软件可信性自动验证是新一代信息技术领域的新技术。我们基于原创性且国际先进水平的理论成果，自主研发了高效的自动推理工具；借鉴目前世界上最先进的程序形式化技术，形成了C程序自动验证系统和PLC程序自动验证系统，对指针安全、数组越界、溢出等常见复杂问题可实现自动验证或根据用户需要验证特殊性质，具有验证速度快、发现缺陷能力强、成本低的特点，从技术上突破了程序分析、程序测试的一些瓶颈，对提高软件质量具有不可替代的作用。目前，本自动验证系统已验证了涉及航空航天、武器装备、铁路、通讯等多种系统，显现出了明显效果，得到了认可。 该成果具有国际先进水平，自主可控，填补了国内程序可信性自动验证的空白，获得省部级和学会级三等以上奖励，有着有广阔的应用领域。。

为提升拍摄的视频图像分辨率，增强图像对比度和清晰度，改善图像的画面质量，本项目综合考虑在设备进行拍摄过程中所遇到的器件性能、拍摄抖动、复杂天气影响等各种因素，以多帧超分辨率重建技术为核心，研发一种智能模糊图像处理软件系统。该系统针对不同的因素，自适应地实现相对应的图像优化处理，主要包括图像去雾、去噪、去模糊等图像增强处理，并结合多帧图像超分辨率重建和单帧图像超分辨率重建技术、稳定化等提升分辨率处理，以便获取更多细节信息。本软件所包含的主要功能详细介绍如下： 1、图像去雾功能

基于复杂流动网络计算理论，将电站锅炉蒸发受热面抽象为以节点、受热回路和连接管等元件组成的流动网络系统，根据遵循的质量守恒方程、动量守恒方程、能量守恒方程及流动传热试验关联式，建立流量分配的非线性计算数学模型，采用Fortran和Visual Basic混合编程技术，开发出具有自主知识产权的通用电站锅炉水动力计算软件HYDROSYS。 软件根据系统部件以及实际功能划分为不同的设备和功能模块，各个模块间相互结合，可以对各种容量等级、各种蒸汽参数、各种炉型（П型、塔式、T型）、各种管圈型式（螺旋管圈水冷壁、垂直水冷壁）和燃烧技术（切向燃烧方式、墙式燃烧方式、W火焰方式、循环流化床燃烧方式）的亚临界汽包锅炉、超（超）临界直流锅炉水动力和壁温特性进行计算分析。

山东华码软件有限公司成立于2013年，是一家专业从事医疗行业软件开发、服务、运营的科技型中小企业。公司自成立以来秉承为客户创造价值的理念，坚持自主研发，截止至2020年10月，拥有国家版权局认证的软件著作权25件，山海互联注册商标1件，山东省软件产品登记2件，产品质量通过了ISO9001国际质量体系统认证，被山东省软件行业协会评选为”双软认证“企业。公司为客户提供华码软件智慧医疗系列管理信息系统，主要有：医院管理信息系统、实验室信息管理系统、医学影像管理系统、体检中心管理系统及在线诊疗管理系统等。被临沂市工业和信息化局评选为：临沂市软件工程技术中心、临沂市大数据骨干企业和临沂市优秀软件企业。 山东华码软件注册资金300万，在职员工30人，核心成员拥有10多年行业经验。公司自成立以来，时刻关注着中国医疗软件市场的需求，以医疗服务的规范化、科学化、现代化为己任，把开发适合中国国情的医疗管理软件当做自己的使命。公司由运营团队、销售团队、开发团队、测试团队及售后团队等30名以上具丰富行业的精英组成，到目前为止，全国范围内拥有客户数2000+。

上海学伴软件有限公司成立于2012年，是一家专注于为各类院校、培训机构和企业客户提供一站式在线教育服务和运营支撑平台的专业研发机构，业务内容涉及大规模开放在线课程Moocs教学平台解决方案、课程制作和课件录制、实时直播互动课堂解决方案、教学教务管理平台解决方案、数字化校园解决方案等的新型教育技术和服务提供商。

广州翰智软件有限公司是业内领先的数字化综合服务商，专注于IT咨询与服务，提供智能数字化的软件产品、解决方案和专业服务。公司总部设在广州，分别在广州、深圳、东莞、中山、佛山等多个城市设立区域子公司，翰智集团成员企业包括广州翰智软件有限公司、广州市朗恒信息科技有限公司、广东凯联网络科技有限公司、深圳翰智软件有限公司、佛山市达创信息科技有限公司、中山市博达软件有限公司、东莞翰智软件有限公司，累计服务客户超过上万家。 翰智在数字化领域积极探索创新应用，基于RPA、AI、大数据等创新应用技术，目前在自有产品体系研发方面累计开发成果达100多项。公司以创造客户价值为导向，依托于多年以来丰富的信息化建设经验及行业专业优势，联合阿里云、用友、UiPath、中国联通、致远等战略合作伙伴，为客户提供智慧财税、业财税共享、RPA智能机器人、智能制造、协同办公、数字营销、人力共享、智能数据分析、智慧教育等一体化解决方案。 翰智坚持 “以专业服务为本，为客户创造价值”的服务理念，目前集团人员规模900多人，汇集了一批专业的实施、开发、运维服务团队，拥有一支懂业务的复合型团队，团队成员具有资深的从业经验，其中从业经验达5-10年的占35%，10年以上占25%，通过专业服务水平赋能企业转型升级，实现价值共赢。

产品详细介绍奥龙数字化校园软件解决方案1.1数字化校园建设意义1.1.1解决学校信息孤岛数字化校园将学校内部的相对独立分散的业务系统，进行统一整合和有效的集成，通过“谁产生谁维护”的原则对集成数据按标准进行验证，然后把正确的信息同步给需要这些信息的部门到达所有部门相同的信息一致。同时消除对数据的重复管理，避免多部门的重复劳动，节约人力成本，保证信息标准统一。1.1.2规范业务流程数字化校园集成学校内各种业务流程，通过建立规范的、合理的、高效的业务流程可以约束工作的随意性，避免一边“省事”多处“费事”情况。而且通过合理的业务规则，不但可以提高本部门的工作效率，减轻工作压力，同时也为其它门户带来快捷和方便。1.1.3提高工作效率数字化校园使集成学校各种业务流程实现了自动化，不需或极少需要人工干预。集成的业务流程工作一旦建立好以后自动工作，工作人员只需要通过任务完成状态进行监控即可。数字化校园将人员从繁杂、简单重复的数据输入、传送、管理、检索等工作中解脱出来，信息的检索及统计报表的生成功能交给平台来完成。用户可以随时随地从信息门户获取相关授权信息。无纸化办公使学校各项行政管理工作更加便利快捷。1.1.4为师生员工提供“一站式”服务教职员工、学生和办事者可通过网络可以及时了解办事流程、学习安排、学校资源、各种申请状态等信息，免去不必要的东奔西走，减少盲目性、提高办事效率、减轻工作量，是学校为教职员工、学生和办事者提供的服务窗口。1.1.5创建虚拟大学空间，实现跨地域管理数字化校园建设以信息资源与信息服务为核心内容，实现数字化、网络化的学习、教学、科研和管理，对于学校今后创建数字化的生活空间，创建虚拟大学空间，实现教育信息化和现代化。虚拟大学空间可为学校今后的跨地域业务管理提供坚实的基础保障。1.1.6体现决策管理水平，及整体综合实力在教育行业信息化的大背景下，数字化校园的建设水平不仅体现了职教教育信息化的程度，也反映了决策者的对现代教育发展趋势高瞻远瞩的水平；更是衡量学校办学能力和教学科研水平的重要标准之一的知名度，吸引更好的生源和优秀的科研、教学人才。1.1.7有助于教学模式和观念的转变在教学中，教师们可以充分利用网络教学资源，开展网上多媒体教学实践，建立学科教学网站和教学资源库。学生可以利用数字化图书馆以及各种教学资源库进行研究性学习，同时利用互联网与其它学习者进行广泛的合作探索和讨论交流，并将学校以外的信息资源和智力资源引入到教学中。1.1.8辅助学校领导决策数字化校园还包括各级管理与决策部门，使各级领导在决策上实现数字化，利用决策支持系统结合学校数字资源、个人智力资源和计算机的计算能力，辅助改进领导决策的质量。为各级领导提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助他们进行问题的识别，并明确决策目标，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供有力的辅助支持。第 2 章奥龙数字化校园平台软件系列数据门户产品列表：1、奥龙-统一信息门户平台2、奥龙-统一身份认证平台3、奥龙-数据交换平台4、奥龙-数据综合分析平台5、奥龙-一站式网上办事大厅平台应用系统产品列表：1、奥龙-教务管理系统2、奥龙-学生综合信息管理系统3、奥龙-OA办公自动化管理系统4、奥龙-数字迎新管理系统5、奥龙-招生管理系统6、奥龙-就业管理系统7、奥龙-网络学习平台8、奥龙-宿舍管理系统9、奥龙-站群管理系统10、奥龙-三维地图信息管理系统11、奥龙-成绩自助打印管理系统12、奥龙-移动信息平台13、奥龙-图书馆自动化管理系统14、奥龙-在线考试题库管理系统15、科研管理系统16、人事管理系统17、资产管理系统

产品详细介绍呼吸信号分析呼吸信号(Respiration)简称RESP，是伴随着呼气与吸气的周期性变换，在呼吸管道以及胸腹部都会产生周期性形变产生的生理电信号。随着疲劳程度的加深，呼吸的幅度减弱，周期性的频率延缓。此外随着个体情绪的变化，人的呼吸信号也会发生规律性变化。ErgoLAB呼吸反应分析软件提供多种滤波方式，便于根据研究需要进行选择与自定义调节。还可监测与分析全程以及阶段化的数据信息处理方式，更加精准的分析某一时间段内的呼吸行为。从而统计并导出呼吸信号的时域与频域数据报告，具体数据包括时域数据AVRESP、SD、Max、Min、Rang；频域数据Power、Peak值，以及可视化的功率谱图等。RESP高级数据处理分析模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到与RESP指标相关的生理信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。技术要求：1、信号处理模块处理方法包括小波去噪（Wavelet Filter）、高通滤波(baseline)、低通滤波(Low Pass)、带阻滤波（Band Stop）用以滤除噪音干扰，从而得到有用的RESP信号；数据校正包括滑动均值滤波（Moving Average）与滑动均方根滤波（Moving RMS）。IBI计算，通过设置最大呼吸速率（Maximum Heart Rate）与最大呼吸阈值（R-peak Mark Threshold）提取R点数据，支持自定义参数。手动信号校正方法包括线性插值（Linear interpolation）、样条差值（Spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。2、信号分析模块信号分析模块包括时域分析和频域分析，二者可实现自由切换。A.   时域分析是将RESP信号看作时间的函数，通过分析得到RESP信号的统计特征。统计分析指标包括：一段时间内的均值（Mean）、中值（Median）、标准差（STD）、最大最小值差（Range）。B.   频域分析是运用参数模型法和快速傅里叶变化将时域分析信号转换为频域分析信号，对信号进行功率谱密度分析。从功率谱密度中确定RESP信号的频带，不同频带可自定义，将在功率谱分析图中以不同的颜色区分。包括Power与Peak能量值。3、可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、BR数据、IR数据以及整体结果报告。

产品详细介绍心电与脉搏信号分析自动化多角度分析模式 ：基于自动识别/自定义整段、场景、事件及片段分析，满足对时间点或时间段内数据趋势变化的精确分析。支持状态识别研究的自动化处理，如疲劳状态、认知负荷，输入研究时间段参数，自动化完成特征值提取与分析。数据处理与特征点提取 ：系统内置多种信号处理方式，包括小波、高/低通滤波等对原始信号进行处理，自动标记R峰值点（包括异常值检测、异常点矫正），提取IBI间期，进行数据统计与分析，可一键导出.csv文件。数据统计与可视化报告： 支持IBI间期的时域统计、经FFT转换的频域数据以及非线性分析，从不同角度挖掘数据信息。支持一键导出原始数据、处理数据、统计分析数据以及结果的可视化报告，更加可靠与丰富。多模态数据同步交叉统计 ：支持HRV信号与多模态数据进行交叉统计分析，包括行为、眼动、脑电、动作捕捉以及其他的生理电信号数据，实现多维度的结果验证与多模态数据更精确的的状态识别。HRV高级数据处理分析模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到与HRV指标相关的生理信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。技术要求：1、信号处理模块：处理方法包括数字滤波和R点提取。数字滤波包含四种，分别为小波去噪（Wavelet Filter）、高通（High Pass）、低通（Low Pass）、带阻（Band Stop），用以滤除噪音干扰，从而得到有用的PPG信号；R点提取包括R峰提取（R-Peak Extraction）、异常点检测（Ectopic Detection）、异常点矫正（Ectopic Correction）。用户可根据需要自定义输入参数，可选择多种处理方法进行一次处理；也可增加、删除已选择的处理方法。手动信号校正方法包括线性插值（Linear interpolation）、样条差值（Spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。2、信号分析模块：信号分析模块包括时域分析、频域分析和非线性分析三种，三者可实现自由转换。A.时域分析（Time Domain）：包括全程记录期间所有N-N间期的均值（MeanIBI）、全程记录期间所有N-N间期的标准差（SDNN）、全程记录期间所有N-N间期的标准差平均值SDANN、相邻N-N间期差值的标准差（SDANN Index）、相邻N-N间期之差的标准差（SDSD）相邻N-N间期差值的均方根（RMSSD）、相邻N-N间期之差大于50ms的比例（PNN50）、相邻N-N间期之差大于20ms的比例（PNN20）。SDNN与总体变异性相关，而RMSSD与副交感神经影响心率的活动有关。B.频域分析（Frequency Domain）：运用参数模型法和快速傅里叶变化将时域分析信号转换为频域分析信号，用以表达不同频率的变异数量，包括：高频段（HF 0.15-0.4Hz）、低频段（LF 0.04-0.15Hz）、极低频段（VLF 0.0033-0.04Hz）和超低频段（ULF 0-0.0033Hz），并对信号进行功率谱密度分析。从功率谱密度中确定信号的频带，将在功率谱分析图中以不同的颜色区分。统计数据包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指标统计。C.非线性分析：散点图分析（Pioncare）,利用R-R间期变化绘制图像，包含了HRV的线性和非线性的变化趋势了，给出了心脏波动的直观显示，能揭示非线性过程和非周期性运动。同时引入了向量长度指数和向量角度指数，分别反映R-R间期的变化程度和相邻R-R间期的变化程度。参数包含垂直偏差SD1，水平偏差SD2；差值散点图（Scatter）：时间序列中连续的速率值之间的相关性，以连续三个IBI点做差值得到一个坐标点做图，得到四个象限的值。参数指标包括：第一象限点的个数A++、第三象限点的个数B--。3、可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、心率HR、IBI间期、R峰值以及整体报告。

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