利用AI技术制作英语考试复习资料 系统通过学习历年的考试真题卷，得出考试所涉及各类知识点的考试概率、考试常用题型和考分比重，利用AI技术制作成套的复习试卷，消除了传统复习资料中试题重复、容易知识点重复训练、以及复习知识点范围与考试范围匹配度差等问题。复习资料的精炼度比传统资料提高3倍以上，为考生的复习提高效率30%以上。 同时，该系统还能根据考生的答题情况，动态调整复习资料，对于考生掌握较差的知识点重复出题，大大提高了复习资料的针对性。 配套一体化教学、自学平台 A.实现了以教师计划为中心的教学系统与以学生需求为中心的自学辅导系统的一体化设计。 B.每份复习资料都可以在线上（支持手机、平板）学习和线下（按标准试卷的格式）学习，实现了线上线下、教与学的一体化设计。 C.在特殊时期，所有的教学计划可以在线上完成；在正常时期，主要的教学计划可以在线下完成。这样就实现了特殊时期与正常时期教学计划的连续性和一体化设计。 应用价值

与智慧教室无缝对接，自动完成课程数据收集，形成数据评价；结合督导平台，完成课程资源与课程评价同步存档，为学校打造教学案例库。 产品优势 课程创新设计 支持多种课程设计，涵盖PBL教学，分组研讨等多种教学模式； 支持随堂练习、作业、讨论、答疑、文件推送等多种基础教学活动形式。 课程直播/回看 提供直播功能，支持老师用教室录播系统或自己的电脑进行直播，为授课效率和质量赋能。支持课堂教学视频回放，让学生预习、复习的素材更加丰富。 课程数据分析 对整个教学活动的互动数据进行分析，并对其中练习结果、答题情况进行分析， 以数据推测问题，为教学者提供准确质控情报，指导老师调整计划。 产品应用 录播互动智慧教室 方案依托互动录播主机，为学校打造融合教学互动、智慧录播、数据分析为一体的智慧教学空间；可快速形成丰富的校 本同步教学资源，为教师教学评估、教研活动提供有效的参考材料；为学生预习、复习提供更为生动的学习空间。本方案 还可满足学校管理员与管理决策者的教学督导需求，实现一套方案服务教学与管理两大核心环节的信息化改革。 手机互动智慧教室 手机互动智慧教室解决方案可支撑多种新型教学模式，兼容多种学生终端，学校无需另外采购终端设备让学生方便快捷参与智慧教学， 包括课前备课自习、课中即时互动、课后分析巩固，拿起手机便能做到教学流程全覆盖，随时随地实现交互反哺的 教与学。 研讨互动智慧教室 依托交互式大屏一体机、平板电脑、手机等智能终端和智慧课堂系统，研讨型智慧教室为“小组分组-小组研讨交流-小组成果展示”等小组研讨过程提供全方位的支持，集支持交流研讨、多屏互动、成果展示、多元评价等功能于一体的智慧化教学环境，让小组研讨活动组织更加便捷，让研讨过程和细节可视化、可回溯，教师对各个小组、各个学生进行有针对性的评价，实现差异化教学。

校园安全综合管控平台是以移动互联网为载体，结合“物联网”、“大数据”技术创建的校园安全管理平台。系统价值： 学校：校长的安全秘书、安全主任的安全助理，减轻工作负担 教师：在零碎的课余时间参与校园安全工作，安全工作常规化，同时将空间、时间和责任人绑定，细化安全责任学生：以交互式、个性化的方式让新一代接受安全意识，落实安全实践，提高安全意识，减少和预防安全事故发生家长：搭建家长和学校之间的沟通桥梁，家长随时随地获知孩子在学校安全情况，同时参与校园安全建设工

概述：莱博士科学教育云平台立足小学科学教学实践，挖掘师生“教”“学”需求，通过优质的内容资源及实用易用的功能设置，以先进的云技术为载体，配套莱博士小学科学实验箱，为小学科学教学尤其是其实验教学的开展提供助力与支持。   同步资源 提供与教材配套的同步教学资源，满足教师日常备课、上课需求。   Labox创新课程 与科学实验箱配套的创新课程，为师生科学实验的展开提供参考与借鉴。   校本课程建设 教师可将优秀的教学资源等进行上传及在线管理，助力校本课程建设。 特点 1、提供与教材同步的教学资源，满足教师日常教学所需。 2、提供配套科学箱的创新课程，创新课程分为主题课程和STEM课程，满足学校个性化，针对性的教学提升。 3、提供教师教研的大量优质资源，满足科学教师的成长以及发展所需，拓展科学教师的学科边界。 4、提供校本课程的管理和建设，为学校提供个性化、针对性的服务。 页面展示   同步资源        立足教学实践，高度匹配教材，提供包括优质教学设计、教学课件、同步测试等在内的多种教学资源，为教师备课提供便利，大大降低工作量。 ★ 匹配教材 ★ 内容丰富：种类、数量 ★ 更新及时：现有素材以及05…   创新课程 基于课标，高于课标，配套莱博士小学科学创新实验箱，设置课标课程、主题课程、STEM课程三个板块，满足不同层次、不同深度的科学教学需求。 课标课程：高度匹配课标要求，配套现有Labox创新实验箱，按课标分类设置对应的配套、实验，辅以相关的指导资料，为日常科学教学（尤其是与实验高度相关）的优化提供可能。此外，还对课内的科学知识进行适度延伸与拓展，为师生进一步研究与学习提供支持。 主题课程：按照现有Labox创新实验箱对已有课程资料进行梳理，便于师生更轻松使用配套的实验箱开展对应的实验课程。 STEM课程：在设计宽度方面，体现通识理解，包括学科发展历史，理解学科核心概念，打通对跨学科理念的理解；在设计深度方面，帮助学生理解科学研究的本质基础上，重点培养学生系统掌握科学的研究方法。 特点： 引入PBL项目学习的方式，内嵌思维导图; 不断模仿和重复科学研究和工程设计的标准化实践流程 体现STEM核心概念 课程特点：基础与探究相结合，课程与器材设备相结合 课标课程页面展示 主题课程页面展示 STEM课程页面展示 STEM课程页面展示   课标&教研 为广大教师继续学习与教研提供参考与支持，包括对课程标准的解读、专业期刊、论文随笔等多个方面，为科学教师的成长与学习提供便利。 课程标准页面展示 科教期刊页面展示 科教期刊页面展示 教学参考页面展示   用户中心 在用户中心，教师用户可迅速的进行个人信息及个人资源、成果等多方面的管理， 大大方便了其备课、上课、课后多环节需求。此外，教师可以更好地整理、保存教学成果，用于撰写论文、教学研究等。 用户中心页面展示 用户中心页面展示   校本课程 本栏目为学校校本课程建设提供了平台。教师可以根据自己的需要上传相关教学文件，也可浏览本校其他教师上传的资源，实现学校资源共建与教师共享交流，助力学校科学学科建设与提升。 校本课程页面展示 校本课程页面展示   公开课 优秀课例视频+教学设计/教学课件+其他教学素材：来自全国各地的优秀科学课，为教师的教研与学习提供优质参考资料，为公开课的开设、评课说课等提供便利。 目前涵盖了：教科版，人教鄂教版，苏教版，湘教版以及05…… 公开课页面展示 公开课页面展示

       由山东金歌科学仪器有限公司自主研制的全新一代NMT产品- SRMT1208非损伤微测系统（植物吸收监测仪、NMT活体生理检测仪）具备测量多种关键元素的能力，如磷、硅、锌、铁、铜、铝、砷等。该仪器功能全面，可检测植物所需的全部大量元素、中量元素以及大部分微量元素，同时涵盖离子通量（flux）、离子浓度、分子通量（flux）、分子浓度及膜电位等多项检测项目。   金歌NMT功能特色：   （1）检测种类多；   （2）实时输出时间-flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全；   （3）提供个性化定制，免费升级测试软件。   可检测种类：   （1）大量营养元素：N (NH4+/NO3-)、P (HPO42-)、K+   （2）中微量元素：Ca2+、Mg2+、SO42-、Na+、Cl-、H+、SiO32-、Zn2+、Fe2+、Cu2+   （3）胁迫：Cd2+、Al3+、Pb2+、Ag+、Cr3+、AsO43-   （4）其它：Li+、NO2-   （5）分子：O2、H2O2、IAA、NO、葡萄糖等   测试样品：   根际/种子/花粉管、细胞/液泡、生物膜、藻类、活体组织、神经、骨骼、珊瑚等其它活体样品   测试项目：   （1）离子通量SRIET   （2）分子通量SRPT   （3）离子浓度aIon   （4）pH   （5）分子浓度aMol   （6）膜电位Potential   主要应用：   植物营养生理、逆境生理、植物与微生物互作、作物育种、生理调控机制等研究     附：非损伤微测技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT）        非损伤微测技术NMT是离子/分子通量测试技术在国内的名字，其全称是非损伤微电极测试技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT），能够原位、实时、非接触式测量生命活动中离子/分子通量（flux），可用于植物营养生理、盐胁迫和重金属胁迫等研究。        离子/分子通量测试技术（非损伤微测技术）经历了方法学建立、原型机、技术成熟、引进国内和全国产化。         1.方法学建立         1974年，美国麻省伍兹霍尔海洋生物学实验室科学家 Lionel Jaffe 和 Nuccitelli 提出了振动电极（Vibrating Probe：VP）概念，采用振动电极探针技术测量生物体中弱电流，为离子/分子通量（flux）测试奠定了方法学的基础。         2.原型机         1990年伍兹霍尔海洋生物学实验室开发出了基于离子振动电极技术的自动化离子/分子通量（flux）测试系统，在早期的文献中写做 SRIS系统。         3.SIET离子/分子通量测试系统标志着通量测试技术仪器的成熟         1994年，伍兹霍尔海洋生物学实验室员工 A.M.Shipley 和 E.Karplus 分别成立 Applicable Electronics Inc. 和 Sciencewares 公司，联合推出商业机 SIET通量测试系统，标志着离子/分子通量（flux）测试技术仪器的成熟。          4.SIET系统被引进国内          SIET通量测试系统被引进国内后，我国学者从2009年开始在离子/分子通量（flux）测试领域发表文章，当时文章明确标识使用的是SIET通量测试系统。（文献：Plant Physiology, February 2009, Vol. 149, pp. 1141–1153, NaCl-Induced Alternations of Cellular and Tissue Ion Fluxes in Roots of Salt-Resistant and Salt-Sensitive Poplar Species）          5.国产化           金歌仪器科研团队自2011年开始深耕非损伤微测技术（NMT）领域，为在国内推广的通量flux测试系统（非损伤微测系统）研制并供应核心组件。通过不断丰富NMT可测离子种类，成功摆脱了对国外的依赖。           在科技竞争白热化的今天，核心技术自主可控是企业可持续发展的底线和基石。2022年金歌公司成立以来，始终如一坚持创新发展理念，聚焦关键技术攻关，打破原装进口核心部件-国内组装的模式，推动构建自主可控的产业链体系。2025年8月7日，北京知识产权法院判决金歌公司在与某北京公司NMT专利侵权案中胜诉，金歌已逐步确立了其在NMT领域重要生力军的地位。          凭借扎实的科技实力，金歌公司成功打造出可靠的“NMT耗材-零部件-整机”一站式NMT供应平台。通过不断积累并整合自1990年离子/分子通量flux测试技术（即‌非损伤微测技术NMT）诞生三十多年以来已发表成果，我们建立了丰富的NMT大数据库，实现了NMT仪器国产化、自动化、智能化、信息化和标准化，进一步巩固和扩大了我国在NMT领域的优势。          金歌NMT测试界面实时输出flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全。用户购买仪器后，金歌NMT仪器测试种类和检测项目等仍会不断增加，金歌仪器将及时告知用户，郑重承诺免费为用户做测试软件升级。          金歌仪器将永远以客户需求为导向，精益求精，不断推出创新性产品和个性化解决方案，为加快实现高水平科技自立自强贡献智慧和力量。    

1、将课堂班级转变成学习型社群；不仅有学习活动的互动、交流；也有学习资源、信息的分享，满足课前备课设计，课中互动教学，课后作业巩固等全流程设计； 2、协助教师突破传统教学限制，实现混合式、翻转式、交互式等创新教学策略； 3、提升教师教学质量、激发学生学习兴趣； 4、为学校提供完整解决方案，达成「教、学、管、评、测」一体化的教育信息化建设目标。

程鑫课题组主攻微纳加工技术，包括超高精度（亚5纳米）表面图形化技术、适用于产业化的大面积低成本纳米加工技术、微纳3D打印技术等。课题组同时开发微纳加工在半导体器件、纳米光学、生物医学工程等多个领域中的应用。近年来，课题组在微流控芯片领域开展了大量创新性研究工作，并取得了一系列成果。 DNA/RNA测序前文库构建和蛋白质的结构大规模质谱检测等基因组学和蛋白质组学研究中的关键技术都涉及到稀

本发明公开了一种水下作业平台压载水舱进排水控制系统，用于控制压载水舱的自动进排水，压载水舱由多个对称分布的子水舱构成，每个子水舱底部安装有一个该通海阀、其舱内布置有至少一个高压气阀、其顶部安装有若干透气阀、压载水舱艏艉的侧壁上还对称安装有深度计，还包括安装在控制舱中驱动阀箱，驱动阀箱与高压气阀、通海阀以及透气阀分别通过信号线连接，在控制舱中还安装有进排水PLC控制器，其对驱动阀箱发出指令，使驱动阀箱控制高压气阀、通海阀以及透气阀以实现压载水舱进排水。本发明还公开了基于状态反馈的多变量模糊解耦控制方法实现对压载水舱进排水的自动控制。本发明系统自动化程度高，控制准确，操作方便，可靠性高。

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。