目前，学龄前儿童误开高楼窗户坠落的事故时有发生，虽然德国研发出一种带锁头的执手，但价格昂贵，使用不是太方便。人们探亲访友、外出旅游、公务出差时驾车、乘车的时间越来越多，遭遇紧急状况的几率也越来越高，故越来越多的公共车辆上配置了破窗锤等破窗逃生工具，一些车辆还安装了车辆应急逃生窗，有的国家亦颁布了车辆应急逃生窗的有关标准。但目前常用的破窗锤等破窗逃生工具和车辆应急逃生窗用“两防”装置在应急时的表现，以及媒体和当事人反映的实际情况，相关应急逃生措施已满足不了人们对其安全性可靠性的需求。

南京审计大学研发出疫情监控采集区块链系统，该系统已部署在中国电信、浪潮云等平台上。按照电子政务安全标准及规范对系统与数据进行严格的安全防护，并针对每个院校提供独立的前后台账号权限及数据管理权限，各院校申请开通管理员账号后导入师生信息即可快速完成业务启动和上线。系统可以实时采集在线师生的各种动态信息，达到快速部署、快速统计上报、实时在线监测防控的目标，并结合区块链技术保证疫情数据信息的防篡改和可追溯的能力。具体方案如下：（一）信息提报系统登录快速，使用简单，填报界面简洁明了。师生利用移动终端可以随时在线登录、随时填报自己的最新情况。（二）后台管理后台具有强大的管理功能，可以设定后台管理人员对不同单位、部门的上报信息进行管理，提醒当天尚未填报信息的人员，并进行数据的汇总、分析。系统极大程度提高了疫情监测和管理的效率。1、 信息填报查询能够实现对已隔离、疑似、确诊、接触史、症状等人员的查询；按照日期搜索未填报人员等功能2、 用户信息可以完成对学生、教职工等人员信息的快速导入和权限管理等功能3、 此外还可通过通知公告、基础信息、系统管理等模块完成对界面通知、表单维护、机构角色数据字典等功能，实现对疫情填报信息和数据的管理和定义。（三）链浏览器1、所有用户填报信息全部存储在链上，由Txhash和Block id进行标识。 2、所有链上数据可解密，便于追溯。（四）可视化管理驾驶舱>>>点击查看全文<<<

西南交通大学​​经济管理学院2017级硕士研究生袁韵在导师指导下与国内外多名教授共同合作研究，于伦敦时间2020年4月29日在国际顶级期刊《自然》（Nature）在线发表论文《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》（Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China）。该论文构建了“人口流动-风险源模型”，模型能利用有关人口流动的匿名整合数据准确预测新冠肺炎疫情的扩散时间和地域分布，便于决策者进行有效地风险评估和资源分配。在开发该模型时，研究人员基于匿名移动电话位移数据，对在2020年1月1日至1月24日期间武汉流出或途经武汉的11478484人次进行了分析，这些人口迁移至全国31个省的296个地级市。他们的研究显示，湖北省的封城举措是非常正确的，它能及时控制传染源的传播，有效降低了各地疫情的风险。此外，研究人员发现，根据2020年2月19日武汉外流人口的分布，能够准确预测到全国新冠病毒感染者的相关频率和地理位置分布。此外，通过“人口流动-风险源模型”衍生出的一个疫情发展的基准趋势和一个指数，可以用来评估随着时间的推移不同地区新冠病毒传播的风险。与大多数流行病学预测模型不同的是，他们团队构建的模型基于人口的实际流动情况来预测疫情的地域分布和传播趋势。对于新冠肺炎疫情，该模型至少提前一周预测了全国范围内的病例感染情况和地理分布。团队的研究结果能够对各地疫情风险的大小进行预警，并探测出社区传播严重的地区，在疫情发展的早期为相关部门提供决策依据，以便其能够及时采取应急措施。论文作者在摘要中提到，任何国家的决策者都可以使用这种方法，利用现有的人口流动数据进行快速而准确的风险评估，并在疫情爆发之前规划有限的资源分配。本文的作者之一，美国耶鲁大学教授尼古拉斯·克里斯塔斯基称：“这项研究结果揭示了中国有关新冠病毒案例报告的准确性，从不同来源获得的完全不同的信息（移动通信显示的人口流动）可以很好地预测病例数，这符合流行病学的预期（至少在2月19日之前）。”该项研究发布后，国际上有BBC等30多个新闻媒体报道，国内媒体也有许多报道，其中，央视国际电视CGTN、中国日报、中国科学报、环球时报、文汇报、中新网等政府官方媒体都强调了这项研究对于疫情防控的重要意义。除了文章本身的学术贡献之外，该项研究也表明，中国的疫情研究是国际合作并且是公开透明的：论文于2020年2月18日提交至世界权威学术期刊《自然》并传递给相关的国际机构，第一时间与世界分享了我国抗击疫情的经验。此外，通过论文可以看出，我国武汉以外的疫情数据是有时空规律的，与第三方的手机流动性数据完全契合，以学术证据反驳了国际上的某些谣言和诽谤。

将脑电信号作为信息源，可以最大限度的利用肢体残疾者的大脑活动功能，采集脑电信号，直接传递人脑的控制信息，将脑电信号作为假肢的驱动源，以此对假肢进行控制。实现残疾人利用自己的“意念”来对假肢进行控制。对残疾人的生活状态及生活信心都有极大的提高。 1、利用干电极对脑皮层特定区域进行信号采集，更有效、准确的获得脑电信号。 2、利用基于小波变换的人手动作脑电特征提取方法，结合 BP 神经网络，提高了动作的识别率。 3、制定了符合人手动作的控制策略，驱动控制系统根据控制策略对假肢进行控制，实现了假肢操作的拟人化。 4、对假手进行基本动作的脑电信号识别及拟人化驱动控制，离线识别率可达到 85%，在线识别率可达到 67%。

采用10.1英寸1024*600的触摸式液晶屏； 支持教师视频画面、学生视频画面、课件、导播合成画面实时预览； 支持一键控制录播系统开始录制、暂停录制、停止录制； 支持一键屏蔽教学录制过程，录播系统停止录制，同时外界无法访问本教室录播系统； 支持一键下载随堂录制资源； 支持抓图、录像保存到键盘连接的U盘； 支持对下载视频重命名； 支持控制教学多媒体中控系统； 支持Wifi

　　您的教学资源建设得力助手 　　通过大量、集中式课程录制，帮助学校积累丰富的教学资源;通过巡课、点播与教学数据分析，帮助教务人员提升教学质量;通过实训辅助，帮助学生动手操作。同时，高自动化的系统，可将管理人员工作量减少到最低，是您不可多得的教学能手。 　　统一管理、集中监控 　　BS架构管控中心，完成整个系统运行所需的参数设置和管理项配置，通过CS/BS架构的巡课系统，进行远程监看与控制，无需跑路，坐在办公室即可完成日常的巡课与考场监督。 　　批量录制，自动上传 　　仅需一次配置，即可完成日后大批量的课程自动录制，同时自动发送直播信号，并将录制后的课程上传至平台点播，与资源平台无缝互联。 　　业内独有“出勤率”统计分析 　　采用上洋自主研发的图像分析技术，推出业内独有的学生出勤率分析功能 　　智能分析每节课中学生的出勤情况，并反馈给督导人员，督促学习 　　系统监控，数据分析 　　教室数量过多，课程数据庞大，管理人员怎么查? 　　SoCluster通过系统监控模块，教室、服务器工作状态一览无余，通过课后每日的录制统计，对课程资源建设进行宏观把控。帮助学校总结教学规律，分析学员行为，提升教育培训的核心价值。 　　嵌入式跟踪系统 　　继承了上洋独创的电视语言，采用嵌入式跟踪架构，在课程记录的同时兼顾录制效果，通过跟踪、切换等录制策略，将教学资源更好地呈现。 　　实训教学辅助 　　无论是教学实验、动手实践，学生可通过实训辅助更好的观看到教师操作示范 　　做到课前预习，课后巩固，并可自行录制操作视频，供教师检验审核。