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。

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。

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。

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。  

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

项目简介：《选矿厂生产统计计算机管理系统研究》通过湖北省科技厅组织的鉴定，其科研成果处于国内领先水平。 技术特点：本课题以大冶铁矿厂为实例，利用当前流行的Microsoft Visual Basic6.0开发选矿厂生产统计计算机管理系统软件，该系统解决了多金属选厂报表金属量不易平衡的问题，具有创新性。用户只需一次性输入原始数据，相互关联的生产日报表、周报表、月报表和年报表将自动生成，生产日报表可当天上报。企业领导、工程技术人员、管理工作者和统计分析人员可根据工作需要任意浏览、调用、打印各种报表，有利于正确指导现场操作、生产调度、组织管理和领导决策。应用领域：该系统既针对性，又有通用性，便于计算机管理网络化。可在全国同类矿山企业中推广使用，具有广阔的应用前景和良好的社会、经济效益。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。