产品详细介绍西雅e-learning环球校园网络互动语言教学环境平台，帮助外国语学院或外语系简单快捷地建设起具备专业级的在线教学与学习门户网站，实现资源建设、在线教学、在线自主学习、网络化考试等功能的一体化建设，使学校在网络化外语教学应用走在了其它兄弟院校的前面，使之成为别人学习效仿的榜样。西雅e-learning环球校园网络互动语言教学环境平台，符合教育部教改的要求，是目前外语教学和自主学习中心一体化建设的最佳解决方案。       平台既全面满足了教育部新教学模式下的网络精品课程建设与教学要求，为教师提供施展的天地，同时又建立起属于院、系的自主学习中心，为学生的自学提供课件资源和互动学习提供了个性化的平台。平台不仅具备原来只能由专业硬件语音室才能实现的诸多功能，而且为学生提供海量实用的课件资源及素材资源，使学生获得全新学习模式和感受，实现语音功能与资源学习的融合，方便了学习，提高了学习效率。功能亮点◆为学校提供一个精品课程发布平台系统具备网络精品课程平台功能，每个老师都可以建立自己的精品课程、将精品教案上网，让学生下课就可以上网浏览老师课堂的教案及精品课程，这样有效地指导了学生的自学，大大弥补了师资不足，也推进高校精品课程建设及优质教育资源的共享。◆建立具备本校特点的网络自主学习中心具备个性化、学习计划、考试、作业、学习管理与网络交互相结合的多媒体互动学习环境。实现老师的网上辅导与学生的自学结合；海量的课件及素材资源与老师的精品课程结合；开辟分层次、多样化的自主学习，激发学生的兴趣点，不断提高学生的语言综合能力。◆为学校搭建一个的校本资源平台人人参与资源共建共享，构建一个与众不同真正具有我校教学特色、实用型的知识体系。除每位教师自己建立上传或制作的课件库外，平台提供了600G多媒体交互式课件及素材资源供师生点播：流行教材、精品课程、实时更新电视节目、电影、英文电台、四六级、雅思、剑桥、托福等相关资源。◆提供一个简单易用的精品课程制作专业平台提供功能强大且操作简单的课程制作平台，支持几乎所有的格式，教师通过简单的复制粘贴就可以做出专业的网络多媒体课件；提供视频课程录制，方便快捷地录制自己的精品课程讲座；让更多的教师能够便捷发布资源，同时在校园网推出自己的精品课程，供师生点播学习，提升教师的影响力。◆实现高信度、高效度网络化考试提供高信度、高效率、公平、公正、安全稳定的网络考试系统；具备国家英语考试的所有新题型，唯一可根据实际考试需要,自主建立复合题型；能快速、随机生成符合要求的标准化试卷；大大减轻了人工考试的劳动强度，实现对考试的全程控制；系统拥有先进的智能组卷出题、考试、自动阅卷、试卷分析、成绩统计和评估、考试管理等功能。◆强大的管理功能系统管理具备教学监督与管理，学习过程监督、评测与管理，平台栏目、内容及资源的管理，系统安全性强、与Windows系统完全兼容，相对Java技术，安装维护更方便更简单；系统具备智能管理功能，可做到无人值守；管理员可实现对服务器的远程管理维护，如：开机、关机、监控、维护、升级等。功能模块◆ 网络化语言教学模块；◆ 互动语言学习模块；◆ 网络化作业模块；◆ 网络化考试模块；◆ 优质资源共建共享模块；◆ 精品课程录播模块；◆ 校园网络课程模块；◆ 远程课件制作与发布模块；◆ 多媒体课程资源库及素材库点播模块；◆ 教育博客模块；◆ 系统管理。方案详情咨询：周经理   13661329538   84718624#qq.com

该报告对于新街口街道制定生活服务业三年规划，具有较强的指导作用，相关研究结论和政策建议被采纳。

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。

RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。

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。

粮食生产是资源约束型生产,本质的约束资源是耕地,粮食安全的核心是耕地安全.面对我国刚性增长的巨量人口,通过降低消费和扩大贸易都不能从根本上解决粮食安全问题,从战略上看,我国粮食安全的治本之策是提高粮食产出能力,两个因素制约我国粮食的有效供给:播种面积和单位面积产量,而耕地的数量和质量又最终成为约束播种面积和单位面积产量的先决条件.因此,有必要分析耕地的数量和质量变化与粮食生产的相关关系,揭示耕地对粮食生产和粮食安全的贡献作用,维护耕地质量,推进农地开发,确保耕地安全,从资源层面保障粮食安全的实现.

自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用

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。

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