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一种高精度的刀具偏离量在线测量方法
本发明公开了一种高精度的刀具偏离量在线测量装置，包括固 定安装于机床的主轴头上的装夹机构，所述装夹机构上安装有激光位 移测量装置，所述激光位移测量装置上连接有用于接收和处理其发出的信号的数据采集处理装置，所述激光位移测量装置包括两个以上的 激光测量头，激光测量头均安装在装夹机构上，每个激光测量头上均 设有激光发射器和激光接收器。采用激光位移测量装置测量切削过程 中刀具偏离量，信号采集频率高，测量精度高；采用至少两个激光测 量头，可以同时测刀具的 X 轴方向和 Y 轴方向上的偏离量，并通过建 立几何关系方程进行误差补偿，外部干扰影响小，测量精度高。
华中科技大学
2021-04-11
校宝在线(杭州)科技股份有限公司
校宝在线成立于2010年，是中国深受欢迎的教育信息化综合服务提供商。 经过近十年在教育SaaS领域的深耕，校宝在线已经帮助超过90000个教育品牌实现信息化管理，帮助超过180000个校区实现互联网+教育的业务升级，服务教育从业者超100万，年经办交易流水400亿元。基于多年的行业沉淀以及阿里巴巴、蚂蚁集团等优质战略资源的整合，校宝在线以“双轮驱动+增值服务”战略全面布局教育服务产业。即，校宝在线除了为教育培训机构与K12全日制学校提供SaaS信息化服务，更进一步用金融服务、内容服务和营销服务等增值服务多方面赋能机构，真正助力学校成长与发展。
校宝在线(杭州)科技股份有限公司
2021-02-01
全美在线（北京）科技股份有限公司
全美在线（北京）科技股份有限公司（以下简称“全美在线（ATA）”）是中国智能化考试测评服务和操作类考试测评技术的专业化供应商。
全美在线（ATA）以“成为全球专业的考试测评服务机构和人才大数据运营商”为公司愿景；以“创建亿万人的才智发展图谱”为公司使命。
全美在线（ATA）长期致力于为中国以及全球政府机构、行业协会、企业和考生提供专业的考试测评和在线学习服务；全美在线（ATA）自主知识产权的考试测评技术以多种语言应用于全球多个国家和地区，是将考试技术向海外输出的中国公司之一。全美在线（ATA）创造性地将形成性评价技术应用于在线学习领域，为千万考生能力提升提供卓有成效的学习模式，为主办方提供成熟、可靠的在线学习技术与运营服务。
全美在线（ATA）拥有遍布全国34个省、自治区、直辖市及香港、澳门特别行政区，以及欧洲、美洲的3,000余家考站，可为考试主办方和招聘企业提供广泛的计算机智能化考试测评服务，具备在同一天部署实施百万科次考试测评，年部署实施数千万科次考试测评的能力。
全美在线（ATA）总部位于北京，研发及运营中心设于上海，在全国设有联络机构。
ATA（Advanced Testing Authority）成立于1999年，全美在线（ATA）成立于2006年。2018年全美在线（ATA）完成与美国上市公司Ata Inc.（NASDAQ:ATAI）的拆分，将持续专注于考试测评的核心业务，并不断向人才能力提升和招聘求职延展，为考试主办方、考生提供领先、专业的考试测评技术和运营服务，致力于成为全球服务人次多，技术先进，评价精准的考试服务公司。
全美在线（北京）科技股份有限公司
2023-02-23
联想：打造智慧学习空间，用技术赋能高校人才培养创新
职业教育的发展，体现国家的经济发展水平和教育现代化水平。党的十八大以来，尤其是国务院颁布《国家职业教育改革实施方案》（简称“职教20条”）以来，我国职业教育改革发展走上提质培优、增值赋能的快车道，职业教育面貌发生了格局性变化。
慧聪教育网
2021-06-06
教育部召开直属系统传达学习党的二十大精神大会
10月25日，教育部召开直属系统传达学习党的二十大精神大会。教育部党组书记、部长怀进鹏全面传达了党的二十大会议总体情况、大会报告主要精神、党章修正案和党的二十届一中全会精神。
教育部新闻办
2022-10-26
学习二十大｜来看《焦点访谈》“科教兴国 人才强国”专题报道
10月28日，中央广播电视总台《焦点访谈》“奋斗 新的伟业”系列节目推出“科教兴国 人才强国”专题报道，教育部党组书记、部长怀进鹏，科学技术部党组书记、部长王志刚，中国科学院院长、党组书记侯建国接受了采访。
央视新闻
2022-10-31
一种基于深度增强学习的代数应用题自动求解器
高校科技成果尽在科转云
电子科技大学
2021-04-10
一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统
本发明提供了一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统，通过对历史磁盘数据进行特征提取，从中选择特征向量进行训练，实现了基于神经网络检测慢盘的方案，优化了慢盘检测过程，提高了慢盘检测准确性并降低了计算复杂度；同时在实际使用过程中，随着历史磁盘数据数量的增加，越来越多的样本被不断训练，模型精度越来越高，进一步提升了准确率，保证了数据存储系统始终处于最佳工作状态。
曲阜师范大学
2021-05-07
利用自学习系统实现逼近理论极限的光学手性材料设计
随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析
北京大学
2021-04-11
一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统
本发明公开了一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统，结构为：刀具磨损规律学习库存储刀具学习磨损规律；数据获取与判断模块将伺服驱动电流数字信号提供给数据处理模块，进行格式转换并保存为监控电流信号；特征提取与选择模块选择与刀具磨损强相的信号特征；拟合预测趋势曲线模块建立信号特征与刀具加工寿命关系曲线；刀具磨损规律模块从刀具磨损规律学习库中获得刀具学习磨损规律；将趋势信号特征带入刀具学习磨损规律中得出刀具磨损量；刀具磨损补偿及换刀模块根据刀具磨损量作出刀具磨损补偿及换刀决策，提供给数控系统接口输入模块。
华中科技大学
2021-01-12