一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 武汉研鹿教育科技有限公司 企业法人 段璎钰 注册时间 2019年3月15日 注册所在省市 湖北武汉 组织机构代码 91420111MA4K3AKL56 经营范围 计算机教育软件技术开发、技术咨询、技术服务；教育咨询（不含教育培训）；企业管理咨询；会议服务；计算机系统集成；企业管理咨询；商务信息咨询；文化艺术交流活动策划；软件产品、文化用品、工艺品（不含象牙及其制品）、玩具、日用品的销售；广告设计、制作、发布及代理。（依法须经审批的项目，经相关部门审批后方可开展经营活动） 企业地址 洪山区南湖大道182号中南财经政法大学中原大道新体育中心创业学院社会服务空间108办公室 获投资情况 1.种子轮:项目于 2018 年 4 月获得种子轮投资 60 万元2.天使轮:项目于2018年10月获得天使轮投资900万元人民币，同时种子轮退出 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 段璎钰 工商管理学院/人力资源管理 2018.09/2022.06 李金龙 公共管理学院/社会工作 2021.09/2024.06 庞文雅 工商管理学院/市场营销 2018.09/2022.06 段映辰 中韩新媒体学院/电影学 2018.09/2022.06 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 邓汉慧 公共管理学院 教授 社会保障、创业管理与政策、人力资源管理 喻良涛 公共管理学院 讲师 社会保障、创业管理与政策、人力资源管理 五、项目简介 “研鹿教育”是一个从“状元带状元”入手创建的“学术精英养成和学业发展平台”。 “研鹿教育”首创保研界学术精英发展咨询盈利模式，其商业模式主要是通过提供教育咨询与信息提供获取利润:通过公众号、APP 等运营获取用户流量，获取用户流量后通过对用户画像分析和构建能 力素质模型提供精准高效的一站式咨询服务，培养学子持续性学习习惯，提高用户满意度;用户满意度提高后积极将顾客转化为咨询师和就业者，及时更新商业信息的同时提高人力资源利用效率，形成知识共享的消费闭环。在消费闭环的形成过程中，“研鹿教育”则主要通过信息咨询、学业规划、课程提供等方式盈利。 项目从开始运营至今，已经建立起坚固的业务“护城河”以及极佳的行业竞争优势。2018年3月开发出全国首个保研小程序——“研鹿考研”，先其余竞争对手一步进入保研咨询蓝海市场。2018年4月已获种子轮投资，2018年10月获得900万天使轮融资，目前已覆盖高校320所，咨询师3.5万，用户社群流量15万，累积32余万粉丝，保研C2C咨询领域市场份额占96%。 目前我们正在着重打造全面信息咨询服务平台，致力于提供升学就业一站式服务，以成为行业内龙头企业为目标，继续深耕保研咨询等相应市场，加固业务“护城河”。

基于对现有研学产品的分析，我们开创了“线上+线下”相融合的研学的形式，提升了研学的参与感与实践性。 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 冯雨欣 悉尼工商学院/国际经济与贸易专业 2019/2023 王语嫣 悉尼工商学院/国际经济与贸易专业 2019/2023 高涵 新闻传播学院/广播电视学 2019/2023 俞越 悉尼工商学院/国际经济与贸易专业 2019/2023 董盈暄 新闻传播学院/广播电视学 2019/2023 曹潆慧 悉尼工商学院/国际经济与贸易专业 2019/2023 姚淑琪 悉尼工商学院/国际经济与贸易专业 2019/2023 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 帅萍 悉尼工商学院/工商管理专业 教师/副教授 战略管理与服务创新 章莉莉 美术学院/设计系 教师/教授 非遗传承与创新设计、视觉传达设计、公共艺术设计 忻莹 悉尼工商学院/工商管理 教师/讲师 运营管理、创新创业管理 四、项目简介 为改变非遗“低流量、少曝光”的现状，萤思团队以“数字为媒、研学为介”，致力于通过“研学+新媒体”的方式，多方位地呈现传统文化的魅力。从而，为非遗打开对外宣传的窗口，构建起非遗与消费者的情感联结，以反哺“非遗+”产业链的可持续发展。 基于对现有研学产品的分析，我们开创了“线上+线下”相融合的研学的形式，提升了研学的参与感与实践性。同时，借助微纪录片，全景式展现研学过程，将研学价值融入纪录片叙事中，将非遗与新媒体深度融合。并依据不同平台调性设计差异化的传播方案，B站主打精品研学纪录片，抖音围绕“一视频一爆点”策略进行铺设，以吸引不同受众群体。 目前，团队已先后举办了中外非遗文化交流活动，和“豫”成于琢——非遗研学游。活动反响热烈，获得参与学员、家长们以及合作方（上海豫园、极社空间、PACC等）的一致好评。又与背囊计划、上海末茶协会等达成合作意向，正在积极筹备“豫园与佤族村落非遗的隔空对话”、末茶文化研学等活动。此外，我们还将在团队融媒体专家的指导下，积极开发线上研学形式，以图文影音并茂的融媒体形式展现非遗魅力，突破研学的时空限制。 最终，依托年轻人的语境，用商业的力量，让数字化的非遗真正的活起来！

本发明涉及一种基于遥感影像值多元参量定标模型的自适应成像方法,其步骤包括建立成像系统电子学参数与遥感图像的定量数学关系；获取遥感成像系统的位置和姿态参数,并计算成像区域获取成像区域地物覆盖类型、地物反射光谱以及成像区域上空大气和气溶胶参数,根据辐射传输方程计算该成像区域对应的入瞳辐亮度；对每一景遥感影像入瞳辐亮度进行排序得到最大入瞳辐亮度值,并通过成像系统调节成像参数使其不超过成像系统最大输出图像值,然后驱动成像设备获取遥感影像。

一种基于 LiDAR 点云辅助的立体影像密集匹配方法及系统，将投影获取立体像对重叠范围内的 LiDAR 点云并滤波处理；将滤波后的点云投影到核线立体像对上，确定后续密集匹配的视差范围；建立 金字塔，从金字塔顶层开始，采用三角网约束改造代价矩阵，进行 SGM 密集匹配，并进行左右一致性 检测，得到顶层最终的视差图；将金字塔当前层的视差图传递到下一层作为初始视差图，根据当前层的 视差图相应确定下一层的视差范围，将下一层作为新的当前层；基于新的当前层，同样处理得到当前层 最终的视差图，直到金字塔的底层，输出原始影像的视差图，根据视差图，得到立体像对的同名点，生 成密集匹配的点云。

多模态医学影像信息处理与分析，具有重大的应用背景，是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法，主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为： （1）建立统一的特征描述模型，实现跨模态医学影像的统一特征描述； （2）提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架； （3）在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下，实现高效率单模 50 态影像检索，有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度，实现用户友好的 检索结果展示； （4）从结构复杂的多模态医学影像数据中，挖掘有用的知识，构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警； （5）完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发，为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2013.1-2017.12。

常见肿瘤的前期诊断是目前的一个技术难点，也是目前急需解决的一个难题，目前最好的解决方法是分子荧光探测技术，这些技术的核心是小分子荧光探针的合成以及这种分子探针的肿瘤靶向特性，我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了成功。同时我们也已经成功开发了活体荧光成像系统，可以进行分子荧光探针应用的相关研究。应用于医疗器械：肿瘤的前期诊断，获发明专利2项，市场前景不可估量。 我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了

本发明公开了一种基于投影数字高程模型的正射影像镶嵌线自动提取方法，包括步骤：步骤 1，获 取单片正射影像的投影数字高程模型；步骤 2，确定待镶嵌正射影像对；步骤 3，将待镶嵌正射影像对 的投影数字高程模型按地理坐标叠加获得叠加图像，将叠加图像二值化得到二值叠加图像；步骤 4，采 用图像形态学方法提取二值叠加图像的骨架线获得骨架线网络，采用 Dijkstra 算法在骨架线网络中搜寻 最短路径，即待镶嵌影像对的镶嵌线。本发明方法能自动获取高质量的正

本发明公开了一种基于遥感影像的特征函数空间滤值回归模型并行化方法，本发明针对遥感影像数 据回归建模过程中变量空间自相关性对模型的影响，提出采用特征函数空间滤值方法，通过将影像进行 分块，利用搭建的并行计算集群进行分布式计算，最后将分块计算的结果返回给主节点汇总，通过对比 串行和并行分别得到的回归模型拟合评价参数 MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，验证基于 遥感影像的特征函数空间滤值并行方法在空间统计回归建模中能够消除空间

本发明公开一种补偿粒子速度影像仪球面像差的方法，所述方法为：在粒子速度影像仪提取极电极板添加跳变电压，以在聚焦电场的基础上添加发散电场，从而补偿原有静电聚焦透镜球面像差。本发明还提供一种补偿粒子速度影像仪球面像差的装置，所述装置包括与粒子速度影像仪提取极电极板连接的跳变电压控制单元，用于在提取极电极板上产生跳变电压。本发明可补偿粒子速度影像仪补偿原有静电聚焦透镜球面像差，实施本发明无需改变原有装置结构，实施简便、成本低、成像分辨率高。

本发明公开了一种利用激光点云辅助的可量测全景影像生成方法，包括：步骤 1，将全景影像进行 虚拟成像获得多幅框幅式影像；步骤 2，选取初始点对，并初始化各框幅式影像的外方位元素；步骤 3， 以初始点对中所有激光点到对应框幅式影像上的投影误差的和最小为条件方程，调整外方位元素初始值， 获得精确的外方位元素值；步骤 4，构建激光点云的空间索引，在空间索引中选取以曝光中心为球心的 球形邻域，球形邻域内激光点云即全景影像的邻域点云；步骤 5，计算邻域点云中各激光点的法向量， 获得邻域点云的特征；步骤 6，将邻域点云的深度和特征投影到全景影像。采用本发明生产的可量测全 景影像具有较高精度，可广泛运用于测量领域及资产调查。