产品详细介绍 一、整体概述 植物生产与环境课程教学辅助资源，包括精品课件、教案、课程标准、微课、动画、习题库、试题库、课堂实录等多种形式，并配套有精品课程展示网站，全方位、多层次的辅助教师教学，激发学生学习兴趣，从而帮助学校整体提升教学质量与教学水平。 二、功能模块  产品构成：精品课件、教案、课程标准、微课、动画、习题库、试题库、课堂实录等多种形式 三、特色亮点 1. 课程教学产品包采用先进的教学理念、融入最新的农业技术； 2. 涵盖内容全面，教学形式多样，使用方法简单； 3. 吸引学生自主学习、合作学习、探究学习；   

产品详细介绍ErgoLAB人机环境同步云平台，是集科学化、集成化、智能化于一体的系统工程工具与解决方案产品，可以与人、机器、环境数据进行同步采集与综合人机工效分析；尤其是人工智能时代根据人-信息-物理系统（HCPS）理论，对人-机-环境系统从人-信息系统，人-物理系统以及系统整体分别进行人机交互评估以及人因与工效学的智能评价。智能化人机环境测试云平台支持科研项目的整个工作流程，从基于云端的项目管理、实验设计、数据同步采集、信号处理与数据分析到综合统计与输出可视化报告，对于特殊领域客户可定制云端的人因大数据采集与AI状态识别。具备ErgoVR虚拟现实实时同步人因工程研究解决方案、ErgoAI智能驾驶模拟实时同步人因工程研究解决方案、ErgoSIM环境模拟实时同步人因工程研究解决方案，可以在不同的实验环境为人-机-环境研究的发展提供进一步的主客观数据支撑与科学指导。其中，云实验设计模块具备多时间轴、随机化呈现等功能、可以创建复杂的实验刺激，支持任何类型的刺激材料，包括自定义问卷、量表与实验范式（系统包含常用量表与实验范式以及数据常模，如NASA-TLX认知负荷量表、PANAS情绪效价量表、Stroop任务、MOT多目标追踪、注意力训练任务等）、声光电刺激与实时API行为编码/TTL事件标记、多媒体刺激编辑如文本、声音、图像，视频（含360度图片和视频），在线网站和手机应用程序，以及所有的原型设计材料，也支持与如下刺激实时同步采集：如场景摄像机、软件，游戏，VR，AR程序等。兼容第三方软件刺激编译软件，如E-prime，Superlab，TobiiPro Lab等。ErgoLAB人机环境同步云平台采用主客观结合多维度数据验证的方法，数据同步种类包含大脑认知数据（EEG脑机交互与脑电测量系统、fNIRS高密度近红外脑功能成像系统），视觉数据（Eyetracking视线交互与眼动追踪系统），生理信号数据（生理仪含：GSR/EDA、EMG、ECG、EOG、HRV、RESP、TEMP/SKT、PPG、SpO2），行为观察、肢体动作与面部表情（基本情绪、情绪效价、微表情等）数据、生物力学数据（拉力、握力、捏力、压力…），人机交互数据（包含如网页终端界面交互行为数据以及对应的键盘操作，鼠标点击、悬浮、划入划出等；移动终端界面交互行为数据以及对应的手指行为如点击、缩放、滑动等；VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作拾取、丢弃、控制，VR空间行走轨迹）、以及多类型时空行为数据采集(包括室内、户外、以及VR环境不同时空的行走轨迹、行车轨迹、访问状态以及视线交互、情感反应、交互操作行为等数据采集)、以及环境数据（温度、湿度、噪音、光照、大气压、湿度、粉尘等）等客观量化数据。ErgoLAB人机环境同步云平台包含强大的数据分析模块以及广泛的认知和情感生物特征识别（如记忆，注意力，情绪反应，行为决策，以及警觉、压力等）。ErgoLAB数据分析与综合统计分析模块包含多维度人-机-环境数据综合分析、EEG脑电分析与可视化、眼动分析与可视化、行为观察分析、面部表情分析、动作姿态伤害评估与工效学分析、交互行为分析、时空行为分析、车辆与驾驶行为分析（ErgoAI驾驶版本）、HRV心率变异性分析、EDA/GSR皮电分析、RESP呼吸分析、EMG肌电分析、General通用信号分析（如SKT皮温分析、EOG眼电分析以及其他环境与生物力学信号分析）。系统具备专门的信号处理模块以及开放式信号处理接口，可以直接导出可视化分析报告以及原始数据，支持第三方处理与开发。津发科技提供定制开发服务，与人因工程与工效学分析评价领域相关的算法模型、软硬件产品与技术可深入研发，详情咨询津发科技！ErgoLAB是一种人类行为研究软件工具，可 无缝同步35种以上传感器模式的研究设计和数据收集。它支持项目的整个工作流程，从实验方法设置到数据收集和导出以进行完整的分析。毫秒级同步，您将能够从各种传感器模式（GSR，ECG，EEG，EMG，EEG，眼睛跟踪...）以及多种刺激（照片，视频，自由任务， VR体验，网站...）具有出色的时间表现。因此，您将能够轻松，准确地分析来自Excel，SPSS，MatLab等的数据。系统可提供最常用的研究设计模板，强大的数据分析平台以及广泛的认知和情感生物特征识别（例如记忆，注意力，情感价，激活和影响，参与度等） ）。是为那些希望在生理数据解码和分析方面向前迈进的人而特别设计的，它提供了一种实用且可行的解决方案。同步数据采集刺激性任何类型的刺激图像，视频，体验，网站，应用程序，VR / AR设置...第三方软件刺激ErgoLAB，Eprime，Tobii Pro Lab ... 实时应用兼容LabStreamLayerBCI200，OpenVie，NeuroPype ...实时API数据分析原始数据到第三方Matlab（EEGLAB，BCILAB等）Python（MNE等）Neuroguide WE其他 高级分析工具（可选（软件分析工具情绪和认知指标Excel导出（单个和汇总）多媒体资料技术指标人类行为指标情绪生物识别 价，情绪激活，情绪影响认知生物识别 注意，记忆，参与。行为指标 鼠标跟踪，时间。眼动追踪指标 视觉注意，注视内隐动机和行为 隐式联想响应测试（IAT和启动）IPS指标 位置追踪指标表示个人 对于生物识别，时间和隐式关联：条形图和统计差异表。对于眼睛跟踪，鼠标定位和室内定位：热图，比率图，时间图，轨迹图，感兴趣的区域（首次固定时间，花费的时间，比率，重新访问，平均固定时间，以前的固定时间）和汇总的固定视频。组合式 情感定位图，结合指标的视频，刺激，摄像头和麦克风（汇总，按细分或个人汇总）。输出格式档案 所有CSV格式的生物特征识别（单独和汇总），与第三方工具（Matlab，Excell等）兼容可视化软件 生物识别可视化软件。分析间隔和感兴趣的区域。多媒体资料 包含陈述和视频以进行报告。

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氮和磷是植物生长所必需的两种最为重要的养分元素，在气候变化和CO2浓度上升的背景下，氮、磷养分的供给不足限制了陆地植物的生长及其对大气CO2的吸收能力，成为制约未来陆地碳汇的重要因素。然而，全球陆地生态系统氮、磷限制的空间格局仍是一个尚未解决的重要科学问题。地理科学学部杜恩在副教授与斯坦福大学Rob Jackson教授团队合作，提出了氮、磷限制评估的理论框架并量化分析了全球陆地生态系统氮、磷限制的空间格局及其关键影响因素，相关结果近日发表在Nature Geoscience。 该研究根据化学计量内稳态假说和最小限制因子定律，推导提出基于叶片氮、磷重吸收效率比值指示氮、磷限制的理论框架，进一步建立全球陆地植物叶片氮、磷重吸收效率数据库和全球养分添加实验数据库，并在上述框架基础上量化评估了全球陆地生态系统氮、磷限制的空间特征，完成了全球陆地生态系统氮、磷限制的高分辨率空间制图。 该研究发现，全球自然陆地生态系统（农田、城市和冰川除外）有18%的区域受到较强的氮限制，而43%的区域受到较强的磷限制，其他39%的区域则受氮、磷共同限制或氮、磷任一元素的微弱限制。总体而言，氮限制在在苔原、北方针叶林、温带针叶林、山地草原及灌丛较为普遍，磷限制在热带及亚热带森林、温带阔叶林、沙漠、地中海植被、以及热带、亚热带和温带草原、稀树草原和灌丛较为常见。相关结果增进了对全球陆地生态系统氮、磷限制格局的量化认识，为地球系统模式氮、磷限制的模拟提供了基准数据，有望更好地预测气候变暖和CO2浓度上升情景下陆地碳汇的变化。该论文自2月10日在线发表后，已多次被科学媒体网站报道，包括SciGlow、myScience、Science Edition、Phys.org、Technology.org、News Wise、Mirage News、CO2 Coalition等。 杜恩在副教授为论文第一作者和第一通讯作者，斯坦福大学Rob Jackson教授为论文共同通讯作者，其他合作者来自美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室、瑞典隆德大学、荷兰乌特勒支大学、中科院植物所等研究机构。该研究受到国家自然科学基金（41877328, 41630750 & 31400381）、霍英东青年教师基金（161015）、地表过程与资源生态国家重点实验室项目（2017-ZY-07）资助。

系统的主要功能包括（参见图1）： （1） 数据、视频实时数据采集和无线传输； （2） 基于上位机的远程控制和数据显示、追溯及分析等； （3） 基于手机客户端的移动APP线上线下销售； （4） 基于WiFi的手持终端定位、导航和跟踪； （5） 信息融合和专家决策支持系统； 应用领域包括：温室环境智能控制、智能家居、农田生产（四情）监测、旅游景区的人流量统计及大数据分析、大型商场智能监控、地下停车场定位等。 项目特色：和有机农业的行业领导者紧密结合，解决现有农业物联网系统中有线系统中的布线复杂、成本高且功能单一的难题；在TCP和UDP协议下都可实现毫秒级延时的实时控制；集数据采集、传输、远程控制及终端定位、导航和监控于一体；系统可完成基于手机APP和上位机软件的多种控制方式；只要满足有WiFi，Internet，移动网络其中的任意一个即可进行远程控制。 先进性：国内首个集数据采集传输、视频监控、终端导航、定位与跟踪与一体的农业信息化平台，利用手机APP实现对农作物的线下生产、线上销售、长势跟踪等一体的多功能农业信息化智能平台； 技术指标：电源输入（DC 2.0～3.6V）；控制延时<30ms；误码率< ;无线节点续传距离>=150m；无线AP覆盖范围>30X30 ;定位精度<1.5m；可用信道数15个；支持点对点、点对多点、对等和Mesh网络 能为产业解决的关键问题： 可解决传统农业中的粗放式种植、经验型种植及人工参与度高等问题，在降低农业生产成本的同时，提高农业生产、销售、追溯等环节的智能化水平。基于WiFi获取的现场后台大数据挖掘将解决现代农业的专家知识匮乏问题，形成可信度高的知识库指导农业生产。 实施后取得的效果： 推动当地农业智能化水平进步，提高农业生产效率、减少农业生产成本，促进规模化种植、最终形成行业标准。

氮和磷是植物生长所必需的两种最为重要的养分元素，在气候变化和CO2浓度上升的背景下，氮、磷养分的供给不足限制了陆地植物的生长及其对大气CO2的吸收能力，成为制约未来陆地碳汇的重要因素。然而，全球陆地生态系统氮、磷限制的空间格局仍是一个尚未解决的重要科学问题。地理科学学部杜恩在副教授与斯坦福大学Rob Jackson教授团队合作，提出了氮、磷限制评估的理论框架并量化分析了全球陆地生态系统氮、磷限制的空间格局及其关键影响因素，相关结果近日发表在Nature Geoscience。 该研究根据化学计量内稳态假说和最小限制因子定律，推导提出基于叶片氮、磷重吸收效率比值指示氮、磷限制的理论框架，进一步建立全球陆地植物叶片氮、磷重吸收效率数据库和全球养分添加实验数据库，并在上述框架基础上量化评估了全球陆地生态系统氮、磷限制的空间特征，完成了全球陆地生态系统氮、磷限制的高分辨率空间制图。 该研究发现，全球自然陆地生态系统（农田、城市和冰川除外）有18%的区域受到较强的氮限制，而43%的区域受到较强的磷限制，其他39%的区域则受氮、磷共同限制或氮、磷任一元素的微弱限制。总体而言，氮限制在在苔原、北方针叶林、温带针叶林、山地草原及灌丛较为普遍，磷限制在热带及亚热带森林、温带阔叶林、沙漠、地中海植被、以及热带、亚热带和温带草原、稀树草原和灌丛较为常见。相关结果增进了对全球陆地生态系统氮、磷限制格局的量化认识，为地球系统模式氮、磷限制的模拟提供了基准数据，有望更好地预测气候变暖和CO2浓度上升情景下陆地碳汇的变化。该论文自2月10日在线发表后，已多次被科学媒体网站报道，包括SciGlow、myScience、Science Edition、Phys.org、Technology.org、News Wise、Mirage News、CO2 Coalition等。 杜恩在副教授为论文第一作者和第一通讯作者，斯坦福大学Rob Jackson教授为论文共同通讯作者，其他合作者来自美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室、瑞典隆德大学、荷兰乌特勒支大学、中科院植物所等研究机构。该研究受到国家自然科学基金（41877328, 41630750 & 31400381）、霍英东青年教师基金（161015）、地表过程与资源生态国家重点实验室项目（2017-ZY-07）资助。