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高等教育领域数字化综合服务平台
凝血因子诊断试剂
项目进展情况：已完成
西安交通大学
2021-01-12
医学脑电智能诊断
本项目通过研发神经疾病异常脑状态智能检测方法，并建立基于医联体的脑电分布式智能处理平台，提供适应临床需求的癫痫脑电智能处理和远程协作诊疗方案，提高临床癫痫诊疗效率，并助力于癫分级诊疗体系建设。
清华大学
2021-02-24
高级耳诊断模型
XM-EZD高级耳诊断模型
一、功能特点：
■ XM-EZD高级耳诊断模型采用高分子材料制成，仿真度高。
■ 呈耳内检查标准体位，可通过推、拉病变条选择病变，可练习使用检耳镜检查耳部常见疾病。
■ 共有12种正常、病变的鼓膜：
· 正常鼓膜
· 急性中耳炎
· 急性中耳炎无明显标志
· 中耳异常分泌渗出物
· 鼓膜硬化
· 鼓膜切开术（示意管索）
· 耳垢（较大）
· 急性中耳感染
· 中耳炎（病例1）
· 中耳炎（病例2）
· 鼓膜后积液
· 鼓膜穿孔
■ 可反复进行练习。
二、标准配置：
■ 高级耳诊断模型：1台
■ 说明书：1册
■ 保修卡合格证：1张
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
专家报告荟萃⑨ | 刘林：深耕产教融合，构筑高素质人才培养体系
重庆公共运输职业学院在十多年办学实践中，精确对接企业人才需求，推动教育与产业深度融合，为重庆乃至西南地区交通行业可持续健康发展提供了有力人才和技能支撑，培养了一批政治素质好、专业技能高、实践能力强的高素质技术技能人才。
中国高等教育博览会
2024-12-17
肿瘤前期诊断分子探针的合成及其分子影像活体诊断系统
常见肿瘤的前期诊断是目前的一个技术难点，也是目前急需解决的一个难题，目前最好的解决方法是分子荧光探测技术，这些技术的核心是小分子荧光探针的合成以及这种分子探针的肿瘤靶向特性，我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了成功。同时我们也已经成功开发了活体荧光成像系统，可以进行分子荧光探针应用的相关研究。应用于医疗器械：肿瘤的前期诊断，获发明专利2项，市场前景不可估量。 我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了
南京航空航天大学
2021-04-14
专家报告荟萃⑳ | 长春工业大学校长张明耀：新工科2.0背景下地方高校教育科研一体化人才培养模式探索与实践
下一步，长春工业大学将继续以新工科建设为引擎，以优化学科专业设置为抓手，以应用型、研究型人才分类培养为契机，深化产教融合、科教融汇。
高等教育博览会
2025-07-04
股权激励一体化专家
股权激励做容易，做好难！听几节课、看几本书、听“专家”忽悠做出来的方案，貌似今日之馅饼，实则明日之陷阱
股权激励能否成功，始于正念发心，敬于高尚人格，合于彼此信任，久于科学规则，终于实实在在可兑现的价值
股权激励的最大风险：人性的风险、业务的风险、老板认知偏颇的风险！当老板认为它只是一个简单的方案，又如何能寄予它更多期盼？
股权激励是推动企业发展众多因素中重要但非唯一的因素，既不能盲目当成救世主，又不能妄自菲薄其作用
股权激励对企业一定是有用的！但永远也没有最合适的时机，与其在等待中完美，不如在实践中完善，前提是结合企业实际定制设计
最好的股权激励，是奖励了过去，激励了现在，还吸引了未来，唯独没有鼓励投机和贪欲！
深圳市华扬财智股权投资管理有限公司
2021-02-01
多位专家学者齐支招
11月15日，由中国高等教育学会指导、重庆大学主办的第六届中国城市与高校发展大会顺利召开，此次大会是第62届中国高等教育博览会的重要活动之一。
重庆大学
2024-11-17
新冠肺炎疫情AI话题分析平台
RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。
清华大学
2021-04-10
极低功耗AI语音（声纹）识别芯片
成果介绍在微瓦级极低功耗的情况下，芯片可以应用至智能手机、可穿戴智能设备、小家电、大家电、玩具及车载等众多场景中。技术创新点及参数神经网络拓扑/计算精度动态自适应的系统架构，基于事件驱动的精度可控数模混合近似计算电路，实现面向各种背景噪声的场景自适应低功耗智能计算。基于22nm工艺，实现微瓦级(< 10uW)极低功耗下的高精度关键词语音识别样片验证，相比目前最新研究成果，硬件能效提高近3倍，且支持各种噪声下的高精度识别(Noise-robust recognition)，相关研究成果已发表在电路与系统领域顶刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers。市场前景可集成和使用在对手机、可穿戴设备、智能家居等多种应用场景的智能终端产品。产品当前已经在实验室完成样品测试，各项功能都处于行业优秀水平；芯片目前技术参数可以达到支持离线语音唤醒功能，支持5个唤醒词和10个命令词，还支持声纹识别。它支持3-5m的远场语音唤醒和识别，工作频率为50MHz，延迟不到10ms。
东南大学
2021-04-13