产品详细介绍 一、产品用途   产品适用于学校、司法(监狱、劳教)、公安、武警、消防、部队、运动员、心理咨询、医疗等行业进行：   1、情绪疏导：疏发泄心中不快、消除压抑低落心情、缓解学生考前紧张、赛前焦虑、重大任务前紧张、   2、工作学习：疏导学习压力、释放干警、战士心理压力、调节工作压力   3、人际社交：缓和人际关系紧张、克服社交恐惧   4、环境适应：调节学校新生、入监新犯、入伍新兵、初入职场者等环境不适症   5、婚姻情感：疏导紧张婚姻关系、恋爱情感挫折   二、产品功能   用打击的方式，呼出焖气、泄出怨气，进行真实有效的情绪宣泄   多种情绪宣泄主题情境选择，为每位宣泄者提供比较接近内心感受的宣泄环境;   主题明确、个性化正向引导语，提供每位宣泄者针对性的情绪疏导与鼓励;   智能闪烁LED火焰灯、仿真式宣泄击打靶、高密度发泡橡塑防护柱、高弹性海绵保护板，为宣泄者营造更真实、有效、安全、受保护的宣泄氛围、环境;   在仪器辅助宣泄方式下，使用者体会到舒爽、畅快的感受，较大程度达到情绪疏导、宣泄的目的。   三、产品特点   【八种常见宣泄情绪主题】     系统提供了八种常见的情绪问题而设定的宣泄主题，用户使用前先通过自助式主题控制器选择符合自己情绪的宣泄主题。   【独特的LED火焰智能灯】     系统设计了独特的LED火焰灯，随着击打的力量、速度智能控制火焰燃烧效果，从而产生积极的心理暗示。   【全方位安全保护外观设计】     1.高密度发泡橡塑防护柱     2.高弹性海绵保护板   【智能引导正向激励】     系统智能分析宣泄者的行为(包括击打速度、力量、持续时间等因素)，判断出其情绪宣泄的程度，根据不同宣泄的程度进行智能化的正向语音引导、激励。   【个性化定制】     为满足不同行业机构的需求，可为用户提供个性化的定制服务，使得本产品能适用于更多的行业，提高宣泄活动效率与效用。   四、产品样图：            五、如欲了解产品详情，请致电021-62267967咨询          登录上海惠诚官网  http://www.hcxl99.com   六、其他关联产品    1、同类产品：智能击打宣泄放松系统一代、智能呐喊宣泄放松系统一、二代    2、其他类产品：Auto-RelaxWi-Fi智能反馈团体无线减压系统、智能音乐放松系统二代反馈催眠型     本产品已申请国家专利

产品详细介绍 一、产品用途   产品适用于学校、司法（监狱、劳教）、公安、武警、消防、部队、运动员、心理咨询、医疗等行业进行：   1、情绪疏导：疏发泄心中不快、消除压抑低落心情、缓解学生考前紧张、赛前焦虑、重大任务前紧张   2、工作学习：疏导学习压力、释放干警、战士心理压力、调节工作压力   3、人际社交：缓和人际关系紧张、克服社交恐惧   4、环境适应：调节学校新生、入监新犯、入伍新兵、初入职场者等环境不适症   5、婚姻情感：疏导紧张婚姻关系、恋爱情感挫折   二、产品功能   用呐喊的方式，呼出闷气、泄出怨气，进行真实有效的情绪宣泄；   多种情绪宣泄主题情境选择，为每位宣泄者提供比较接近内心感受的宣泄环境；   声音同步感应LED灯，反馈呐喊效果，较大程度进行情绪宣泄；   主题明确、个性化正向引导语，提供每位宣泄者针对性的情绪疏导与鼓励；   在仪器辅助宣泄方式下，使用者体会到舒爽、畅快的感受。   三、产品特点   【同步声音感应LED智能灯】    智能LED感应声音灯，随着呐喊的音量、频率智能显示不同的呐喊效果，从而产生积极的心理暗示，即持续越久越有效的宣泄行为，心中积压的负面情绪将随着呐喊全部化为乌有。   【智能引导正向激励】    系统智能分析宣泄者的行为（包括击打速度、力量、持续时间等因素），判断出其情绪宣泄的程度，根据不同宣泄的程度进行智能化的正向语音引导、激励。   【八种常见宣泄情绪主题】    系统提供了八种常见的情绪问题而设定的宣泄主题，用户使用前先通过自助式主题控制器选择符合自己情绪的宣泄主题。   【高清语音操作引导】    系统采用高清语音操作引导语，明确、清晰指导宣泄者如何操作使用宣泄仪。   【个性化定制】    为满足不同行业机构的需求，可为用户提供个性化的定制服务，使得本产品能适用于更多的行业，提高宣泄活动效率与效用。   四、产品样图               五、如欲了解产品详情，请致电021-62267967咨询         登录上海惠诚官网  http://www.hcxl99.com   六、其他关联产品    1、同类产品：智能呐喊宣泄放松系统一代、智能击打宣泄放松系统一、二代    2、其他类产品：智能心理多功能减压舱三代放松型、智能音乐放松系统二代反馈催眠型。本产品已申请国家专利

第四范式成立于2014年底，是国际领先的人工智能平台与技术服务提供商，公司以“Empower AI Transformation and Advance AI For Everyone”为企业愿景，旨在让AI成为驱动社会进步、企业增长的引擎。依托于领先的机器学习技术与丰富的行业实践经验，第四范式打造了企业智能化转型战略产品“天枢”，通过构建以消费者为中心的全链路客户流量运营，帮助企业实现以创造业务价值为目标的智能化转型。此外，第四范式为企业树立了正确的转型目标和方法，通过自动化AI应用构建平台第四范式HyperCycle ML，提升AI建模效率，降低AI应用门槛，将AI技术快速、规模化落地到企业众多业务场景中，提升业务场景价值。同时，第四范式采用软件定义算力的先进理念为企业提供软硬一体AI集成系统SageOne，降低企业AI部署总体拥有成本，推动企业全面智能化转型进程。目前，第四范式已为金融、零售、能源、医疗、制造、互联网、媒体等行业成功落地上万个AI应用，助力各行业企业的AI创新变革。点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！

单频窄线宽激光的产生，主要依靠谐振腔的腔长。谐振腔腔长越长，所产生激光线宽越窄。但是由于半导体激光器的腔长天然短，很难产生量级上的变化，因此采用半导体发光的窄线宽激光器多采用外腔的方式实现。最通用的方式是用一段长光纤作为反馈腔，在光纤中用无源光栅作为反射镜。这样做优点是生产较容易，易于实现窄线宽。但是光纤的抗干扰设计难，无法实现大功率输出。研发小尺寸、高可靠、低成本的窄线宽激光器是激光器发展的重要方向之一。本项目研发的微型化、高可靠、高功率、低成本的半导体外腔窄线宽激光器，其微型化指标将满足绝大多数光电系统和光电模块的集成化需求，抗干扰，抗震动，温度适应性满足工业化产品的高要求，低成本性满足消费级光电模块应用，高功率输出满足汽车电子，工业制造等高功率需求。本项目将研发完整的量产工艺，满足单条产线月产50k个激光器的量产需求，从而将窄线宽激光器第一次普及到基础工业领域。 本项目的微型化半导体外腔窄线宽激光器，线宽可控制在2-100kHz，最大输出功率500mW，可产生线性调频信号，波长可定制即可。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。