数字化病理系统是指将计算机和网络应用于病理学领域，是一种现代数字系统与传统光学放大装置有机结合的技术，它是通过全自动显微镜或光学放大系统扫描采集得到高分辨数字图像，再应用计算机对得到的图像自动进行高精度多视野无缝隙拼接和处理，获得优质的可视化数据以应用于病理学的各个领域。数字病理系统可一次装载多片载玻片，XY行程80mm*60mm，XY轴速度可达30mm/s，最小步进0.25 μm，Z轴行程10mm，运动速度0.2mm/s，最小步长0.1 μm，可以实现实时拼接和实时对焦功能，在荧光染色方面也支持荧光扫描。 数字病理系统实物与系统搭建 

厚吉数字器乐实训室 数字器乐实训室（指法仪版）以《厚吉数字音乐课堂教学系统》为核心的集成化数字器乐教室，包含了集成化授课平台、数字音乐谱架（指法仪版）、备课软件与教学资源库四部分。授课平台是由器乐教学子系统、歌唱教学子系统、乐理教学子系统、音乐创编教学子系统、白板互动教学子系统、多媒体课件播放子系统等组成。         数字音乐谱架将传统谱架和指法仪相结合，采用POE网络供电技术，仅用一根网线解决信息传输和供电，无电教学更安全；超A0拍摄幅面实时记录学生完整练习过程，辅助器乐教学。         “全谱器乐、全能歌唱”技术和资源也为学生自主创编奠定了一定基础：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。 系统拓扑布局 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。  学生：   · 超A0大幅面的学生指法采集仪，完整清晰记录多种器乐指法；   · 采用POE网络供电技术，一根网线同时解决学生端信号传输和供电，无电教学更安全！ 数字音乐课堂教学系统软件介绍 《厚吉数字音乐课堂授课软件》 数字音乐课堂授课软件是一套集成化教学平台软件，包括：器乐教学、歌唱教学、钢琴谱教学、乐理教学、创编教学、音乐白板互动教学、多媒体播放等多个教学模块。 《音乐教学备课软件》 独立的音乐教学备课软件，让老师随时随地完成教案编写、课件制作。专业的音乐符号、演奏记号等，保证教案、课件、试卷的正确性，专业性。音频、视频、动画、图片、文本、表格等多种对象的支持，丰富课件内容。 数字音乐课堂教学资源平台 核心技术 《数字器乐实训室教学系统》是一款集成 “全谱器乐”与“全能歌唱”的综合数字音乐教学平台。         “车同轨，字同文”为中国统一奠定了经济与文化基础；厚吉教育科技为解决常用小乐器没有信息化手段辅助教学的困境，独创“全谱器乐”教学理念与技术，规范各类乐器谱指法规则，夯实教育部提出“小乐器进课堂”的教学目标。          “全谱器乐”基于自主创新研发的五线谱与简谱智能生成小乐器参照图示技术、分解式多维播放技术、多模式播放技术等多项核心技术、多类小乐器音源库，以器乐教学、歌唱教学和作品创编为核心教学应用，结合数字音乐谱架实现口风琴、竖笛六孔、竖笛八孔(英式)、竖笛八孔（德式）、笛子、陶埙八孔、陶埙十孔、陶笛六孔、陶笛十二孔、葫芦丝、洞箫等11种器乐教学，教师根据需要将五线谱与简谱的音符、乐句、乐谱灵活生成为指定的小乐器指法参照图示。全谱器乐谱采用规范统一的指法与吹法标示，学生根据当前所学触类旁通快速提升。         全能歌唱是一种全新音乐教学理念和模式，以歌曲演唱和创作为核心，通过数字化技术手段，实现五线谱和简谱的范唱、节奏、旋律、哼唱、唱名、试唱、伴唱等多种方式教学，并可对词曲灵活改编、创作和表演，学生的创作成果不仅能够呈现，还能通过系统试唱出来、分享出去，让学生在实践中创造与进步。 更多数字器乐实训教室详情请访问公司官网：http://www.gdhouji.com

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海格通信持续关注行业用户的无线通信指挥调度需求，以2010年广州亚运会为契机，开展了数字集群产品的研发工作，是目前少数掌握主流数字集群协议的系统方案提供商。通过整合运作，全力打造TETRA、DMR、PDT等多制式数字集群产品。目前，已形成完整数字集群产品系列，包括交换机、基站、手持台、车载台等。 展望未来，海格通信将全面打造数字集群产业链，为行业用户提供数字集群系统解决方案和服务，满足各行业用户，如公安、消防、边防、石油、港口、机场、轨道交通、林业、海关等的无线应急通信指挥调度等需求。

国际发明专利唯一授权 列入2019年《中华人民共和国教育行业标准》 列入教育部《中学地理专用教室装备规范》 专家联手打造配套新课标课程资源，享有自主知识产权 全国教育科学“十一五”规划教育部重点课题研究成果 中国教育装备行业协会2014、2016、2018、2020年度推荐产品      数字星球系统是信息时代数字化的教育装备之一，也是目前国内率先实现三维立体动态展示的单体数字化教学仪器。      它通过国际先进的三维图像处理平台，结合精密光学技术，瞬间将图片、视频、动画等多媒体资源展示于数字化球形投影屏幕上，动态立体的再现自然科学和社会科学的现象与过程，能够广泛应用于中小学科学、地理、历史等多学科教学和科普教育，满足校内外教育教学多元化和个性化需求，促进教师教学观念、手段和方法的更新，激发学生的学习兴趣，促进学习方式的变革。      目前，数字星球系统已被教育部列入2019年颁布的《中华人民共和国教育行业标准》（编号JY28004）和《中学地理专用教室装备规范》以及全国教育科学"十一五"规划教育部重点课题，绝大多数省市教育装备部门也已将数字星球系统列入当地装备标准和目录。      数字星球系统包含硬件和软件二部分：硬件系统由投影机、鱼眼透镜组、球形投影屏幕、底座、遥控器等组成；软件系统由平台软件、二次开发软件包、配套新课标资源和指导手册组成。     可以形象地说，一套数字星球系统®就是一个可以移动的地理专用教室，就是一座包罗万象的天文和地理科技馆，就是一个学校开展素质教育、拓展教育和科普教育的综合教育基地。      为了满足新课标要求，适应教育教学需要，教育部教育装备研究与发展中心（原教育部教学仪器研究所）、中教启星联合北京师范大学地理学与遥感科学院的专家、北京市等多个省市地理教研员和一线优秀教师，成功开发完成基于"数字星球系统"的小学科学和初高中地理新课标同步课程资源。      数字星球系统除了为教师提供了大量课程资源、专题资源以及拓展资源外，还依托二次开发接口，提供了灵活简便的以PowerPoint为基础的模块化、积件式的课程制作工具，教师可以根据教学需要，将各个知识点的球面图像和动画随意插入到PPT课件的任何位置，轻松开发自己的课程，并实现与数字星球系统的完全交互与融合。

数字历史模型是现在最流行的高科技展示教学设备，它基于全息投影的成像技术，将历史文物以全息影像方式投射到透明介质上，产生3D立体观感，虚幻莫测，非常直观，可以给师生留下很深的印象。 数字历史模型可以360°全方位展示3D历史模型课件，所有模型均能够任意放大缩小，并配备了专业生动的语音解说，在教学演示方面有着非常震撼的视觉效果，并在潜移默化的培养学生对中国历史和世界历史的兴趣。

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新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。

“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。

在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。