ZC-C智能仿真腰背部针刺穴位练习平台   一、功能特点： 近年来，中医正受到人们越来越多的关注，针灸治疗也被更多的人所接受，ZC-C智能仿真腰背部针刺穴位练习仪平台采用仿真人体材料制成，恢复性好，可反复使用，展现人体背部穴位分布，采用语音提示，能按照针刺练习者对每个穴位针刺深度发出预警或警告提示，能使使用者对刺穴力度有更好的掌握，还可根据操作需要上下调整不同角度。   二、标准配置： ■ 智能仿真腰背部针刺穴位练习平台：1台 ■ 针灸针：2根 ■ 电源适配器：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

DR、CT、MRI 和 MRS 系列仿真实验仪软件可用于低成本批量化规范化仿真实验教学，同时还可以在模型设计，系统问题（伪影）分析和解决，放疗模拟定位，提高磁共振扫描效率，人工智能影像诊断领域样本增广方面有应用。

内含开发课程，配套相关视频、电子课件、试题库、模型素材库等等，使学生了解虚拟仿真行业现状、前景及应用，培养学生的项目策划、产品设计、品质把控等各项硬实力，独立完成虚拟仿真软件从无到有的全过程开发及研究。

产品简介 云幻教育资源平台是云幻科教国内首创、自主研发的全新一代针对于教学、实验、拓展的综合型虚拟仿真教育资源平台。资源平台教学课件遵循教材，通过3D模型、动画、场景真实再现课本内容，采用国际领先的AR增强现实技术，实现现实课堂与虚拟场景的叠加融合，达到更加真实、自然的效果，平台整个交互过程通过手势（兼容鼠标、触控）简单完成，完美解决师生在日常教学和动手实验中的痛点、难题。 u  学科：科学、物理、化学、生物、地理 u  阶段：小学、初中 u  教学形式：AR教学、3D教学、虚拟仿真教学 资源平台内容介绍 科学： 科学学科包括1-6年级地球与宇宙、技术与工程、物质科学、生命科学分类内容，资源内容设置与教学环环相扣，综合各个领域的知识与技能，为课堂教学提供丰富的素材，满足学生的好奇心和求知欲，最大限度的将科学探究过程呈现在课程内容中。 地理： 地理学科内容包括自然地理与人文地理，与学科教材配套，将课本知识点涉及的内容以3D模型、视频、图片、动画等形式展示出来，教师可根据自己教学环节的设置使用配套的教学素材，引导学生从现实生活的经历和经验出发，激发对地理的兴趣，帮助学生掌握基本的地理事实、概念和技能，使学生了解地理知识的功能与价值。 物理： 物理学科按照国家课程标准实验要求，将中学物理难懂的抽象的复杂的实验运用3D建模及AR技术营造虚实合一的实验场景，提升了实验的互动性、内容的有趣性、视觉的创新性。让亲眼看或者做一些物理实验，可以激发学生学习物理的兴趣，充分调动学生的学习积极性和主动性，激发和培养学生的科学探究与创新的思想和精神。 化学： 化学学科根据国家课程标准实验要求，收录中学所有重难点的实验，模拟真实实验互动操作，有效辅助老师进行实验操作和实验原理讲解，为学生提供安全的实践探索空间，让学生在实践中去发现和探究问题，发展实践能力和创新能力。 生物： 生物学科内容以直观化立体化的3D知识模型，进行全方位多角度的展示，辅助学生观察与学习知识内容，互动教学实践，引导学生相互比较、探究、鉴别，深入剖析知识点。 资源平台功能特点 1、多项功能设置满足教学需求 云幻教育资源平台设置检索、录屏、画图、微观、辅助线、数据记录、背包等多项功能，满足多种教学需求，让师生的教与学更加的便捷。 检索功能：可以根据教学需求“选年级”“选分类”，直达需求内容，精准检索 录屏功能：设置录屏功能，满足教微课录制需求 画图功能：可对界面进行随意圈点和涂鸦，标注重点讲解/提示内容 微观：虚拟再现原子、分子等微观现象，辅助理解 辅助线：将力、电、磁感线等不宜观察的内容直观展示出来 数据记录：实时记录，辅助数据原理讲解及对比分析 背包：提供实验相应实验器材，修复因失败破损器材 2、结构化系统化课程资源 云幻教育资源平台资源紧扣国家标准课程教学大纲实验要求，包括课本教材的重难点内容，科学规划、明晰逻辑，应用最新的理念和技术，为学校教学改革和教学实施提供优质的资源。 同时每个栏目内含有丰富的知识内容，为教师提供全面、系统的教学素材，让学生的课堂更有趣、更充实。 3、提供丰富多样的教学素材 云幻教育资源平台融合视频、动画、图片、音频等素材及互动操作内容，对素材类型、内容、质量都有着高要求，改变单一文本类、扫描类等简单素材形式，教师与学生均能够通过自主使用资源库实现系统化、个性化教与学。 4、AR教学与2D教学轻松切换 云幻教育资源平台支持AR手势、鼠标操作，一体机等触屏显示设备还支持触屏操作，教师可以根据自己的教学需求选择合适的操作方式，多种选择满足不同教学需求。 5、易安装易部署 云幻教育资源平台可直接与常规教室显示设备等融合使用，无需进行大规模改建调整，平台易安装易使用。 云幻教育资源平台应用优势     1、直观化的内容知识易于学生学习理解 云幻教育资源平台资源使用多种素材形式，将知识内容以最优质的形式展示出来，达到知识讲解的最优化，多维度地呈现知识内容，便于学生理解与学习。 2、满足学生课下深入探索与研究需求 云幻教育资源平台内容丰富，形式丰富，学生可以在课下自由的运用平台进行探索与学习，鼓励学生多动手、多应用，通过体验对知识理解更牢固。 3、互动教学体验，活跃课堂气氛 AR互动教学体验虚虚实实，实实虚虚，虚拟与现实的交互，老师与互动的交互，3D虚拟的互动和联系，加强老师与学生的联系，学生可以在互动中发散思维进行思考，提高学生参与度活跃课堂气氛。 4、智能化便捷化教学 教师可以针对不同学习对象和课程要求，利用云幻教育资源平台资源库灵活组织教学内容、辅助实施教学过程、实现教学目标；学生在教学素材的指导下较容易地理解知识及完成实训任务。 5、丰富课堂教学形式 云幻教育资源平台可进行AR教学及2D教学，通过AR技术，教师可以将学生学习中无法触及、无法看到的事物带进课堂，丰富课堂教学形式，智慧化课堂教学模式。 6、创新微课录制模式 AR模式将教师与虚拟实验器材融入到一个画面之中，在教师进行微课录制时，可摒除单一录屏PPT等模式，AR技术将老师也融入到实验画面中去，真实的人物操作虚拟的实验器材，知识演示直观生动，微课形式创新、实用、高效。 8、节约学校教学器材成本 云幻教育资源平台将课本需求的知识内容、实验素材、教学器材等虚拟化展示出来，不会产生器材的损耗，避免实验仪器、药品、素材等的浪费，节约学校教学经费。 电话：0755-86093522/33/99,4008-988-168！ 网址：www.magicloudedu.com

本发明公开了一种计及交直流微网应对灾害事件弹性能力的鲁棒调度方法，包括以下步骤：步骤10）获取不确定性预测参数，构造交直流微网中的不确定性集；步骤20）基于步骤10）构造的不确定性集，线性化可再生能源发电机组的出力约束；步骤30）获取交直流微网中各设备的运行成本系数和运行限值，基于步骤10）和步骤20）建立灾害事件下交直流微网的鲁棒调度模型；步骤40）求解步骤30）建立的鲁棒调度问题：利用嵌套型列约束生成算法迭代求解该鲁棒模型，获得交直流微网在灾害事件发生情况下的鲁棒运行计划。该方法提高交直流微网在应对灾害事件上的弹性能力，为制定特殊天气情况下交直流微网的运行计划提供重要指导。

本发明公开了一种交直流混联微网的随机鲁棒耦合型优化调度方法，包括以下步骤：步骤10）获取交直流混联微网的源荷功率预测数据，构造随机不确定性集；步骤20）建立随机鲁棒耦合型优化调度模型的目标函数；步骤30）建立随机鲁棒耦合型优化调度模型的约束条件；步骤40）求解随机鲁棒耦合型优化调度问题：利用列约束生成算法求解随机鲁棒耦合型优化问题，获得交直流混联微网的随机鲁棒协调运行计划。该方法考虑到传统鲁棒优化调度模型保守性强的缺点，将随机优化和鲁棒优化相结合，在保证系统鲁棒性的基础上能够提高交直流混联微网的运行经济性，为制定交直流混联微网的运行方式提供指导和帮助。

本发明公开了一种面向多核系统的数据流编译优化方法，包括：确定计算任务与处理器核映射的任务划分和构造软件流水线调度；根据所述多核处理器的结构特性和数据流程序在多核处理器上的执行情况做核间缓存(Cache)优化步骤。本发明的方法将数据流并行调度与多核架构的缓存结构相关优化结合起来，充分发挥了多核处理器的高并行性，而且针对多核系统的层次性缓存结构和缓存原理，优化了计算任务对通信缓冲区的访问，进一步提高了目标程序的吞吐率。

本发明公开了一种不相关并行机混合流水车间调度的建模方法， 该建模方法以最小化最大完工时间为目标。针对不相关并行机混合流 水车间调度自身的特点，基于机床位置关系、同一机器两工件先后关 系、同一机器两相邻工件间先后关系、同一加工阶段两工件先后关系、 加工阶段位置关系等 5 种建模思想，提出了多个混合整数线性规划模 型。接着，对所提出模型从建模过程、模型尺寸复杂度、计算复杂度 等方面进行了详细的对比评估。使用CPLEX求解器对HFSP调度实例 进行求解，验证了本文 MILP&

成果聚焦将独立设计的单个水库联合运行，有效控制防洪、供水、发电等风险的累积与叠加，防范变化环境下的“黑天鹅”事件，创建了一整套适应变化环境的梯级水库风险辨识及调控理论与方法体系，解决了变化环境下梯级水库运行调度风险难预报、难评估、难管控三方面的难题：针对水库入库径流预测精度在变化环境下不断衰减的问题，首创了具有物理机制的时变预测理论体系，显著提高了“实时、近期、远期”入库径流的预报精度和预见期长度，为梯级水库风险源管控提供了基石;针对变化环境下梯级水库潜在风险的辨识问题，形成了非一致性条件下的“规划

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。