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WT-8280(数码)语言学习系统
产品详细介绍 节目分配及聆听－可提供四路节目单声道、二路立体声节目，供学生选择。学生可自选教材，通过学生录音机播放。可任意选听节目，也可按行、按列及身由范围指定节目收听。教师讲解，教师可在某一路节目放送的同时进行讲解，增强学生的理解能力。教师插话，教师可在任意一路插话，此时该节目暂停，插话结束，节目继续。 会话练习－自由设定，教师可与任意学生对讲（同时可加入6人）。分组练习，可将学生任意分为若干组，组内任意对讲，教师可加入任意一组参与对讲。全通话，教师可同时向全体学生发话。示范，任一学生可向全体学生示范，其他学生可聆听示范者同教师及其他示范者的会话。 课堂监控－计算机实时监控学生当前状态。教师可任意监听每位学生收听教材情况（可循环监听，可设置时间间隙监听）。教师可任意监听各路教材的内容及播放情况。学生呼叫，教师可选择性响应，也可清掉呼叫。 其他性能－耳机、话筒音量调整 优质信号传输电缆 安全电压配送设计 学生机LED显示状态 学生常规录音功能 系统特点－学生自动签到 学生可视电子音量调节 学生跟读功能 随机考试功能 自由考试及考试系统分析，考试文件管理 实现主放音源单声道四路，立体声二路教学切换 学生录音机间隙控制（学生可自由设定方式进行句子间隙练习，已设定的间隙长短可重新调整。SP：句子加停顿；SSP：句子加句子加停顿；SPSP：句子加停顿加句子加停顿；SSPS：句子加句子加停顿加句子） 段复听（按A－B键，重复听该段落，直到再次按A－B键，继续向下播放。） 句复听（按SBL键，重复听该段句，直到再次按SBL键，继续向下播放。） 书签功能（可设置五个记忆点，可任意返回） 主放音源间隙控制，段复听/句复听/书签功能 实现一班多级同时教学，提高教学设备利用率 双语功能及双语教学，通过左右声道的调节，同时收听到相应的两种语言。
香港容达超光电子有限公司
2021-08-23
WT-8230(数码)语言学习系统
产品详细介绍 节目分配及聆听－可提供四路节目（二路立体声），供学生选择。可任意选听节目，也可任意范围（以行、以列、自由）指定节目收听，实现一班多级教学。教师讲解，教师可在某一咱节目放送的同时进行讲解，增强学生的理解能力。教师插话，此时该节目暂停，插话结束，节目继续。 会话练习－自由设定，教师可任意学生对讲（同时可加入6人）。分组练习，可将学生任意分为若干组，组内任意对讲，教师可加入任意一组参与对讲。全通话，教师可同时向全体学生发话。示范，任一学生可向全体学生示范，其他学生可聆听示范者同教师及其他示范者的会话。示范，任一学生可向全体学生示范，其他学生可聆听示范者同教师及其他示范者的会话。 课堂监控－计算机实时监控学生当前状态。可任意监听每位学生收听教材情况（可循环监听，可设置时间间隙监听）。教师可任意监听各路教材的内容及播放情况。学生呼叫，教师可选择性响应，也可清掉呼叫。 考试及考试分析－随机考试，在上课的同时随机回答一道试题可通过视频、音频多种信号发放试题，教师现场讲评。自由考试，通过音、视频发放标准试卷，可设定标准答案，考试中学生可任意选题回答，可任意修改答案，教师可现场评分，分析成绩，并可系统存储成绩、打印、公布。 其他性能－耳机、话筒音量调整 优质信号传输电缆安全电压配送设计 学生机LED显示状态及试题答案 系统特点－实现主放音源单道四路，立体声二路教学切换 实现一班多级教学功能，提高教学设备的利用率
香港容达超光电子有限公司
2021-08-23
AAC-3E语言学习系统
产品详细介绍 AAC-3E语言学习系统是我公司研制的语言设备。该系统采用微型处理器控制，轻触按键操作，美观大方。完善的程序设计，使得教学功能及学生出席情况和学生呼叫一目了然。配以高清晰度，进口触摸屏膜，性能稳定，操作方便，实现了多种功能转换，使得教学功能的实现更加方便。学生单元使用直流电源供电安全可靠。
系统功能：
常用功能操作模式预置
主录机任意设定次数的重复放音
常速/倍速自动复制功能
多媒体信息播放、演示（卡座带）
全通话、组通话、分组节目传送及教师插话
监听或循环听任意一学生
教师可任意监听两套节目
教师可对全班学生讲话
教师可对听教材的学生插话
教师可通过触摸屏遥控学生机动作
广东省广州市捷发豪美视听设备有限公司
2021-08-23
WT-8230(数码)语言学习系统
产品详细介绍节目分配及聆听－可提供四路节目（二路立体声），供学生选择。可任意选听节目，也可任意范围（以行、以列、自由）指定节目收听，实现一班多级教学。教师讲解，教师可在某一咱节目放送的同时进行讲解，增强学生的理解能力。教师插话，此时该节目暂停，插话结束，节目继续。 会话练习－自由设定，教师可任意学生对讲（同时可加入6人）。分组练习，可将学生任意分为若干组，组内任意对讲，教师可加入任意一组参与对讲。全通话，教师可同时向全体学生发话。示范，任一学生可向全体学生示范，其他学生可聆听示范者同教师及其他示范者的会话。示范，任一学生可向全体学生示范，其他学生可聆听示范者同教师及其他示范者的会话。 课堂监控－计算机实时监控学生当前状态。可任意监听每位学生收听教材情况（可循环监听，可设置时间间隙监听）。教师可任意监听各路教材的内容及播放情况。学生呼叫，教师可选择性响应，也可清掉呼叫。 考试及考试分析－随机考试，在上课的同时随机回答一道试题可通过视频、音频多种信号发放试题，教师现场讲评。自由考试，通过音、视频发放标准试卷，可设定标准答案，考试中学生可任意选题回答，可任意修改答案，教师可现场评分，分析成绩，并可系统存储成绩、打印、公布。 其他性能－耳机、话筒音量调整 优质信号传输电缆安全电压配送设计 学生机LED显示状态及试题答案 系统特点－实现主放音源单道四路，立体声二路教学切换 实现一班多级教学功能，提高教学设备的利用率
深圳市容达超光电子有限公司
2021-08-23
专家学者齐聚山城 共话学习科学与人工智能如何赋能职业教育
11月16日，学习科学与人工智能赋能职业教育学术交流会在重庆顺利召开。
中国高等教育博览会
2024-12-03
病毒变异及适应宿主受体分子重要位点研究
江苏大学针对冠状病毒源头，致病机理和传播机制等问题开展深入的基础研究，为冠状病毒长期防治提供科技支撑。 江苏大学医学院张文教授团队迅速开展联合攻关，利用江苏大学医学院检验医学研究所建立的病毒宏基因组学分析平台，联合复旦大学医学院及上海派森诺测序公司，对实验室多年来保存的采集自100多种野生动物近10，000标本进行病毒宏基因组学分析，进行2019-nCoV溯源研究，以期确认新型冠状病毒的自然宿主及中间宿主。为从源头切断新型冠状病毒的传播打下基础。团队同时比较2019-nCoV及其近缘冠状病毒毒株S蛋白氨基酸序列，找出病毒变异及适应宿主受体分子重要位点，利用酵母双杂交系统，筛选2019-nCov与宿主细胞互作分子，以期阐明2019-nCoV适应性进化机制并明确该新型冠状病毒跨种间感染与传播关键分子，为新型冠状病毒感染的阻断药物制剂的研发及临床核酸诊断和治疗提供理论支撑。 基于2019-nCoV基因组分析及其跨种间传播途径的研究查看原文
江苏大学
2021-04-10
环境适应药物红景天苷的微生物合成
已有样品/n首次实现利用葡萄糖为原料微生物高效合成红景天苷，在30升发酵罐，发酵60h，红景天苷产量可达10克/升，已初步建立了提取工艺。与化学合成法相比，微生物合成红景天苷具有反应条件温和、目标产物可以发酵大量生产的特点，红景天苷主要存在于发酵液中，提取工艺简单。红景天苷微生物合成技术，与传统生产方法相比，降低了生产成本和环境污染，实现可持续发展，具有很好的应用前景。从植物中提取的红景天苷成本3万元/公斤，化学合成红景天苷成本1万元/公斤。以目前的发酵水平10克/升计算，研究所技术生产的红景天苷预
中国科学院大学
2021-01-12
基于HDFS的在线学习信息管理系统
成果描述：基于HDFS的在线论文管理平台主要用于管理研究生和本科生毕业论文，学生在线提交论文，老师通过本系统下载论文。系统通过邮件将相关修改意见和答辩信息反馈给学生，所有版本论文和评审意见需存储归档。市场前景分析：毕业论文（设计）是高等院校毕业生提交的有一定的学术价值和实际价值的文章或设计。它是高校培养人才的重要实践教学环节， 是对学生四年学的专业知识、研究能力、自学能力以及各种综合能力的检验。目前很多高校对于本科学生毕业论文（设计）的管理均采用传统的手工方式。随着因特网的普及、现代远程教育的发展以及现代本 科教育模式的发展， 继续采用传统手工管理模式对毕业论文（设计）进行管理就显得费时、费力、工作量大、效率低。另外，传统的手工管理模式对于教学管理者来说难以及时准确地把握毕业论文的设计进展情况，给管理带来一定的难度。与同类成果相比的优势分析：本系统使用分布式文件系统HDFS对学生论文进行管理。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
电子科技大学
2021-04-10
基于分类学习的图像检索原型系统
本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。
东华大学
2021-02-01
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11