磁现象资源箱  型号：QWC1210   实验清单： 判断磁极实验    判断磁性实验 磁悬浮实验        小车磁力作用实验、 电磁铁实验

声现象资源箱 型号：QWS1207   实验清单： 声音的产生实验 声音的传播实验 声音的音强与音调实验

电现象资源箱  型号：QWD1209 实验清单： 摩擦起电实验 简单电路实验 导体与绝缘体判断实验 电能的转化实验

★软件具有国家版权局颁发的软件著作权登记证书。 ★软件具有省级或国家级检测机构出具的软件产品登记测试报告。 特殊教育资源中心（资源教室）云平台，划分为学校端、学生端等多用户端口。用户端口登录使用上相互独立，在数据和资源上又能实时同步共享。 学校端集成了人员信息管理、档案管理、数据中心、评估中心、训练中心、个别教育计划、系统管理、云课堂等核心功能模块，主要用于学校创建、管理特殊学生档案、建立个别教育计划、进行科学评估训练的工作平台。 学生端以学生能够简单操作、便捷使用为核心，主要用于学生进行评估训练、线上课堂、在线学习等。 系统支持对资源中心管辖的学生、教师、家长的基本信息和扩展信息的上传和维护；支持查询全部学生使用系统的全部记录档案，包括学生的基本信息、在系统中所进行的评估、个性化辅导计划、参与的训练、在线训练的游戏的结果等。 系统建立起资源中心辐射的特殊教育云数据中心。可随时动态查询学校的学生数量、教师数量，还可以根据不同障碍类型、不同年龄段的学生等等进行自由统计。实现学生进行专业量表测评后结果的自动分析和数据挖掘，查看各学生的评估与训练开展情况，为特殊教育资源分配和管理提供极具价值的参考依据。 系统预置特殊教育专业评估工具，可以各种针对不同问题类型进行评估，以便特教老师了解特殊儿童的障碍程度，使教学、训练或研究更有针对性。普通学校和培智学校常见的特殊学生包括：智力障碍、学习障碍、自闭症、情绪与行为障碍、注意力与多动障碍、社会适应障碍等不同类型。提供了包括学习障碍儿童筛查量表、孤独症行为评定量表、儿童感统发展评定量表等权威评定量表。 系统根据儿童的发展阶段和信息加工过程，不同类型的特殊儿童提供了包括感统训练、语言训练、人际交往训练、认知训练、情绪训练等各种主题训练方案，促进特殊儿童的潜能开发，提高他们的各项能力。训练内容包括视频、动画、游戏、多媒体课件等形式多样，具体包括：大龙球游戏、我是谁、心情日记、小小乐队、蝴蝶的形成、戴帽子、手的训练等不同维度不同内容的训练课。 系统提供完整的IEP（个别教育计划）模板，教师可以根据学生的障碍奠定评估报告，结合系统资料介绍中的教学建议，为学生制定训练目标和训练计划，再开展适宜的训练内容，即实施个别教育计划。学生在进行训练的过程中，学校管理人员可以查阅到学生的所有训练计划，并且了解学生的训练情况，对当前个别训练计划进行检查、追踪与指导。在每个阶段性评估中，教师也可以根据评估报告适当地调整个别训练计划，使得个别训练计划在每一个时期都是最适应儿童发展的。

地下矿物资源（如煤炭）被采出后，开采区域周围岩体原始的应力平衡状态遭到破坏，使得应力重新分布并达到新的平衡，在此过程中，岩体和地表将产生移动和变形，这种现象称为“开采沉陷”。开采沉陷是典型的人类活动所诱发的环境灾害，导致矿区及其周边自然环境的污染和资源的破坏。因地下开采所引起或诱发的矿区建筑物损坏、地表沉陷、地表开裂以及山体滑坡、水资源枯竭等各种地质环境灾害，已经成为危害矿区人们生产和生活的主要灾害来源，给各矿区的经济发展和人民生命财产造成了巨大损失。据不完全统计，我国仅采煤塌陷就以 200 平方千米的速度逐年增加，这对矿区的自然环境构成了严重威胁。因此，开采沉陷区的环境资源损害评价、环境保护及治理问题，直接关系到矿区的经济发展与社会稳定，同时也关系到矿区的可持续发展，是我国各大矿区正面临的严峻的问题。       基于此，多年来，团队广泛运用开采沉陷学、环境经济学、计算机科学、信息技术等学科理论构建了一套科学、合理的开采沉陷区环境资源损害评价理论体系，结合矿区实际，本着灵活性、实用性的原则抽象出评价系统执行体系，并引入三维数据场及地理信息系统(GIS)可视化技术，开发了矿山开采沉陷环境资源损害可视化评价系统，实现了开采沉陷与环境资源损害评价一体化研究。研究成果获得山东省科技进步二等奖 1 项。

平台课程资源包括：PPT、视频、教师/学生互动资源等理论、实验/实训内容，与“资源平台支撑硬件”硬件平台配套使用，支持学生考核内容、预习内容等，教师端支持课堂记录、思考题内容、考勤情况的统计、下载等操作

全力为高校提供管理、服务、教学、科研等全场景产品及服务。

CODESYS IIOT解决方案深度融合OPC UA、大数据、工业云、3D实时仿真、人工智能等工业互联网技术，该方案能够实现工业现场中的实时数据采集、基于人工智能算法的数据分析和优化、基于云平台（SaaS）的数据存储、深度学习等功能，为数字化工厂的实现提供关键技术，让实时控制更智能，真正做到“动态感知、实时分析”，实现数据和知识驱动控制决策的迭代优化。使用该方案能够助力企业实现自动化系统内部的横向连接，还可助力实现下层现场传感和数据采集层及上层企业管理系统的纵向连接，从而帮助企业轻松搭建具备工业现场设备互联、数据共享、边缘数据分析等功能的工业互联网平台。