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北京润尼尔科技股份有限公司
北京润尼尔科技股份有限公司(以下简称"润尼尔”)于2007年12月成立,实缴注册资本2483万,是一家在北京石景山区注册的国家高新技术企业、北京市专精特新企业,总部位于北京,目前在武汉、西安、成都、广州、合肥、哈尔滨等地设立了分支机构。润尼尔以虚拟仿真技术和网络技术为依托,主要从事教育教学系统的研究、开发、销售、集成和服务,可为学校的虚拟仿真实验教学、实验中心信息化、线上线下混合式教学以及VR相关专业人才培养、VR教育应用硬件提供一体化建设方案。截止2024年3月,公司(含子、分公司)现有全职员工500多人,获得发明专利授权12项,软件著作权400余项。 润尼尔坚持"让教育更生动 让现实更精彩”使命,拥有一支既熟悉信息网络科技,又具有丰富教学实践经验的专家队伍,2010年润尼尔与华中科技大学、上海交通大学、北京航空航天大学、北京邮电大学、吉林大学等国内10余所知名高校共同参与"十一五”国家科技支撑计划重点项目《虚拟实验教学环境关键技术研究与立用示范》的协同攻关,取得了虚拟实验智能指导与管理系统等一系列研究成果。2013-2015年期间教育部认定的300个国家级虚拟仿真实验教学中心,其中有36个中心是与润尼尔合作共建的,涉及电子、电气、计算机、通信、机械、力学、材料、石油、矿业、心理学、公安、艺术、传媒、体育、交通、航空、能源、生物、环境、旅游、历史、考古、语言等学科;2017年12月,公司与教育部装备中心合作共建了"虚拟现实教育应用研究院",2022年与教育部教育技术与资源发展中心合作成立“虚拟现实教育应用研究小组”,与国内著名高校及相关研究机构共同研制虚拟仿真实验资源开发与制作、应用与评价的规范标准;2023年与北京邮电大学共建“北邮-润尼尔虚拟现实创新技术与应用联合实验室”;2017-2023年度教育部认定的1200门国家虚拟仿真实验教学一流课程,其中由润尼尔提供技术服务有314门,占比26%,认定数量居行业企业首位,为我国高校实验教学的改革与创新提供了重要的技术支撑。 作为国内技术领先的虚拟仿真实验教学解决方案专业提供商,北京润尼尔的方案及产品已经销售应用到1000多所院校,其中39所985高校全部与润尼尔建立合作关系,116所211高校与润尼尔合作的有112所,案例包括北京大学、清华大学、上海交通大学、浙江大学、中国科学技术大学、西安交通大学、中山大学、四川大学、电子科技大学、西南交通大学、兰州大学、中南大学、山东大学、大连理工大学、哈尔演工业大学、天津大学、南开大学、国防科技大学、山东英才学院、深圳信息职业技术学院、贵州交通职业技术学院、青海建筑职业技术学院、黄河水利职业技术学院、许昌职业技术学院、大连理工大学远程与继续教育学院、浙江开放大学大连理工大学远程与继续教育学院、浙江开放大学等国内各大中专院校。
北京润尼尔科技股份有限公司 2021-02-01
一种测试煤炭自燃发火期小型模拟装置
煤炭自燃发火期小型模拟装置设备包括自燃反应炉、沙浴装置、温度采集系统、温度补偿系统、供气系统和气体分析系统。其中自然反应炉首创了双层煤炭氧化炉嵌套结构,真正解决了已有煤炭自燃发火模拟装置的热量散失问题;沙浴装置控温范围更大、控温精度更高,具有热量传导均匀、适合高温工作、无安全隐患的优点,并作为双层煤炭氧化炉嵌套结构外部的又一层温度保护结构,为模拟煤自燃发火的全过程提供良好的温度保护。本发明工作稳定,模拟相似度高,能够很好地模拟煤炭自燃发火过程,可用于测试煤炭最短自然发火期及实际条件下的煤自燃发火条件、地点和时间的判定及预测等。
北京科技大学 2021-04-13
调控养成期草鱼肉质鲜嫩的饲料配方技术
中试阶段/n该成果公开了一种养成期草鱼饲料及制备方法,它由一定比例的鱼粉、大豆粕、棉粕、菜粕、玉米、小麦、米糠、细麸皮、白酒糟、大豆油、磷酸二氢钙、草鱼预混料组成,步骤:A、将鱼粉、豆粕、棉粕、菜粕、玉米、米糠、小麦、细麸皮配料;B、将配料后的原料进行微粉碎;C、将粉碎好的物料投入混合机,将豆油、白酒糟、磷酸二氢钙、草鱼预混料投入混合机混合;D、将混合好的物料进行调制,调制过程采用双层或者三层调制器,调质蒸汽应为饱和干蒸汽;E、制粒用环模的长径比大于11,环模孔径依草鱼的规格确定;F、冷却;G、计量
华中农业大学 2021-01-12
泰乐菌素和替米考星残留ELISA方法及试剂盒研究
研发阶段/n本成果通过对泰乐菌素小分子的改造,合成了人工免疫原和包被原,首次制备出高效价(1:128000)的特异性单克隆抗体,建立了猪肌肉和肝脏组织中泰乐菌素和替米考星多残留检测ELISA方法。以上述方法为基础,在国内外首次研制出同时检测泰乐菌素、替米考星在猪肌肉和肝脏中残留的ELISA试剂盒。通过与HPLC法的比对试验、动物残留试验,并经多家检测机构和研究单位的复核和应用,结果表明该试剂盒技术参数能满足对这两种化合物残留监控要求,适用于泰乐菌素和替米考星多残留的快速检测。整体技术指达到国际领先水
华中农业大学 2021-01-12
西湖大学宋春青团队与申恩志团队研发CRISPR FISHer技术
CRISPR FISHer,即实现了活细胞单拷贝基因成像的标记系统,是基于CRISPR技术而来。它具有追踪任何特定细胞固有或外源DNA序列的潜力,极大地拓宽了活细胞成像的应用范围,为生物学过程研究和生物医学诊断的进一步发展奠定了基础。
西湖大学 2022-10-19
青岛科恩锐通信息技术股份有限公司
青岛科恩锐通信息技术股份有限公司,是由“青岛市杰出青年”、“山东省五四青年奖章”获得者万滨创办,主要从事无线通信、GPS卫星定位、红外热像、图像识别等产品及系统的设计、开发、集成和销售的高新技术企业和整体方案提供商。 青岛科恩锐通信息技术股份有限公司秉承“科学管理、技术创新、开拓进取、优质服务”的经营理念,严格遵照GB/T19001-2008 ISO9001_58_2005IDT国际质量认证标准,以高新技术研发为核心,以规范、标准、专业、完善的系统服务体系为依托,不断为客户提供拥有自主知识产权的系统解决方案。公司是青岛市的高新技术企业,拥有自己独立研发的多项软件著作权、专利、发明等知识产权。 青岛科恩锐通信息技术股份有限公司是美国MOTOROLA公司的战略合作伙伴。并自主设计开发有TRBOSTAR系列便携式数字无线应急通信系统(专利)、数字无线通信调度系统、350兆警用无线通信系统、同频同播无线通信系统以及分布式数字短波集群通信系统。公司与全球大的红外热像仪和无线通讯系统厂商长期保持密切技术合作,通过自主创新、自主设计,研发了多种红外热像识别产品,这些系统是多领域、多学科、多专业的高度集成,是引进消化吸收再创新的集中体现,是长期技术积累的结果。 公司为适应业务高速发展需要,高薪诚聘有识之士,共谋发展!公司提供优厚的福利待遇、免费的培训学习机会、广阔的提升的发展平台。
青岛科恩锐通信息技术股份有限公司 2021-06-15
基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期
2月1日,清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈,该模型在一周(2月1日至2月7日)之内的预测结果与真实情况吻合度较高,平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值,疫情拐点最迟于2月16日前后出现,总感染人数或达7万”的预判,该预测与钟南山院士的判断互相印证。虽然预测结果的准确度得到验证,课题组团队并没有因此松懈,而是不断根据最新的数据变化调整参数、优化拟合结果,同时积极联络政府相关科技、数据信息等部门,让预测结果成为施策者有力的决策参考。2月1日,清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈,该模型在一周(2月1日至2月7日)之内的预测结果与真实情况吻合度较高,平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值,疫情拐点最迟于2月16日前后出现,总感染人数或达7万”的预判。
清华大学 2021-04-10
一种冬小麦穗分化期识别方法及装置
本发明实施例提供了一种冬小麦穗分化期识别方法及装置,发明方法包括:根据收集到的待识别冬小麦种植区内的参数,获取小麦生长模拟模型的模型参数,获得本地化小麦生长模拟模型;根据待识别冬小麦种植区农业气象站数据,获取待识别冬小麦的第一气温数据时间序列,根据待识别冬小麦种植区内的多时相遥感影像,获取待识别冬小麦的第二气温数据时间序列;利用数据同化方法,将第一气温数据时间序列和第二气温数据时间序列进行数据同化,获得待识别冬小麦同化气温数据时间序列;根据同化气温数据时间序列和本地化小麦生长模拟模型,获得待识别冬小麦种植区内的穗分化期识别结果。本发明实施例实现了区域尺度上的冬小麦穗分化期识别。
中国农业大学 2021-04-11
易腐烂农畜产品延长保鲜期技术
通过纵向联合资助,针对果蔬、食用菌和屠宰后畜肉具有短期贮运要求高、货架期短等特点,开发了真空冷却和真空减压贮藏、混合加压惰性气体水分结构化处理等保鲜技术,较好地解决了传统农畜食品保鲜普遍存在的采后衰老加速、腐败加速、内部水分蒸发加速、品质变劣加速等国际性保鲜难题,为扩大鲜活特 色农畜产品的出口份额和拓展国内市场提供技术支持。4 个子课题通过了同行专家鉴定,达到了国际领先水平。 创新要点 细胞水分结构化技术;硅窗实时气调包装技术;分段真空预冷技术;减压保鲜技术;临界稳定冰温高湿技术。
江南大学 2021-04-11
一种棉花裂铃期自动检测方法
本发明公开了一种基于图像的棉花裂铃期检测方法。包括以下步骤:(1)获取棉田图片序列中所有棉桃位置;(2)对最后一张棉田图像,在所有记录的棉桃位置进行棉桃图像分割;(3)通过分割得到的棉桃图像判断棉田是否进入裂铃期。该方法以表征棉花生长状况的重要参数作为判定依据,实时地对棉花裂铃期进行判断,检测结果准确度高。对棉花裂铃期的起始时间进行判断对分析棉花发育期与气象条件之间的关系,鉴定棉花生长的农业气象条件以及指导农民及时
华中科技大学 2021-04-14
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