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高等教育领域数字化综合服务平台
九年级上册科学袋装学具
华师大版
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
宏途教育致学智慧纸笔云平台
产品详细介绍
致学平台
是基于AIOT的“教、学、评、练、管”教育闭环云服务平台，平台通过智能笔与码点技术采集学生课堂与作业数据，结合人工智能、物联网、大数据等技术实现手写笔迹自动分析、并基于致学全学段全学科的多维评价模型实现学生全面的学情诊断分析，为教育管理者推动教学持续发展和助力教学管理提升提供有力保障。
教师通过班级和个人的多维度学情报告实现分层教学、因材施教，真正达到提质增效减负目的。
学生通过学情报告和精准的推送匹配资源，明确学习方向，提升学习效率，实现个性发展。
联系方式：
广州宏途教育网络科技有限公司
地址：广州市黄埔区科学城南翔一路62号3楼宏途教育
联系人：王生
电话：18938695151
公司官网：www.gzhtedu.cn
广州宏途教育网络科技有限公司
2021-08-23
宏途教育致学智慧纸笔教学平台
产品详细介绍
致学·智慧纸笔
发现适合每一个孩子的学习路径
回归教育本质，专注数据智慧
广州宏途教育网络科技有限公司秉承“科技改变教育，教育改变未来”的理念，聚焦K12基础教育领域的互联网应用和信息服务运营，旨在布局谋划围绕学校全应用场景、多接触渠道的教育信息服务生态圈，现已在市场上得到广泛认可。
产品介绍：
致学智慧纸笔云服务平台是由广州宏途教育网络科技有限公司基于“教、学、评、测、练”教育闭环需求自主研发的AI教育大数据服务平台。 其中AI纸笔产品保留了传统的纸笔书写方式，保护青少年视力，前端通过智能点阵笔与铺码点阵 纸，采集学生课堂互动与课后作业过程的数据，结合人工智能、物联网、大数据和云计算等技术，实现手写笔迹自动识别与分析，对应后端K12全学段全学科多维多层评价指标与模型，全面呈现教情和学情监测和诊断报告，为分层教学、智能适应学习及推动教学持续发展和助力教学管理提升，提供数据支撑和决策保障。
课堂场景流程：
教师发起互动课堂——学生纸笔作答——数据实时上传——同步统计与分析
方案优势：
纸笔书写、讲练结合、多方互动、高效有趣
以纸笔替代智能终端、围绕课堂场景开展教学
教师与学生多方互动、即问即答激发学习热情
课后场景流程：
教师布置作业——学生完成作业——批改作业——数据统计与分析——错题归集汇总——资源推荐
方案优势：
纸笔书写，数字存储
智能批改，增效减负
多维数据，评价分析
有效归集，查缺补漏
智能推荐，提分增效
广州宏途教育网络科技有限公司
2021-08-23
关于发布2022年度国家自然科学基金地质联合基金项目指南的通知
国家自然科学基金委员会与中国地质调查局共同设立地质联合基金，旨在紧密结合地质科学服务国家重大战略需求、推动地质事业高质量发展，引导全国地质行业相关研究领域优秀人才，围绕研究解决影响和制约重大资源环境安全保障的基础地质问题和关键技术方法开展基础性、前瞻性和创新性研究。
国家自然科学基金委员会
2022-06-09
基于地震动信号反演的重大地质灾害（链）事件与风险一体化预警方法
我国是世界上受自然灾害影响最为严重的国家之一，地质灾害监测预警是最有效的减少人员伤亡的技术途径。针对我国广大山区难以全面实施具体灾点的精细观测和区域监测预警精度不能满足精准预警需求的局限，本团队利用大规模地质灾害起动和运动过程中产生的地震动信号与信号携带灾害的物理力学特性信息的原理，利用微弱信号处理与分析技术，提取地震动信号对应的灾害属性信息，进行灾害事件的预警；利用基于地震动信号与数值模拟耦合分析技术，反演灾害动力学参数、灾害运动和演化过程；结合灾害动力学和运动模型，快速计算灾害危害范围和危害能力
清华大学
2021-04-14
专家报告荟萃㉙ | 中国地质大学（北京）副校长赵志丹：地学拔尖创新人才培养体系实践与思考
学校以于地质学和地质资源与地质工程两个一流学科为基础，设立基地班、燕山书院、求真班、创新班等多个特色拔尖人才创新班，这些班级通过高考招生和校内选拔相结合的方式，选拔出一批有潜力、有才华的学生，进行专门的培养。
中国高等教育博览会
2025-02-18
中国地质大学（北京）流体力学多功能实验台（第二次）竞争性磋商公告
中国地质大学（北京）流体力学多功能实验台（第二次）竞争性磋商
中国地质大学（北京）
2022-05-27
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
火山滑坡海啸的地震学快速检测方法
提出基于地震波观测的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法，可服务于滑坡次生灾害的预警。 2018年12月22日因无预警海啸致使印尼苏达海峡沿岸城市437人死亡，几千人受灾。叶玲玲教授等利用印尼的宽频带地震波数据，发现此次海啸由滑坡引发，与2018年活跃的Anak Krakatau火山活动有关。相对于地震滑动，滑坡造成的地振动以低频成分为主，高频成分较少（图1），造成目前常规基于高频地振动信号的地震-海啸预警系统失效。雷达影像资料分析进一步证实海啸源是Anak Krakatau火山西南侧的滑坡（图2）。采用震源单力模型，长周期地震波观测约束滑坡平均倾角为12°；结合地震波和卫星遥感资料观测，得到滑动体积约为0.2 km3。这些参数为海啸模拟提供了重要约束。 在2018年印尼火山滑坡事件中, 地震波信号10分钟传播到整个苏门答腊和爪哇地区, 被几十个地震台接收，利用Wphase反演方法15分钟可得到有效的滑坡信息。由滑坡引发的海啸波传播速度较慢, 半小时后传播到附近的海岸带地区。因而该研究中基于Wphase方法的滑坡快速检测和滑动几何形态的分析方法可有效运用于该类型滑坡海啸预警中。
中山大学
2021-04-13