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

考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性，三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量，基于三维点云和二维图像融合的可视化结果，能够增强三维场景真实感，相较于可见光图像，融合后的三维点云可以实现多角度观测，能够更好的表达的空间特征。 相较于原始和伪彩色点云数据，融合后的三维点云有了色彩纹理信息，目标的形态和边缘都更加明显，整个三维场景更加的真实，也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息；同时克服了单一传感器的局限性，充分发挥两者的互补优势，大幅提升了探测设备的环境适应性，适用于全天时复杂场景的下目标探测，具有很强的实用价值。在无人驾驶领域，譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等，都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知，目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外，在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域，三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。 图1.三维点云与光学影像融合效果

该系统基于各级医疗系统的影像科研临床应用基础及各类院校影像教学大 纲而开发，贴合各级诊疗机构日常诊疗习惯和院校教学大纲需求，方便教师对各 类影像图片的展示和教学，能更好的让学生全面对各类影像进行阅片、报告书写 练习，以及熟悉临床应用及诊疗流程，有利于训练学生的影像技能操作能力及就业。

产品详细介绍数字骰子不小于12mm×12mm×12mm,每个侧面上有不同的字，不少于3个  

随着中国城市化推进速度不断加快、城市人口剧增将带来社会治安和管理失序、城市经济发展失调、环境建设失衡等等一些列复杂问题。为了有效应对高速城市化所产生的不良影响，构建以人为本的文明社会，“智慧城管”应运而生。通过建设数字化城市管理信息系统，建立起政府、企业与公众之间的信息共享平台和良性互动机制，促进城市管理与服务的一体化。通过运用“智慧城管”系统，旨在达到增强社会可持续发展能力，提高政府执政效率，创造和谐的城市生活环境的目的。按照住建部关于“在十二五期间，全国所有地级以上城市、有条件的县要建立数字化城市管理系统”的总体要求下，各地方政府都在积极推进数字城管系统的建设工作，数字城管潜在市场空间巨大。 一、介绍 智慧化城市管理系统是综合运用现代数字信息技术，以数字地图和单元网格划分为基础，集成基础地理、地理编码、市政及社区服务部件事件的多种数据资源，以城市监管员和市民服务热线为信息收集渠道，创建城市管理和市民服务综合指挥系统，通过多部门信息共享、协同工作，构建起沟通快捷、责任到位、处置及时、运转高效的城市管理、公共服务的监督和处置新机制，全面提高城市管理和政府公共服务水平。   二、解决方案 1．终端系统布局架构 智慧城市平台项目中已实施智慧城管系统，采用GPS定位以及网络传输，监控点位布局按照网格状，无死角的原则。 （1）智慧城管系统区域中所有高清红外摄像机，报警器均装有GPS定位模块以及网络传输模块。如果设备出现故障以及人为损坏，第一时间将损坏设备定位，传送至所在监控平台，并通知检修及报警人员。 （2）智慧城管系统所涉及区域的城管均配有GPS定位，网络的智慧城管手机，一旦发现区域有公共设施比如井盖，信号灯等有损坏，只需拍下照片，手机自动将损坏物传入后台，后台对损坏物的经纬度进行定位，系统会自动指令相关人前去处理。 （3）智慧城管覆盖下的重点建筑，三级安防等级以上的安防系统探测器增加GPS模块。建筑安防系统一旦报警，除了报警直接接入公安报警系统以外，也通过网络直接将信号送入智慧城管系统平台，将报警信号定位直接发送周围智慧城管手机，以及周围摄像机中，第一时间掌握现象情况。 （4）通过数据交换分平台实现智慧城管平台与安监、农林、交警、工商等专业部门的信息资源的统一交换，并提供人员、车辆、案卷等城市治理中基本信息资源的同步更新。 2.后台平台解决 （1）统一受理分平台 统一受理分平台，定位于智慧城管与前端交互的整体性的接入，所有城市管理相关问题的受理、来源等交互均在统一受理分平台办理。包括监督受理子系统、问题来源子系统、城管热线子系统、公众信息发布子系统和知识库。 （2）业务协同分平台 业务协同分平台，是智慧城管案件派遣、流转、督办的一体化办公平台，通过GIS、MIS一体化的方式，实现智慧城管的业务流转和支撑。包括：协同工作子系统、监督指挥子系统、专项整治子系统、业务短信子系统、部件更新子系统和应用维护子系统。 （3）智能管控分平台 通过智能管控分平台建立了基于GIS结合智能视频分析技术的空间化、可视化的管理模式，围绕城市管理内容，对人员、车辆、案件等实行智能管控。 （4）地理信息分平台 地理信息分平台是以地理空间数据库为基础，采用地理模型分析方法。充分融合地理信息系统技术，实现对基础地理数据、遥感影像数据、城市单元网格数据、城市部件与事件数据等地理空间数据的管理、维护、显示、操作、分析和建模等。 （5）智慧照明分平台 智慧照明分平台由智能化平台、集中控制器、智能恒流源、移动端APP组成。集中控制器通过 CDMA 无线网路与监控中心进行通信，终端控制器采用电力载波通信方式与集中控制器进行通信，对每个智能恒流源进行控制，达到控制每盏路灯的亮灭及调光。 三、智慧城管建设主旨 智慧城管系统伴随着以物联网、云计算、大数据为代表的新一代信息技术的发展以及面向知识社会的创新2.0形态对城市形态、政府管理形态的重塑，感知、分析、服务、指挥、监察。

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智能实训 聚焦汽车、城市轨道交通、人工智能、智能制造等产业发展趋势，基于对职业能力和典型工作任务的分析，以虚拟仿真、物联网、视频AI、课程资源开发为核心产品，服务于院校专业人才培养、教学模式变革、实训基地建设的整体解决方案规划建设。 智能网联汽车整体解决方案 提供开放式汽车电子控制教学平台、全景式智能制造装配环线实训平台、 精益生产实训模拟系统、以及整车模块化开放式教学平台，助力汽车工程技术专业群人才培养。 虚拟仿真 虚拟现实+人工智能相结合，将高新技术和科普实训设施融合在一起，以实带虚，以虚助实，让学生们直观的、立体的、清晰的学习专业知识和岗位技能。 城市轨道交通 提供以地铁运行场景为基础的实训单元、轨道车辆检修VR仿真交互式实训系统、站台门间隙探测实训实验平台，模拟轨道交通多种不同的应用场景，为学生实训提供有效实践环境。 人工智能 基于云、大数据、物联网、AI应用场景开展人工智能领域的知识学习和实训 智能制造 以数字化未来工厂发展为方向，穿插MES数据采集与分析，构建以工业互联网为特征的智能实训平台，让学习者通过实训系统，对未来数字工厂有全面的理解和认知。 课程资源开发 实训指导手册、活页式教材、Flash、2D动画、3D动画、视频微课、工程案例等。 职教信息化 围绕职业教育教学、实训、考核数字化应用场景，以理实考一体化的多元业务接入服务于理实一体教学场景、业务调用、课程资源开发和职教智慧考务，IoT实训管控链接实训设备管理，打通实训基地整体运维信息化管理流程，打造数字职教的平台及系统。 理实考一体化 聚合职业教学环境理论教学、实训教学、技能考核等核心应用场景需求，搭建一体化环境实训智慧教学、技能实训、技能考核的硬件环境和考务综合管理。 IoT实训管控 为解决围观式教学提供基于物联网的实训管控设备，联动传感采集组件、诊断故障设备、IoT实训管控平台进行数据交互，为实训智能管控提供三维可视化显示及报表。 职教智慧考务 以构建技能型社会为目标，推进学历社会转向技能型社会，培养更多技术技能型人才。以统一标准、统一要求、统一管理为出发点，提升技能考核认证管理水平，服务考试工作人员和考生的合法权益。 实训基地运维管理 提供职业院校实训基地的整体运维解决方案，依托大数据等信息技术实现智能运维，为预测式维修和便捷化管理提供可能，有效减轻运维人员工作量，构建绿色、精益、健康运行的实训基地。 产教融合 为推动现代职业教育高质量发展，发挥社会力量在职业教育发展中的重要作用，竞业达依托在智慧教育、智慧轨道、智慧城市等行业教育+产业的双重背景，深耕校企合作的产教联盟模式，以“来自于工业，服务于工业”的理念，服务于技术技能人才培养，深入推动产教融合模式创新和实践。 产业学院 聚焦产业学院的建设目标和重要任务方向，搭建产业群链接广大职业院校的深度合作关系，以产业学院形式践行产教融合。 校企合作 未来紧跟行业发展及新技术趋势，以“从产业中来，回到产业中去”的理念，服务于更多的企业与院校，搭建标准化的专业建设体系。 科研转化 推动科教融合，将研究成果及时引入教学过程，促进科研与人才培养积极互动，助力职业院校实训教学和科研能力提升。 实习就业 服务校内、外实习实训基地建设，以行业应用规模应用的真实场景，强化1+X书证融通、新职业等促进“宽口径、宽专业、宽技能”的人才发展模式，服务企业和院校专业建设顶岗实习标准，搭建职培合作生态，拓宽资格认证、实习和就业通道。 咨询及服务 对标现代职业教育体系高质量发展要求，以职业教育整体解决方案咨询、实训基地规划建设、教学信息化升级、教学场景数字化运维为核心，深度开展职业教育产业链、教育链、人才链全业务段咨询与服务，重塑创新人才培养体系和教学发展模式，实现产业和教育生态闭环良性互动发展。 培训认证 立足职业院校、聚焦行业领域提供国培、省培、行业培训、企业员工入职等技能培训。提供1+X技能等级证书、企业工程师等认证。 大数据分析 充分利用大数据、人工智能等新技术，开展无感式、伴随式数据采集，构建科学化、精细化的教学质量监测评价数据指标结构体系，利用人工智能进行多元化、过程化大数据分析。 专业建设 为院校新增设专业方向提供人才培养方案，充分调研行业技术技能人才需求、分析岗位职业能力和核心技能，配套专业实训装备及企业真实案例课程资源转化，提供师资培训，助力院校专业高质量发展。 实训基地规划 基于智能实训系统、智慧教学系统、智能运维系统、督导评教系统于一体的整体实训环境规划设计，融入信息化、智能化元素，为个性化教学、设备安全绿色高校管理，教学质量跟踪评估和教学工作诊断改进提供支撑保障。