产品详细介绍

适用于细胞培养、干细胞研究、肿瘤细胞研究、微生物研究等领域;科学研究所、制药公司、化妆品企业均适用。 温度精确控制在±0.1℃波动范围内，保障细胞全生命周期正常生长 新型IR传感器灵敏控制CO2浓度，使培养基始终维持在中性环境 一键灭菌，经12h有效杀死耐高温孢子和支原体，优于湿热灭菌和紫外线灭菌 标配物联模块，多屏互动，物联APP随时查看实验状态

产品详细介绍 　　一、狂龙未来教室超级云白板功能简介： 　　1、书写功能： 　　有毛笔、粉笔、钢笔、排笔四种不同书写笔风，线条粗细任意选书写颜色默认五种常用，另附调色板任意选择颜色 　　2、工具条： 　　工具菜单可任意位置双击出现和隐藏，工具简化，随调随用，随意移动以高效，准确，实用，适应性强为准则 　　3、录制桌面功能： 　　教师书写和标注的过程可点击记录、并一键式回放，无须先进行录屏再用播放器播放等复杂的过程进行回放等。同时可以分段录制，分段回放，满足不同的教学需求，方便学术讨论。教师可根据实际情况，自主控制录制内容 　　4、资源数据应用： 　　可调用、插入资源库中音频、视频、MP3、图片、课件、模板，并结合后台备课软件实现前台的媒资数据的分类及分装(不同的会员有不同的媒资数据库，也设置有不同等级的阅读权限)可以讲课程按照每一节课实现多媒体教案课件管理，可以支持个人会员及校园媒资管理数据库，支持本地、U盘、网络数据加载 　　5、探照灯： 　　探照灯范围内显现内容，其余范围内容遮掩于图层下，遮掩层的透明度可任意调节，探照灯范围可任意放大、缩小、拖动，在一个屏幕内可使用多个探照灯 　　6、内容截取功能： 　　能截取任何任意文件的全部或局部画面，并且能够截取不规则画面的数据，实现拖动、旋转、放大、缩小、复制、粘贴、保存入个人资源库，方便再次调用 　　7、图形制作： 　　有直线、曲线(一键实现对称线)、随意线(可分步骤实现光滑处理)可随意运用线条绘图，当形成图形后可以填充颜色、任意拖动，可在原有的图形上重叠制作图形，图形生成后，可随意调出并再编辑 　　8、撤销、返回： 　　书写和操作失误时，可返回动作，最多可撤销10步 　　9、擦除功能： 　　使用板擦可通过多种方式随时把屏幕上标注的字迹擦除,共有传统橡皮擦、局部清除、全部清除和选择某种颜色清除四种 　　10、标尺： 　　标尺分为横尺、竖尺、斜尺(斜度默认45°角)、直角尺、坐标尺五种，所有标尺都可移动，其中斜尺可以旋转 　　11、文件批注： 　　文件植入白板格式后，可以随意对PPT文档，WORD文档、视频、图片进行批注，并可以对批注过程进行录制、回复 　　12、放大镜： 　　将整个屏幕版面放大到原先的一倍，屏幕锁定后可任意拖动，解锁状态时可进行编辑，一键还原屏幕大小 　　13、白板拓展： 　　白板添加按钮的功能实现无限扩展，幻灯、拖拽切换方式实现漫游。版面清晰、有序切换及跳板阅览;小黑板拓展，在标准白板的基础上，可添加5个个性小黑板并可以复制白板上的内容，自动储存在工具栏上，随意调出进行编辑、保存 　　14、课件调用： 　　可根据教学需求在同一个版面上，进入共享资源库、个人素材库、备课素材内，同时调用图片、视频、音频，数量不受限制，并可同时放大、缩小、旋转、移动、批注。同一个文件还可无限复制出独立内容，做内容对比使用，还能把文件保留到白板添加栏，方便随时调用 　　15、登录方式： 　　可设置、选择U盘方式或账号本地方式 　　二、狂龙未来教室超级云白板应用优势 　　1、各校园、企业、事业单位等领域的多方位好帮手! 　　狂龙未来教室超级云白板是结合互动多媒体教学培训的体系，是针对各教育学校学院、大企、事业单位或其他领域的人员提供服务，其目的旨在为用户提供便捷的展示及授课工具，更好的优化培训。同时，我们还基于“云”的概念，搭建广阔的资源管理平台和展示平台，方便企业达到统一管理、运用，优化了教学培训质量和提高学习者自主学习兴趣，是新型的数字互动式可视化教学培训体系。 　　2、功能完善，在用户提出需求前就已经准备好了! 　　狂龙未来教室超级云白板“互动式数字云白板培训系统”即数字白板软件和内容编辑工具，融合了电脑、投影、CD机、DVD等各种功能，将其集于一台交互式多点触控产品之中，产品安全环保，而且简单易于操作。我们不仅提供先进的设备，达到多人多点同时触控操作，同时狂龙未来教室超级云白板兼具复制、批注、保存、回放等多种功能，播放不同格式的文件，包括图片、视频、音频等等，我们以用户登录的形式选择讲解内容，把单节当课内容或主题培训内容独立出现，系统条理清晰。同时，用户还可以灵活调用资源素材库里的资源内容，起到了优化教学培训过程的作用，提高整体培训质量，体现了真正的“可视化”教与学。 　　3、更好的体验，优化的功能，方便，令人舒适! 　　狂龙未来教室超级云白板为用户提供编排设计教学内容的备课后台系统，使用者可以通过利用下载网络素材库的内容，减少了复杂的资料准备工作，自主编排选择资料，再利用U盘一键上课，进而源源不断地积累教学优质内容，同步积累整合个性化的教学内容及资源。然后，“互动式数字云白板培训系统”对于整个企业来说，可以有效的解决资源缺乏，优质骨干易流失，信息知识传递不完整等问题，而现在只需通过U盘编辑把优质内容资源编辑整合、打包，通过数据管理成为一个一个完整优质的教学培训内容，整个过程环保有效、操作便捷，仅仅利用数据和网络便可以统一管理。最后，在整套体系的广泛运用中，得益者一定少不了参与学习的用户，他们可以从传统的学习模式中解脱出来，不再是一味的听讲、强硬接受、记笔记、死甚至记硬背等等，而是更多的是积极参与、听讲和互动，感受“数字云白板”所具备的多点互动体验，借助硬件和软件的强大功能，在“可视化”优势的支持下有效的获得更多信息知识， 实现培训的最终目的。 　　4、好东西，从娃娃用起! 　　狂龙未来教室超级云白板项目产品体系除了运用到不同教育及企事业单位的培训项目之外，我们在幼教及普教领域也有广泛的用途和市场，例如各投放各幼儿园、中小学中等等，通过运用可视化的便捷教学工具，大大减少了教师准备教学资料和备课的冗长时间，优化了课堂质量，提升了孩子学习的兴趣以及学习的主动性，从而实现优质教学。 　　5、全面适应各行各业，拒绝水土不服! 　　狂龙未来教室超级云白板产品体系还会涉及商业早教中心、商场、图书馆、社区中心、医院、展览馆等等，在广泛的领域中充分发挥可视化教学培训及多点触控的优势，是真正意义上的新一代“互动式数字云白板”。 　　无可厚非，狂龙未来教室超级云白板的崛起将带来巨大的社会效益，强大的功能使他能够运用在多种行业中，现在云白板已经欣然登上了教育事业的舞台，逐渐代替传统的黑板教学，白板的视觉效果，比如色彩，各种动画，声音，视频相结合，能够极大的吸引学生的注意力，利用多元的教学素材，帮助学生更好更快捷的理解和掌握知识，尤其是学习一些比较抽象的知识和概念，云白板为学生提供了多种分析和解决问题的方法和思想，除此之外，云白板的运用，有利于调动学生在课堂上主动学习的积极性和参与性，实践证明，白板教学更增强了师生，学生之间的互动，使传统教学中出现的弊端大大减少，提高了学生的学习质量，学习动力和学习自信心。其次云白板软件还还配备了灵活的教师教案编辑器，通过教案编辑器，老师可以很快捷的制作自己的课程，并将所需的教学资源导入白板使用，逐渐放弃传统教学中的ppt，投影仪教学，因为云白板技术已经讲传统的黑板，投影仪，电脑整合在一起，成为课堂教学的重要手段，形成统一的教学平台，大大提高课堂教学效率，同时云白板提供了利用U盘模式进行授课的方式，老师可以将自己的课件存入U盘，插入U盘我们即可开始进行授课，不用退出系统也能随心自如的操作，这是其它白板软件无可比拟的优势。云白板设计的互动理念，促进课堂教学方式的改革，补充了从演示性多媒体教学到网络条件下的个别教学之间的空白，有利于推动信息技术与科学教学的发展，云白板技术集文字，声音，图片，影响，动画与一体，作为一种新型的教学手段，不仅有利于激发学生的学习兴趣，而且使学生的学习更加容易和方便。其次云白板同样运用于办公活动会议，工业培训，酒店，旅游等领域。记住，云白板的广泛使用，是历史发展必然趋势。 　　狂龙未来教室超级云白板系统平台搭建了海量的素材库，容纳了各行各业的信息，包括文字，高清图片，视频，动画，游戏，声效，图形等等，提供本地选择浏览和网络下载，结合硬件设施，我们可以在云白板上随意书写，支持多人操作，并可以将老师授课记录通过视频或者图片的形式保存到U盘，随时带走。云白板软件还结合了打印机，读取U盘，视频捕捉，以及拍照的功能，云白板还提供了各种画板，专门为各种课程和各个行业提供所需的画板，各个画板根据需要提供了不同的工具，这就使得云白板显得灵活方便，而狂龙未来教室超级云白板中另一个强大功能是可以融入各行业的软件平台，我们可随时随地从云白板中打开一个软件平台进行行业的讲解，它就像一个桌面，可以嵌入任意一款软件，通过一款云白板系统平台就可以做你想做的，没有做不到，只有想不到。

边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与OpenCV计算机视觉库，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度学习端侧推理框架。 实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。 本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。 硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。 实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。

高校科技成果尽在科转云

本发明公开了一种基于 D2D 和上行 NOMA 的两用户通信方法，包括：获取当前网络信息和用户信息；两个用户需要在通信时长 T 内完成各自的数据传输，当距离上满足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}时，用户 i 在通信时长 T 内使用全部频谱资源将数据量 Di 通过D2D 方式传输给用户 j；用户 j 工作在 FD 模式，在通信时长 T 内使用全部频谱资源通过 NOMA 方式将数据量 Di 和 Dj 上传给基站，其中用户 i 的数据作为强用户数据，基站首先对其进行解码，然后再解码用户 j 的数据；本发明提供的结合 D2D 技术的上行 NOMA 高能效通信方法，与采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保证系统频谱效率不变的情况下，较好地提升了系统能效。

机器人研究中心自主研制的自主飞行器平台，用于控制旋翼飞机，实现旋翼飞机的自我控制。目前，市场上现存的自主飞行器平台存在功能单一、移植性差、自我控制不稳定等问题。自主飞行器借助先进的控制理论技术，实现自主飞行器自主起降、悬停、避障等多种功能，在自主飞行器平台市场具有广阔的市场发展前景。 国内外对采用以遥控直升机为基础进行旋翼飞行器的全自主高机动飞行控制的研究必将继续推进，研究成果也会被更广泛应用。我们设计了一套完整的四旋翼自动控制系统。该系统不仅包括控制算法的设计，还包括传感器、控制板等相关硬件平台的实现。

技术优势 智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。 1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。 2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。 3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。 智慧水利大数据平台——功能模块图 大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图 系统主要功能模块

简介： 抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。 我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。  优势： 1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍 2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率 3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。 图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1% 图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证