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针对运动健身及亚健康人群的中医运动康复服务类产品
动臻格-康复管家小程序与线下实体门店致力于打造动臻格云端运动损伤数据库并针对运动损伤康复与人工智能系统开发紧密结合的运动后个性化中医主导型康复理疗服务。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 北京动臻格体育科技有限公司 企业法人 韩宜臻 注册时间 2019.1.14 注册所在省市 北京 组织机构代码 91110304MA01GR1G6N 经营范围 技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务、技术推广;健康咨询(须经审批的诊疗活动除外);销售文体用品、日用品、卫生用品、食用农产品、电子设备、通讯设备、健身器材;软件开发;企业形象策划咨询;会议服务。 企业地址 北京市怀柔区雁栖经济开发区雁栖大街53号院13号楼二层205-11室 获投资情况 无 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 韩宜臻 第一临床医学院/中医内科 2014/2022 杜帛轩 第一临床医学院/中医学(实验班) 2018/2023 邹金桥 望京医院中医骨伤科学 2020/2023 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 田润平 招生与就业处 教授 大学生创新创业 沈潜 东方医院 主任医师 推拿 五、项目简介 北京动臻格体育科技有限公司是一家依托动臻格-康复管家小程序与线下实体门店致力于打造动臻格云端运动损伤数据库并针对运动损伤康复与人工智能系统开发紧密结合的运动后个性化中医主导型康复理疗服务,拥有北京中医药大学和北京体育大学的双211大学背景,致力于应用大数据媒介打造信息化运动损伤及运动疲劳的中医综合康复诊疗的一家中医主导型运动康复专业机构,秉承着“运动损伤无小病,朴素中医康复行”的公司理念,动臻格体育科技有限公司应用针灸、推拿、拔罐等中医外治法结合肌贴、体态评估等现代运动康复手段打造有别于传统“养生康复”的“中医运动康复”,引进“适宜技术”概念,为运动爱好者提供急性运动损伤的现场处置、慢性陈旧性运动损伤的系统治疗、运动损伤相关问题的咨询、运动营养的指导等服务。“动臻格”即为“动真格”,其宗旨是将中医运动康复服务于日益增长的运动人群,传播健康的运动观念,让中医更好地服务于运动、服务于生活。公司营业主体为中西医结合康复服务,此外还开发系列附属中医药自主研发的运动相关类产品,如“小臻人”耳穴贴、“刚跑助油”、“酸舒贴”、“通络喷雾”等,代理高科技的康复相关类产品如筋膜枪、冰敷贴等。
北京中医药大学 2022-07-27
深海生命线卫士—复合能源管道健康管理领跑者
一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 高春林 克劳斯塔尔大学 2019 / 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李茜 电信院/电气工程 副教授 能源系统智能感知 四、项目简介 深海生命线卫士—复合能源管道健康管理系统是集能源管道实时监测、状态评估、故障预警、三维立体显示、创新健康管理、用户检修策略等多功能为一体的能源管道在线监测系统。该系统代替了传统的人工巡检和巡逻船巡检的故障监测模式,将大幅度减少综合成本。该系统改进了市面上监测系统功能单一、显示界面陈旧等问题,率先提出创新性健康管理功能,使用户全面了解能源管道的生命周期及整体健康情况,为用户提供高效状态检修策略。该系统定位是做能源管道健康管理系统先驱,守卫深海生命线安全。
西南石油大学 2023-07-17
西瓜甜瓜健康种苗集约化生产技术研发与示范推广
研发阶段/n西瓜甜瓜健康种苗集约化生产技术研发与示范推广。  成果简介:我国西瓜和甜瓜产量分别占全球的67.2%和55.2%,嫁接苗集约化生产是我国西甜瓜种苗生产的主要方式,以往由于忽视对种传病害的防控导致嫁接苗的病害高发,严重威胁了西甜瓜产业健康发展。本项目在国家公益性行业(农业)科研专项和国家西甜瓜产业技术体系项目资助下,对西瓜甜瓜嫁接苗生产过程中病害的发生与防控进行了系统研究,建立了适合西瓜甜瓜嫁接苗健康种苗集约化生产技术体系,包括西瓜甜瓜种传病害的快速检测技术体系、西瓜甜瓜壮苗培育技术体系,
华中农业大学 2021-01-12
高校心理健康创新发展学术活动在福州举办
4月15日,高校心理健康创新发展学术活动在福州召开。
中国高等教育学会 2024-05-14
膝关节健康病态比较模型(4阶段膝关节病变
XM-143B膝关节健康病态比较模型   XM-143B膝关节健康病态比较模型(4阶段膝关节病变模型)由4部件组成,固定于底座上,显示由正常到病变的4阶段膝关节的结构和形态。 尺寸:1/2自然大 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
网络的结构可预测性与网络结构的最短压缩比特串长度呈线性关系
 在本研究工作中,该团队利用信息论和统计物理两个领域中熵的相关理论,对网络结构预测极限进行了研究。直观地说,一个可以仅用几个词描述的网络结构意味着它很简单,其边也很容易预测。例如二维晶格或一维链状结构。相反,如果一个网络需要很长的语言才能描述清楚,那么它应该具有非常复杂的结构,其结构很难预测。在计算机领域,任何网络的结构都可以被编码成二进制字符串。这启发了团队探寻最短二进制编码字符串长度,也就是熵,和可预测性之间的关系。       通过研究,该团队发现来自不同领域,很多大小不一的网络,其结构的最短压缩长度和可预测性之间存在一个普遍的线性关系。基于香农信源编码定理,该团队在随机网络上证明了这种线性关系。       进一步,利用这一线性关系,该团队推导出网络结构预测算法的性能上界,揭示出包括机器学习在内的预测算法性能尚存在多大的提升空间。因此,该性能界可用于指导未来在线商业推荐系统、蛋白质相互作用探测等场景中的算法设计。另外,该理论的一个有趣的用途是,可以实现在无需任何预测算法的情况下,通过网络结构压缩数据大小来估计一个网络数据集的商业价值。 
中山大学 2021-04-13
专家报告荟萃⑬ | 重庆市玉带山小学校长邹红:心理健康教育大中小一体化协同育人 小学怎么做?
玉带山小学在心理健康教育方面进行创新实践,面对家庭教育缺失,借助互联网等手段试图弥补,同时通过音乐教育与心理咨询支持,有效帮助学生改善心理状态,体现了教育的温情与力量。实施心理健康教育系统性改进、优化师生关系、评价体系,及开展趣味活动,旨在构建健康积极的成长环境。
中国高等教育博览会 2025-01-08
一种多源异构在线社会网络中网络主体之间社会关系的预测方 法与系统
本发明的主要工作是基于多源异构网络推断主体(用户)之间的社 会关系(包括同类型之间或不同类型之间的主体关系,本发明中只以用 户为例)的方法,异构网络是指网络中主体类型多种或者主体之间的关 系类型多种,关系可以分为好友和其他两种。主要内容包括在两个(例 如 Twitter 网络、通讯网络)异构网络中,两个网络的主体类型都包含有 用户,但不同网络中主体之间的关系链接类型是不同的在 Twitter 网络 中用户之间的关系是
华中科技大学 2021-04-14
郑元世教授团队在多智能体网络化系统的鲁棒性和可扩展性上取得新进展
西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态,提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。
西安电子科技大学 2025-02-26
移动互联网 Android 应用恶意行为自动化检测系统
移动互联网将移动通信和互联网二者结合起来,成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的产业发展方向。最新数据统计,中国移动互联网用户已达到 4.64 亿。各大应 用市场如 Google Play 有百万种应用,国内机锋市场、天翼等平台也具有大量的安卓应用。 这些应用在给人们带来巨大便利的同时,也带来巨大的信息安全隐患和风险。据统计,超过 九成的应用软件涉嫌窃取用户隐私、恶意扣费、恶意推广、恶意捆绑植入病毒/木马等恶意 行为。这些恶意行为不仅给用户带来经济损失,甚至涉及人身安全问题。因此迫切需要快速、 准确地自动化检测如此庞大的应用程序的恶意行为。传统手机杀毒软件基于 PC 时代检测特征序列的方式识别恶意软件/恶意行为,虽然这种 方式高效、易于同步检测,但是存在只能查杀已知威胁、反馈周期长、易于绕过等诸多问题。 为了解决上述问题,我们设计并实现一个 Android 应用恶意行为自动化检测系统。本系统提 供一个基于行为查杀的完整解决方案,可服务于第三方管控部门、高级大型企业(如电信运 营商)、Android 工程师与普通用户等三大类用户。本系统结合静态分析、动态追踪、网络 流量定位三种方法实现“数据流、控制流、网络流”三流融合分析技术,可提供自动化应用 软件爬取、自动化检测分析、自动化特征库更新、自动化恶意行为挖掘、恶意攻击训练、证 据留存等多项服务,达到爬取自动化、处理高效化、分析智能化、信息安全化的设计目标。 本系统主要的特点如下: 全平台部署更实用:跨平台语言设计,多重角度防护,可部署于 Windows XP/WIN7/WIN8 以及 Linux 主流版本。 自学习、更新更方便: 应用图论分析技术、自动化行为特征挖掘等技术,挖掘具有通用性的恶意行为链,无需频繁升级模型库。 智能网络爬虫更高效:针对第三方监控需求,本系统提供自动化网络爬取功能,可实现最优监控部署、最优更 新策略。 “3x3”立体更高维:“静态分析、动态追踪、网络流量三维度”,“数据流、控制流、网流”三层面,智能立 体分析模式,无懈可击的安全检测。 11类41种恶意行为检测更全面:可有效对隐私窃取、系统破坏、信息破坏等 41 种恶意行为进行检测,分类图如下图所示。 层级分析更迅速:系统依据层级分析结构,快速定位,快速甄别,快速分析。 “三流融合”更细致:本系统结合底层 API HOOK、动态污染分析、静态行为链识别、网络流量检测等方式,可分析恶意软件的函数调用关系、数据传播定位、恶意行为网络数据包。  恶意特征自动统计挖掘更可靠: 特征自动挖掘更节省人力与计算资源,标准处理流程无死角分析。  恶意攻击模拟更实战: 对官方发布系统与软件攻击模拟,自动化挖掘存在漏洞和风险。 分析数据更可观:行为统计、时间轴建模、应用权限分析、敏感函数展示、敏感数据分析、行为记录、运 行截图等多项数据展示,并支持数据导出功能。 测试项目更全面:课题组具有大量软件自动化测试经验,可支持适配测试、功能测试、可靠性测试、安全 性测试、环境测试、安全测试需求。性能参数: 准确性高,超过 97%的正确识别率; 完成一次普通测试任务不足30分钟,测量时间短,重现性好。
清华大学 2021-04-11
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