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网络实时远程教育软件
产品详细介绍订制远程教育系统网站，供应远程教育平台国内行业领先基于Flash P2P腾创网页视频远程教育平台面市远程教育培训系统是一种实现个性化、因材施教的高效教学模式，是对传统教学模式的一次革命。它突破了传统“面授”教学的局限，为求知者提供了时间分散、自由安排学习、资源共享、地域广阔、交互式的学习创新方式。远程教育培训系统，可以为企业或组织在实施“人才战略”及构建“学习型组织”中提供重要的网络技术方面的支持，适应企业的发展需要，是加强培训能力建设的重要举措。深圳市腾创网络技术有限公司是一家专业致力于语音视频技术的重点高新技术企业。经过公司研发部门的努力的，腾创网络视频教育平台2.0版开发成功，现在接受所有客户的预定，客户可以根据自己网站的需求，订制个性的远程教育系统。该系统是一款基于Flash P2P技术实现的免下载语音视频远程教育系统程序，占用服务器带宽极少，同时支持单独培训一对一，课堂授课一对多语音等远程培训授课模式。其主要功能如下：1. 网络课堂：用户可开设独立的网络课堂，进行教育培训。2. 课件点播：用户可上传自己的视频课件，供其他人点播使用。3. 网络答疑：通过网络进行答疑等。4. 在线充值：用户可以通过在线支付系统进行充值等。演示地址：http://edu.tenchong.com:9005/index.html联系人：蔚蓝在线咨询：1152136167电话：400-601-2894 0755-26070697标签：远程教育平台，网络教育系统，现代教学系统，远程教育软件,远程培训系统，远程培训软件 远程教育平台 网络教育系统 现代教学系统 远程教育软件 远程培训系统网络培训软件做为企业的领导，你愿意用最小的付出，培养最好的人才吗？做为学校的老师，你梦想自己的门生桃李满天下吗？面对面的交流，一对一的贴心培训，实现你走向成功的梦想。
深圳市腾创网络技术有限公司
2021-08-23
火电厂厂级运行性能在线诊断及优化控制系统
“火电厂厂级运行性能在线诊断及优化控制系统”从火电厂全厂整体综合优化运行的角度出发，通过对其所属多台机组的运行状态进行连续监视、经济分析、在线诊断以及优化控制，达到稳定、节能的目的。本项目由西安热工研究院和华北电力大学共同协作完成并获2005中国电力科学技术一等奖。 本项目创建了一套完整的技术体系，包括从全厂整体综合优化运行系统的概念、定位、理论方法、关键技术到应用软件开发、系统集成、示范和推广应用。研制成功具有自主知识产权的"火电厂厂级运行性能在线诊断及优化控制系统"（SIS）。
华北电力大学
2021-02-01
火电厂厂级运行性能在线诊断及优化控制系统
本项目主要创新有： 针对火电厂生产运行对网络信息系统安全性的要求，首次提出并实现了三级可靠性、二级安全性发电厂网络结构；开发了“基于单向物理链路的网络数据传输隔离装置”，解决了火电厂监控信息网络的安全性问题。 提出了DCS＋SIS＋MIS的火电厂厂级运行监控及生产管理的新模式，已成为我国火电厂设计的典型配置方式；开发了成套应用功能软件，推动了火电厂自动化信息化技术的跨越。 提出了热力系统经济性分析的小扰动理论；改进了汽轮机变工况经典理论中的弗留格尔公式；采用热力系统拓扑结构矩阵分析法和顺序扰动解除法，提高了热力系统经济分析的准确性。 提出了回路级优化控制的鲁棒控制器设计方法、机组级优化控制的模糊多模型协调控制方法和厂级优化控制的多约束负荷优化分配方法，实现了全厂的整体优化控制。 提出了基于统计模型的设备状态在线监测与劣化分析理论方法，实现了设备的故障预警和运行故障的在线诊断。提出了基于JIT（Just In Time）模式的火电厂设备缺陷管理方法，实现了设备缺陷处理流程的自动化。 有效地利用火电机组运行实时、历史数据，采用数据挖掘、信息重构等软测量技术，解决风量、烟气含氧量等参数难以测量的问题，用于机组运行性能在线诊断及优化控制。 本项目属自主研发，并拥有自主知识产权。经中国电机工程学会组织鉴定后，实现了科研成果的产业化。本系统极大促进了电力企业信息化、现代化建设，显著提升了发电企业核心竞争力。
华北电力大学（保定）
2021-02-01
矿用大型机电设备安全运行诊断预警系统研究
煤矿大型设备（如提升绞车、主扇风机、空压机等）承担着矿井的提升运输、通风、压风等任务，是保证矿井安全生产最重要的装备和环节。由于它们分布在点多面广的不同区域，又由于企业对这些设备的运行监控还是停留在简单的人工看表，定时记录的方式上，技术手段非常落后，难以进行科学有效的管理，虽然有的企业有了一些先进的监控系统，但是数据传不上来、数据不准确、数据错误采集等人为原因在更大程度上减弱了监控系统对煤矿企业起到的安全、高效的管理作用，无法有效的预防和遏制煤矿的安全事故。该成果通过实时采集煤矿大型机电设备的实时运行数据，进行数据处理，达到对煤矿大型设备故障安全隐患的提前判识与诊断，并给出预警，杜绝安全事故的发生。
针对煤矿企业的主提升、运输系统、压风系统、抽风系统以及给排水等系统的大型机电 设备，利用与设备对应特定的采集器获取不同的实时数据，通过有线或无线网络技术将这些 数据传输到数据中心服务器汇总、处理分析，将设备实时状态、劣化趋势、数据分析、各种 统计报表等实时地展现在智能终端上（在调度中心），并对设备的运行健康状态进行判识和 诊断，能有效提高机电设备的运行效能，减少煤矿安全事故的发生。
安徽理工大学
2021-04-13
实时智能监测与故障诊断专家系统的研究开发
项目是国家科技攻关计划“先进控制与优化软件及综合自动化软件平台产业化关键技术”子课题，项目在PCS层（过程控制层）与实时信息集成系统的基础上，实时智能监测与故障诊断专家系统充分利用网络技术、计算机技术、控制技术、通讯技术以及人工智能技术将分散的PCS层信息进行集成，实现信息管理的智能化。系统实现从已有的PCS层通讯网络获得数据，进行高一层次的综合和处理，进行安全监督、故障诊断和预报，而不改变使用人员已经熟悉的操作程序和规则，因而可达到更好的安全监控与管理的效果。
南京工业大学
2021-01-12
可组网便携式汽轮机组振动数据采集与故障分析系统
本发明公开了一种可组网便携式汽轮机组振动数据采集与故障分析系统，包括ARM主控模块、电源模块、故障诊断模块、对传感器传递的快变及键相信号进行预处理的信号调理模块，所述信号调理模块的输出端连接可对多路同步快变信号进行键相采集的同步快变信号采集模块，同步快变信号采集模块的输出端与ARM主控模块通过总线通讯连接；所述故障诊断模块接收ARM主控模块通过总线传递的数据并诊断，诊断结果通过总线反馈给ARM主控模块；所述电源模块通过总线为信号调理模块、同步快变信号采集模块以及ARM主控模块提供电源。所述总线为PC/104并行总线。本发明优点：结构紧凑小巧、方便携带、能够与其他系统组网以动态分配任务、处理效率高、使用灵活性好。
浙江大学
2021-04-11
电厂循环冷却水系统水泵机组最优组合运行方案的精确确定方法
本成果针对循环冷却水系统设置数台同型号的大泵和数台同型号的大泵加 1 台小泵两种情形，提出一种以电厂发电功率与循环冷却水系统耗电功率的差最大为目标，通过科学计算和分析，求解循环冷却水系统最优开机组合的精确定量确定方法。不需增加任何设备和调节装置，即可实现循环冷却水系统水泵开机组合优化运行，每年可增加净收益500~2000 万度电。
扬州大学
2021-04-14
一种基于虚拟化技术的数控系统远程监控及调试方法
本发明公开了一种基于虚拟化技术的数控系统远程监控及调试 系统，包括设置在远程服务器上的虚拟上位机、位于本地的下位机和 远程监控终端，其中，虚拟上位机集成有远程监控及调试模块、安全 登录认证模块以及智能诊断模块，安全登录认证模块用于虚拟上位机 的安全登录认证，远程监控及调试模块用于将从本地下位机反馈至虚 拟上位机的状态数据通过验证后的远程监控终端显示出来，并同时将 其输入所述智能诊断模块以对机床进行故障预警和/或健康诊断，且所 述预警或诊断结果可被相应的远程监控终端显示。本发明基于虚拟化 实现了数控系统的远程监控与调试，提高了数控加工的智能化程度与可靠性，降低了车间维护成本。
华中科技大学
2021-04-11
一种雷达视觉融合载具远程扭矩监测与可视化系统
本发明公开了一种雷达视觉融合载具远程扭矩监测与可视化系统，包括硬件模块，所述硬件模块包括：扭矩传感器、数据采集终端、工业网关、服务器端、用户端；所述扭矩传感器用于采集实时数据；所述数据采集终端用于进行数据预处理；所述工业网关用于实现远程数据传输；所述服务器端用于实时数据流处理；所述用户端用于实现扭矩数据可视化。本发明的系统结合高精度扭矩传感器、工业物联网通信设备、边缘计算单元和远程可视化平台，实现现场扭矩数据的实时采集、远程传输与远程可视化，支持全球范围内的远程访问。
南京工程学院
2021-01-12
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15