XM-FC开放式妇产科多媒体辅助教学系统 功能特点： ■ XM-FC开放式妇产科多媒体辅助教学系统为医学院校学生提供了一种能够自主学习、加强感官认识、强化护理学相关知识、易于操作的全方面的学习条件，丰富医学院校护理教学内容，弥补书面教学过于抽象的不足，方便学生自主学习。 ■ 系统具有开放性、交互性，能够让学生课后随时地进行自主学习，可对学员24小时开放使用，系统操作简单、界面漂亮，具有动态效果，能够从视觉上、听觉上吸引学生注意力，避免了枯燥无味的介绍，弥补课堂不足。 ■ 内容丰富，素材量大，容量超过20G，以视频、动画、图片为主，模拟试题20套。 ■ 内容包括：女性生殖系统多媒体解剖，妊娠生理、妊娠诊断、妇产科体格检查、超声诊断、产前检查、正常分娩、流产、妇产科急腹症、异位妊娠、产前出血、妊娠合并症、产后出血、产褥感染、性传播疾病、生殖器肿瘤、子宫内膜异位症、月经失调、不孕症、计划生育、人工流产、剖腹产手术、腹式子宫全切除术、腹腔镜下子宫全切除术、处女膜再造术等妇产科教学内容。 ■ 配置：19寸触摸一体机，双核处理器，内存2G，硬盘500G。

系统由基础护理综合模拟病人与软件系统组成。软件系统有基础护理学的训练、考核两大部分。模拟病人的外形逼真，体表标志清晰可触及，软件设置模拟人的生命体征参数，硬件操作实时传输到软件系统。产品根据人卫版《基础护理学》教材设计，可完成各种护理操作训练，也可用于操作考核。

中标麒麟安全增强电子邮件系统基于国产银河麒麟V10服务器操作系统作为基础平台，通过国密算法，实现邮件全生命周期加密安全，有效降低因网络攻击导致邮件泄密的风险；同时采用IP绑定和数字证书安全登录等方式，强化身份鉴别安全，避免内部人员监守自盗出现数据泄露风险，引导用户规范邮件系统安全管理，构建完备的邮件防御体系。 中标麒麟安全增强电子邮件系统以安全易用为核心，在涉密内网邮件领域深耕十年，系统可满足涉密信息系统分保要求，提供分级授权、密级流转管控、邮件审核、安全审计等安全功能，建立严密的闭环管控机制，为用户提供高安全、恒稳定的优质邮件服务。 一、产品特点 全面国产创新 系统兼容国产软硬件架构，适配国产CPU、数据库和中间件，使用同厂商银河麒麟服务器操作系统，基于国家密码标准算法硬件加密存储技术，支持多种标准加密体系，保障系统由内到外全面安全稳定的信息服务；做到从系统到芯片完全国产化自主研发、真正安全创新。 支持硬件CPU：飞腾、龙芯、鲲鹏、兆芯、海光、申威 支持操作系统：中标麒麟、银河麒麟、中科方德 支持数据库：达梦、神通、人大金仓 支持中间件：中创、东方通  内生安全，稳定可靠 在底层执行系统服务安全策略加固，关闭所有不必要的服务。 针对邮件系统应用和相关服务进行安全策略的定制及优化。 深度优化邮件系统调度算法，突破系统并发访问瓶颈。 设置邮件策略管控机制，预警风险行为。  紧跟政策，专业合规 系统满足分级保护安全要求，并通过相关认证测评且连续入选相关文件选型范畴至今。系统符合有关部门对敏感信息的安全管理要求，研发团队受邀参与涉密行业内技术规范标准，熟悉涉密邮件产品政策导向，保障产品专业合规。  易用功能，高效办公 域名在线变更、基础信息批量处理，简化后台管理流程。 多重安全策略设置，保护邮件流转安全，快速甄别敏感操作行为。 支持密标集成，通过对密标信息的读取和验证，实现涉密信息系统安全管控。 邮件全程追踪，可查看发送、审核、阅读、标记等详细的状态，支持邮件强制召回。 提供附件统一管理平台，支持附件溯源，且可对系统迁移的邮件内附件进行管理。 二、应用场景 产品应用于涉密内网电子邮件系统国产化替代；需满足分保检查的政府部门。 三、运行环境： 硬件CPU：鲲鹏、海光、飞腾、龙芯、兆芯、申威 支持中间件：东方通、中创 支持操作系统：银河麒麟、中标麒麟、中科方德 支持数据库：达梦、瀚高、南大通用、人大金仓、神通 支持密标：北信源、鼎普、奇安信、中孚

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。

高端智能化、高效节能、低耗能的机械设备主要为：履带式的移动破、圆锥破

该成果采用两亲性多元醇还原的溶剂热法可控制备具有高度单分散性的 Fe3O4 微球，实现了微球尺寸在 50～1200 nm 范围的可调，其>500 nm 的高单分散性的大尺寸磁珠未见文献报道。以 SiO2 等包覆所获得的高单分散性磁珠易于氨基和羧基化，从而在偶联剂（如碳二亚胺）等作用下，易于实现纳米磁珠与 CD45 等抗体的有效结合。目前磁珠表面包被 CD45 等抗体的试验已顺利完成。 该成果提出了纳米磁珠的全尺寸控制合成新思路，在高效包被 CD45 等抗体阴性富集实体瘤循环血液中稀有癌细胞的检

研究者通过多种质谱筛选鉴定和多学科技术证实，AAA+家族ATPase分子RUVBL2能够直接控制活跃启动子附近的Pol II转录工厂。

本发明属于油菜分子育种技术领域，尤其涉及一种控制甘蓝型油菜种子种皮颜色的基因、甘蓝型油菜黄籽突变体材料的获取方法及其应用。本发明利用CRISPR/Cas9技术靶向BnTT8同源基因，通过遗传转化得到突变体单株，经过自交分离，获得了不含T‑DNA插入的双拷贝纯合突变体。该突变体的种子表现为黄籽，显微观察种子的横切面发现，双纯合突变体的内种皮没有原花色素的积累，而单纯合突变体和野生型的内种皮中均包含有清晰可见的原花色素积累。对这些突变体进行品质分析发现，BnTT8基因的双拷贝纯合突变体含油量显著增加。BnTT8基因对于油菜种子的品质改良具有巨大的应用潜力和前景，为油菜品质育种提供新的种质资源。