产品详细介绍 国内行业领先基于Flash P2P腾创网页视频远程教育平台面市腾创远程教育培训系统是一种实现个性化、因材施教的高效教学模式，是对传统教学模式的一次革命。它突破了传统“面授”教学的局限，为求知者提供了时间分散、自由安排学习、资源共享、地域广阔、交互式的学习创新方式。远程教育训系统，可以为企业或组织在实施“人才战略”及构建“学习型组织”中提供重要的网络技术方面的支持，适应企业的发展需要，是加强培训能力建设的重要举措。深圳市腾创网络技术有限公司是一家专业致力于语音视频技术的重点高新技术企业。经过公司研发部门的努力的，腾创网络视频教育平台2.0版开发成功，现在接受所有客户的预定，客户可以根据自己网站的需求，订制个性的远程教育系统。该系统是一款基于Flash P2P技术实现的免下载语音视频远程教育系统程序，占用服务器带宽极少，同时支持单独培训一对一，课堂授课一对多语音等远程培训授课模式。其主要功能如下：1.   网络课堂：用户可开设独立的网络课堂，进行教育培训。2.   课件点播：用户可上传自己的视频课件，供其他人点播使用。3.   网络答疑：通过网络进行答疑等。4.   在线充值：用户可以通过在线支付系统进行充值等。三, 远程教育系统是一个整体的网络化学习解决方案，一般包括：在线学习及管理系统、课件制作系统、在线同步音视频课堂系统、录播室、配套的网络设备及服务器等，可以完成在线学习课程、学习管理、资源管理、课件制作、在线同步音视频课堂、录课等功能。二, 产品主要功能包括如下：      1.视频功能      2.音频功能      3.文字对话功能      4.可以发送表情      5.白板画图功能(临时文件上传,支持:jpg,png,gif,doc,ppt,pdf,swf,flv格式)      6.排麦功能      7.自动上麦功能      8.共享桌面功能      9.在线充值演示地址：http:// http://edu.tenchong.com:9005/index.htm#联系人：蔚蓝在线咨询QQ：1152136167电话： 400-601-2894 0755-26070697标签：远程教育平台，网络教育系统，现代教学系统，远程教育软件,远程培训系统，远程培训软件远程教育平台 网络教育系统 现代教学系统 远程教育软件 远程培训系统 网络培训软件[img]http://www.tenchong.com/wyy/ycjypt/1.jpg[/img][img]http://www.tenchong.com/wyy/ycjypt/4.jpg[/img][img]http://www.tenchong.com/wyy/ycjypt/2.jpg[/img][img]http://www.tenchong.com/wyy/ycjypt/3.jpg[/img][img]http://www.tenchong.com/wyy/ycjypt/5.jpg[/img]做为企业的领导，你愿意用最小的付出，培养最好的人才吗？做为学校的老师，你梦想自己的门生桃李满天下吗？面对面的交流，一对一的贴心培训，实现你走向成功的梦想。

简介： 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。  

1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。

猪流感(Swineinfluenza，SI)是目前危害养猪业的一种重要的 呼吸系统疾病，是规模化养猪场普遍存在且难以根除的群发性疾病之一。项目 开发了猪流感病毒的快速检测方法，制备了猪流感灭活疫苗（H1N1 亚型 SSD 株）。 经过临床试验证明，注射疫苗可显著提高仔猪成活率。 生产条件及经济效益预测：经过市场推广，疫苗销售良好，用户反应免疫 效果良好，可以显著提高仔猪抵抗力，仔猪成活率和出栏率提高 10%。平均每年 能为社会增加 1365 万元的经济效益；用于该项科研成果的每 1 元研制费用，在 经济效益计算年限内，平均每年可为社会增加 5.35 元的纯收益，经济效益非常 明显。

  肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。    研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。

智能诊断与动态测控技术，开发了复杂装备远程诊断与智能维护系统、嵌入式数控系统在机监测系统、动车组远程诊断及虚拟维修维护系统等，可用于数控等复杂装备的在线在机监测、复杂装备的远程智能诊断、设备的信息化管理与维护、高速列车远程诊断与虚拟维护、高速列车故障统计与分析，据此已承担国家科技重大专项、国家自然科学基金、科技部创新基金、教育部博士点基金、天津市自然科学重点基金等项目，并与南车青岛四方机车车辆股份有限公司合作先后承担了“动车组远程诊断及虚拟维修维护—信息分类和数据提取”、“动车组运维故障统计分析系统”、“动车组典型零部件可靠寿命预估方法研究”等项目。 动车组远程诊断及虚拟维修维护系统 复杂装备远程诊断与智能维护系统

l 一种高效的痕量临床病人样本的高通量全蛋白组学定量分析方法。中国发明专利申请号：CN201710155263.3.基于二代测序和蛋白质组学的高效价特异性抗体基因工程生产和制备。

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本项目由华西医院肿瘤分子诊断研究室郑鸿教授承担，发现世界上第一个能够在血清学水平准确识别乳腺癌和前列腺癌的两种分子标志物，并开发出针对这两种肿瘤的早期筛查产品。改技术已获得两项国际专利。目前在对乳腺癌和前列腺癌的大病例临床研究基础上完善了对该标志物的临床评价，正在进行诊断试剂盒的制备，已获得多个单抗和多抗，并建立了该标志物的ELISA检测方法，下一步将推动该诊断试剂盒的临床评价和进入申请FDA及SFDA临床准入的实质程序。

涉及一种胶体金半定量免疫诊断试纸条的制作和装配方法。该试 纸条利用免疫层析原理，可迅速目检出纳米胶体金标记物和样品结合 后的颜色，并通过测试区与平行参比区的颜色对比的强弱来判定检测 的半定量结果，具有反应迅速，可迅速判定样品中待测物的有无及其 含量高低的特性。