开启激动人心的新奇游戏世界!使用太空与机场套装，孩子们可以和小伙伴一起创作和搭建关于交通和太空旅行的故事，进一步锻炼自己的听说和精细运动技能。这一套装中包含的积木和特殊零件，可以让孩子们轻松搭建出新奇有趣的建筑物和交通工具。

智慧教学 以科技助力教育数字化战略，以AI+大数据构建智慧教学生态，助力学校高质量发展，服务义务教育双减，基于智慧教室、教学云平台、移动应用，形成以教学大数据为核心的感知、采集、监测、挖掘和分析体系，深化新时代教育评价改革，支撑高质量个性化人才培养。 智慧教室 根据学校教学模式和学科特点构建双屏教室、三板教室、研讨型教室、MOOC教室、VR/AR/全息教室等多形态智慧教室，实现常态化直播录播、可视化督导评教、跨校区互联互通、线上线下混合教学，打造无边界课堂，让每一堂课实现智慧化升级。 教学大数据 聚焦教育内涵式发展，通过全过程、多维度的教、学、管、评、考大数据采集、汇聚、展示、分析、挖掘，构建科学化、精细化的教学质量监测评价指标体系及辅助支撑平台，赋能传统智慧教室，为提高院校教育教学质量、提升教育治理水平提供支撑。 虚拟仿真实验教学 依托虚拟仿真、裸眼3D显示、全息影像、数字孪生、体感交互等技术，构建高度仿真、可互动的沉浸式虚拟实验环境、实验平台和实验课程，有效解决传统实验教学中高危或极端环境、不可及或不可逆操作、学生数量多实验设备少等多种因素限制的问题。 工程训练中心 建设实施工业基础教育和工程创新素质教育的工程训练中心，涵盖机器人、人工智能、自动驾驶、无人机、5G等领域，为学生的实习、设计、竞赛等实践环节提供实验及工程实践训练环境，培养具有工程意识、创新意识和工程实践综合能力的高素质人才。 智慧校园 依托物联网、人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术，实现校园内人、事、地、物、干的万物智能互联，实现全校域感知、全空间打通、全流程采集、全数据互联、全过程保障、全智能服务，服务智慧教学、智能安全、智慧科研、智慧后勤等多业务场景，以教育信息化全面推动教育现代化。 智慧后勤 以智能感知终端为基础，基于超低功耗物联网技术、大数据技术，服务学校能耗监测、资产统计、宿舍管理、车辆调度、人员值排班等后勤业务，实现学校后勤人、事、物精细化、网格化管理。 平安校园 基于AI与网格化引擎，实现校园视频监控、消防报警、综合值班、师生求助、远程会议、应急指挥6位1体的联动管理，全面把控学校人员、车辆、设备动态，通过安稳大数据互联互通、主动防御与风险预警，打造全方位、全天候的平安校园。 智慧校园 基于物联网与数字孪生，实现一张网全校域智能感知、一张图可视化管理，构建校园大脑，为各业务体系提供能力输出，整合实现微观全面感知、宏观全局掌控、信息精准采集、态势立体展现、实时分析预警、联动应急指挥、事件接诉即办、决策科学高效。

麦可思教学质量管理平台将专业数据挖掘技术与先进信息化手段结合，为管理部门提高效能，充分发挥教评数据价值，为高校诊断教师教学问题，支撑教师教学考核，指导教师教学进步，让教评数据既能作为学校内部管理抓手，又能支撑外部评估考核。

北京科技大学特种陶瓷研究室开发出一种自蔓延反应烧结氮化硅/氮化硼复相可加工陶瓷材料，其应用前景极其广阔。 Si和N2合成Si3N4反应的绝热燃烧温度高，体积有所增加，生成棒状的b-Si3N4相相互交叉，提高了自蔓延反应烧结氮化硅多孔陶瓷的强度，但氮化硅加工性能差。h-BN陶瓷可加工性能好，但烧结性能差。本项目利用h-BN相在氮化硅陶瓷中形成弱界面，当加工时，弱界面上会形成微裂纹，并沿弱界面发生偏转，耗散裂纹扩展的能量使裂纹扩展终止；当载荷继续上升时，在下层的弱结合界面处将产生新的临界裂纹再扩展；如此反复，使裂纹成为跳跃式阶梯状扩展，断裂渐次发生而非瞬间脆断，使氮化硅/氮化硼多孔陶瓷材料具有了好的可加工性能。 本项目原料中采用了一定比例的Si粉，比完全以Si3N4粉为原料的普通烧结工艺节约了原料成本。产品的基本工艺为自蔓延高温合成（燃烧合成）工艺，在气体高压反应器中进行，烧结所需要的能量完全由原料自身放热提供，与其他制备方法（常压烧结、热压烧结、反应烧结）相比较，不需要高温烧结炉长时间烧结，大大节省了能源。本项目工艺简单，烧结速度快，效率高。可制作复杂形状一维，二维的大尺寸陶瓷材料。抗弯强度已做到188MPa，材料可加工性能优良。 已获中国发明专利《ZL 200610089013.6自蔓延反应烧结Si3N4/BN复相可加工陶瓷的方法》。

本发明公开了一种基于多传感器集成测量的自由曲面类零件加工系统；曲面测量组件集成了非接触式和接触式两种传感器，曲面加工组件装有铣削用铣刀，曲面测量组件与曲面加工组件通过直线导轨连接；点云处理组件用于对非接触式传感器获得的点云数据进行几何处理，将当前工作台可直接执行的加工 G 代码提供给曲面加工组件进行加工；曲面测量组件对工件进行非接触式测量，再对精加工得到的产品进行接触式测量；质量检测组件用于对接触式传感器获得的测量数据进行误差比较，获得产品质量结果。本系统集成了非接触式和接触式两种传感器，在同一机床上实现“测量-加工-检测”一体化，整个过程无需人工干预，提高了加工效率和自动化程度。

本发明公开了一种用于对数控机械加工设备的实验模态分析测点执行布置优化的方法，包括：(1)通过有限元仿真，获得设备的整体结构模态振型及相应的模态振型矩阵；(2)利用整体结构模态振型，确定并选取设备的模态振型敏感部件及其相应的振型矩阵；(3)从模态振型敏感部件中选取其表面可测节点，并将这些表面可测节点作为布置优化的对象；(4)使用有效独立法，对表面可测节点进行迭代剔除；以及(5)采用香农采样定理，对模态振型敏感部件执行线性化均匀布点。通过本发明，可以克服现有模态测试效率低、时间长等方面不足，并能够在保证数控机床结构模态测试中固有频率和振型辨识前提下，优化测点数目及测点位置，提高测试效率。

本发明公开了一种用于测量叶片加工扭曲度误差的方法，包括：为待测量的叶片和叶片设计模型分别截取多个截面并生成相应的点云数据；提取所生成的点云数据以获得凸包；根据所获得的凸包，分别求出有关叶片测量模型和叶片设计模型的各个截面的弦线参数也即弦线的两端点坐标；根据所求出的弦线参数，计算将叶片测量模型的各个截面与叶片设计模型的相应截面重合时所需的旋转角度，由此获得待测量叶片的各个截面的扭曲度误差。本发明还公开了相应的用于提取凸包的改进方式。按照本发明，可以快速、准确地测量叶片在加工过程中的扭曲度误差，并能将所测得的型面扭曲度误差结果作为评价叶片加工质量的指标，相应改善叶片加工质量。