融合智能服务大脑以物联网技术为基础，人工智能、大数据、云服务为支撑，智能服务为主体，提供八大能力助力企事业单位数字化改革。平台实现设备、数据互联，业务、应用协同，管理、服务闭环；实现决策科学化、管理精准化、服务个性化，治理水平全面提升，支撑构建高质量服务体系。 1.物联互通：通过统一的标准应用协议并建立标准化的终端设备接入规范，提供园区内各种终端广泛感知和泛在接入能力，达到物物相连的目标； 2.能力复用：将园区内身份识别、金融支付、各类缴费、节能管控、安防控制等以API、微服务等方式进行统一汇聚发布，提供智能服务复用能力，实现信息化快速迭代； 3.数据分析：集合数据标准、元数据、数据质量、数据资产、数据安全等模块，为客户提供数据汇聚、共享及分析能力，为领导提供更加精准的决策依据； 4.业务协同：提供图形化配置及跨应用协同能力，实现校务应用之间功能、数据及权限的协同关联，消除身份孤岛、数据孤岛和服务孤岛； 5.能力开放：集合各类系统接口用于师生创新应用开发的技术平台，对外提供能力开放，对内完成服务集成，助力智慧校园建设过程中的创新应用拓展； 6.统一认证：提供统一身份库、身份介质管理、身份认证、身份识别及核验、统一授权、单点登录能功能，突出卡码脸一体的识别与核验能力，实现园区用户的一致管理； 7.数字孪生：基于数字孪生等技术建立镜像化、数字化、智能化的虚拟园区融合各种资源和服务，突破时空、资源、身份的限制为信息化带来全面变革； 8.服务闭环：对园区内的公寓、餐厅、教室、图书馆、场馆、停车、安防等场景化应用实现服务闭环能力，提升服务质量和管理效能。

指导价格：2799元

智能多媒体控制系统能将实验室内多媒体设备集中在一个平台上进行管理，包括投影仪、电子白板、幕布、音响、话筒、教师电脑等。1. 本地控制：通过本地的交互一体机实现对室内多媒体设备工作状态的查看与一键控制；2. 视频信号切换：可对投影仪或一体机的视频显示信号进行按需切换，包含台式电脑、笔记本电脑、数据展台等；3. 音频信号切换：提供两个音频信号来源的按需切换功能；4. 输出音量调节：实现输出音量的按需调节，包括主音量与高低音调节等；5. 幕布控制：可对电动幕布进行升、降、停的按需操作；6. 呼叫管理员：当出现设备故障或其他需要管理员协助的情况时，可通过交互一体机，实现管理员的一键呼叫；7. 脱机管理：当出现网络中断、服务器宕机、网络广播风暴等与服务器失去连接的情况，智能多媒体管理系统仍然能按正常的人员身份认证情况与管理策略进行正常运行；

2025年4月26日，中国日报网以《全国首家广电视听人工智能学院共建合作签约仪式举行》为题对我校进行了报道。

研究了中心控制和优化软件。结合用户的需求和比较现有软件，开发了灯组定义、相位定义、相位序列定义、相位配时模块。信号机直接以以太网连网，通讯模块负责接收信号机的各项参数，并发送指定的相应数据。进行了配时优化研究。在优化时采用固定周期的方法，相位的绿信比作为优化变量进行优化。

该方案针对寒旱区户厕用水不便、冬季上冻、清掏成本高等问题，提出了一种创新解决方案。通过太阳能加热技术与柔性材料结合，有效减缓冬季上冻问题，同时提高粪便堆肥发酵效率，确保极寒天气下的正常使用。方案优势如下： 人性化设计：粪便无害化处理减少蚊蝇滋生和异味，提升农村人居环境。温感座圈、扶手、置物架及太阳能照明等设施，提高冬季如厕舒适度和老年人如厕安全性。 环境友好：便器无需用水，粪尿经无害化处理后可直接还田利用，降低环境污染风险和碳排放。 经济可持续：相比同类设备，施工和使用成本显著降低。高效防冻措施减少施工复杂度，太阳能加热和好氧堆肥技术降低水电支出，减量化处理减少清掏频率，便于农民自行还田利用，进一步降低维护成本。 获得UNICEF（联合国儿童基金会） 2024imaGen Ventures全球挑战赛，最终十佳项目（中国唯一团队），获得国际可持续专家一致好评，5月份正式发布。

团队具备成熟的高性能电机研发能力，具备瞬态有限元仿真技术、多物理场联合仿真技术、场路耦合仿真技术，能够定制开发有刷/无刷直流、感应电机、电励磁/永磁同步等各类电机，助力多家企业实现核心电机自主化、国产化。 团队研发了基于空间磁场的高性能电机健康状态在线监测系统，能够实时监测电机健康状态，即使发现电机微小故障，有效提高电机可靠性。

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN