浙科保险实务模拟教学软件 一.软件介绍浙科保险实务模拟教学软件系统用Browser/Server三层体系结构，将现行的人寿保险、财产保险核心业务流程和专业知识有机结合，缔造出一个拟真的“保险实务模拟实验平台”。软件既支持学生一人分饰五类角色来完成保险实验，也支持由班级学生组成实验小组，以相互协作或竞争的方式来完成实验。二.软件优势1.场景界面生动系统界面美观，使用动画和三维立体效果，模仿保险公司的工作场景，让用户在操作过程中具有沉浸感，使各个部门的工作一目了然，生动形象，能够高效及时完成保险相关实验任务。2.操作流程清晰业务操作简单，操作流程清晰明了，同时还具有智能化错误提示、操作流程控制等功能，帮助学生尽快了解软件各模块功能及操作方法，易学易懂，即使不需培训也能很快掌握软件的使用方法。3.知识内容丰富理论知识学习平台，为教师的教学和学生的学习提供了支持。参考高校保险类专业教材，通过产品库、保险机构等十二个目录，集中收录了与保险学原理、财产保险学、等相关的资料，供学生参考学习，使其在实践的同时得到相应理论知识的指导，有效拓宽学生的知识面。三.主要功能1.投保在该实验管理中，可以查看人寿保险的不同险种，决定购买保险之前，可以向人寿保险公司、人寿保险代理人、人寿保险经纪公司咨询售价，从而了解保险产品，选择合适的保险产品和保险公司。选择合适的产品和公司后，可自行进行投保，也可委托一家保险经纪公司，代为办理保险业务。2.保全业务主要内容包括承保前撤件、变更保险合同或解除保险合同。承保前撤件中用户可在承保之前撤销申请书。变更保险合同包括变更保险的用户资料、投保人等。解除保险合同是在承保合同之后，用户解除已承保的合同。3.理赔保险理赔是保险人在保险标的发生风险事故后，对被保险人提出的索赔请求进行处理的行为，保险理赔是保险补偿职能的具体体现。在事故发生后，可在系统中进行报案、申请理赔以及核赔，按照理赔的流程完成理赔。4.团队保险在团队保险中可进行发起团队，邀请成员后组成团队，然后共同投保，团队保单签收后，完成团队投保。团队保险作为基础保险的补充，有利于维护员工的合法权益，转移企业的经营风险。四.软件特点1.全面的保险作业流程从展业投保环节开始，至索赔理赔为止，全面操练保险核心业务中的投保、承保、核保、变更、理赔、核赔等流程，使学生的知识结构提升，弥补实践业务操作的缺乏，实现对健康险、意外险等险种的熟悉、掌握，对保险业务的主要工作流程有一个清晰的轮廓，为学以致用打下坚固的基础。2.规范的保险承保单证及保险理赔单证以优秀保险公司人寿险和财产险业务单证的样式、栏目、内容、大小等为依据，100%模拟仿真，有效确保系统中保险承保单证及保险理赔单证的真实性、完整性。学生通过操练单证在各项保险业务的应用方法，熟练掌握保险承保及理赔单证的填制，贴近与保险公司的距离。 3.数据备份与恢复机制系统内置数据备份与恢复接口，为系统数据的安全性提供了可靠的保障。系统管理员通过访问“主目录/eMarket/database/index.aspx”，打开数据备份与恢复操作页面，进行数据库连接测试、数据库还原、数据库备份操作。

模拟真实医疗吊塔，是一款重症监护室床旁多功能操作教学模型，具有真实的外观，操作感觉真实。适用于心电监护、中心供氧、负压吸引的操作训练。 

产品详细介绍KAF-CPR300型高级自动电脑心肺复苏模拟人 　　第四代高级KAF／CPR300型自动电脑心肺复苏模拟人，是经国内权威专家建议指导下，集国外同类产品之长处及公司科技人员的共同努力而开发的智能型电脑控制第四代新产品，是目前国内外功能最先进，造型更完美，使用更方便的领先产品。 功能特点：模拟标准气道放开。 人工手位胸外按压。人工口对口呼吸(吹气)。操作方式：初学练习、单人考核、双人考核。显示功能：①数码显示学员操作情况的各种计数、倒计时。                    ②移动显示的条形数码动态反馈CPR按压深度、吹气量度。  有语言提示设定及音量调节关闭设定。   操作时间的设定。  操作频率的设定。  操作时或考核操作成功后模拟人颈动脉自动博动。   考核操作成功后，瞳孔由散大自动缩小恢复正常。  考核操作成功后，心脏自动恢复跳动声音。  成绩打印功能：长条成绩单与短条成绩单。 材料特点：　　头部皮肤、胸部皮肤材料采用进口硅橡胶材料注模制作，具有准确的解剖标志和真实的操作手感和动感，脸皮可自由更换。 专利产品：ZL01 2 74357.7

本书内容包括:热弹性力学基础;叠层梁;叠层板;叠层圆柱壳和球壳;叠层扁壳和深壳;压电材料叠层结构.

与华为技术有限公司开展互联网语义分析合作研究，双方共同研发了“电商知识图谱自动化构建和电商评论分析系统”，该系统可以自动化将不同电商网站的数据抽取和集成，形成一个庞大的电商知识图谱，并且利用这个知识图谱来对电商评论做语义分析。该项目中的技术已经被华为公司用于大数据中的视频分析，并且产生了良好的经济效益。另外，与百度签订了“本体及知件技术构建医疗领域知识库和应用研究”项目，提交并审核通过一项专利“一种医疗知识库中保健品与疾病的关联构建方法”，并且提出一种word embedding的方式挖掘非结构化数据中实体关系的方法，项目成果被百度用于医疗保健品的搜索中，取得了很好的社会效应。

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。

用于铸造生产现场准确评价铸铁、铸钢、铝合金、铜合金等线收缩、内应力、热裂的新型仪器。测试时，液态合金浇入湿型砂砂型中，系统可自动鉴别被测合金的凝固特性参数。该系统具有体积小、造型和砂箱定位简单准确、测量准确率高、可靠性好、抗干扰性强和操作方便等优点。

本项目开发的流量预测系统，主要功能是预测未来某一天的资金流量，设计了一套深度学习系统用来精确预测未来某天的资金流量

社会网络已经成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的 Web2.0 业务，在世界范围内，最著名的社会网络代表是 Facebook、Twitter，用户量分别达到 12 亿、5 亿;国 内使用人数最多的社会网络工具是新浪微博和腾讯微博，其中新浪微博用户达到 5 亿，腾讯 微博用户超过 8 亿。社会网络中的巨大用户群每天产生海量的用户数据、关系数据和信息数 据，若能够对海量数据进行准确、及时的分析，则会在精确营销、舆情探测以及网络安全等方面创造巨大价值。然而由于社会网络的大数据特性以及分析方面要求准确、及时，目前缺 乏融合多项社会网络分析技术的、成熟的社会网络大数据分析系统。社会网络分析技术是一项关键技术，也是一项热门的研究，涵盖了社会学、人类学、社 会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经 济学以及生物学等多个领域，是一项多学科交叉技术。社会网络大数据分析系统要求具有坚 实的数据支撑，即数据获取全面、更新及时、获取数量大，也强调多维度、多粒度的分析手 段相结合，并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。基于上述现状和挑战，在国家科技支撑项目的资助下，实现基于新浪微博、Twitter 等 主要社会网络交流工具的大数据分析系统，系统完成从数据获取、数据预处理、数据存储、 消息中心、数据分析、结果可视化展示的闭环处理流程，支持多种社会网络(Twitter、新浪 微博等)的数据实时、不间断获取，获取数据量在国内外同研究领域处于领先地位;实现整 体、个体、群体以及事件的多层次、多粒度分析模式;同时具备良好的人机交互操作界面以 及优秀的分析展示效果。

在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文