本系统是一款专为中小学音乐教师设计的备授课一体化软件。它深度融合了备课与授课两大核心环节，通过配套的海量音乐教学资源，旨在有效降低教师的备课难度，全面提升课堂教学质量。 备课模块：灵活高效，资源随心 备课模块为教师提供了一个功能强大且易于操作的创作平台，让音乐课件的制作变得前所未有的简单。 混合编辑与排版：支持五线谱、简谱、图像、音频、视频、动画、文本、表格、图形等多种元素的混合编辑。教师可以在一个课件中创建任意数量的页面，自由组合，满足多样化的教学设计需求。 智能乐谱生成： 乐器指法谱：可一键在五线谱或简谱上方生成口风琴、竖笛、陶笛、葫芦丝等多种小乐器的指法参照谱，方便器乐教学。 节奏参照谱：支持生成独立的节奏谱，并与主曲谱上下混合排版，强化节奏教学。 简谱与五线谱对照：支持在五线谱上方生成简谱参照，或在简谱上方生成五线谱参照，实现两种记谱法的同步教学与转换。 专业乐谱编辑： 五线谱编辑：提供音符组输入、和弦输入及符尾自动调整等专业功能。 简谱编辑：支持便捷地添加减时线等操作。 完备符号库：内置齐全的乐谱符号库（谱表、谱号、调号、拍号等）和丰富的乐谱标注符号库（演奏记号、强弱标记、速度术语等）。 智能辅助功能： 歌词处理：具备歌词智能对齐和自动添加带声调拼音的功能，并能自动识别多音字。 图文混排：可自由输入文本、插入图形和表格，并支持将任何乐谱符号、音符等元素拖入文本框或表格中，自定义其颜色与大小。 无缝对接办公软件：所有音符及乐谱片段均可复制为透明背景，直接粘贴到PPT或WORD中，与文档背景完美融合，方便教师制作美观的教案与课件。 授课模块：互动演示，生动课堂 备课模块制作的课件可一键无缝切换至授课模块，为课堂带来生动、专业的互动演示体验。 动态播放与展示： 多种播放模式：支持旋律、节奏、唱名、试唱、哼唱、范唱、伴唱等七种播放模式，并可在同一界面内自由切换，满足不同教学环节的需求。 精准播放控制：支持通过点击曲谱或歌词的任意位置来设定播放范围，可跨小节、跨段落播放，甚至精确到单个音符。 同步高亮显示：播放时，曲谱上的音符、歌词与屏幕上的虚拟音乐键盘会同步高亮，帮助学生实现音谱同步、视听结合。 灵活的课堂调整： 指法谱动态更新：在授课时，当教师修改曲谱的调号，上方的小乐器指法参照谱会自动随之改变，极大方便了课堂上的即兴移调教学。 音乐元素变更：可随时变更播放的调式和速度，以适应不同的教学情境。 课件再编辑：支持在授课过程中直接修改五线谱或简谱的音符、歌词，修改后的课件可立即播放试听。 丰富的教学工具： 歌词显隐：支持一键显示或隐藏歌词，方便学生在学会歌曲后进行背唱练习。 3D索引：对于包含多个页面的课件，可通过3D索引画面快速定位，提升授课效率。 集成白板工具：内置笔迹、板擦等高效白板工具，方便教师直接在课件上进行圈点标注。 多媒体支持：支持插入并播放视频、动画及音频文件，其中MP3、WAV格式音频支持变速、变调播放。 完备的音乐教学资源 系统内置了丰富且专业的音乐教学资源库，为教师的日常教学提供坚实后盾。 专业符号库：包含齐备的乐谱符号库与乐谱标注符号库。 海量知识库：拥有超过20万字的音乐知识库，涵盖乐理、中西方乐器、中国音乐（民乐、曲艺、戏曲）、西方音乐及名曲名家等内容。 丰富图库：提供不少于50个基本图形和200个装饰图库。 配套乐谱课件：提供与主流音乐课本配套的可播放乐谱课件。 云端资源共享：接入音乐资源网络云平台，持续更新和扩充教学资源。 资源便捷调用：所有教学资源均可快速复制并粘贴至PPT课件或WORD教案中。

一、项目简介 磁共振成像以其具有多模态成像、高分辨及无辐射伤害等优点，在临床医学影像中具有无可替代的地位。然而较慢的成像速度及易受各种伪影干扰是其主要缺点。另一方面，随着临床上对磁共振成像需求的急剧增长，诊断医生的缺口越来越大，并严重影响病人得到及时、准确的诊断。因此，在磁共振成像中引入以深度学习为代表的智能技术，一方面用于加速成像采集速度及提高成像质量，另一方面用于进行智能诊断，解决临床医生人力不足、误诊率较高的问题。 二、前期研究基础 基于我们在磁共振成像方法设计、超分辨率重建及临床应用等方面的跨学科研究优势，我们利用深度学习技术对磁共振成像的各个方面进行整合优化设计，并取得许多重要的初步成果，具有良好的前期工作基础。 三、应用技术成果 我们在深度学习与超快速磁共振成像方面的结合进行了深度研究，并取得许多重要成像。我们研究了基于深度学习的超快速多参数磁共振成像重建，并取得良好的效果，如图1所示。我们还研究了利用深度学习对磁共振成像进行无参考扫描的扭曲校正，如图2所示。

本发明公开了一种基于全景影像的街景面片优化方法，包括以下步骤：步骤 1：获取车载 LiDAR 点 云数据和全景影像，并将全景影像与车载 LiDAR 点云数据进行配准；步骤 2：将车载 LiDAR 点云数据 分割为多个面片，获得面片与全景影像站点的对应关系，将面片投影到全景影像上，得到面片对应的透 视平面影像；步骤 3：对透视平面影像进行分析，删除树木点，并进行面片拉伸。本发明基于全景影像 优化街景面片，在点云数据的结果上进一步提高面片的精度和准

深圳市长丰影像器材有限公司成立于2011年，总部设立在广东深圳，是一家集产品研发、生产、销售于一体的高新技术企业，多年来一直致力于影像器材以及声音技术的开发制造。 长丰公司长期服务于摄影摄像和广播电视行业，为主流媒体、传媒工作室以及广大的摄影摄像爱好者提供从影像稳定系统到声音输入输出系统的整体解决方案。公司目前拥有三个自主品牌：Saramonic枫笛、BOYA博雅、SEVENOAK七棵橡树，自主研发和生产的产品销往全球100多个国家和地区。 经过近10年的发展，目前长丰拥有占地万余平米的生产基地和产品研发中心，配备了国内外最先进的研发测试设备和专业声音实验室，建立了专业的研发团队和完善的质量管理体系。2013年，长丰公司通过ISO9001质量管理体系认证，出口销售的产品均获得相应的质量认证如CE、ROHS、FCC、NCC、KCC、TELEC、EN300等。经过多年创新和沉淀，公司拥有百余项国内外各类发明和创新专利，2018年，公司荣获“国家高新技术企业”认证，并得到深圳市政府和科创委的大力扶持。

是新华医疗强大X线机研发团队专门为高校医学影像专业教学设计的又一力作，本实验台综合了单个实验箱的实验功能，综合性强，可使学生在比较中进行实验，进而提高学生综合运用知识的实验效果，让学生亲身体验，学以致用。主要实验模块包括：整流电路实验、高频X线机逆变频率电路实验、旋转阳极启动与保护电路实验、磁饱合稳压电路实验、曝光限时电路实验、管电压管电流测量实验、接地电阻测量实验、X线机发生器基本工作原理及控制实验等。

十多年来，西安交通大学电子物理与器件国家专项实验室、教育部重点实验室，在国家各部委的大力支持下，与企业紧密结合，始终把加强应用技术的开发，促进科技成果更快更好地向现实生产力转化，不断解决经济建设中的重大关键技术问题放在首位。在过去的科研工作中，他们瞄准国际上彩色显示技术的发展趋势，开展高清晰度彩色显象管（含显示管）和平板显示技术的研究，为我国的彩管事业作出

310mm×250mm×280mm，偏振片一对，不同部位用不同的层数，显示不同的彩色。

“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。

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。 

中试阶段/n该项目主要针对开源CT 医学影像数据和多中心合作单位提供的多模医学影像数据，采用人工智能技术和自主研制的深度学习算法对心脏左心室、肿瘤等CT 影像数据进行全自动分割，验证了所研制算法在该项目计算机辅助肿瘤智能诊断应用中的有效性，为项目产业化实施奠定了方法基础。成果的先进性或独特性：针对不同类型的医学影像感知设备，设计针对性强的机器学习智能算法；国内同类研究中首次采用“双盲评估+验证”的科研方法对影像数据进