产品详细介绍 ★HT-9000型航天广电数字网络广播系统系统概述       中国航天广电充分利用航天科技优势,所开发研制出的“HT-9000型” 航天广电数字网络广播系统是一套基于局域网、互联网、IP数据网络广播运行的全数字化网络音频广播系统。符合现代化数字网络发展趋势、区别于传统的模拟定压音频、闭路多频广播。真正实现基于数字IP网络的全数字化音频的广播点击查看全文、直播、点播、单播、群播及多路音源同步网络共享广播，并可实现多路节目源实时广播、主控、分控、各领导层广播点，均可实现远程网络分控广播。还可满足日常广播、自动广播、背景音乐广播。突破了传统系统模拟广播系统的内容局限、空间局限和功能局限。全数字网络音频广播系统不仅能够完全取代传统的模拟音频广播，是现代及未来广播客户的需要的首选产品。       特别适合学校及各教学广播单位使用装配，实现日常广播，外语教学，听力考试及可寻址分区广播。  中国航天广电驻石家庄办事处    葛经理 0311-87718655 15830109872  

产品详细介绍自动入网：学生机开机自动入网，学生机可以是无盘工作站； 中文菜单：步步有提示的中文菜单、可用鼠标或键盘操作、易学易用； 程序下载：教师可将服务器中的各类软件包发至学生机内存中执行，供下载的软件包可由用户任意添加； 屏幕广播：可以在学生机屏幕上随时插播VCD、录像信号、摄像头输出的信号等；支持各种视听媒体的影像及声音向学生机即时同步广播； 示范教学：教师可将自己的屏幕画面及声音动态连续的广播给单一、群组或全部学生观看，用于各类软件教学演示； 作业展示：教师可将任一学生机的屏幕和声音转发给其他学生机； 屏幕监视：教师可以动态同步监视任一学生机的屏幕； 个别辅导：教师可以远程连通任一学生机的键盘、鼠标及耳机话筒，指导其完成课件的操作； 同步教学：教师可控制所有学生机的键盘，同步运行程序或课件； 终端遥控：教师可远程遥控所有学生机的外部设备（诸如：键盘、鼠标、软驱、硬盘、监视器等），以达到允许或禁止学生使用的目的； 文件运输：可将程序和学生作业传送到指定位置； 考试系统：具备考试记分系统； 光驱共亨：在服务器上加装CD-ROM，所有学生机可共享使用。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

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。

扭振分析仪可以用于开展汽轮机等各类旋转机械传动轴系扭转振动测试，提供以下分析图表：数据列表、波形、频谱、棒图、趋势分析、瀑布图、层叠图、历史数据查询等，测试数据可导出至Excel文件。主要技术指标：4通道；美国国家虚拟仪器公司硬件；32位计数器；计数频率100MHz；最低测量转速：0.025r/min。

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.