产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统（全能型版）1、用途：用于植物年轮分析、根系分析、叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析、瓜果剖切面分析等2、系统组成：成像装置、分析软件和电脑（电脑另配）3、主要技术指标：1）配光学分辨率4800×9600、A4加长的双光源彩色扫描仪。扫描年轮、叶面积、根系的反射稿为A4加长幅面（35.6 cm×21.6 cm），正片为30 cm×20 cm，最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm；800万像素拍摄仪、带移动电源的辅助背光源板可野外辅助照明3小时。该野外成像背景板最大测量面积A4幅面，具有自动图像校正与自动测量标定特性，可分析小至1mm2的叶片，分析误差＜0.5%、测量中的分析时间＜2秒。2）植物年轮测量分析：可自动判读年轮数、各年轮平均宽度、早材及晚材宽度、各年轮切向角度和面积。可自动划分出年轮边界、早材边界、晚材边界，以及识别出很窄的树轮，可交互删除伪年轮、插入断年轮，可自动生成分析年表。具有【精细】分析选项，可自动分析出≤0.2mm宽度的年轮，分析获得的测量数据具备进一步做交叉定年、数据分析处理能力。可计算树盘总面积，分析木材的边材面积。3）可一键化拍照测量野外活体叶面积。可全自动地大批量分析计算叶面积，并以叶片目标边缘标记来核对其正确性。可同时分析多张叶片面积，及可分析小至1mm2的叶片，叶面积分析误差＜0.5%、分析测量时间＜2秒。可分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积（含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积）、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”，分析叶片叶色（具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性）、可分析作物冠层。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。4）植物根系测量分析：（1）根总长、根平均直径、根总面积、根总体积、根尖计数、分叉计数、交叠计数、根直径等级分布参数、根尖段长分布，（2）可不等间距地自定义分段直径，自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等，及其分布参数；能进行根系的颜色分析，确定出根系存活数量，输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。（3）能进行根系的拓扑分析，自动确定根的连接数、关系角等，还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等，可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数（分档数、档直径范围任意可改，可不等间距地自定义），并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正，修正操作能回退，以快速获得100%正确的结果。（4）能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比，以客观确定根瘤菌体贡献量。（5）大批量的全自动根系分析，对各分析结果图可编辑修正。还可用A4幅面的灯板来拍照分析根系。（6）能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。能自动测量各种粒的芒长。（7）能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。（8）能做根系生物量分布的大批量自动化估算。4）瓜果剖面各部位分析：可测西瓜的：纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、空心面积、瓤色分档分析、外周长；可测哈密瓜等甜瓜的：纵径、横径、果形指数、截面积、肉厚、外周长、瓤色分档分析、种腔（纵径、横径、面积）；可测苹果、梨等的：纵径、横径、果形指数、总面积、核心面积、肉色分档分析、外周长；可测柑橘类水果的：纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、肉色分档分析、外周长。5）各分析图像、分布图、结果数据可保存，分析结果输出至Excel表，可输出分析标记图。选配品牌电脑：品牌电脑（酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版）

产品详细介绍 【外置图像采集卡产品简介】 MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡是便携的外挂式USB彩色/黑白图像采集盒，这种轻便的盒子可通过USB2.0总线和主机连接,与便携式或台式计算机配合，形成各种类型的移动式图像处理工作站，特别适用于野外、活动场所、和工作环境狭小的场合。  MV-U2000外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡软硬件更新升级，新的图像采集盒采用10BIT A/D转换芯片,图像更清晰,色彩更丰富艳丽，实时性更强,采样频率更高,配套的SDK开发包软件功能更强大,是外置的图像采集处理的理想选择，欢迎咨询。　　MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡特别适于:笔记本图像采集处理、高精度高速图像采集处理  医学图像采集、显微成像、工业检测、野外图像采集存储、野外监控录像系统 便携移动图像采集处理、移动智能交通、移动电子警察、移动车辆稽查系统 【USB图像采集卡数据流向】　　MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡是模拟图像数据由摄像头采集后，经视频编码芯片处理，转化成数字图像，传给可编程逻辑器件FPGA；FPGA接收到数字图像数据后，送RAM缓存，然后从RAM中取出数据，传给USB 2.0控制芯片，该芯片利用USB 2.0接口将数据最终传给计算机实时显示并存储。【工业图像采集卡技术特点与指标】　　●MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡接收标准的视频信号，彩色和黑白图像采集。　　●实现多路视频信号的实时切换/扫描、同时采集处理。　　●采样位数:黑白方式9Bit，彩色方式RGB15、16、24和32Bit。　　●MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡水平解像度:可达电视线480以上。　　●一路复合或Y/C视频输入可选,亮度、对比度、饱和度软件可调。　　●图象显示采集分辩率:720X576，具有开窗功能，缩小功能。　　●MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡采集和传送的图像数据格式:彩色:YUV422、RGB888、RGB8888。黑白:GRAY8。　　●USB2.0时的图像传速度:至内存:25帧（YUV422）至显存:25帧（RGB888）。　　●本图像采集卡严格执行场同步，保证不丢帧；且每一帧图像均完整，正确，图像不抖动。　　●界面及操作:界面友好，操作简单，即插即用，系统自动完成所有的环境设置。【开发工具】 　　● MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡操作系统支持：Windows 2000、XP、Vista。　　● SDK支持：VC、VB、Delphi。提供演示程序及演示程序源代码！　　● 驱动支持：WDM、VFW、DirectX、OpenCV、Twain、Matlab、LabView、Halcon、MIL。 　　　　  （产品可大量为客户提供裸板或定制，为OEM、系统集成商所配套，提供优惠的价格优良的服务）【典型应用】　　广泛应用于便携、野外图像采集，移动电子警察、公路收费、工业检测、医学影像、仪器仪表、生物识别、多媒体监控，机器视觉等领域。

Pandar128 图像级超高分辨率高性能激光雷达

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。

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

  学校心理咨询室的性质属于发展性咨询，它主要帮助来询者解决在成长过程中产生的各种心理问题。帮助来询者平衡情绪是心理咨询的重要功能之一。心理咨询还有一个重要作用，就是助人成长。心理咨询不仅能帮学生处理好当前的问题提高学生的认知水平矫正错误的思路，正确对待自己，增强自信，也能正确对待他人，学会处理好人际关系······青年人正处于身体发育和人格发展的关键时期，在这一时期，心理上比较敏感，认识也不够成熟，产生这样那样的心理差、问题是必然的。而不是心理疾病。通过一次或数次心理咨询使学生的认识得到提高，人格得到发展，这些对于促进学生的成绩、成长都是十分有益的。 基本配置： 　　办公通用设备、办公桌、椅子、沙发茶几、文件资料柜、书架、办公用品、办公资料、绿植、挂图等、空调、饮水机等。 室内布置： 　　心理咨询室的布置以简洁、温馨、舒适、安全，符合不同年龄来访者特点为原则。一般来说，心理咨询室的布置要首先考虑让来访者安心、放松、舒适、注意力集中和易于保守秘密。主要从以下四方面进行考虑： 温馨性 　　整体氛围要宁静，不应布置分散来访者注意力的物件。咨询室的采光、通风条件要好，温度适宜，屋内的布置要以浅色调为主，给来访者以明朗、愉快的感觉。可适当地用鲜花、绿树、盆栽和图画等装饰环境。 宣传性 　　心理咨询室对于首次来访的来访者来说还很陌生，可在墙上挂有心理咨询室工作制度等宣传材料。 隐密性 　　来访者在做心理咨询时，要让他们感受到一种安全感和信任感，咨询室的布置要体现出隐密性。来访者所坐的位置应避免门窗方向，不应让来访者与突然来访的外人照面。 安静性 　　嘈杂声会影响来访者乃至心理咨询师的情绪，会严重影响咨询的效果，心理咨询室要达到一定的隔音标准（小于40db），符合GB/T17249.1-1998的要求。 功能分区： 　　1、接待室 2、心理咨询室 3、个体咨询室 4、团体咨询室5、盘游戏室 6心理宣泄室 8、音乐放松室   东莞新科21年专注于实验室成套设备，为你提供专业的教育装备整体解决方案，主营：理化生实验室、实验考试系统、智慧创新实验室、化学实验室、生物实验室、物理实验室、创客实验室、心理咨询室、功能室设备等软硬件兼备的教育装备生产服务商。

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名师网络工作室是按照“名师引领，传承创新，资源共享，辐射带动”原则，遴选理念先进、成果突出、特色鲜明的名师，每位名师以“师带徒”的形式培养骨干教师，并以名师及其骨干教师为团队创建名师网络工作室，充分发挥网络辐射带动作用，通过资源共享和示范引领，支持和带动各地教师培养工作，构建名师资源共享及师资培养新机制。 名师广场汇聚展示各工作室基本信息，展现内容更新最新动态，实时了解工作室运行状态； 工作室装扮支持工作室进行个性化装扮，形成各工作室独特风格：版式布局、皮肤风格、模块