EduOffice智慧全息电钢互动教室以《EduOffice智慧全息电钢互动教室教学系统》为核心，实现专业钢琴谱讲解、教师弹奏示范、琴谱跟弹练习、左右手分弹练习、“瀑布流”弹奏练习、弹奏自动评测、演奏回放讲评等全息钢琴教学应用，高效支持了钢琴教学中的“教、学、练、评、演、创”，满足专业电钢琴互动教学及普及音乐教学的需要。  “全谱器乐、全能歌唱”技术和资源为学生自主创编奠定了一定基础：一体机内置资源降低创编门槛、多模式试唱即时播放试听、多类小乐器音源库从多方面表现作品，促进学生对音乐理解和表达。 教师：  · 触摸屏与教学大屏同屏显示、双向控制。在弹奏过程中无需起身，即能调整教学内容； · 师生视频通话双向互动，音画同步高效指导； · 所有学生智慧电钢琴一键开关机控制，高效管理课堂。 学生：  · 超A0大幅面的学生指法采集仪，88键电钢琴琴键全覆盖，完整清晰记录学生弹奏指法；  · 双色灯条提示功能，真正实现了弹奏全息钢琴谱的正确用手、指法、键位信息提示；  · 学生智慧电钢琴与教学大屏同步显示，便于学生观看授课过程、教师演奏示范；  · 学生软件支持多模式弹奏练习、弹奏自动评测、自主创编学习等。 特色教学功能： 教—全息钢琴谱讲解： 1.    左右手分弹讲解 单独进行左手或右手的单独演奏。选择钢琴谱的左手、右手演奏模式，播放时只显示左手弹奏或右手弹奏的正确键位和指法提示，便于琴谱的分段教学。 2.    指法弹奏讲解 显示弹奏指法，钢琴谱播放时虚拟音乐键盘高亮显示正确的键位并在键位上提示所用手指。显示琴谱指法钢琴谱上会显示出每个音符所用的手指。还可同时选择弹奏指法和琴谱指法。 3.    乐理教学 专业的数字化乐理教学工具与丰富音乐知识库，使乐理学习不再晦涩难懂、枯燥无味，帮助学生在聆听音乐的基础上，通过探索乐谱信息，循序渐进地学习音乐知识，“潜移默化”地培养学生音乐审美能力最终达到学习及运用的目的。 4.    分组管理、多维信息展示 教师可将学生任意分组，实现小组监听。 学生座位、组别、虚拟音乐键盘、作业、电钢上线等多维信息直观显示。 同屏展示所有学生的练习界面，学生在电钢琴上练习弹奏时与练习界面虚拟音乐键盘同步映射。 5.    小乐器讲解 五线谱乐谱、简谱乐谱支持一键显示常用小乐器指法谱参照图示。智能生成小乐器包括：口风琴、6孔竖笛、8孔英式竖笛、8孔德式竖笛、笛子、8孔陶埙、10孔陶埙、6孔陶笛、12孔陶笛、葫芦丝、洞箫等。配备小乐器音源库视听曲谱。 学—全息钢琴谱智能演奏示范： 1.    师生同屏演奏示范 教师端与学生端同屏显示，同步播放乐谱。乐谱播放时虚拟音乐键盘显示双手正确的弹奏键位和手指提示，便于直观了解键位及指法。 钢琴谱任意音符，虚拟音乐键盘会显示对映的键位和应用手指，还可选择钢琴谱任意位置、任选区域的定位播放，反复学习乐谱当中的难点、易错部分。 变速、变调播放，逐步培养学生在键盘上掌握不同调式、调性的视奏和移调能力。   2.    学生琴谱弹奏学习 学生软件具有琴谱播放、琴谱跟弹、瀑布流练习、弹奏评测、琴谱演奏等琴谱练习模块，循序渐进的进行琴谱弹奏学习。 3.    学生弹奏实时纠错 一体化设计的智慧全息电钢琴，双色灯条提示，方便左右 手分弹练习。 超A0幅面的学生指法采集仪，88键电钢琴琴键全覆盖，完整清晰的拍摄学生弹奏练习画面。 学生控制台同步展示所有学生或选择展示部分学生弹奏过程，教师实时查看每个学生的弹奏实况，及时纠正指法等错误。 4.    师生视频通话互动 学生演奏信息、指法练习可视化，系统完整记录所有弹奏信息，教师通过视频语音互动，音画同步高效指导。 练—多模式弹奏练习： 1.    多模式练习方式 琴谱播放、跟弹练习、“瀑布流”练习等多种琴谱练习模式，让学生循序渐进的进行弹奏练习。 2.    左右手分弹练习 单独进行左手或右手的单独练习。选择钢琴谱的左手、右手播放模式，播放时只显示左手弹奏或右手弹奏的正确键位和手指提示，分段练习，疑难部分重点练习。 3.    指法提示 一键显隐弹奏指法、琴谱指法。选择弹奏指法，练习中虚拟音乐键盘高亮显示正确的键位并在键位上提示所用手指。选择琴谱指法钢琴谱上会显示出每个音符所用的手指。还可同时选择弹奏指法和琴谱指法。 评—弹奏评测、课堂评价： 1.    学生自我评测 单独进行左手或右手的弹奏评测；评测过程中可提示节拍、琴谱指法；评测结果将实际弹奏的时长、键位与正确的时长、键位进行对比显示，评测结果一目了然。 2.    演奏实况录制讲评 学生弹奏实况实时录制，及时进行弹奏回放及教师讲评，师生视频通话同步讲评。 3.    课堂即时问答 作为常用的互动教学形式，课堂即时问答是检验学生知识掌握程度的重要手段。在音乐教学过程中，教师提出问题，学生通过电钢琴键盘进行单选答题，所有学生答题对错一目了然。

本发明提供了一种湿地景观演变过程的分析方法及分析系统，所述的方法包括：获取研究区域的湿地景观遥感影像数据；对湿地景观遥感影像数据进行解译获得不同时期、不同水文特征下的各种不同类型的湿地景观分布图；对不同时期、相同水文特征下的各种不同类型的湿地景观分布图进行叠加分析，提取湿地景观类型变化的流向信息，并绘制成湿地景观类型变化转移图谱。本发明通过遥感影像RS技术、地理信息系统GIS等技术，对湿地景观的演变过程进行分析，探索湿地景观的时间和空间发展演变规律，并利用图谱进行可视化展现，有利于科学地认知研究区域湿地景观格局演变机理，为合理规划利用湿地资源提供科学地理论依据。

RFID安全漏洞分析与检测系统旨在通过漏洞扫描和模拟攻击行为尝试读取、复制、篡改、销毁和拒绝服务等攻击，对已有RFID应用系统进行测试。系统具备开放式体系架构可以方便的增加新的攻击手段和升级漏洞库。系统具备安全性评估功能，可对被测系统生成检测报告。系统包含漏洞扫描模块及报表生成模块、漏洞管理模块和插件管理等四个功能模块。 系统能够实现以下技术： ？ 标签漏洞扫描功能能够针对超高频、高频和低频标签执行盘存攻击、复制攻击、弱密码攻击、销毁标签攻击、和DOS攻击，且攻击存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能够通过添加dll插件文件，在插件管理窗体中，增加了新的攻击手段； ？ 漏洞库管理能够查看漏洞的数据库，添加、删除漏洞； ？ 每次扫描结果和系统建议会生成pdf报告。 基于RFID技术的应用设计是完全开放的，RFID技术在应用中缺乏完善的安全机制，将会给消费者带来隐私泄露等安全问题。RFID安全漏洞分析与检测系统可应用在RFID应用系统的安全测试上，在系统上线前及时帮助发现安全漏洞。

清华大学公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情实时态势感知与分析系统，对区域疫情数据进行实时动态监测、搜集、分析和可视化，服务各级政府疫情应急的资源调度、态势研判和决策指挥。该系统在实时播报全国和世界范围内疫情最新动态的同时，对省级和地市级的人员迁徙比例与分布进行重点信息排查，密切关注人口流动与疫情分布的内在联系，为疫情跨区域传播规律和病例溯源提供依据。该系统深入剖析大数据并探查民众意识和情感倾向，研判民众主流感情倾向和重点关注事件等疫情相关舆情，以“情感分析拼图”、“事件文章热词云”和“全国舆情热度”等分析结果为引证，为辟谣和积极引导舆论提供帮助，在国家抗击疫情最为严重困难的时期为大众的理性思考和科学防备贡献力量。国疾病预防控制中心以及广东省、武汉市、合肥市、深圳市、广州市、佛山市等20多个省市在指挥调度中使用该系统。

北京大学信息学院机器感知与智能教育部重点实验室袁晓如研究组设计开发了一系列大数据可视化与可视分析工具。针对目前在新冠疫情方面形势变化，通过处理、分析、接入多种数据，提供多维度、多视角的交互式可视化。 项目组件包括1.疫情变化晴雨表，可视化各地每日新增病例和变化趋势；2.各类动态时空地图，提供在地图空间浏览分析和多角度对比国内外各地疫情趋势；3.相关舆情可视分析，分析媒体和社交媒体舆情影响；4.综合态势可视分析系统，支持面向专家或者决策判研。

RFID 安全漏洞分析与检测系统旨在通过漏洞扫描和模拟攻击行为尝试读取、复制、篡改、销毁和拒绝服务等攻击，对已有RFID 应用系统进行测试。系统具备开放式体系架构可以方便的增加新的攻击手段和升级漏洞库。系统具备安全性评估功能，可对被测系统生成检测报告。系统包含漏洞扫描模块及报表生成模块、漏洞管理模块和插件管理等四个功能模块。

RFID安全漏洞分析与检测系统旨在通过漏洞扫描和模拟攻击行为尝试读取、复制、篡改、销毁和拒绝服务等攻击，对已有RFID应用系统进行测试。系统具备开放式体系架构可以方便的增加新的攻击手段和升级漏洞库。系统具备安全性评估功能，可对被测系统生成检测报告。系统包含漏洞扫描模块及报表生成模块、漏洞管理模块和插件管理等四个功能模块。

GMAS是一套便携式的自动化应变网格采集分析系统，采用数码相机与便携式电脑，轻便快捷，利用先进的电脑成像与自动化识别技术，辅助以各种板成形应变网格制作技术，迅速生成成形极限图（FLD），以及进行各种应变分析，可用于板材开发成形性能研究和直接指导冲压成形模具调节及零件生产，为板料成形性应变分析、成形极限（FLD）、工艺过程分析和模具设计等研究提供直观可靠的数据与报告。 自动生成三维零件网格，自动计算应变，计算机辅助图像编辑，彩色应变云图显示，成形极限图的生成与分析，不同区域拼接，切片线生成；测量精度：<2％（应变值）；网格尺寸与类型：1～5mm，方网格、邻接圆网格、分离的圆网格、实心圆网格。

微电子芯片结构关键尺寸（CD）的测试，是保证以集成电路为代表的微电子芯片研制、加工等工艺实现能否满足设计要求的关键测试/分析技术。该技术（OCD）的产业化在国内还是空白，目前我们的系统研究可PK国际先进水平，并已具备产业化转移的能力。 

1.痛点问题 在临床医学实践过程中，会产生医学图像、电子病历、生命组学等多种类型的医学数据，这些数据能够从不同角度对患者的病情进行刻画。因此实现多模态临床医学数据的自动化和智能化分析，有利于推动国家健康医疗大数据产业的发展，助力“健康中国”战略的实施。 我国不同地区医疗水平差异较大，医疗资源在空间上分配不均。某些科室如影像科、病理科有较大的医师缺口，供需矛盾突出。这种供需不匹配的问题也造成了医生工作负担加重，患者等待检查结果周期变长等诸多问题。在当前情况下，短期内无法通过培养更多的新医生来缓解医疗资源供需紧张的问题。 为缓解上述问题，目前已有企业推出了基于人工智能的辅助诊疗产品，但这些产品大都针对单一模态的医学数据，无法从整体的视角进行辅助诊断和决策，辅助诊断的准确性仍有较大的提升空间。 基于以上痛点问题和产业机遇，我们希望通过技术创新，研发出一套有效的多模态医学数据智能分析系统，应用“多模态医学数据+人工智能”的技术模式，缓解当前医疗资源供需紧张的社会问题。 2.解决方案 本项目旨在研发对多模态医学数据进行有效整合分析的人工智能方法。处理的数据类型包括：患者的医学图像、电子病历、生命组学等多种模态的医学数据。针对医学图像数据，构建目标检测与分割、特征提取、相似图片检索等智能化算法；针对电子病历数据，构建分词、医学实体识别和标准化算法；针对生命组学数据，研究基因突变致病性预测的深度学习算法。上述多模态医学数据智能分析技术为基础，研发多模态医学数据智能分析的系列软件产品，为医院提供人工智能辅助诊断等应用产品。 3.合作需求 寻求与医疗机构、医疗设备耗材企业、远程病理运营企业开展相应的合作。