北京外研在线数字科技有限公司依托北京外国语大学和外语教学与研究出版社，深度融合优质教学资源与尖端信息技术，打造外语教学在线平台，是外研社数字化转型载体，通过建立内容、软件、硬件和教育培训四轮驱动的商业生态，为高校提供科学、专业、全面的一站式教学支持服务。外研在线通过集教、学、评、研、测为一体的线上共同校园“Unipus”，建设现代化高等外语智慧教育体系，以赋能教育为目标，探索线上线下混合式教育模式，通过教材、课程、平台、工具、培训、场景与云七个方面，形成层层递进的完整闭环，创设多方参与的外语教学新生态。 外研在线基于对国内外外语教育的研究和优质学术资源，以“7U4i”产品体系为引导，将教材、数据、机器学习分析等结合、应用创新，实现精准化、个性化教学，切实赋能施教者、驱动学习者、提效管理者，构建趋于未来教育教学发展、服务国家未来人才培养的新时代高等外语教育。 自成立以来，得益于国家教育信息化趋势、外研社品牌影响力和行业同仁的支持与帮助，已形成完整的产品生态，业务线从内容、软件延伸到硬件和教育培训，已覆盖全国超70%高校、服务1400余万用户。

513云课堂，是由513教育集团斥资为职业教育自主研发的一款在线APP，通过“学习+就业”一站式模式，打造职业人才终身学习平台，助力学员轻松实现职业成长与跃迁。 513云课堂云集行业众多实战名师，目前已经涵盖跨境电商、直播电商、电商美工、数据分析、电商应用开发等多项职业教育课程，通过“网课学习+远程指导”模式轻松助力高校职业教育。 513云课堂采用“学习+就业”一站式线上教育模式，通过智能算法分析学员学习情况，自动匹配匹配相关工作，计算竞争力，规划职场成长路径，助力学员高效求职，高效成长。

优势 1、为了实现取制样工艺要求，多台机械手可不分地点、不分场合进行自由组合； 2、功能强、解决了制约传统取制样系统的弊端； 3、设备布置简单、灵活性高； 4、安全性好、工作效率高，节省人员； 5、软件编制灵活性好、多样性强，实现友善的人机对话； 6、一次性投入成本低，投入产出比高； 7、减少人为因素的影响，提高样品质量； 8、具有发展潜力，系统改进性强，可随时对应系统的改造。 工艺设备布置 任何工艺中所要求的设备都可以布置在机械手系统中，最大限度的发挥设备潜能，实现设备的最有效利用。可完成粉矿、块矿、球团矿等多种矿种的粒度组成分析，不受粒度组成及水分含量的影响。可制备所需要的各种水分样品及化学分析样品并进行在线分析。可进行在线水分分析、热失重分析、各种化学元素含量分析并及时统计分析检验结果。 简单可靠的熔样系统及原料添加系统是样品制备的必要保证，我们提供的设备充分体现了样品制备过程中所需要的可靠、快捷、安全及正确性。 系统运行与设备维护 由于我们的设备经历了充分的实践检验，通过实际运用，使系统、设备更加适合多种工况的要求，设备布局合理、紧凑，以及集成化、标准化、模块化结构使设备维护维修更加简捷、方便。

1、产品背景 智慧电网（Smart Grid），就是电网的智能化的升级，建立在集成的、高速双向通信4G、5G的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标。中国电力部门对SF6开关设备中，气体的水分含量有着严格的要求，并制定了相关标准如《电力设备预防性试验规程（DL/T596-1996）》、国家标准《六氟化硫电气设备中气体管理和检验导则（GB/T 8905-1996）》以及IEEE 标准《IEEE Guide for Moisture Measurement and Control in SF6 Gas-Insulated Equipment（IEEE Std 1125-1993）》， 《DL/T506-2007（代替DL/T506-1992）六氟化硫电气设备中绝缘气体湿度测量方法》，《DL/T618-1997 气体绝缘金属封闭开关设备现场交接实验规程》等。 2、系统概述 SF6 微水密度在线监测系统，主要应用于变电站内应用SF6 气体绝缘的高压电气设备的在线监测，该SF6 微水密度在线监测系统能够实时在线监测高压电气设备中的SF6 气体密度、微水及温度，并提供SF6 气体泄漏报警与闭锁功能、SF6 气体水分超标报警功能。数据处理服务器自动采集、就地显示，存储监测数据。SF6 微水密度在线监测系统通过网络接入单元接入到局域网，在客户端实现远程在线监视电气设备的SF6 气体密度水分状态，从而实现对SF6 电气设备微水与密度在线检测、监控，满足电力配网自动化和设备状态检修的需要，对提高系统的安全运行和运行管理水平，开展预期诊断和趋势分析，减少无计划停电检修具有现实意义。

本发明公开了一套评测杀菌剂对自苹果花器侵染病害防治效果的方法，涉及植物病害防治药剂评测技术。针对病菌通过花器侵染果实的特点，本发明用苹果和海棠的干制花朵为基质，在干制花朵上接种靶标病菌，进行杀菌剂处理，并对接种病菌和药剂处理的干制花朵进行保湿培养，诱导靶标病菌在干制的花朵产生孢子，最后通过检查病菌是否产孢及产生孢子密度，评测杀菌剂对抑制病菌定殖花器和（或）铲除定殖花器病菌的效果。克服了田间药效试验周期长、费用高、成功率低，室内药剂筛选与实际应用效果差异大等问题，为苹果霉心病、黑点防治药剂的筛选提供一套简便、可靠的方法。

四川省基层医疗卫生机构实施国家基本药物制度的效果评价

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法，该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet，用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务

已有样品/n1）主要技术特点：该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型，然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比，具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2）主要技术指标：(1)水份和灰份含量检测误差：<1%； (2)水份和 灰份含量检测速度：<2 秒/样本； 3）应用范围：可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估，提