基于多媒体教室应用情况的分析，北京中庆现代技术有限公司研制了基于ARM9嵌入式技术体系的“信息交互式中控”系统，在保证系统稳定性、可靠性以及全天候工作能力的基础上，采用开放式结构，实现基于“信息交互式中控”基础上的模块化建设、定制化管理，灵活简便，稳定高效的多媒体教室建设和管理模式。 产品描述：  有“芯”，ARM嵌入式处理体系；有“思想”，嵌入式Linux操作系统；基于这样的“心脏”和“头脑”带来强大的处理能力和扩展能力。  嵌入式，低功耗，低发热，高稳定性；  单机本地独立运算；  模块化设计，扩展性强；  统一的管理应用平台，灵活的定制特性。  内置Web Service配置平台：中控可按照动态IP或静态IP方式来设置网络参数；可随时按组、按用户升级中控设备。  内置扩展代码控制项：支持功放统一控制串口码的预设；支持投影机等设备的统一延时控制和计时。  固件升级方便：通过Web Service可群体或单台的方式通过进行统一升级。  按键重新定义：中控内置Web平台，可对控制面板的按键完全按照学校的要求重新定义。  控制面板失效控制：有些学校面板外置，可设置只有在刷卡后才有效，或规定的课表时间内有效。  自动加载、开启设备：设备可自动按预设顺序加载，并主动开启设备。 产品类别：  网络集控型：教室设备管理  网络可视型：内嵌1-2路视频采集压缩，远程可视化管理、电子考场、安防等  网络录播型：精品课堂的录制、直播等 产品优势：  稳定性强，具备极佳的全天候工作能力  开放式结构，因需定制，体现强大的定制特性  模块化设计，灵活搭建，扩展性强  共平台，多种类型统一建设，统一管理  基于DSP的多处理器架构全面提升多媒体处理能力  轻松扩展完整的录播系统应用

海格通信的网络通信领域以系统集成和技术总体为目标，致力于有/无线通信网络、融合通信系统等通信网络产品的开发、系统建设与维护。在固定和机动专业通信领域能够为用户提供综合通信网络解决方案及服务。 为适应网络承载IP化、业务融合软件化的技术发展趋势，海格通信围绕用户对一体化系统解决方案的需求，在核心技术积累、基础通信设备研发和技术服务等方面持续发展壮大，将成为专业通信领域杰出的系统服务商。

自2011年起，沃土股份邀请国家人社部、浙江大学、阿里巴巴速卖通大学、淘宝大学等互联网、电子商务及创业培训领域的知名专家学者组建了网络创业培训（TSPS）项目专家委员会和项目建设小组，前后历时三年，系统研发了网络创业培训（TSPS）项目：开发了课程体系，建设了教学平台，制定了技术标准，出版了系列教材，培养了师资队伍，搭建了扶持体系，并成功举办了数场声势浩大的网络创业大赛。该项目所确立的“理论（T，Theory）+模拟（S,Simulation）+实践（P，Practice）+扶持（S,Support）”的“TSPS”模型，呈现出课程立体化、教学个性化、实操模拟化、创业成果化、扶持体系化和管理信息化等六大显著特点。

产品详细介绍适应范围广

产品详细介绍  网络视频家教系统   腾创网络视频互动教育培训系统打破传统的教学模式，运用腾创网络教育系统帮你形成最大化的软件。降低培训教育的成本，增加利润，提高工作效率，为学校，政府机构，企业，培训机构扩大了招生范围。腾创网络视频教育系统不限制人数，是专业做WEB语音视频技术，免下载的网页形式，基于Flash+Red5技术的视频产品，以高质量的画面，流畅的语音视频效果，占用带宽小，简便直观的用户操作，简洁的外观、简便的配置使用户操作更方便，功能完善，可定制开发。根据不同需要可应用到教园多媒体教学、远程教育、远程培训等多个领域 腾创网络教育系统为你提供以下功能：    1、视频，语音清晰：能清楚的显示视频中人物的动态和清晰的声音，实现音视频的互动，达成网上面对面的沟通，进行多人视频讨论;具有很强的互动性。    2、电子白板：网络课堂中，用户可以实现任意打开电子白板，编辑多种格式文件，老师与学生之间可产生互动沟通   3、手写白板：手写白板功能,直接在小黑板上写字画图，即可远程看到。   4、同步共享：老师与学员生可同步电子白板功能，如翻页，修改电子白板，画图都依依跟学生同步操作。    5、文档共享：如：图片，JPG.PPT.Word.文档等，也可上传文档到网络课堂上，供学生下载学习，保证及时互动性。   6、共享桌面：老师可把自己的电脑桌面与所有人共享，学生可看到老师的操作，应用在软件、设计、培训教学中取得极佳的效果   7、录制视频：用户还能把上课过程自动录制成课件，回放和教学板书的轻松存取，一次没学会或想再次学习所学内容，学生还可以随时再次观看教学视频录像，带来学生复习方便，又方便存档。         腾创网络教育系统是网络实时授课，在线辅导，问题答疑，企业远程培训的选择，目前被众多教育培训机构所使用，适合中外企业，教育培训机构应用，除了以上一些重要功能之外还有更多功能：如： 1.文字对话功能 2.可以发送表情 3.排麦功能 4.自动上麦功能 5.在线充值等等 网址：http://www.tenchong.com/ 标签：网络教学系统 网络教学软件 远程教育平台 网络教学平台 网络培训平台 网络视频家教系统咨询热线：0755-26070697  QQ：751503375

完成人简介：樊君，西北大学教授，西北大学化工学院副院长， 陕西省化工过程实验教学示范中心主任，指导博、硕士生研究方向包括反应工程、碳一化工、纳米材料、分离工程、精细化工产品开发研究等。 成果内容：基于量子点的荧光探针分析对推动即时检测（POCT）技术的发展具有十分重要的意义。本项目以制备功能型纳米荧光探针为主，主要包括量子点荧光探针（QDs）和稀土掺杂上转换纳米颗粒（UCNPs），并利用制备的荧光探针实现了对生物活性分子的定量检测。项目设计了基于荧光共振能量传递（FRET）的QDs荧光探针和基于CuMn双掺杂的ZnS QDs比率荧光探针，分别实现了对生物活性分子多巴胺和叶酸的定量检测（图13），结果表明所制备的探针具有较高的选择性和灵敏度，项目成果将为医学检测和POCT技术提供技术支持。   不同反应时间得到的CdTe量子点在紫外灯下的实物图及其吸收和发射光谱 成果优势： 量子点(quantum dots，QDs)是指颗粒半径小于激子波尔尺寸半径的纳米晶粒，属于三维尺度限域的零维纳米材料，其尺寸一般在10nm以下。QDs有许多显著地光学性质：优良的抗光漂白能力； 较宽的吸收光谱；发射光谱窄；较大的斯托克斯位移(Stokes shif)。 成果成熟度：中试阶段。 转化方式：技术转让等。 市场展望：本项目的研究结果对提高疾病诊治水平，推动医学科技前沿发展，形成经济新增长点，带动大健康产业发展等都将具有十分重要的意义。

福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。

福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。

生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱

中国科学技术大学潘建伟及其同事彭承志、徐飞虎等利用“墨子号”量子科学实验卫星，在国际上首次实现量子安全时间传递的原理性实验验证，为未来构建安全的卫星导航系统奠定了基础。该成果于2020年5月11日在线发表在国际学术知名期刊《自然·物理》上。