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高等教育领域数字化综合服务平台
草履虫模型
产品详细介绍
宁海县城关永新教学仪器厂
2021-08-23
草履虫模型
产品详细介绍
成都市生物标本模型厂
2021-08-23
石器模型
产品详细介绍
宁波市北仑科导电子有限公司地处改革开放前沿的北仑开发区，是一家集设计、开发、生产、销售于一体,综合实力雄厚的现代化教学仪器公司。企业励志教育产业已有20余年，是中国教学仪器设备行业协会的荣誉会员。
科导公司主要涉及推广领域有:学生体质健康测试系统,国民体质健康测试系统,校园科技馆,地理园,生物园,地理专用教室,历史专用教室,模拟生态标本馆等。
企业已于2003年全面通过ISO9001国际质量管理体系认证，形成集人力资源、市场追踪、产品开发、经营决策和服务网络为一体的科学管理体系，增强了可持续发展的核心动力。以完善的环境一流的技术、卓越的产品和优质的服务，赢得了客户的广泛认同和赞誉。
科导公司的宗旨是“引领科学，倡导健康”，以科学技术促进我国教育事业的现代化，实现科技服务教育，科技服务社会的理念
宁波市科导文化科技有限公司
2021-08-23
生物模型
产品详细介绍广州市广昌教学设备厂
专业制作：
地理模型、生物模型 地理园、生物园、生态园
立体（平面）地球仪、校园文化 大型立体（平面）地图、理化生实验实验室
地动仪、浑天仪、仿真动物 实验台、实验室设备、气象仪器
中央实验台、实验室边台 学生凳、教师转椅、实验室成套设备
日晷、九月星空亭、动植物进化图 仪器柜、药品柜、储物柜、标本柜、展示台
广州市海珠区广昌教学设备厂
2021-08-23
地理模型
产品详细介绍 广州市广昌教学设备厂
专业制作：
地理模型、生物模型 地理园、生物园、生态园
立体（平面）地球仪、校园文化 大型立体（平面）地图、理化生实验实验室
地动仪、浑天仪、仿真动物 实验台、实验室设备、气象仪器
中央实验台、实验室边台 学生凳、教师转椅、实验室成套设备
日晷、九月星空亭、动植物进化图 仪器柜、药品柜、储物柜、标本柜、展示台
广州市海珠区广昌教学设备厂
2021-08-23
关于召开数据驱动高等教育高质量发展暨2021大学校长论坛的通知
为深入学习贯彻习近平总书记关于教育的重要论述和党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，聚焦大数据技术、人工智能等现代信息技术，推进教育治理方式变革，加快形成现代化的教育管理与监测体系，促进教育决策科学化、管理精准化和服务个性化水平全面提升，助力高等教育管理模式创新与发展，经研究，中国高等教育学会决定举办“数据驱动高等教育高质量发展暨2021大学校长论坛”。该论坛是2021年5月21-23日在青岛举办的第56届中国高等教育博览会的组成部分。
中国高等教育学会
2021-04-21
关于召开数据驱动高等教育高质量发展暨2021大学校长论坛的通知
为深入学习贯彻习近平总书记关于教育的重要论述和党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，聚焦大数据技术、人工智能等现代信息技术，推进教育治理方式变革，加快形成现代化的教育管理与监测体系，促进教育决策科学化、管理精准化和服务个性化水平全面提升，助力高等教育管理模式创新与发展，经研究，中国高等教育学会决定举办“数据驱动高等教育高质量发展暨2021大学校长论坛”。该论坛是2021年5月21-23日在青岛举办的第56届中国高等教育博览会的组成部分。
中国高等教育学会
2021-04-21
超临界二氧化碳循环流化床燃煤锅炉及其驱动的发电系统
本发明公开一种超临界二氧化碳循环流化床燃煤锅炉，采用超临界二氧化碳代替现有循环流化床锅炉内蒸汽作为吸热做功的工质，工质吸热过程包括一次分流和一次再热。超临界二氧化碳循环流化床锅炉工质受热面包括设置在炉膛内的二氧化碳冷壁屏式加热器和高温再热器；分离器出口处至炉膛在回料器段并行布置以灰作为热源的外置上级省煤器；尾部烟道内沿烟气流动方向受热面包括低温再热器和下级省煤器。本发明还公开了该超临界二氧化碳循环流化床燃煤锅炉驱动发电的发电系统。本发明的超临界二氧化碳循环流化床燃煤锅炉强化了再热器高温段的烟气传热，同时也缓解了尾部烟道热量需求压力，能够有效降低污染物的排放量、排烟温度，增大锅炉效率。
东南大学
2021-04-11
中国海洋大学在海洋微生物驱动有机硫合成机制领域取得新进展
除了海洋沉积物细菌，我们发现古菌、候选门级辐射类群(candidate phyla radiation, CPR)细菌及一些微型动物基因组中都含有有功能的MmtN同源序列，进一步分析表明这些同源蛋白也应该采用我们提出的催化机制。
中国海洋大学
2022-06-02
由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法 为计算智能与深度学习的结合开辟新路
随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。
南方科技大学
2021-04-14