XM-QDA全功能气道管理模型能够进行模拟气管插管、人工呼吸面罩通气、口腔气道液体异物吸引及环状软骨按压等操作训练，模型由PVC塑胶材料制成，具有形态逼真，操作真实等特点，适用于广大医学院校、护理学院、临床急救、麻醉等临床示教和实习操作训练。 一、主要功能： 1、精确的头颈部解剖特征，可以更加有效地讲解Sellick手法和气道痉挛。 2、模拟气道可以插入喉罩和复合插管。 3、提供清除气道阻塞和吸引液体异物的操作练习。 4、人工通气时可观察肺部呼吸运动并可进行呼吸音听诊练习。 5、可经口或鼻进行气管、咽、食管插管，通过支气管镜进行经口或鼻支气管吸引。 6、可以进行打开气道练习和复苏球—面罩，复苏球—插管之间通气练习 7、提供模拟痰液，增加练习场景的真实感。 8、配有液晶显示器，电子监测气管插管不同位置。 9、内置传感器：可自动检测模拟人体位、环状软骨按压监测、气管插管位置。 10、全程语音提示。 二、标准配置： 1、全功能气道管理模型：1台 2、液晶显示器：1台 3、气管插管：1根 4、手提铝塑箱：1个 5、说明书：1册 6、保修卡合格证：1张

实现“教学考评管”全流程课堂管理，教师教学过程中可以按年级、班级、学生等不同单元组建教学课堂，根据课程教学目标自由进行课程实践、项目实训的实验内容、进度、结果的管理。教师可以自定义教学计划，并结合学生情况设置拓展和必修课程及相关考核要求。平台将学生实验进度、学习行为和结果的全流程数据完整记录，支持教师管理课程学习与考核数据，开展多维度学情分析，满足多种类型教学管理场景需求。 定制课堂 平台基于元子课及实训项目，教师可以根据课程教学目标、学生情况、选用教材等，选择不同方向、分类、难易度的实践元子课和实训项目组合教学课堂，针对不同专业、年级、班级的学生灵活搭配出符合自身教学需求的课堂，实现个性化定制，让实践教学与整体教学目标更好地融合。 教学计划 教师可以根据自身课程教学内容和教学进度，设置课程评分规则、完成时间等，并实时查看学生的学习进度、学习成绩，直观了解到当前课堂的学习进度。同时平台还提供必修课与拓展课配置，在满足教学目标的基础上，还能添加“拓展内容”，为学习意愿与能力较好的学生提供更多的学习机会，更好地激发学生的学习兴趣。 作业评价 平台中对于实训项目作业提供了统一的审阅、评分入口，教师可实时查看实训项目作业的提交情况，便于对学生作业进行评分。同时平台还提供了优秀作业展示模块，教师可以在评分时将学生的作业评选为优秀作业展示出来，树立榜样，为优秀学生提供了展示风采的平台，营造出了评优争先的学习氛围，调动了学生的积极性。 学情分析 学情分析模块中统计了每个学生的课程学习进度、课程平均分及总学习时长等关键数据，以图表的形式直观展示出来，将学生的学习情况量化，使教师对学生的学习情况一目了然。教师可以通过对课程学习进度、学习时长等数据，了解到每个学生的学习积极性，便于教师对学生的平时成绩进行一个更准确更有依据的评判。平台还内置了生动形象的“成绩单”，可以让教师看到课堂中单个学生的全部课程学习情况及成绩，使教师对每个学生的学习动态有了更加全面、及时的了解，协助教师更有效地优化教学过程，达成教学目标，提高教学质量。 在后台中，平台记录了每个课程的访问情况、使用情况以及每个用户在平台中的操作记录，并按课程与用户两个维度分别进行统计，以统计表的形式进行汇总展示，方便平台管理者对平台内资源使用情况及用户操作情况有一个全面的了解。 课程资源 平台针对每个课堂，都提供了公共的课程资源库，可供教师上传课堂教学过程中全部课件、文档、视频、代码包等教学资源，实时共享到课程资源库中，方便学生进行查看、下载，教师教学资源共享更便捷，学生课后自学归纳更高效。 课程考核 平台为教师提供了试卷、试题库，支持教师自定义新建试题或批量导入试题，以及通过模板自动组卷和手动选题组卷两种方式创建试卷，积累自己的教学成果。教师可通过试卷创建考试并发送至课堂，以课堂为单位进行在线考试，可在线评阅试卷并查阅考试成绩、成绩分布以及详细答题情况分析，帮助教师快速了解学生对课程知识的掌握情况。 优秀作业 优秀作业模块展示了教师在实训课程中评选出来的优秀作业，可以在学生间树立优秀榜样，其他学生用户也可以浏览查看优秀作业，促进学生互相学习，共同进步。同时优秀作业还将展示相同专业课程的往届优秀作业，可供学生在学习过程中参考，助推总结反思。为学生们搭建了展示风采、相互促进、观摩学习的平台。  

为全面贯彻落实国务院办公厅《国务院关于在线政务服务的若干规定》、《关于简化优化办公服务流程方便基层群众办事创业的通知》、《推进“互联网+政务服务”开展信息惠民试点实施方案》若干规定，并结合《中国教育现代化2035》和《加快推进教育现代化实施方案（2018－2022年）》的要求，全面提升高校事务服务规范化、便利化水平，杜绝一纸证明“跑断腿”，优化高校服务环境，推进服务型高校建设。 时代锐思通过多年的研究和实践，借助数据共享技术、电子签名技术、大数据及物联网技术等前沿信息化手段构建出第三代“数据共享—电子签名—文档可信—文档服务门户/终端自助打印—文档验真”一体化的可信电子文档管理平台，依托一体化的可信电子文档管理平台实现高校服务线上线下深度融合，实现高校各部门、各环节数据资源的高度联通，给高校的全面数字化转型提供有力的支撑，夯实数字校园建设。 高校可信电子文档管理平台由可信电子文档库系统、可信电子文档服务门户、可信电子文档自助打印三大系统构成。高校师生可通过可信电子文档服务门户和可信电子文档自助打印两种途径，来实现24H、全方位高校文档的获取。通过高校可信电子文档管理平台的建设，加速高校打造文档服务线上线下闭环生态。 高校可信电子文档管理平台即将部署5所高校 高校可信电子文档管理平台在四川传媒学院应用

广凌安全文明校园管理平台全面推进高校建设安全文明校园，有效统计高校监控、应急报警、车辆人员管理等校园安全信息化建设情况，辅导完成对“平安校园”考评的咨询工作，实现更高水平的“平安校园”100%全覆盖。

自美国 2011 年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。

自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用

本成果面向交通运行监测、城市管理与民生服务，构建了大数据即服务（Big Data as a Service,BDaaS）平台。本成果通过建设的区域无线网络、区域综合交通感知系统、布设的高清视频、市民交互平台和智慧城市数据中心，动态关联城市路网信息、运营信息、生活信息等多种异类数据，利用海量信息处理和信物融合技术，为政府、企业和公众解决城乡一体化管理、安全和服务中的各种关键问题提供数据支撑，促进智慧城市的绿色、高效、协同发展。 智慧城市数据即服务平台（BDaaS）包括城市数据感知体系、智慧城市大数据平台、面向政府业务的智慧管理与服务平台、面向社会公众的服务平台、面向科研机构的数据共享服务平台、数据质量实时监测与评价系统共6个体系。本平台不仅应用于城市交通运行监测、公众出行信息服务、城市交通规划，特别的，还可面向研究的机构海量数据分析提供实时数据支撑。海量数据实时挖掘（综合数据处理时间<2s）

本项目围绕“城市场景的全息表达与复杂事件的临场分析理解”这一关键 科学问题展开研究，基于人机智能的有机结合、数据和知识的联合驱动以及多 模态数据的关联增强等学术思想，以城市场景的三维时空模型为载体，研究城 市的全息表达理论方法，探索多源感知信息的多层次关联、语义提取与融合分 析的机制和方法，形成城市场景的准全息计算模型，以提高机器对城市对象和 场景语义分析与理解的精准性；研究多源信息的视觉转换机制和自适应交互可 视化方法，探寻信息按需提取或采集的临场分析机制，推进人机智能的深度耦 合，提高对复杂事件分析和推理的能力。项目预期在城市场景的渐进式三维重 建、跨时空城市感知数据的关联学习和聚合分析、城市事件的交互式临场分析 等方面取得理论与方法的重要突破，培养一批优秀人才，使我国在城市信息化 和智能化方面的研究达到国际先进水平，产生重要的学术影响。

自美国 2011 年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。