中软国际教育科技集团充分发挥教育行业总集能力，携手产业生态合作伙伴（腾讯&中软国际云智能业务集团），为高校提供一站式校园信息化建设服务。依托中软国际教育科技集团对教育产业的理解与沉淀，将腾讯优质的高校信息化建设产品及服务引入，联合中软国际云智能业务集团在高校运营服务领域优势，三方创新融合，致力打造中国高校信息化建设标杆服务体系。

MSA2000A是一款高性能模块化矢量信号分析仪，具有优良的测试动态范围、分析带宽、相位噪声、幅度精度和测试速度；具备高灵敏度的频谱分析、矢量信号分析及实时频谱分析功能；具有可选的测试功能和出色的硬件可扩展性。 功能特点 – 频率范围：9 kHz ~ 40 GHz – 分析带宽高达300 MHz – 实时分析带宽高达200 MHz 功能丰富，支持如下信号分析模式并可扩展 通用频谱分析模式 矢量信号分析模式 实时频谱分析模式 基于PXle高速内部总线，测量速度快   应用领域 4G/5G/WiFi等宽带通信设备研发与生产测试 大宽带瞬态信号的捕获与分析 非法和干扰信号的搜寻与识别 电子系统研发、测试和维修 电磁频谱监测

定制化3D打印眼镜镜框解决方案 传统生产工艺定制眼镜镜框时，会存在耗时长、性能差、颜色不 统一、后处理工序繁琐和成本较高的问题，清锋科技推出的透明 多色韧性材料结合光固化3D打印技术，为定制眼镜提供了全新的 思路和选择。 索要完整解决方案资料请访问弹性体3D打印-3D打印眼镜框(luxcreo.cn)下载   一、材料选择 基于模型、工况、韧性材料性能做力学仿真，筛选合适的材料（透明韧性材料，LuxCreo的透明韧性材料专为定制眼镜等消费品研发，拥有更好的弹性、韧性、抗弯性和断裂伸长率，其打印的镜框在各方向均能保持一致的力学性能和承载能力，可避免在正常使用过程中出现的弯曲或断裂等问题）   TM 79 高韧性树脂  TM 79是高韧性、耐用性零部件的应用首选材料。TM 79性能类比PA 12，具有出色的低收缩率和高冲击强 度，是风洞测试、电气外壳、工装夹具和汽车内外饰等快速原型、小批量测试件加工的理想材料。基于 LEAPTM 的纳米离型技术，构件成型速度快，后处理容易，具有卓越的尺寸精度和细节分辨率。 TM 79通过了《欧盟第1907/2006号REACH法规 211种高关注物质(SVHC)进行筛分测试》、《ISO 10993-10:2010 医疗器械生物学评 价第10部分：刺激与皮肤致敏试验》和《ISO 10993-5:2009 医疗器械生物学评价 第5部分：体外细胞毒性试验》。 TM 79 韧性材料资料下载：https://www.luxcreo.cn/material/1?SelectID=Mg%3D%3D&toughnessNavId=MA%3D%3D   2、参数化设计、打印前优化 LuxFlow模型处理软件 LuxFlow是清锋自主研发的一款强大的3D打印数据前处理软件，针对消费/医疗/工业/齿科领域进行深度整合，包含3D打印模型处理/支撑优化/切片技术等功能优化，可极大降低用户操作技术门槛与数据处理时间，提高打印成功率与产能效益。 增材制造晶格设计软件LuxStudio 不仅实现了多种结构晶格的自动生成，同时还是一款低门槛、不挑配置的“傻瓜式”通用型操作软件，可帮助企业的小白设计师完成鞋子的参数化设计。软件内有16种经过筛选的优质晶格，使用者通过挑选不同外观的晶格并调整其粗细、尺寸来达到“精准的软硬度”，完成对鞋子性能的设计。可根据产品功能属性需求，通过LuxStudio晶格软件进行参数化设计优化和仿真，为客户提供适合的晶格设计方案。   增材制造晶格设计软件LuxStudio（登录地址：https://studio.luxcreo.cn）   三、快速打印测试 LEAP极速3D打印机Lux 系列Lux 3+、Lux 3Li+ 清锋的3D打印定制鞋垫化眼镜通过数字化产线将概念1：1复刻，且无需开模利用在线仿真可完成对3D打印眼镜性能的初步测试，同时清锋自研LEAP™极速3D打印技术，可帮助企业进行快速开发，设计出来即可打印进行验证。 DLP光固化3D打印机Lux 3+资料下载 https://www.luxcreo.cn/printer/Lux3Li+?SelectID=Mg%3D%3D   DLP光固化3D打印机Lux 3Li+资料下载https://www.luxcreo.cn/printer/Lux3Li+?SelectID=Mg%3D%3D 四、 智能工厂批量化生产   清锋的智能工厂内软件、硬件以及材料、设计为协同工作，搭配专属解决方案，能够紧跟市场需求，做到秒响应、按订单生产，减轻库存压力，减少成本，加速产品创新以及迭代周期，实现高度灵活的柔性制造。   工厂分布在全球，可有序按时按质进行产品开发和交付，企业可以在本地进行创新、测试产品，并直接投入生产。清锋的智能工厂是一个数字驱动、云端链接、离散制造、低碳减排的生态系统。   “人工+自动化检测设备”：对于产品品质，清锋采用“人工+自动化检测设备”双重工序，并对品质检测制定了非常严苛的标准。 满足快速定制、批量交付的需求减少库存及资金压力 直接打印透明纹理结构引领眼镜时尚潮流 材料性能优越，抗弯抗折减小售后压力 多种颜色样式，可根据不同人群推出多品类产品 后处理简单，缩减人工成本及材料消耗   五、品牌背书   清锋科技LuxCreo和全球领先定制眼镜品牌BRAGi发布透明3D打印定制眼镜 清锋科技联合全球领先定制眼镜品牌BRAGi推出“独一无二”的UNi系列儿童眼镜，通过对BRAGi采集的脸部三维数据以0.1mm的精度进行参数化设计并打印生产，让眼镜完美贴合佩戴者脸型，加上LuxCreo独有的打印工艺及透明材料，可直接打印出透明纹理结构，让眼镜以及同类型产品实现钻石般的通明透亮。   欢迎联系清锋科技咨询洽谈市场电话：18614034268   公司电话：010-63941626 公司邮箱：business@luxcreo.com 市场电话：18614034268 官方网站：www.LuxCreo.cn 公司地址：北京市海淀区建材城中路27号金隅智造工场S5幢   关于清锋科技(LuxCreo) 清锋科技(18600573362)是一家专注于3D打印设备、软件、材料研发，致力于改变产品开发和生产方式的数字化3D智造商。团队成员汇聚了清华大学、哈佛大学、佐治亚理工学院、宾夕法尼亚大学、剑桥大学等学府的高端技术人才和高管人才。团队研发出适配于不同行业的高性能材料体系（弹性体材料、韧性材料、齿科材料、耐高温材料等），依托自主研发的Lux系列DLP光固化3D打印机、iLux Pro系列LCD桌面级光固化3D打印机和配套软件， 为鞋类、齿科、医疗、消费、汽车、工业、科研高校等行业创新升级提供解决方案，打造兼具定制化和批量化的新型数字化制造模式及生态闭环，让制造更简单！www.LuxCreo.cn

系统包含单机版和网络版两部分，无论有无网络都可以正常使用，既包含虚拟3D数字化内容，又有3D实物标本解剖，内容翔实、资源丰富，完全满足教学需求，软件采取健康标准人体连续断层真实数据三维重建而来，必须包含男、女两套完整模型，局部解剖模型不同于男女模型，是另外一套数据。须结合真实医学数据精确的重建人体，系统解剖和局部解剖包含至少10000个以上不可再分的解剖结构。解剖结构名词中英文对照。 包含系统解剖、局部解剖、断层解剖（男性整体断层、女性盆腔断层、艾滋病病例断层、3D断层）、中医穴位、视频库、影像解剖、图片库七大模块。

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法，包括以下步骤：S1：利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV，记为PWVMODIS；S2：利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系；S3：对BP神经网络模型进行训练；S4：将φ、h、doy以及PWVMODIS作为输入参数代入BP神经网络模型，并计算出GPS测站处PWV残差RESBP；S5：利用RESBP补偿PWVMODIS，获得大气可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。