EduOffice智慧全息电钢互动教室以《EduOffice智慧全息电钢互动教室教学系统》为核心，实现专业钢琴谱讲解、教师弹奏示范、琴谱跟弹练习、左右手分弹练习、“瀑布流”弹奏练习、弹奏自动评测、演奏回放讲评等全息钢琴教学应用，高效支持了钢琴教学中的“教、学、练、评、演、创”，满足专业电钢琴互动教学及普及音乐教学的需要。  “全谱器乐、全能歌唱”技术和资源为学生自主创编奠定了一定基础：一体机内置资源降低创编门槛、多模式试唱即时播放试听、多类小乐器音源库从多方面表现作品，促进学生对音乐理解和表达。 教师：  · 触摸屏与教学大屏同屏显示、双向控制。在弹奏过程中无需起身，即能调整教学内容； · 师生视频通话双向互动，音画同步高效指导； · 所有学生智慧电钢琴一键开关机控制，高效管理课堂。 学生：  · 超A0大幅面的学生指法采集仪，88键电钢琴琴键全覆盖，完整清晰记录学生弹奏指法；  · 双色灯条提示功能，真正实现了弹奏全息钢琴谱的正确用手、指法、键位信息提示；  · 学生智慧电钢琴与教学大屏同步显示，便于学生观看授课过程、教师演奏示范；  · 学生软件支持多模式弹奏练习、弹奏自动评测、自主创编学习等。 特色教学功能： 教—全息钢琴谱讲解： 1.    左右手分弹讲解 单独进行左手或右手的单独演奏。选择钢琴谱的左手、右手演奏模式，播放时只显示左手弹奏或右手弹奏的正确键位和指法提示，便于琴谱的分段教学。 2.    指法弹奏讲解 显示弹奏指法，钢琴谱播放时虚拟音乐键盘高亮显示正确的键位并在键位上提示所用手指。显示琴谱指法钢琴谱上会显示出每个音符所用的手指。还可同时选择弹奏指法和琴谱指法。 3.    乐理教学 专业的数字化乐理教学工具与丰富音乐知识库，使乐理学习不再晦涩难懂、枯燥无味，帮助学生在聆听音乐的基础上，通过探索乐谱信息，循序渐进地学习音乐知识，“潜移默化”地培养学生音乐审美能力最终达到学习及运用的目的。 4.    分组管理、多维信息展示 教师可将学生任意分组，实现小组监听。 学生座位、组别、虚拟音乐键盘、作业、电钢上线等多维信息直观显示。 同屏展示所有学生的练习界面，学生在电钢琴上练习弹奏时与练习界面虚拟音乐键盘同步映射。 5.    小乐器讲解 五线谱乐谱、简谱乐谱支持一键显示常用小乐器指法谱参照图示。智能生成小乐器包括：口风琴、6孔竖笛、8孔英式竖笛、8孔德式竖笛、笛子、8孔陶埙、10孔陶埙、6孔陶笛、12孔陶笛、葫芦丝、洞箫等。配备小乐器音源库视听曲谱。 学—全息钢琴谱智能演奏示范： 1.    师生同屏演奏示范 教师端与学生端同屏显示，同步播放乐谱。乐谱播放时虚拟音乐键盘显示双手正确的弹奏键位和手指提示，便于直观了解键位及指法。 钢琴谱任意音符，虚拟音乐键盘会显示对映的键位和应用手指，还可选择钢琴谱任意位置、任选区域的定位播放，反复学习乐谱当中的难点、易错部分。 变速、变调播放，逐步培养学生在键盘上掌握不同调式、调性的视奏和移调能力。   2.    学生琴谱弹奏学习 学生软件具有琴谱播放、琴谱跟弹、瀑布流练习、弹奏评测、琴谱演奏等琴谱练习模块，循序渐进的进行琴谱弹奏学习。 3.    学生弹奏实时纠错 一体化设计的智慧全息电钢琴，双色灯条提示，方便左右 手分弹练习。 超A0幅面的学生指法采集仪，88键电钢琴琴键全覆盖，完整清晰的拍摄学生弹奏练习画面。 学生控制台同步展示所有学生或选择展示部分学生弹奏过程，教师实时查看每个学生的弹奏实况，及时纠正指法等错误。 4.    师生视频通话互动 学生演奏信息、指法练习可视化，系统完整记录所有弹奏信息，教师通过视频语音互动，音画同步高效指导。 练—多模式弹奏练习： 1.    多模式练习方式 琴谱播放、跟弹练习、“瀑布流”练习等多种琴谱练习模式，让学生循序渐进的进行弹奏练习。 2.    左右手分弹练习 单独进行左手或右手的单独练习。选择钢琴谱的左手、右手播放模式，播放时只显示左手弹奏或右手弹奏的正确键位和手指提示，分段练习，疑难部分重点练习。 3.    指法提示 一键显隐弹奏指法、琴谱指法。选择弹奏指法，练习中虚拟音乐键盘高亮显示正确的键位并在键位上提示所用手指。选择琴谱指法钢琴谱上会显示出每个音符所用的手指。还可同时选择弹奏指法和琴谱指法。 评—弹奏评测、课堂评价： 1.    学生自我评测 单独进行左手或右手的弹奏评测；评测过程中可提示节拍、琴谱指法；评测结果将实际弹奏的时长、键位与正确的时长、键位进行对比显示，评测结果一目了然。 2.    演奏实况录制讲评 学生弹奏实况实时录制，及时进行弹奏回放及教师讲评，师生视频通话同步讲评。 3.    课堂即时问答 作为常用的互动教学形式，课堂即时问答是检验学生知识掌握程度的重要手段。在音乐教学过程中，教师提出问题，学生通过电钢琴键盘进行单选答题，所有学生答题对错一目了然。

CES-EDU4412-II教学平台是一款专业性高、集成度高、功能性强的嵌入式教学平台。伴随着嵌入式技术的发展趋势，这款教学平台将嵌入式的核心技术整合于一身，平台设计理念来源于成熟的产品设计方案，是一款更为系统化和产品化的教学实验平台。 CES-EDU4412-II教学平台基于32位ARM Cortex-A9 Exynos4412四核处理器，主频达到1.4GHz，配置目前主流的Android4.4.4和Linux3.0操作系统。实验箱的硬件包括核心板和扩展板两个部分。核心板集成嵌入式微处理器、内存芯片组、闪存芯片组合电源管理电路，而扩展板包括硬件接口、板载功能和扩展功能模块。支持4G全网通，WiFi无线网络和以太网等上网功能。同时还具备GPS导航、300万像素摄像等功能。硬件接口有USB、I2C、UART、SPI、HDMI、LAN等等。 CES-EDU4412-II教学平台配备了《嵌入式Cortex-A9高级实验教程II》作为高校实验教材，学生可以通过该平台提供的开放软件资源去学习和掌握嵌入式的核心技术。软件资源提供了Android和Linux双操作系统软件包，完全可以让学生更深层次的了解嵌入式操作系统，培养自主研发的能力。

CES-EDU210教学实验平台是海天雄电子面向高教学院推出的一款完整的嵌入式教学实验系统。实验系统包括软件、硬件资源，同时按照高校实验大纲要求，结合教学领域专家教授的建议，该款教学平台配有《嵌入式Cortex-A8高级实验教程》作为高校实验教材。 CES-EDU210教学平台配置ARM Cortex-A8内核处理器，优越的处理性能，1GHz主频运行速度，ARM V7指令集。 64/32位内部总线结构，32/32KB的数据/指令一级缓存，512KB的二级缓存，可以实现2000DMIPS(每秒运算2亿条指令集)的高性能运算能力。内建MFC多格式编解码系统，支持MPEG-1/2/4、H.263、H.264等格式视频的编解码，JPEG硬件编解码。最大支持8000*8000分辨率，内建高性能PowerVR SGX540 3D图形丰富的扩展资源，卓越的多媒体处理能力，丰富的功能接口，可扩展的功能模块，将极大的推动学生的创新思维能力。 CES-EDU210教学平台支持的操作系统为：Google Android 4.0、Windows Embedded CE6.0 R3、Linux 3.2.0，提供开放的软件资源。

本发明提供一种基于生物体触电阻抗参数计算的多端口阻抗模型构建方法，包括：采集活体试验对象在完整皮肤和破损皮肤状况下的多组低压配电网生物体触电信号；根据所述生物体触电信号，获取生物体触电阻抗参数；根据所述生物体触电阻抗参数，利用非线性时变电阻和电容元件搭建试验生物体触电阻抗电路模型，对生物体触电的暂态过渡过程进行描述；根据所述试验生物体触电阻抗电路模型，基于外推法获取生物体触电多端口阻抗模型。该方法能计算生物体触电阻抗参数并建立响应精度较高的生物体触电多端口阻抗模型，实现在低压配电网工频状况下对生物体触电暂态过渡过程的精确描述。

简介：本发明公开了一种纤维过滤介质结构的拟态化重建及其性能计算方法，属于纤维结构拟态重建技术领域。本发明的拟态化重建过程为：一、获取纤维过滤介质图像；二、设置最佳阈值，进行二值化处理；三、对二值图像进行中心线检测；四、对中心线上像素点进行四对角方向对比，获得旋转半径di和旋转方向df；五、进行三维旋转，获得纤维过滤介质拟态化重建图像。本发明的性能计算方法通过输入一系列相关参数，利用经验公式获得纤维过滤介质不同风速的过滤效率曲线和压力损失曲线。本发明以真实纤维过滤介质内部微观单层结构图像为基础，利用简单、快速的图像处理方法对所得图像进行拟态化重建，拟态化重建模型能够逼真模拟真实纤维过滤介质的结构。  

研发阶段/n主要研究支持神经网络芯片的设计自动化工具及FPGA验证系统，设计自动化工 具本身针对ASIC和FPGA都适用。 项目主要研究：（1）研究基于模型层的设计空间探索方法;（2）研究可重构 神经网络硬件单元抽象和归约方法；（3）开发面向嵌入式、功耗约束下的FPGA神 经网络芯片系统，突破神经网络芯片设计小型化遇到的关键难题。本项目提出的自 动综合工具至少支持CNN 等两类不同神经网络拓扑，支持Caffe配置文件prototex 拓扑描述语言，生成的FPGA芯片，性能比CPU快1个数量级，能效比

本发明公开了一种面向移动云计算的节能传输方法及相应的中 间件系统，利用云端托管请求管理模块接收并处理移动端的镜像托管 请求，云端应用镜像数据管理模块管理移动应用镜像的数据更新与删 除，云端-移动端数据传输模块实现云平台和移动端之间的节能数据传 输，移动端数据存储与分发模块保存云端传输的数据并且分发给不同 移动应用，移动端应用请求分析模块分析移动应用的数据请求，并且 从存储模块返回相应的数据。本发明能很好地降低无线网络

1. 痛点问题 数据是数字经济时代的核心生产要素，但数据在自由流通或共享中才能产生更大价值。数据的隐私计算对保护数据安全，实现数据共享与协作应用，破除数据孤岛，提供合法合规的监管抓手，最大化释放数据价值有重大的现实价值。 零知识证明、安全多方计算、差分隐私、同态加密等现代密码学算法具有坚实完善的理论基础，可以提供最为可靠的数据保护方式。例如，零知识证明算法已经在学术界和工业界受到了广泛关注，应用于可信计算、区块链扩容、匿名货币等多种场景。然而，受制于算法的复杂度和硬件的计算能力，现有零知识证明等隐私计算性能仍比明文计算慢两到三个数量级，难以有效实现产业化。 2. 解决方案 本成果提出了一种高效的流水线芯片架构，显著提升了以零知识证明为核心的多种隐私计算和区块链应用中的数据处理性能和效率。本成果以算法为核心、以数据流为参考、以芯片实现为目的，通过全流水设计，优化芯片性能、面积和功耗，多维度解决隐私计算的算力不足问题，致力于成为新基建“数据价值互联网”的基础设施。 本成果所提出的芯片架构包含两个子系统。第一个子系统主要处理有限域上的高次多项式计算。通过利用傅里叶变换分解庞大的计算任务，同时对底层模块进行定制化流水线设计，并利用数据分片、片上转置等技术优化对数据流的控制。第二个子系统主要处理椭圆曲线上的大规模模幂运算。采用计算复杂度最优的Pippenger算法与定制化的数据流和底层流水线控制，并结合实际场景下的系数分布规律采用简单高效的任务分配机制，用最小的控制逻辑实现负载均衡。

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