XM-QD高级多功能气道管理模型   XM-QD高级多功能气道管理模型以头颈部解剖结构原理为指导，参考《急诊护理学》、《耳鼻咽喉－头颈外科学》、《麻醉学》等临床教材内容设计而成，具有皮肤、皮下组织、气管和食管等头颈部解剖结构特点，可进行气管插管、人工呼吸面罩通气、口腔气管液体异物吸引等操作训练。   一、功能特点： ■ 具有精确的头颈部解剖特征，可以更加有效地讲解Sellick手法和气道痉挛。 ■ 模拟气道可以插入喉罩和复合插管。 ■ 提供清除气道阻塞和吸引液体异物的操作练习。 ■ 可经气道管理模型口或鼻进行气管、咽、食管插管。 ■ 可进行口腔、口咽、鼻咽吸引，通过支气管镜进行经口或鼻支气管吸引。 ■ 可以进行打开气道练习和复苏球-面罩、复苏球-插管之间通气练习。   二、标准配置： ■ 高级多功能气道管理模型：1台 ■ 手提铝塑箱：1个 ■ 气管插管：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

产品详细介绍我们公司多年来一直专注于图书馆自动化管理系统，谢谢广大客户朋友们多年来对我们产品的支持与肯定。今天又要给大家带来一个惊喜了。现在隆重给大家介绍一款我们公司最新推出的免费软件——《瑞天书目数据共享平台》！ 　　《瑞天书目数据共享平台》采用最新技术实现图书套录，达到资源共享。具体什么意思呢？就是您用我们的  《瑞天书目数据共享平台》可以在录入书籍信息时只需要输入书籍的ISBN码就可以远程获取我们公司服务器里的图书书目信息，而且我们这个书目数据库信息目前是完全免费开放的。 　　大家都知道，图书馆自动化管理中，最重大而繁琐的事情那就非“图书信息录入”莫属了，自己手工录入太累，找专门做数据的公司来录入图书数据经费又大，那怎么办呢？呵呵··当然是能找到一个可以免费获取图书书目信息的渠道最好呀。有这种想法的人，不妨使用我们的《瑞天书目数据共享平台》，体会这款系统的功能效果就知道是不是你们想要的。 　　此软件配合您现有的图书管理软件使用，让您的工作异常轻松，关键是免费！ 注1：目前中国大陆所有“联合编目数据中心”想要获取他们数据库里的数据都是需要花几毛钱一条的，有兴趣的可以网上了解，我们是中国大陆唯一一家免费提供数据共享平台的。 注2：远程编目服务器的开放时间一般是工作日时间段(作为我们的正式版用户，如果您需要其它时间段获取数据，请随时联系我们，我们会尽量安排开启服务器，请不用担心，这些都是免费提供的服务)。 注3：因近段时间远程编目服务器地址经常变动，若发生链接不上服务器，请联系我们的在线工作人员，我们会把最新服务器地址告诉您。  更多资讯及相关产品讯息可登录北创科技官网wwwbc863.com进一步了解。  

产品详细介绍系统概述： 考务管理与学业评价系统是一款通用的“考务管理、考场管理、成绩分析和学业评价”二合一系统，由“考务管理、考场管理和学业成绩评价”三个子系统组合而成，提供了“成绩参数设置、考试安排、考场安排、座位安排、监考人安排、考试录分、成绩计算、成绩分析、考试公示、成绩查询、参数公示”等一整套考试业务相关功能。 考务管理负责考试相关事务安排工作，考场管理提供考场相关事务管理，而学业成绩评价则负责从多个维度来计算和分析学生的考试成绩，从而更好的协助任课教师、班主任和教务处老师来计算考试成绩、制作成绩报表和绘制考试分析图，从而提高成绩分析速度和学生学业评价相关工作效率，减轻教师负担，提升教学质量。方便学生和家长网上查询考分和分析个人成绩趋势。 考生成绩单可以一键发送到家长的手机微信上，家长可以第一时间知道学生的考试成绩结果，这能大大提升家长对学校教务工作的满意度。 系统特色： 全面支持“走班化教学”背景下的考试管理，考场管理和成绩分析； 考务管理、考场排座、学业评价功能三合一； “一键计算”即可完成全部计算，无需担心成绩数据前后不一致的问题，任何一点成绩考分的改动，都需要全套数据重新计算，一键计算确保无论多少次修改数据，都能确保各项计算和统计数据的正确、一致和完整； 开放的计算参数方式，确保一套系统可以适应不同学情的学校实际需求，确保软件千校千面； 软件界面简洁实用，性能突出，占用资源少。

呼吸慢病患者物联网管理平台，主要是对患者的个人身体检测数据进行采集、主要是手环、听诊器、体温计的数据采集，医生对患者的听诊音频进行审核分析，并给出诊断报告；以及心肺音数据的切片标记。和呼吸慢病患者可视化分析，利用可视化工具提供丰富的图表展示，提高结果的可读性。

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产品详细介绍 功能特点 l  具有8路话筒输入，可连接卡侬型的三针话筒或6.3线路输入的话筒，方便各种拾音设备的连接， 8路话筒通道还分别设置了静音开关、优先开关、低切开关（100Hz）、噪声门、幻象电源,可通过上位机软件或中控指令进行调节。 l  主机前面板具有8路输入独立信号指示灯、功放指示灯；带有8路话筒音量推子电位器及4路立体声输入音量推子电位器、输出总音量切换电位器； l  电脑上位机软件控制功能：每一路输入独立调节48V幻象电源、8路输入每路独立信号指示灯、U盘录放音按键、低切按键、静音按键、编组按键、总音量、混音器控制、总均衡、增益电位器、反馈抑制开关等功能； l  话筒输入具有自动混音功能，可任意设置优先级的MIC输入通道，确保该通道音频输入信号优先，发言不被他人打断。 l  带有4路线路输入接口，分左右声道，均可独立调节静音开关、音量值等。 l  USB录音功能，可插入U盘，对会议进行录音或播放U盘中MP3音频文件，方便会议记录整理及重要会议内容保存。 l  软件带有7段均衡，分左右独立调节。 l  2个232串口，可同时接入两个控制设备，可独立接收控制代码及发送代码给中控，实现视频跟踪会议。 l  话筒带有反馈抑制功能，防止话筒回音自激啸叫。 l  内置双通道2*150W数字功放，可直接连接到音箱设备。 l  2路断点功能，方便接入其它音频调节设备。 l  4编组功能，音量等可独立调节控制。 l  采用TCP\IP网络接口连接，方便远程管理，连接方便。 l  设8组场景参数保存功能，可将所有参数保存好后存入系统，最多保存8组，方便调用。

教室智能运维管理平台结合先进的AI、大数据、物联网等技术，与先进管理体制与先进管理模式相融合，建立现代化的智能运维体系，让教室管理更高效、更科学 产品特性： AI智能巡检，智能识别设备故障，主动防范教学事故 支持教学管理人员远程巡课 多维度可视化数据分析，助力科学决策 信息化建设成果展示 为满足多样化的大屏展示需求，智能运维管理平台能够充分呈现信息化建设的关键成果，如信息化系统建设情况、信息化设备日常使用情况，以及智能化系统的实时运行态势。  AI运维系统 当前许多的运维工作还是靠人工完成，例如教室设备巡检、设备关机检查、调换教室等。特别是巡检工作主要靠运维老师定期完成，平时只能根据报修电话被动开展检查维护。运维管理平台依靠AI技术，可按需（每天/隔天）对教室设备进行自动检查，实现课前发现问题，辅助分析解决问题，达成课中无故障的目标。同时智能机器人24小时值守，自动完成管理员设定的各类智能策略，帮助管理员实现简单而高效的运维工作。 教学设备统一管控 教室综合运维管控平台可以实现对教室内所有的教学设备设施进行统一集中的自动化管理。包含对传统多媒体教学设备（如：电脑、投影机、投影幕、功放等）、在新型教学理念支撑下所出现的新型教学设备，如：交互大屏等，以及环境控制设备（如：灯光、窗帘、空调等）进行自动化、智能化的控制。 教室巡课 平台专门为教学管理人员设计了的巡课功能。在办公室即可远程巡视教师的上课过程，通过教室的实际画面，也可通过勾选只看上课教室查看正在上课的教室，点击某一教室画面会进入巡课三画面页面，包括教师画面，学生画面，电脑画面。 移动运维系统 教室智能运维管理平台为更好的服务于教室管理老师，提升工作效率，提供了移动运维客户端，即使不在办公室，也能完成大部分教室远程管控工作。实现教室设备移动管控、设备故障移动处理，提升整体服务的效率和体验。。 统计分析 教室智能运维管理平台通过多维度分析教室运维管理的各项工作指标，形成量化数据并以图形化的方式呈现，为相关领导提供决策支撑。统计分析包括教室设备使用情况分析、故障统计与分析、灯时统计、能耗统计等模块。  

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。

北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学团队”胡小永教授和龚旗煌院士等在非厄密拓扑光子学研究中取得重要进展：发展出一种研究新型增益-损耗畴壁拓扑光学体系的有效哈密顿量新方法，揭示了由增益-损耗畴壁诱导的拓扑态的产生机制。

中山大学黄立南教授课题组利用大规模宏基因组数据，探究酸性矿山废水（acid mine drainage, AMD）底泥环境中病毒物种和功能的生物地理分布及其对原核微生物群落、理化因子、气候条件以及地理距离的响应，促进了对于自然环境中病毒-宿主-环境三者间相互作用关系的理解。