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高等教育领域数字化综合服务平台
山东星科智能科技股份有限公司
山东星科智能科技股份有限公司是一家集研发、生产和销售于一体的，为职业院校及高等院校提供综合解决方案的高新技术企业和双软企业。公司专注行业21年，2014年1月24日公司成功登陆新三板，股票简称：星科智能，股票代码：430545。目前，公司已与2800多家职业院校/高等院校建立了校企合作关系，产品销往全国各地并出口50多个国家和地区。
公司拥有三大基地（济南高新区总部基地、济南章丘区生产基地和济南汉峪金谷培训基地）、六大产品线（机电产品线、汽车产品线、虚拟仿真产品线、特种设备产品线、专业建设产品线和职业核心素养产品线）。公司业务分二大类，一是提供教学产品，二是提供培训。
教学产品包括机电产品、汽车产品、虚拟仿真产品、特种设备产品、工业互联网、专业建设产品、职业核心素养产品、创新思政实践系统等二十多个产品系列、五十多个细分专业。公司产品实现了“平台化”、“一体化”和“智能化”三化融合，“平台化”包括“行知学徒网”在线学习平台、星科虚拟仿真平台和星科AI智慧教学管理平台，“一体化”是平台、硬件和软件一体化，技能培训和素养培训一体化，教、学、训、考一体化，“智能化”是教学装备智能化、教学手段智能化和考评方法智能化。
培训包括“互联网+培训”（行知学徒网）、创业培训（山东省人社厅指定培训机构）和“职教高考”培训等。
山东星科智能科技股份有限公司
2021-02-01
基于CT图像的胰腺肿瘤诊断算法、基于钼靶图像的乳腺癌淋巴转移诊断算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，
中国人民大学
2021-04-10
基于CT图像的胰腺肿瘤诊断算法、基于钼靶图像的乳腺癌淋巴转移诊断算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)
开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。
中国人民大学
2021-05-11
诺为 R702 激光笔 指星笔 镭射笔 红光笔
产品详细介绍
上海诺为电子科技有限公司
2021-08-23
北京中教启星科技股份有限公司
北京中教启星科技股份有限公司是北京市科委认定的高新技术企业、软件企业，中国教育装备行业及北京市教育装备行业协会理事单位；公司以“持续创新和优质服务聚焦教育、追求卓越、多元共赢、成为中国最具价值的教育科技企业”为企业愿景，扎根教育，服务于教育。
作为国内先进教育装备提供商、现代教育教学环境集成商与素质教育运营商的北京中教启星科技股份有限公司，2012年12月18日成功在新三板挂牌上市，简称“中教股份”，证劵代码：430176。
伴随着中国教育现代化事业的发展进程，中教股份始终坚持以信息化促进教育现代化的思想，在深刻理解教育改革思路、准确把握教育信息化需求、合理应用前沿信息技术、真诚服务教育市场用户的基础上，锐意进取、不断创新，如今中教股份已经发展成为中国教育信息化、现代教育装备的领航者和知名品牌，主营业务涵盖教育信息化、现代教育装备、校外科技教育及教育创客四大核心领域，形成了以学科实验室建设、新建校建设、校外综合实践基地建设和新型劳动教育业务发展稳定的四驾马车，并已拥有近百项专利技术、注册商标和软件著作权。
现在中教股份致力于信息技术和教育的深度融合，通过技术手段和业务模式的不断创新，全面实现教育主管机构、学校和家庭教育资源充分共享，让教研更深入、让教育更愉悦、让教学更高效、让学习更自主。
中教股份将继续秉承“开放、创新、合作、共享”的核心价值观，推动中国基础教育现代化进程，培养青少年创新能力、助力国家强盛。
北京中教启星科技股份有限公司
2021-01-15
核酸单分子荧光图像测序智能检测技术
深圳国际研究生院张盛副教授团队在已开展的核酸测序方面的专用图像传感元器件关键技术基础上，提出了“基于单分子荧光图像测序的冠状病毒核酸智能检测技术”重大攻关项目研究方案。课题组通过远程网络讨论与协作等多种方式，组织了相关学科的专家多次进行技术研讨，并与深圳市行业内的权威机构合作，在两周内快速进行原理论证，形成技术方案，完成智能检测装置的原型结构设计及前期研究准备工作。 项目致力于开发具有核酸智能检测能力的低成本嵌入式物联网设备，为公共卫生防疫事业提供更加有力、且具备“提前生产、快速部署、分散检测”特点的新型核酸检测的解决方案，有望实现未来冠状病毒传染事件中基因序列的快速发布与潜在感染者的本地化核酸检测能力快速部署，帮助医护人员和民众在家庭或社区对感染或疑似患者进行现场筛查，减少潜在感染者的聚集与交叉感染，快速实现核酸检测层次的确诊检验与病症初筛，助力疫病防控和公共卫生领域战略科技力量的提高和储备。
清华大学
2021-04-10
基于分类学习的图像检索原型系统
本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。
东华大学
2021-02-01
新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统
哈尔滨工业大学联合哈尔滨医科大学联合研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”，该系统阅片效率是人工阅片速度的30倍，新冠肺炎相关病变检测准确率基本达到了医生水平，可以定量评估病变范围。 由于新冠肺炎患者肺部CT图像上有较为典型的征象，可以作为新冠肺炎快速诊断和病情评估的重要依据，因此哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院邬向前教授联合哈尔滨医科大学附属第二医院影像科李萍教授，成立哈工大-哈医大联合攻关小组，研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”。联合攻关小组紧急联系中国多家医院，收集177000多张肺部CT图像，其中包括来自新冠肺炎患者的近40000张图像。 联合攻关小组克服了各种困难，经过多天通宵达旦努力工作，仅用了一周左右的时间就初步研发成功可用于诊断评估新冠肺炎的CT图像自动分析系统。该系统可以自动检测CT图片上新冠肺炎相关病变，并估算病变区域在整个肺部的比例，为新冠肺炎患者的筛查和病情评估提供了依据。这些信息，在人工阅片时无法得到。该系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院进行部署试用。该系统具有非常优越的性能，其阅片效率差不多是人工阅片速度的30倍，新冠相关病变检测准确率基本达到了医生水平，尤其可以定量的评估病变的范围对临床诊断非常有意义。查看原文
哈尔滨工业大学
2021-04-10
一种纸币图像识别方法
本发明提出一种纸币图像识别方法，它用训练集中的纸币图像训练分类器，并用所训练的分类器对所获取的待测纸币图像进行币种、面值、面向和版本的识别，具体包括如下步骤：1)对纸币图像进行预处理；2)取纸币图像中的若干个图像块；3)计算每个图像块的图像特征，组成纸币图像的特征向量，作为训练集中图像或待测图像的各图像块的特征向量；4)利用训练集中的图像的各图像块的
浙江大学
2021-01-12
低分辨人脸图像重建与识别系统
成果简介当前，视频监控得到了迅速发展。视频监控普遍存在的问题是：人脸图像分辨率低下。对于低分辨率的人脸图像，需要清晰化目标人的人脸图像和确定监控中目标人的真实身份，这是一个国际性难题。成果应用应用于2008年北京奥运是奥运史上首次将人脸识别技术作为人员身份识别的智能化手段引入其安保工作，是人脸识别技术在华发展的里程碑。 ------摘自人民日报海外版（2012年02月25日） 应用于户籍查重湛江市对全市6123812张二代证人脸图像进行人脸识别，共查出12314对重复户口，查出8名网上逃犯。 对我国人脸识别应用呈现爆发性增长起到了推动作用应用于视频图像侦察清华大学在低分辨率人脸图像重建的新进展：对瞳距大于12像素的人脸图像进行重建，重建像的人脸识别率为：在10万异源数据库中（如二代证数据库），前100名的识别率大于70%在10万同源数据库中，前100名的识别率大于80%
清华大学
2021-04-13