产品详细介绍 对教师：纸笔围绕课堂教学场景，智能批改，增效减负，双向互动，提升学生动能和效能。 智慧纸笔平台以个人电子终端为载体的智慧课堂，开启名校联盟资源共享模式，贯穿预习、上课、作业、辅导、评测等各个学习环节，覆盖课前、课中、课后全过程，支持各种高效学习方式和师生平等互动。 具有区域视图、学校视图、班级视图、学生视图，从多维度记录学生的学习成长轨迹。 1. 传统纸笔书写，保护视力 3. 作业自动批改，减负增效 5. 精准资源推荐、提分提质 对于学生——学习问题诊断更精准；AI辅导更具个性化；伴随式成长数据驱动智能适应学习。 对于家长——指导孩子更科学；辅导孩子更有方向。 对于教师——减轻作业批改负担；教学效果反馈更即时；教学调整更有依据。 对于学校——教育进步可视化；更科学的管理；更明确的教育质量提升方向。 对于教育系统——区域教育质量检测更专业。 联系方式： 地址：广州市黄埔区科学城南翔一路62号3楼宏途教育 电话：176-8839-3738

基于跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM，实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，为教师科研提供数据分析探索、模型构建、成果应用的一站式数据挖掘工具，高效开展行业应用研究。平台支持用户通过简单拖拽、低代码的方式快速完成挖掘分析流程构建。同时支持模型自动化构建、模型智能评估，推荐最优模型与算法。 1、极简的建模过程 基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置，用户可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建。平台内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能，让用户能够灵活运用多种处理手段对数据进行预处理，提升建模数据质量，同时丰富的算法库为用户建模提供了更多选择，自动学习功能通过自动推荐最优的算法和参数配置，结合“循环行”功能实现批量建模，帮助用户高效建模，快速挖掘数据隐藏价值。 2、丰富的分析算法 内置150多个分析算子，包含30余种数据预处理方法，5种数据融合方法、11种常用特征工程，实现数据融合处理与特征构建；包含聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤等7类N种机器学习算法，支持深度学习、集成学习与自然语言处理等人工智能分析方法，满足各类业务科研场景需求。 3、灵活的扩展能力 支持用户编制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark脚本实现个性化的算法脚本。自定义算法功能允许用户通过R\Python\Java\Scala基于平台规范封装自主算法并发布形成平台节点，方便用户灵活扩展平台算法节点功能，增强平台的业务适应能力，充分满足不同领域科研的个性化需求。 4、全面的分析洞察 通过丰富详实的洞察内容，帮助用户全方位观察建模过程任意流程节点的执行结果，为用户开展建模流程的改进优化提供依据，从而快速得到最优模型，发现数据中隐含的业务价值。建模分析报告支持在线查看，并且支持下载可编辑Word版本，支持科研报告及相关成果发布应用。 5、全栈科研成果管理与应用能力 分析成果的快速工程化应用，支持模型以调度任务、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包等形式应用，满足工程化的不同诉求。提供统一的成果分类统计及统一管理监测，帮助用户高效便捷地管理成果、利用成果及监测成果。 6、跨平台模型迁移及融合 支持PMML文件的导入和导出，可以实现跨平台模型之间的迁移和融合，利于用户进行历史模型的迁移，实现用户在不同平台的模型成果快速共享，提升各类科研成果的复用性。    

DanaStudio 基于 B/S 架构，底层可对接通用的大数据底层平台，经历了多个大数据项目考验，是一款稳定、高性能的技 术服务平台。DanaStudio 作为数据智能工具中台，与底层大数据平台可灵活适配，适配不同数据规模环境，支持 GB 级 别数据量的单机业务数据库场景、TB 级别 MPP 分布式数据库场景，也支持 PB 级别 Hadoop 离线数仓大数据处理场景。 DanaStudio 采用前后端分离架构，后端服务支持微服务化管理，便于运维和管理。

边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与OpenCV计算机视觉库，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度学习端侧推理框架。 实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。 本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。 硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。 实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。

本软件主要功能是版面对象（文字、表格、公式、图形等）的自动识别，包括版面分割、样式识别、表格识别、公式识别、图形解析、文字识别与元数据抽取等。可用于数字内容制作（如点读书热区检测）、文件格式转换（如PDF到EPub）、表单识别与金融文档处理、数学公式识别与结构化拷贝、题库构建与试题检索、漫画制作与检索等。目前支持图像、PS、PDF、Word、EPub、网页等文件格式，支持图书、论文、证券研究报告、试题、表单类数据等。

设备的所有技术模块均是来自于企业的生产实际运用并结合职业院校教学实训的特点研发而成。通过实训让学生了解企业的智能化生产流程和相关知识，掌握现代企业智能制造的一般技术技能。产品致力服务于制造类中、高职院校智能制造、工业机器人、机械制造及其自动化、电气自动化、机电一体化、机电技术应用、工业物联技术、MES生产管理等相关专业的教学实训以及生产一线智能制造设备安装、调试、组织生产、维护保养的技术技能培训。

医影智能XR眼镜，这款集长续航、轻量化、易携带、AI识别等特性于一体的专业级教学设备，正以三大核心功能重塑医学影像教育生态。 1.医学影像设备可视化 无需实体拆解，医影智能XR眼镜即可实现医学影像设备从整机到内部结构动态呈现，DR平板探测器、CT扫描、MRI成像技术等内容，通过虚拟现实呈现成像流程，设备原理要点一目了然，重建教学内容可视化，实现“所见即所学”。 2.医学影像中心场景漫游  突破空间与场景壁垒，可沉浸式体验影像中心各科室的环境布局，深度感知科室文化；支持全流程模拟操作，可完整演练患者接待、体位摆放、设备参数调试、检查执行等核心环节，为影像中心科室规划优化、新人岗前标准化培训提供专业高效的实操支撑。 3.AI 智能识别 教材识别：精准识别医学影像教材中的图文内容，即时生成3D模型、流程动画及专业讲解。将静态文字转化为立体教学资源，大幅提升课程学习与知识传播效率。 部件识别：快速识别医学影像实体部件，同步生成部件参数、成像原理、维护注意事项等内容并实时讲解，解决现场学习时资料查询繁琐的痛点。

北京体育大学沈燕飞科研团队使用人体姿态估计算法，对击剑比赛过程中两名选手的身体各环节和关节的运动进行的智能识别。工手动标记数据等方法，更为高效，可应用于海量体育视频数据的分析和未来的体育大数据的构建。

技术分析(创新性、先进性、独占性)挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。

技术分析(创新性、先进性、独占性) 挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。 已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。