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教学用啤酒酿造实验设备
实验设备的型号可以分为:100L、200L、300L、500L等,按照配置可以分为:五器糖化设备、四器糖化设备、三器糖化设备、两器糖化设备。配套设备主要包括:粉碎系统、糖化系统、发酵系统、制冷系统、控制系统、水处理系统、灌装系统等。
山东德汇发酵智能装备有限公司 2021-12-08
“智云枢”智慧教学云平台
“智云枢”智慧教学云平台是根据院校需求的理解,结合新一代信息技术,研发出一系列适合院校人才培养的平台和产品,对于改善实践教学条件,提升人才培养效率,改善教学管理水平具有重大价值。 “智云枢”智慧教学云平台是将商业项目和企业项目的运行环境,研发为适用于教学、实验、实训等教学活动,涉及课程资源、案例资源、企业运行环境和实验室资源等。通过教材中心子系统、课程中心子系统、课堂中心子系统和教学服务中心子系统,实现企业教学资源、企业真实环境和项目团队服务的可持续交付,并为高校提供教材管理、在线备课、在线课堂、在线作业、在线学习、在线实验、在线实训系统等七大子系统以解决教学、课后作业、课后学习、实验、课设、实训等关键教学环节,补充实训中的真实企业环境,提供创新创业引导。
北京中软国际教育科技股份有限公司 2022-07-01
KINGOSOFT高校教学综合管理服务平台
青果软件集团有限公司 2022-08-02
教学大数据分析展示平台
教学大数据分析展示平台作为专为高校教研开发的数据挖掘分析应用系统,致力于通过对学校教学中的数据的科学采集、存储,智能建模、分析,辅助学院管理员及时把控教学进度,让教师科学制定教学方案,让学生精准认知自我。
安徽爱学堂教育科技有限公司 2022-08-04
光学教学演示系统MS-OTDS
西安中科微星光电科技有限公司 2022-06-27
物联网基础创新教学平台
面向物联网、电子信息及计算机专业教学。包含硬件设备、软件平台和教学资源库的完整教学实验体系,可应用于相关课程的原理展示、动手实验及综合实训。
新大陆教育 2022-06-23
北京大学计算机学院系统软件团队在“泛在计算环境下的智能系统软件”取得重要进展
2022年10月17-21日,第28届ACM移动计算与通讯系统大会(MobiCom 2022,CCFA类)在澳大利亚悉尼举行。计算机学院系统软件团队关于泛在计算环境下的利用异构计算资源进行端侧原位训练的论文“Mandheling:Mixed-Precision On-Device DNN Training with DSP Offloading”进行了在线汇报,得到了与会者的高度关注和广泛讨论。
北京大学 2022-11-08
基于维基百科与文本的知识单元挖掘软件
成果描述:本软件面向文本,对知识单元关联关系进行挖掘,从而实现对海量数据信息的合理利用。现在已经能够根据文本挖掘出文本所含知识单元对的对应关系,实现了从海量信息中的知识关系提取。市场前景分析:随着计算机网络的迅速发展和日益普及,因特网上的信息以指数增长。信息时代带来了海量的数字化文本,日益积累的数据使得信息的获取越来越困难。人们的时间和精力是有限的,面对如此巨大的数字资源,无法从大量数据中迅速而准确地找到有用的信息,因而需要自动化的抽取工具,来帮助人们检索海量数据。与同类成果相比的优势分析:本软件相对于其他同类成果,自动化程度更高,挖掘关系的正确性有相对提高,对海量数据中知识单元关系的挖掘有很大的用处。
电子科技大学 2021-04-10
动态交互网络网构软件主体系统信任协商构建
软件主体根据自己的信任信息建立信任关系,避免了使用证书交换导致信任协商变得复杂繁琐;不需要合作的主体每次交互都重新建立信任关系。
东南大学 2021-04-10
一款准确的野外矿物智能识别手机软件
图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物,可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值,仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石,氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    
中国地质大学(北京) 2021-05-10
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