产品详细介绍 智慧班牌 数字班牌方案 电子班牌系统云班牌 学校电子班牌软件 云班牌 新高改特色化 解决新高考改革、分层走班教学改革下的选课走班模式的教学管理问题 支持分层教学的走班模式下为学校提供在线选课 实时发布走班模式下的课程信息和课堂内容 采集学生考勤数据为走班教学管理提供数据支持 完美支持一师一课表、一室一课表、一生一课表 功能丰富 一应俱全 便捷的选课平台  不需要电脑、手机等终端，学生在每班一台的云班牌上轻松完成选课操作 强大的走班管理   教室课表、教师课表、学生课表、走班考勤，通过云班牌轻松实现  全面的教学支撑  课前发布教学要点与课件、课中状态展示、课后反馈改进，全周期支撑教学管理 无门槛的翻转课堂  无需专属系统和设备，马上实现翻转课堂 班级文化创意平台 个性化的班级名称、LOGO展示，多形式的风采呈现 高效的资源管理平台  课件、习题、试卷、微课等多类型的教学资源轻松上传、便捷发布和高效管理 最实用的信息发布窗口  校园通知、新闻资讯、考场信息，一个后台轻松管理 最贴心的安全考勤  便捷随意刷（卡）、轻松管理出勤、家长实时掌握 我们的优势 1)课前课中课后协同支撑 课前 老师高效云备案，推送课件资源给学生，实现翻转课堂。 学生在线选课 轻松搞定，一键智能生成个性化课表。 课中 课表实时呈现，走班制更灵活。 走班云动态考勤，数据实时传递，管理更便捷。 课后 老师资源推送，学生完成知识要点，个性化学习更智慧。 课堂反馈教学质量智能分析，随时掌握学生学习动态。 2)家校协同推动家校共育 学校将公告和学生到校信息有效传递家长  消除家校沟通隔阂。 家长实时查看孩子课后作业、学习情况、在校信息等，实现家校共育。

清华大学美术学院视觉传达设计系向帆团队运用数据可视化技术，开发了精准、及时向公众传达疫情信息的移动终端平台。除了可以第一时间了解全国各省市新冠肺炎患者的增量、总数外，公众还可以通过这个平台对相关信息进行时间维度和空间维度的对比，进而提升自身对信息的认知度、理解度和解释度。疫情流图可视化设计的形式，是一个从左向右发展的时间结构。每个省的当日确诊病例数量是一条曲线，每条曲线的垂直高度随同当日国家发布的数据变化。曲线的外轮廓高低起伏的状态可以清晰地呈现出新增病例数量的变化，并突出那些疫情严重的地区。每日流图的生成、发布和讨论，逐渐成为一种开放数据、动态传播和公共参与的实验，让更多人愿意阅读数据、理解数据。可视化设计在参与人文研究时，它本身的领域将会被拓展。随着每日数据的注入，流图的形式本身已经超出了静态表达时间的实践功能，流动的力量正驱动着我们看向疫情的终点。实时、交互的圈层图反映了各地疫情的相对程度，每一个省的城市，都集合在一个圆圈里。每一个城市的新冠肺炎确诊病例总量定义着圆圈的大小，它们紧紧地被省级圆圈包裹着，被中国和世界包围着。每个城市的位置，根据容器图的算法，按照空间面积自动分配。

本项目通过创新数据获取方法、创新区块 链性能分阶段评估指标，建立了耦合度较低的 后端数据获取、云端数据处理、前端数据可视 化的性能评估平台原型

将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来，发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术，建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘，发现隐含在文献中的生物学实体及其联系，发现深层次的生物医学知识，自动获取大量的第一手生物医学数据。例如，挖掘与人类基因相关的信息，挖掘蛋白质相关信息，发现基因的功能，发现基因与疾病之间，发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献，该平台首先进行句法分析和生物学术语标定，然后进行语义分析，提炼每条语句的生物学含义，提取文献中的生物医学关联特性，以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。

2019年 9月3日，浙江大学医学院附属妇产科医院联合中国移动杭州分公司打造的5G+VR新生儿远程探视平台正式上线。浙江大学医学院附属妇产科医院和中国移动杭州分公司合作，结合4k全景VR视频直播研发的面向5G的智慧医疗方案，以VR技术将实施画面上传至服务器管理平台，通过5G网络推流至VR一体机设备、手持平板以及高清电视屏等终端设备。由于医院感染控制的要求，一般情况下，患儿家长在规定时间内才能听到医生对患儿的病情介绍。家属实时探视，一直是医院的难题。VR新生儿探视平台的使用，让探视者仿佛置身于患儿身边，可以观察孩子实时状况，并且，家长可以清楚地听到医生孩子病情的详细介绍，有效缓解家属的紧张焦虑情绪。VR 远程系统同样可适用于医疗示教与远程诊疗，在实时手术示教过程中，通过VR眼镜可以清晰地看到手术的细节过程，与手术医生相同的视角，受教者如同亲自“主刀”的感觉，实现医术观摩交流现场教学效果。基于5G高度带宽、低时延与医疗领域应用特点的高度契合性，依托中国移动5G网络高速率低延迟优势特点，实现高清且超低时质量的音视频传输，杭州移动相继打造省内数个5G远程医疗应用之后，持续深挖医疗行业5G智能应用，全面推进互联网+智慧医院服务应用，努力提升患者就医体验，促进优质医疗资源下沉，提高医疗服务效能。未来，在全新的战略合作框架内，将在全方位服务医院的医生员工、服务医院的合作伙伴、服务医院的5G信息化发展等各方面，推进更大范围、更深程度、更高标准的合作协同。原文：http://www.womanhospital.cn/contents/79/6317.html

近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。

提供了基于移动互联网及云计算技术的跨区域多机构整合急救资源协同救治的医疗信息共享平台，具有以下几大功能:基于 FMC-D 时间的智能转运决策辅助、系统内医疗单元 通讯、系统内医疗单元信息共享及 PCI 医院介入影像质控管理。系统分为医疗单元终端(包 括 EMS 终端、非 PCI 医院终端及 PCI 医院终端)和云计算服务端两部分，通过 3G/4G 无线 互联进行数据交换处理。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于 Android 系统进行 开发。云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构的理念进行框架设计，依 托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。本系统的特色包括: 体系结构设计以时间轴为中心。时间轴是描述 AMI 患者救治流程的关键事件时间节 点的集合，如:呼叫 EMS 时间，EMS 响应时间，急救车到达时间，首次胸痛发作时间，本 次胸痛发作时间，EMS 首份心电图时间，等。通过对上述关键事件时间节点的统计、分析 通过资源合理调配、辅助决策支持等方式提高针对 AMI 的救治效率。 智能推荐技术。该推荐主要基于以下信息:1，实时的医院医疗资源信息(如床位资 源、医生资源、手术资源等);2，地理位置信息，主要是权衡道路拥堵情况以及距目标医院 距离信息;3，救治能力，主要指通过救治流程中产生的历史数据挖掘分析衡量 PCI 医院救 治能力的信息。 大规模的支持。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于Android系统进行开发。 云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构以及基于 XMPP(Jabber)协议通信 机制的开源架构的理念进行框架设计，依托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。在北京 等地的实践表明该系统具有支持区域内多 PCI 医院，多非 PCI 医疗机构，多 EMS 机构并发协 同救治的流程以及流程中产生的 PB 级的数据。在一套完整、独立的 RCTS-AMI 系统内，预计 500-800 家 PCI 以及非医院，12 万台终端，2000-2500 位医生可以使用本系统。

当前顺义区正全力建设“创新型产业集群和制造业高质量发展创新引领示范区”，打造“3+4+1”高精尖产业发展体系，将顺义建设成为全国最大的多场景智能网联汽车创新生态示范区。为本项目的实施，提供了良好的条件。 本项目主要包括对自动驾驶车辆以及道路基础设施进行信息化升级改造，搭建综合数据平台，建设满足智能网联汽车示范应用需求的车路协同系统，建设车路协同示范、智慧交通综合应用示范等多个示范场景。 车路协同部分：通过对现有道路基础设施的改造，构建交通测试环境并配套智能网联设施，实现网联车辆测试的智能化和标准化。实现智能车辆的V2X应用场景测试。形成适用于车-路/车-车/车-网/车-人四类场景的LTE-V和LTE网络以及前端系统设备与光纤链路的互联互通。 运行监管平台：以智能车辆（包含电动车辆）的车路协同和无人驾驶应用示范为重点，研发示范区运行监管平台，并基于此平台开发示范区智能汽车信息服务及管理系统，完成车路协同示范、自动驾驶示范、智慧交通综合应用示范等示范场景的建设，基于车路协同技术实现智能车辆和无人驾驶车辆在普通道路、十字交叉路口的典型应用和自动运营。

本发明属于工业自动化领域，具体地，涉及一种移动式物资装卸辅助平台。包括平台主体机构、行走机构、举升机构和支撑机构；平台主体机构，包括前舌板(3)、后舌板(12)和工作平台(1)；后舌板(12)转动连接在工作平台(1)的后端，前舌板(3)转动连接在工作平台(1)的前端；行走机构，包括底盘和可收放的脚轮；举升机构，包括液压装置和连接机构；支撑机构，包括承重支腿和螺旋支腿；本移动式物资装卸辅助平台无需外接动力源，仅需单人操作，即可实现平台的举升工作，行走机构的设计可以使脚轮旋转，从而增加了平台的举升工作范围。移动式物资装卸辅助平台的四根螺旋支腿的使用不仅能调节脚轮位置，在工作的时候也能增加稳定性。

将大批量定制的先进理念与企业的实际需求结合起来，开发和实施“快速响应客户的产品配置设计及管理平台”。通过进行产品个性化配置设计，以满足不断变化的客户需求，并标示出近似的以前设计过的定制零部件以及需要重新设计的部件，加快定制产品的开发进度，缩短了产品设计周期。通过产品配置设计把产品定义的全部数据，包括几何信息、分析结果、技术说明、工艺文件、合同订单和质量文件等，都与产品结构建立了联系，使用户能够很方便地知道某一项变化所造成的影响, 实现公司销售、设计、生产及管理等信息的集成与共享。