高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
智能题库资源管理系统
  高校智能题库资源管理系统 试题试卷永久归档  资源数字化管理     核心功能   试题试卷数字化 试题试卷数字化管理,建立数据库系统,永久保存,规范管理。 单题/批量导入,在线/离线录入,客户端/管理端录入。 支持常用文件格式,导入方式多样(word、excel、json)。 支持全试题模型(文字、图片、表格、公式、音频等)。 录入、编辑、审核、组卷、检索操作简单。 完备的错误警报机制。   试题维护 可预览、可检索、可编辑,支持全题型。内置属性多样且可以自定义,如难度、公开度、区分度、差异系数、标准差。引入版本概念,记录试题变更历程。与最终考试结果关联,迭代更新试题属性值。统计试题使用次数,加权计算试题曝光度。   智能组卷 支持自动组卷/手动组卷,在线组卷/离线组卷,单套/批量组卷。 组卷灵活:简单组卷、精确组卷、蓝图组卷。 可按题量、分数、题型结构、知识结构、难度系数等多重模式组卷。题库系统与阅卷系统关联,可获取作答得分详情,用于属性分析。提供多维度属性,如难度、区分度、标准差、差异系数、信度等,便于组卷抉择。重复试题自动筛选提示。 试卷可预览、可修改、可导出,可一体化输出线下印刷,也可联通线上网考。   审核管理 试题审核:新录试题进入管理端数据库,需要经过规定的审核流程,自主设置相似度阈值,审核提供预计属性值(难度、标准差、差异系数) 考卷审核:客户端同步至管理端,试卷进入待审列表,由管理员对试卷及内容进行审核,还可审核试卷属性(难度分布、知识点分布、标准差与区分度)   查重比对 查重列表:根据设计的阈值,摘选出库中超出阈值的试题;按本题型与其他题型划分陈列。 比对标记:原题与相似试题间的判定重复部分,高亮表示,便于核查。 配置设置:可自定义比对阈值、最多比对数量、查重范围等参数。 属性预估:根据相似试题属性,综合计算本题预估属性值,包括难度、区分度等   产品优势   部署灵活 同时支持在线云端部署与本地离线部署,客户端与管理端分离使用。   安全性高 制卷与命题动作分离,独立运作,相互隔绝。 数据流转安全,依托特定密钥加密的数据文件,不显示明文信息。   题型支撑广泛 支撑目前已知所有试题类型的录入,支持音视频、图片、数学公式的在线编辑。   系统使用简便 为不同角色制订不同的使用界面;为管理人员与命题老师分别优化使用过程。    
武汉启明泰和软件服务有限公司 2022-06-06
中医智能诊断系统1.0
“依脉中医四诊智能诊断系统”是传统中医理论与现代科技的完美结合,将中医脉诊、舌面诊、问诊等子系统整合,自动辨识人体体质,并通过智能辨证分析开展个体化中医养生干预服务,给予合理的养生调养指导和经典处方建议等。 智能脉诊单元 智能脉象采集模块选用航天级压力传感器,独创磁吸式腕带,通过“无级快速气动加压-连续缓慢减压”模式,充分模拟中医脉诊过程中的“浮中沉”指法,对受试者脉搏压力信号进行采集。通过传感器将压力信号转化为电信号,能够实时显示被试的脉象图,并通过一系列算法提取脉搏原始数据中的特征值,与中医脉象数据库中数据进行实时比对,智能分析出受试者的中医脉象类型。系统通过权威算法分析被试脉象数据,自动获取最佳脉图,并能够输出多种时频指标,助力中医脉诊客观化研究。 智能舌面诊单元 智能舌面诊单元采用球形柔光罩,充分模拟自然光,选用专业级单反相机进行成像。系统采用支持向量机(SVM)、动态形状模型(ASM)等多项成熟技术,能够智能分析舌色、舌形、舌态、苔色、苔质、舌络、面色等特征,记录和跟踪不同时期的舌象、面色特征变化,对疾病的疗效评估具有重要的参考价值,为健康状态的辨识、干预效果的评价提供客观化依据。 体质辨识系统 体质辨识系统根据中华中医药学会发布的《中医体质分类与判定》标准、《中医药健康管理服务技术规范》、《国家基本公共卫生服务规范(2011年版)》等文件要求设计,开展亚健康人群中医体质辨识、准确快速识别人体9种体质及其兼夹体质。并开拓展设计了慢性病(糖尿病、高血压、高血脂、高尿酸)检测问卷及孕产妇、0-14岁儿童、65岁及以上老年人体质辨识问卷,助力健康中国战略。 智能辨证分析系统 通过对设备客观化采集到的中医四诊信息,进行综合辨证分析,自动得出人体健康状况综合评价结果,并为用户提供个性化健康养生方案(经典方剂、中成药、季节调养、针灸、穴位按摩等)。 系统可对用户数据进行实时统计,后台可自动生成智能报表,查阅用户档案,分析中医客观化诊断信息,挖掘潜在规律。助力中医诊断信息客观化研究。
依脉人工智能医疗科技(天津)有限公司 2022-06-13
智能中医诊断系统3.0
“依脉中医四诊智能诊断系统”是传统中医理论与现代科技的完美结合,将中医脉诊、舌面诊、问诊等子系统整合,自动辨识人体体质,并通过智能辨证分析开展个体化中医养生干预服务,给予合理的养生调养指导和经典处方建议等。 智能脉诊单元 智能脉象采集模块选用航天级压力传感器,独创磁吸式腕带,通过“无级快速气动加压-连续缓慢减压”模式,充分模拟中医脉诊过程中的“浮中沉”指法,对受试者脉搏压力信号进行采集。通过传感器将压力信号转化为电信号,能够实时显示被试的脉象图,并通过一系列算法提取脉搏原始数据中的特征值,与中医脉象数据库中数据进行实时比对,智能分析出受试者的中医脉象类型。系统通过权威算法分析被试脉象数据,自动获取最佳脉图,并能够输出多种时频指标,助力中医脉诊客观化研究。 智能舌面诊单元 智能舌面诊单元采用球形柔光罩,充分模拟自然光,选用专业级单反相机进行成像。系统采用支持向量机(SVM)、动态形状模型(ASM)等多项成熟技术,能够智能分析舌色、舌形、舌态、苔色、苔质、舌络、面色等特征,记录和跟踪不同时期的舌象、面色特征变化,对疾病的疗效评估具有重要的参考价值,为健康状态的辨识、干预效果的评价提供客观化依据。 体质辨识系统 体质辨识系统根据中华中医药学会发布的《中医体质分类与判定》标准、《中医药健康管理服务技术规范》、《国家基本公共卫生服务规范(2011年版)》等文件要求设计,开展亚健康人群中医体质辨识、准确快速识别人体9种体质及其兼夹体质。并开拓展设计了慢性病(糖尿病、高血压、高血脂、高尿酸)检测问卷及孕产妇、0-14岁儿童、65岁及以上老年人体质辨识问卷,助力健康中国战略。 智能辨证分析系统 通过对设备客观化采集到的中医四诊信息,进行综合辨证分析,自动得出人体健康状况综合评价结果,并为用户提供个性化健康养生方案(经典方剂、中成药、季节调养、针灸、穴位按摩等)。 系统可对用户数据进行实时统计,后台可自动生成智能报表,查阅用户档案,分析中医客观化诊断信息,挖掘潜在规律。助力中医诊断信息客观化研究。
依脉人工智能医疗科技(天津)有限公司 2022-06-13
多媒体智能终端、网络中控、智能控制系统
多媒体智能控制系统,物联网控制管理,网络远程管理,音视频控制,适用于高校、高职院校教室建设。
北京万讯博通科技发展有限公司 2022-06-30
HLY-3电脑心肺听诊仪(二十人以上临床教学
HLY-3电脑心肺听诊仪(二十人以上临床教学用)   HLY-3型电脑心肺听诊仪(二十人以上临床教学用)由电脑芯片控制,在临床患者身上录制了 34种典型的心音和呼吸音,经过高保真技术处理编辑制成语言芯片,学员通过听诊器可进行真实听诊,其声音真实,最多可供20人同时听诊,每个输出器上有5个听诊插座。   心音序号和名称: 1、生理性杂音 2、二尖瓣关闭不全 3、二尖瓣狭窄(舒张中期) 4、二尖瓣狭窄(收缩期前) 5、二尖瓣狭窄(关闭不全) 6、海鸥鸣 7、主动脉瓣狭窄 8、主动脉瓣关闭不全 9、主动脉瓣狭窄(关闭不全) 10、室间隔缺损 11、动脉导管未闭 12、正常心音 13、第一心音减弱 14、第二心音增强 15、大炮音 16、第二心音增强 17、第一心音分裂 18、第二心音分裂 19、生理性第三心音 20、开瓣音 21、舒张早期奔马律 22、收缩期前奔马律 23、喷射音 24、喀喇音 25、四音律 26、窦性心律不齐 27、房颤 28、二联律 29、心包摩擦音 30、湿罗音 31、哮鸣音 32、胸膜摩擦音 33、混合性呼吸音 34、支气管呼吸音
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
瓦斯移动抽排系统的智能控制系统
本系统是一种新型的移动抽排控制系统,以对现行的煤矿井下抽排系统进行优化并实现智能化控制。该系统设计了一特殊装置,即把泵的输出分解为有效流量和无效流量,实现了抽排流量的自由调节,保证了泵启动时和运行过程中出口处的瓦斯浓度为最佳值,并可及时调度瓦斯的排放路径。
安徽理工大学 2021-04-13
医影智能
山东医影智能科技有限公司是国家高新技术企业、专精特新中小企业,专注于“新一代信息技术+医学影像”技术的研发,拥有强大的技术核心团队,自主研发医学影像相关专业实验实训产品,包含医学影像设备学、医学影像检查技术学、医学影像成像理论、医学影像诊断学等,旨在通过新一代信息技术,不断助力医学影像人才的高质量发展。
医影智能 2026-04-16
疫情防控智能识别系统
2020年2月15日,同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统(Tongji NCP-AIS),在同济大学四平路校区大门口开始试运行,可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术,可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报,让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用,减轻学校相关管理人员的工作,实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群,可以自动发现体温不正常个体,实现拍照和跟踪,以及提醒功能。
同济大学 2021-04-10
中医医案管理与智能分析系统
中医理论和临证经验是通过传承、实践以及创新而形成的具有特色的知识体系,包含在中医辨证施治过程之和医案之中。中医医案蕴含着丰富的临证经验、诊疗技能、技巧和诀窍,医案包含的结构与关系非常复杂很难用计算机来分析处理。在多年工作积累的基础上,经过“十五”国家科技攻关计划 “基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究”课题的深化,我们提出了基于语义网络的中医知识获取技术,并开发了中医医案管理与智能分析系统。系统以中医理论知识为基础,利用人工智能、中医自然语言理解技术,提供多种方法与工具对临床医案进行多层次解析和挖掘,以获取医案中隐含的诊疗知识和临证经验。系统以中医基础理论为知识源,通过对中医专家的医案进行实例化,提取医案中的诊疗规律和临证经验,医案分析结果可以用语义网络、表格以及可视化的形式展现出来。 系统包括领域知识建模、Ontology的形式化与存储、信息资源语义描述与存储、语义分析等多个组件。通过这些组件的有机结合,知识工程师可以利用领域本体中的词汇来描述WORD文档、文本文档等多种形式的信息资源;用户可以浏览领域知识树查找相关医案,查看领域本体中的概念描述,并通过语义查询接口进行语义查询。将相关技术集成开发完成了中医智能信息处理系统,系统主要实现了以下功能:①医案管理:对医案进行存储、检索、删除、修改。②文本预处理:对文本进行分词、标注、抽取特征词和特征词的标准化。③知识管理:对本体知识库进行标准化存储、更新和检索。④知识获取:对医案进行实例化映射,建立语义网络,获取中医知识。⑤数据挖掘:对医案进行常规的数据挖掘。⑥数据可视化:把知识模型以可视化的形式展现出来。本系统可用于国家中医药管理局、医疗机构等行业。
北京科技大学 2021-04-11
无溶剂涂料及智能喷涂系统
四川大学青岛研究院家电绿色智能涂装工程技术创新中心经过多年的潜心基础研究,并针对家电、木器涂料及金属防腐涂料进行了三年多的应用研究后推出了创新性的无溶剂涂料体系。该无溶剂涂料体系彻底解决了溶剂型涂料的VOC排放问题、水性涂料性能较差和施工复杂及成本高等行业发展的“卡脖子”问题。 该类无溶剂涂料的典型特点如下: 1)固化有效物含量近100%。涂料在生产和施工过程中VOCs排放极低,无需VOCs处理装置。 2)涂层性能优异。涂膜铅笔硬度不低于2H,抗划伤性、抗冲性、耐污性、通透性、光泽和丰满度好;耐水、耐候、耐溶剂及化学品性极好;耐高温及高低温循环性好;金属防腐性能好。 3)基材适应性好。在金属、塑料、木材、玻璃、陶瓷、聚合物基复合材料、混凝土等表面附着力优异。 4)粘度低、施工性好。可喷涂、辊涂、淋涂、刷涂、擦涂和拉涂(渔具等的特有涂装方式);可室温固化、可高温快速固化(120℃×15min),对涂装施工环境的温湿度依耐性低,可在冬天0℃及夏天高温高湿环境施工及固化。 5)涂装产品环保。除涂料生产和涂装施工环境“无味儿”,无溶剂木器涂料在涂装时不会产生有机溶剂(稀释剂)被木材(特别是纤维板及低密度木材)吸收造成家具在使用过程中形成不适气味的现象。因此,采用该类无溶剂木器涂料涂装的家具是绿色环保产品,将彻底告别家具“有味儿”的时代。 6)无闪锈风险。无溶剂金属防腐涂料由于体系中不含水,彻底解决了水性金属防腐涂料作为底涂时的闪锈及防腐性能差等问题。 7)涂装施工流程及时间短,施工成本低。由于该无溶剂涂料体系固化有效物近100%,涂料的填充和覆盖性极好,可单次厚涂,且固化速度快,因此涂装施工流程及时间短,施工成本低。 因此,该类无溶剂涂料将有效解决现有涂料的环保性能、涂层性能和施工性能,有效解决我国涂料和涂装过程一直以来未能解决的共性问题,具有很好的市场前景。 智能涂装系统 同时为了实现全产业链的贯通,打通全产业链的关键环节,利用川大优势,我们成立了智能涂装团队,智能涂装团队由北京东方昊为工业装备有限公司、东土科技、四川大学青岛研究院相关团队组成,主要从事表面处理涂装技术研发与产品生产,着力于涂装设备、智能设备、环保设备三条主线。团队拥有涂装项目中所涉及的所有专业的专家级技术人员,具有智能涂装及相关的自动化、信息化技术、环保设备、暖通空调等各个系统的研发、设计、制造能力,有非常强大的系统集成能力,可以提供总体解决方案。
四川大学 2021-05-11
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 11 12 13
  • ...
  • 660 661 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1