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。

产品详细介绍     一、产品介绍    京师心智心理测评系统由北师大测评专家温红博教授指导研发，采用专业本土化常模，信效度高、操作简单方便、确保测验记录全面、准确、可靠。提供近100个专业权威量表，在量表的选择上始终将科学性、严谨性放在首位，完善的心理测评分析、丰富测评报告、专业心理档案管理，充分满足老师工作的顺利开展以及测试的专业性。     二、产品优势    1、广泛量表 专业检测    系统收录了国内外近200个专业权威量表，采用国内权威心理学专家修订后的中国常模，范围涵盖21个测验方面。    既包括传统经典测验如瑞文智力测验、16PF、MMPI、SCL-90以及新近的一些量表如考试焦虑、学习障碍、青少年上网成瘾量表等。丰富的量表使其适用范围涵盖了各个行业，各类人群。    2、专业测试 信效度高    京师心智北师大专家专业指导研发，始终将心理测评软件的科学性、严谨性放在首位，保证客户在使用心理量表表时，更突出专业性及准确性。    3、测评报告 丰富实用    测评系统可以自动生成测评报告，不仅包含生动直观的测试结果数据表和统计图（柱型图、曲线图、剖面图等），根据详细的心理特点分析以及针对该心理特点的指导建议，结果详细、指导明确，提高了测验报告的可读性和实用性 。    4、专业分析 精准报告    京师心智心理测评结果分析报告由：个人信息、测验量表介绍、本次测验得分、测验结果的图表统计、本次测验结果的详细解释、关于本次测验结果的详细指导建议、测验结果的附加说明七个方面组成。在全国同行中做到专业性最强、信效度最高、测验结果分析最全。    5、专业统计 功能强大    提供了强大的数据统计分析功能，可对心理测试结果进行统计分析和分值计算，同时提供了最大值、最小值、平均数、方差、标准差等数据，实现心理健康状态的动态监控，提升问题的应激反应的能力与适应。同时支持数据安全管理的功能，可进行EXECLE常规表格和SPSS专业统计进行分析整理，满足客户多方面需求。      6、方便快捷 档案查看     将查询条件输入管理系统就可以方便的查询到自己需要的个体档案，在原有测验分析的基础上自主添加心理健康指导建议。系统支持自由添加心理测验量表的功能，同时可根据实际需要将心理测验软件添加到本心理测评档案管理系统中。确保了心理测验软件系统的长期有效的使用和不断完善的需求。     三、产品特点    1、人性化界面     结合C\S与B\S架构的网络测评技术优势和单机的强大数据处理优势，将数据收集和数据分析分开进行，既满足在心理咨询室、局域网和因特网上同时进行团体测评，又能确保数据的安全性和保密性。既可团体测评建档也可个别咨询诊断。令使用者操作简捷，对电脑操作技能要求不高，便于心理教师迅速掌握灵活运用。    2、保密性强      用户使用中具被自定的权限。分为：超级管理员，高级管理员，普通管理员。其中超级用户具有最高的高级权限。普通用户除了可以查看个人信息和进行测验以外，不具有任何高级权限；高级用户具有的权限介于二者之间。    3、量表自由选择    测评量表种类可选择性购置,可进行购买一部分所需要的量表,后期需要可进行二次购买，节约成本的同时、提高了使用的效能。     四、心理测评量表（10大专业测试  针对性精准测量）     五、专家指导    六、服务支持     七、品牌优势    1、产品：心理沙盘、心理测评系统、音乐放松系统、团体辅导、心理宣泄设备、心理自助仪、实验仪器，多款配置参数，招投标首选,控标产品，满足代理一站式采购需求。    2、专家：70多位来自高校的教授、一线优秀的心理工作者组成的专家团队； 我们的研发、推广、售中、售后保驾护航；领导认可、用户技能、设备性能同等重要，以专家的身份、专业性，更易获得用户及领导的认可！    3、厂家：完善的厂房，先进的生产设备，实现生产规模化，专注每个细节的完美精准，为优异的产品质量提供有力的保障，研发的设备先后获得中华人民共和国国家知识产权局专利数十项，享有较高的客户美誉。    4、实力：7年行业经验；70名专家顾问；100名本科以上团队成员！    5、服务：为代理提供心理咨询室设备招标采购方案，支持学校、司法、医院、政府、社区等心理咨询室建设，协助代理售前成交以及售后保障,保障代理项目顺利开展。     八、适用范围     九、荣誉资质     十、客户案例     十一、其他相关产品    十二、品牌    京师心智，以“一心成就伙伴”为原则，独创“一站式”服务体系，诚邀广大合作伙伴共同推动心理行业的发展。主要从事心理咨询室建设设备的研发、心理健康软件、科研设备、心理应用人才培养等心理应用全线业务。专业的品质，真诚的服务，深受业界好评，拥有30多项国家权威认证，更有诸多专家认定和支持，倾力打造中国心理设备专业品牌。     十三、联系方式     姓名：范香云     座机：010-59201713     手机：13311233616     QQ：3201453676     地址：北京市海淀区文慧园北路8号庆亚大厦9层。

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。