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KINGOSOFT中职学校智慧校园云平台
青果软件集团有限公司 2022-08-02
“智云枢”智慧教学云平台
“智云枢”智慧教学云平台是根据院校需求的理解,结合新一代信息技术,研发出一系列适合院校人才培养的平台和产品,对于改善实践教学条件,提升人才培养效率,改善教学管理水平具有重大价值。 “智云枢”智慧教学云平台是将商业项目和企业项目的运行环境,研发为适用于教学、实验、实训等教学活动,涉及课程资源、案例资源、企业运行环境和实验室资源等。通过教材中心子系统、课程中心子系统、课堂中心子系统和教学服务中心子系统,实现企业教学资源、企业真实环境和项目团队服务的可持续交付,并为高校提供教材管理、在线备课、在线课堂、在线作业、在线学习、在线实验、在线实训系统等七大子系统以解决教学、课后作业、课后学习、实验、课设、实训等关键教学环节,补充实训中的真实企业环境,提供创新创业引导。
北京中软国际教育科技股份有限公司 2022-07-01
U+新工科智慧云平台
通过教学质量基于事实数据进行动态诊断和改进,提供教师、学生和管理者三个维度的数据分析 , 承载教与学全过程记录,多维度形成性评价数据分析,助力高校工程教育专业认证。 经典案例  
青软创新科技集团股份有限公司 2022-07-06
LEDMAN雷曼智慧会议交互大屏
深圳雷曼光电科技股份有限公司 2022-06-15
智慧课堂一体机
提供“课前预习与学情分析-课中教学深度互动-课后个性化辅导答疑“全过程智慧教学环境。 轻松满足: ·智慧录播 ·智能交互 ·多端兼容 ·多级架构 应用场景 智慧课堂 提供“课前预习与学情分析-课中教学深度互动-课后个性化辅导答疑“全过程智慧教学环境。 智能录播 打造“融合互动教学、智慧录播、教学研讨为一体”的智慧教学空间,为教育提供有力支撑。 优势特点 智慧录播 支持“一键式”智能跟踪拍摄,轻松实现教学场景内的录播、直播、互动等应用 智能交互 打通课前-课中-课后教学全流程,支持考勤签到、随堂测试、学情分析等应用 多端兼容 BYOD系统兼容性强,广泛支持各类操作系统和电子终端,满足不同用户需求 多级架构 采用“云+校+班“多级架构设计,满足稳定教学、班级管理、数据汇聚的需求
广州市奥威亚电子科技有限公司 2022-12-21
心理健康自助系统
心理健康自助系统
北京京师慧智科技有限公司 2025-06-10
非损伤微测系统
       由山东金歌科学仪器有限公司自主研制的全新一代NMT产品- SRMT1208非损伤微测系统(植物吸收监测仪、NMT活体生理检测仪)具备测量多种关键元素的能力,如磷、硅、锌、铁、铜、铝、砷等。该仪器功能全面,可检测植物所需的全部大量元素、中量元素以及大部分微量元素,同时涵盖离子通量(flux)、离子浓度、分子通量(flux)、分子浓度及膜电位等多项检测项目。   金歌NMT功能特色:   (1)检测种类多;   (2)实时输出时间-flux通量数据,无需人工换算,可直接用于分析作图,保护了用户数据安全;   (3)提供个性化定制,免费升级测试软件。   可检测种类:   (1)大量营养元素:N (NH4+/NO3-)、P (HPO42-)、K+   (2)中微量元素:Ca2+、Mg2+、SO42-、Na+、Cl-、H+、SiO32-、Zn2+、Fe2+、Cu2+   (3)胁迫:Cd2+、Al3+、Pb2+、Ag+、Cr3+、AsO43-   (4)其它:Li+、NO2-   (5)分子:O2、H2O2、IAA、NO、葡萄糖等   测试样品:   根际/种子/花粉管、细胞/液泡、生物膜、藻类、活体组织、神经、骨骼、珊瑚等其它活体样品   测试项目:   (1)离子通量SRIET   (2)分子通量SRPT   (3)离子浓度aIon   (4)pH   (5)分子浓度aMol   (6)膜电位Potential   主要应用:   植物营养生理、逆境生理、植物与微生物互作、作物育种、生理调控机制等研究     附:非损伤微测技术(Noninvasive Microelectrode Technique,NMT)        非损伤微测技术NMT是离子/分子通量测试技术在国内的名字,其全称是非损伤微电极测试技术(Noninvasive Microelectrode Technique,NMT),能够原位、实时、非接触式测量生命活动中离子/分子通量(flux),可用于植物营养生理、盐胁迫和重金属胁迫等研究。        离子/分子通量测试技术(非损伤微测技术)经历了方法学建立、原型机、技术成熟、引进国内和全国产化。         1.方法学建立         1974年,美国麻省伍兹霍尔海洋生物学实验室科学家 Lionel Jaffe 和 Nuccitelli 提出了振动电极(Vibrating Probe:VP)概念,采用振动电极探针技术测量生物体中弱电流,为离子/分子通量(flux)测试奠定了方法学的基础。         2.原型机         1990年伍兹霍尔海洋生物学实验室开发出了基于离子振动电极技术的自动化离子/分子通量(flux)测试系统,在早期的文献中写做 SRIS系统。         3.SIET离子/分子通量测试系统标志着通量测试技术仪器的成熟         1994年,伍兹霍尔海洋生物学实验室员工 A.M.Shipley 和 E.Karplus 分别成立 Applicable Electronics Inc. 和 Sciencewares 公司,联合推出商业机 SIET通量测试系统,标志着离子/分子通量(flux)测试技术仪器的成熟。          4.SIET系统被引进国内          SIET通量测试系统被引进国内后,我国学者从2009年开始在离子/分子通量(flux)测试领域发表文章,当时文章明确标识使用的是SIET通量测试系统。(文献:Plant Physiology, February 2009, Vol. 149, pp. 1141–1153, NaCl-Induced Alternations of Cellular and Tissue Ion Fluxes in Roots of Salt-Resistant and Salt-Sensitive Poplar Species)          5.国产化           金歌仪器科研团队自2011年开始深耕非损伤微测技术(NMT)领域,为在国内推广的通量flux测试系统(非损伤微测系统)研制并供应核心组件。通过不断丰富NMT可测离子种类,成功摆脱了对国外的依赖。           在科技竞争白热化的今天,核心技术自主可控是企业可持续发展的底线和基石。2022年金歌公司成立以来,始终如一坚持创新发展理念,聚焦关键技术攻关,打破原装进口核心部件-国内组装的模式,推动构建自主可控的产业链体系。2025年8月7日,北京知识产权法院判决金歌公司在与某北京公司NMT专利侵权案中胜诉,金歌已逐步确立了其在NMT领域重要生力军的地位。          凭借扎实的科技实力,金歌公司成功打造出可靠的“NMT耗材-零部件-整机”一站式NMT供应平台。通过不断积累并整合自1990年离子/分子通量flux测试技术(即‌非损伤微测技术NMT)诞生三十多年以来已发表成果,我们建立了丰富的NMT大数据库,实现了NMT仪器国产化、自动化、智能化、信息化和标准化,进一步巩固和扩大了我国在NMT领域的优势。          金歌NMT测试界面实时输出flux通量数据,无需人工换算,可直接用于分析作图,保护了用户数据安全。用户购买仪器后,金歌NMT仪器测试种类和检测项目等仍会不断增加,金歌仪器将及时告知用户,郑重承诺免费为用户做测试软件升级。          金歌仪器将永远以客户需求为导向,精益求精,不断推出创新性产品和个性化解决方案,为加快实现高水平科技自立自强贡献智慧和力量。    
山东金歌科学仪器有限公司 2026-04-23
精彩预告⑤ | 智慧校园如何建成?第62届高博会将集中展示智慧校园建设新方案
第62届高博会将于11月15-17日在重庆国际博览中心举办,主题为“职普融通·产教融合·科教融汇”。将设立6个企业展区和4个特色专区,举办50余场学术活动和8场特色活动,预计将吸引来自全国各地的1500余所高校的学科专业负责人、实验室专家、实训指导老师及高校教师参与。
中国高等教育博览会 2024-10-25
房树人心理测验系统
房树人心理测验系统
北京京师慧智科技有限公司 2025-06-10
AI多模态情绪分析系统
AI多模态情绪分析系统,是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题,而是像一位敏锐的观察者,通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言,甚至生理信号,来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集:系统通过摄像头、麦克风等设备,同步采集个体的面部视频、语音音频,甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取:针对每种数据,用不同的AI模型提取情感特征。 视觉:分析面部肌肉运动(如嘴角上扬、眉毛紧蹙)、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情(持续仅1/25至1/5秒),或通过分析面部血流图谱(rPPG)来感知生理唤醒水平。 听觉:提取语调、语速、音高、能量(MFCC梅尔频率倒谱系数)等声学特征,判断声音中的情绪色彩。 文本/语义:如果涉及对话,系统还会分析说话内容的语义,理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码:这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法(如Transformer、自监督多任务学习框架等),将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如,一句愤怒的"我没事",配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角,才会被准确识别为"掩饰性的愤怒",而非字面意思的"没事"。  
湖南可心教育科技有限公司 2026-03-20
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