序号 仪器名称 单位 数量 1 交通安全电子翻书 2 交通标识识别游戏实验台 套 1 3 道路安全常识 套 1 4 交通安全实践体验 套 1 5 自行车上路体验 套 1 6 现场急救（自救自护模拟体验） 套 1 7 放学路上 套 1 8 模拟交警指挥 套 1 9 公共交通工具逃生 套 1 10 未来交通 套 1 11 交通安全知识抢答 套 1 12 模拟道路体验 套 1 13 模拟驾驶 套 1 14 安全回家 套 1 15 交通安全体验车 套 1 16 酒精含量观测 套 1 17 交通安全科普知识展板 套 4 　　南京师范大学课程资源研究所可提供科技馆建设整体设计方案，科技创新实验室整体设计方案、科学探究实验室整体设计方案，科普馆设计方案、数字化实验室整体解决方案、通用技术实验室整体设计解决方案、机器人实验室设计解决方案、航天航空科普馆设计方案、航天航空科技馆设计方案、地震科普馆整体设计解决方案、地震科技馆整体解决方案、安全教育科普馆整体设计方案、安全教育科技馆整体设计解决方案、交通安全科普馆解决方案、交通安全科技馆设计方案、消防科普馆设计方案、消防科技馆解决方案、幼儿园科学发现室设计方案、农业科普馆整体解决方案、社区科普馆设计方案、社区科技馆解决方案、壁挂式科技馆设计方案、科普大篷车设计方案、示范性综合实践基地解决方案、综合实践活动室设计方案、生命健康科普馆整体解决方案、低碳环保科普馆设计方案、军事教育科普馆整体设计方案、儿童乐园科普馆设计方案。 南京师范大学课程资源研究所 邮政编码： 210097 地　　址： 南京市宁海路122号南京师范大学信息技术楼 公司电话： 025-83204284 83302681 83301983 公司传真： 025-83302681转8009 网　　址：http://www.kczyyjs.com

　　为了提高中小学生安全防范意识，提升安全教育知识水平，针对中小学常见安全问题，云幻科教以生动有趣的卡通形象为主人公，通过3D虚拟技术进行模拟不同安全场景，引导学生正确安全行为。3D校园安全教育资源库，包含运动安全、交通安全、电梯安全、意外防范、安全救护等内容。       3D校园安全教育资源库中，每部资源时长在2-7分钟，包含安全情景引入、错误行为禁止、正确行为引导、安全知识小结四部分内容。通过3D校园安全教育资源学习，能有效吸引学生兴趣，让学生知道哪些行为可以做，哪些行为不可以做，遇到危险情景该如何应对，有效提升学生的安全知识水平。

（专利号：ZL 201510137251.9） 简介：本发明公开了一种基于分层配料与布料的烧结过程中同步控制污染物排放的新方法，属于烧结过程污染物减排技术领域。本发明的具体步骤为：步骤一：烧结混料：制备烧结混合料(a)和配有添加剂的混合料(b)；步骤二：烧结布料：(A)在烧结台车的上面铺装铺底料层；(B)将烧结混合料(a)铺装在铺底料层的上面形成第一混合料层；(C)将配有添加剂的混合料(b)铺装在第一混合料层上面形成协同减排料层；(D)再将烧结混合料(a)铺装在协同减排料层上面形成第二混合料层；步骤三：烟气集中收集处理：将台车中后部的风箱内的烟气经增压泵汇入布袋除尘器。本发明通过分层配料与布料，实现了烧结过程中多种污染物的同步控制。

多年来一直从事发动机排放污染物控制方面的研究工作，主持国家自然科学基金青年项目 1 项，参与国家自然科学基金面上项目 2 项，撰写论文 10 多篇。近几年主要针对柴油机 SCR 系统进行了较为细致的研究工作，对 DOC 的 NO 转化效率、尿素水溶液喷射方案优化、水溶液液-气相变转化规律、 SCR 系统流场及化学场模拟、催化剂起燃特性、系统结构优化、热-流-固-化学多场耦合及能量管理等方面做了较为深入的研究。团队可开展以下技术服务：协助企业开展发动机后处理系统的 CAE 计算及模拟仿真工作，提供设计

为深入贯彻落实《关于深化高等学校教师职称制度改革的指导意见》《高校教师职称评审监管暂行办法》等文件精神，稳步推进部属高校教师职称评审监管工作，受教育部教师工作司委托，中国高等教育学会组织专家组于9月23-24日对中国地质大学（武汉）教师职称评审工作进行现场检查。

西安交通大学实验室安全设施建设-存储柜竞争性磋商

道路与铁道学科平台建设 招标项目的潜在投标人应在北京宏信天诚国际招标有限公司（北京市海淀区复兴路乙12号中国铝业大厦11层1110室）获取招标文件，并于2022年06月17日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。

北京交通大学电机状态预测可视化系统项目 招标项目的潜在投标人应在线上报名（邮件）获取招标文件，并于2022年07月05日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。

本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法，首先对待检测视频进行预处理，分段并提取运动残差图像，将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入，建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块，处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征，再将人群状态特征和运动特征结合，构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块，进行融合处理，同时构建分类器，使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练，使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测，更加全面的表征监控视频中的客流状况，实现拥挤程度的检测，提高了算法检测的准确率。