3D互动教学系统就是利用虚拟技术模拟难以讲解的教学场景，对于在现实生活中无法观察到的自然现象或事物的变化过程，以及一些不可能出现的场景（如金字塔是如何建成的，晶体内部结构，天体形成等），在3D教室呈现，为学生创设一个情景化的学习环境，多维度呈现学习内容，调动学生视觉、听觉、动觉等多感官参与，让学生们感受到极强的逼真感，使抽象的概念和理论更加直观化、形象。并且在3D教室中学生可以放心的进行各种实验（物理、化学）练习（如爆炸、化学反应、青蛙解剖等），不必担心由于操作的失误所带来的各种危险。     3D互动教学可以使学生以全新的方式学习，如用二维方式进行教学，一些复杂的概念将很难被学生理解。而且，无论是老师的教授过程还是对学生的吸引程度，二维方式都很难与3D媲美。3D教学不仅使学生们喜欢上课，而且还能加深学生在课上学到的知识。用3D图像解释复杂概念时候，会变得更容易理解，利于学生更好将课程内容形象化，发挥学生想象力。经历过3D教学的孩子，能够通过肢体语言、模型展示等方法，增强了视觉化的记忆能力，从而帮助学生缩短了学习概念的时间，提高了学生在课堂中的注意力并使他们更深入地思考问题。以这种方式学习将会大大提高学生的成绩以及学生对信息的记忆时间。 3D互动教学是一个崭新的教育方式，是视听教育的未来发展方向，将开创一个全新教学模式。开展和推广3D教学，将成为我国教育国际化的重要推动力。

AUBO 3D Robot数字孪生仿真系统是一套完整的数字工厂仿真实训平台，采用数字孪生技术，将虚拟工厂的机电系统与真实的控制系统打通，通过丰富的3D虚拟交互形式，从而实现对智慧工厂电气接线、编程、控制教学培训等目的。该系统采用了1:1的虚拟机器人示教系统接入至虚拟工厂，以虚拟化的机器人本体及周边设备代替实体，实现机器人的人机协作、系统集成、编程维护的应用实训开发。 此外，软件系统不仅仅是针对于机器人系统的简单示教与编程应用，通过结合PLC系统、运动控制系统以及机器视觉控制系统等各种集成控制，能够给与一套虚拟与现实机器人工厂应用场景的复现。

   简介：本发明提供一种镀锌板的彩涂预处理及底漆涂覆相结合的水性无铬表面处理液,属于镀锌板的表面处理技术领域。该处理液成分质量百分比为:水性树脂,20～60%;有机硅烷,0.5～1.5%;无机缓蚀剂,0.25～0.8%;封闭剂,0.1～0.3%;稳定剂,0.02～0.05%;溶剂为去离子水,余量。使用本发明所提供的表面处理液能够在镀锌板表面形成一层致密的钝化膜,其总体性能达到或超过铬酸盐钝化膜的水平,同时由于其优异的耐蚀性能和附着力,涂覆的漆膜层可作为彩涂板的底漆直接在其上涂布面漆,简化了镀锌板彩涂处理工艺,有利于降低成本;漆膜中具有片层结构的蒙脱土有利于阻隔氧气和水汽与基板接触,从而有效提高耐蚀性。

本发明公开了一种利用 Xeon-Phi 协处理器提升布隆滤波器处理 性能的系统及方法，包括：性能采样模块、任务调度模块、通信模块 和任务处理模块。性能采样模块用于获取宿主端和协处理器端的处理 能力，决定两端分配的任务比例；任务调度模块控制宿主端和协处理 器端之间整体的任务调度；通信模块管理宿主端和协处理器端的通讯； 任务处理模块负责任务的查询与计算。系统将每个任务分配给相应的 线程，每个线程在一个私有的子向量进行处理

将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来，发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术，建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘，发现隐含在文献中的生物学实体及其联系，发现深层次的生物医学知识，自动获取大量的第一手生物医学数据。例如，挖掘与人类基因相关的信息，挖掘蛋白质相关信息，发现基因的功能，发现基因与疾病之间，发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献，该平台首先进行句法分析和生物学术语标定，然后进行语义分析，提炼每条语句的生物学含义，提取文献中的生物医学关联特性，以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。

本发明公开了一种基于函数依赖的数据清洗方法，其特征在于， 包括：对原始数据进行数据转换，以将其不同类型的属性全部转换为 数值型属性；对于数据转换后的原始数据，提取其属性的自依赖函数 特征；对于数据转换后的原始数据，提取其属性之间的互依赖函数； 根据自依赖函数特征和互依赖函数确定需要进行清洗及待清洗的属性 及样本，并根据该属性及样本形成相关清洗决策依据，判断待清洗的 属性对象是采用自依赖函数清洗还是采用互依赖函数进行清洗，若采 用自依赖函数清洗，则将不符合条件的样本根据自依赖函数确定的多 项式进行校准修复，并加上白噪声作为随机扰动。本发明能够解决大 数据中“脏数据”问题，为后续的大数据分析挖掘提供高质量的数据。

癌症是全球第二大死因，对人类的健康构成严重威胁。我国人口基数庞大，老龄化进程不断加快，癌症防控工作也面临巨大挑战。准确、实时的恶性肿瘤发病数据可为防控相关的政策制定、资源配置和科技项目实施与效果评估等提供重要依据。肿瘤发病数据的获得主要通过“肿瘤登记”实现，其中最理想的模式为“基于人群的肿瘤登记体系（Population-based Cancer Registry,PBCR）”。我国现行的肿瘤登记工作可追溯到上世纪50年代末60年代初。历经几十年发展，“从无到有”、“从弱到强”，为相关工作的开展提供了关键的基础数据。然而，受限于“基于监测哨点开展、定点医院人工填报”的主要形式，目前我国肿瘤发病登记工作的发展遇到挑战。其中主要包括：肿瘤登记点数量不足和分布不均衡；肿瘤登记数据深度和广度不足；很难在现有模式下建立真正覆盖全人群的肿瘤监测系统。同时，对上报数据的采集、补充、质控需要较长周期，导致我国肿瘤发病年报通常会滞后3年发布。河南省滑县与广东省汕头市合计在籍人口约700万人。近十年以来，各项医保系统的总参保比例分别稳定在99%及90%以上。两地区过去一直被认为是食管癌高发区，但目前尚无国家肿瘤登记系统覆盖，因此实际的癌症负担及食管癌发病水平仍不明确，无法有针对性地制定并实施肿瘤防控计划。过去十余年，柯杨教授课题组在我国太行山食管癌高发区开展了多项大规模前瞻性人群研究。在长期的队列随访工作中，课题组探索出利用“医保报销数据”追踪肿瘤新发病例的工作模式。经比较性研究评估，该模式对新发癌症病例捕捉的灵敏度高达96%，特异度接近100%[4]。在此基础上，该团队进一步与河南省滑县和广东省汕头市政府有关部门与医疗机构建立深度合作，在高度重视数据安全与隐私保护的基础上，创新性地基于医保系统的医疗费用报销与疾病诊断数据，建立了一套标准化的数据清理流程和质控标准，研发了医保系统数据挖掘的相关算法（已申报相关发明专利），实证性构建了南、北方两个试点地区的肿瘤发病监测系统。对当地全瘤种的癌症发病数据及其流行分布特征、时间趋势等进行了深入分析与报告，为两地区明确癌症疾病谱特征及相关负担、有针对性地建立并完善癌症防控工作策略提供了详实的数据。2012-2018年河南省滑县与广东省汕头市参保全人群的年龄分布 （高参保率及稳定、详实的人口分布数据使MIS-CASS实现“全人群覆盖”）2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要恶性肿瘤发病例数及发病率 （医保数据的“实时性”与“高质量”使MIS-CASS的发病数据报告延迟缩短至6个月）2014-2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要瘤种发病率变化趋势 （MIS-CASS敏锐地捕捉到了滑县开展乳腺癌筛查引起的发病率“突增”）2018年广东省汕头市食管癌发病率地域分布特征 （MIS-CASS报告显示，汕头市整体食管癌发病水平不高，但内部地域差异明显，地处东北、四面环海的南澳岛为高发区域，西南方向渐呈下降趋势）我国《“十三五”规划（2016~2020）》和《“健康中国2030”规划纲要》均提出，要推进健康大数据在各相关部门间的整合、共享、挖掘和应用。该项工作将医保系统创新性地与癌症发病监测工作相结合，建立了基于医保大数据监测癌症发病的MIS-CASS模式。经评估，该模式具有区域内全人群覆盖、数据质量高、报告延迟短、运维成本低等优点。在信息化与大数据时代背景下，为我国癌症及其他重大慢性非传染性疾病的监测与登记工作提供了有益经验和发展方向。

本项目是从生物制药顶层设计考虑，通过样本自动存取系统来提高生物制 药的科研水平和效率，采用先进技术解决系统集成中的复杂关键技术问题。项 目针对目前普遍使用冰箱（柜）冷藏样本的缺陷，进行彻底变革，设计全封闭 蜂窝式复合旋转机构，在此基础上，再运用相关技术，设计一种既能高效、安 全存取样本，又能高效利用和管理样本的系统，该系统功能扩展后，可组成智 能自动实验系统。

利用十年百余万次的近视眼医学验光大数据，揭示出真实世界青少年近视眼发生、进展与稳定的规律。在此基础上，运用随机森林算法进行机器学习，建立人工智能预测系统，可对近视进展趋势进行个体化预测，3年内准确率达90%，10年内准确率达80%以上，也可提前8年有效预测高度近视，为近视眼的精准干预提供了科学依据。开发出一套人工智能云平台，提供高效的近视预测服务。通过访问智能平台，输入前后两次检查的年龄和度数（间隔至少一年），即可预知10年内的近视度数变化与高度近视风险。       中山眼科中心近年来对近视眼进行了系统性的研究，不断取得突破，产生了重大的社会影响和意义。