其进行合理的拓扑优化，达到轻量化与可靠性兼顾的工程目标。  技术优势：（1）以理论分析和仿真代替经验设计，结果更具可靠性，适用范围更广。（2）研发周期短，研发经费少。  （3）同时兼顾车辆操纵稳定性，平顺性要求。  （4）节能减材。

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

本书概述了三维激光扫描技术的概念与原理,分类与特点,研究现状与应用领域,阐述了点云数据的获取方法与精度分析,简要介绍数据处理的主要流程与基于点云的三维建模方法等.

本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品，该产品由三大部分组成，包括： 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台； 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统；综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能：三维重建速度快、重建的图像真实、精细，操作方便。 应用范围：CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。 团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。