产品详细介绍 致学·智慧纸笔 发现适合每一个孩子的学习路径 回归教育本质，专注数据智慧 广州宏途教育网络科技有限公司秉承“科技改变教育，教育改变未来”的理念，聚焦K12基础教育领域的互联网应用和信息服务运营，旨在布局谋划围绕学校全应用场景、多接触渠道的教育信息服务生态圈，现已在市场上得到广泛认可。 产品介绍： 致学智慧纸笔云服务平台是由广州宏途教育网络科技有限公司基于“教、学、评、测、练”教育闭环需求自主研发的AI教育大数据服务平台。 其中AI纸笔产品保留了传统的纸笔书写方式，保护青少年视力，前端通过智能点阵笔与铺码点阵  纸，采集学生课堂互动与课后作业过程的数据，结合人工智能、物联网、大数据和云计算等技术，实现手写笔迹自动识别与分析，对应后端K12全学段全学科多维多层评价指标与模型，全面呈现教情和学情监测和诊断报告，为分层教学、智能适应学习及推动教学持续发展和助力教学管理提升，提供数据支撑和决策保障。 课堂场景流程： 教师发起互动课堂——学生纸笔作答——数据实时上传——同步统计与分析 方案优势： 纸笔书写、讲练结合、多方互动、高效有趣 以纸笔替代智能终端、围绕课堂场景开展教学 教师与学生多方互动、即问即答激发学习热情 课后场景流程： 教师布置作业——学生完成作业——批改作业——数据统计与分析——错题归集汇总——资源推荐 方案优势： 纸笔书写，数字存储 智能批改，增效减负 多维数据，评价分析 有效归集，查缺补漏 智能推荐，提分增效

1、江苏优埃唯智能科技有限公司UAV智能视觉感知教学研究实验平台，包含3个彩色高清工业相机与2个免驱USB多系统兼容摄像头，满足不同场景、不同功耗需求的图像采集需求，并包含配备数字光源控制器的补充光源、高精度可控PLC置物台、内置数据存储与处理器、显示器。 2、支持单目、双目、三目等不同数量相机、以及工业相机、免驱USB摄像头等不同类型图像采集装置的自由组合、协同数据采集与处理功能、适用于不同尺寸目标的静态/动态连续帧触发采集。 3、提供机械设计及电气图纸、Python开发例程源码与功能手册，支持二次开发。 4、具有基础图像处理功能，以及相机标定、立体匹配、目标定位等多种先进的图像处理功能。

该系统对推拿手法尤其是慎用手法利用VR技术让学生们进行互动练习，在最大程度保证安全的情况下达到训练目的。

1、产品介绍 国家大力鼓励信创产业发展的背景下，本实验箱基于OpenHarmony操作系统，是一款结合主流人工智能外设模块、物联网通信模块，满足实训需求，助力开发者提升OpenHarmony的应用开发。 OpenHarmony全场景实验箱，为开展鸿蒙系统实践教学的专用平台，通过该实验平台实现鸿蒙系统下的OpenHarmony北向应用开发、OpenHarmony南向设备开发等关键技术，使学生在深入了解鸿蒙系统的基础架构、技术原理、开发流程的同时，掌握基于标准鸿蒙系统和轻量级鸿蒙系统的应用开发的技能，为未来从事鸿蒙应用开发打下坚实的实践基础,打造智慧农业、智能家居、智能医疗、智能安防、智慧交通等现代智慧场景的综合应用的能力。 本实验箱适用于OpenHarmony操作系统在高校的移动互联、物联网、人工智能、创新创业等相关专业中实践教学的应用和推广。主要适用于高校、职业院校、培训机构、企业、开发者和相关师生。具备功能齐全、课程资源丰富、场景灵活组合等优势，实现了产学研创一体化的教育模式。 2、产品展示   图2.8 开源鸿蒙创新实验平台展示 3、产品特点 先进性 l性能卓越：搭载嵌入式边缘计算处理器RK3566/rk3568，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及11.6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 l支持多操作系统：鸿蒙（OpenHarmony）、Linux； 扩展性 l定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 l项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的鸿蒙应用场景设计和创新。 实验箱采用磁吸式模块设计，不仅可以轻松地吸附在验箱上，从而简化了安装和拆卸过程，而且用户可以根据实际需求随时添加或更换模块，从而灵活地拓展实验箱的实验内容和应用场景。 配套 课程与实验：支持包括鸿蒙北向应用开发、鸿蒙南向设备开发等在内的丰富课程和实验。 该产品除软硬件双开源，可二次开发和学习使用外,还配备针对设备完整的实训指导书完整丰富的教学实训素材资源。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

为了进一步验证红树植物在全球气候变化下是否足够强健，研究人员对现存红树物种的历史群体大小动态变化分析，发现大多数红树物种在海平面快速变化时期发生了种群规模急剧减少和破碎分化。

从校企双方的切实需要出发，项目从论证策划到实践落地全过程，深挖双方人才培养相关痛点问题，促进产学双方全要素融合互补：高校将教学和企业实践有机结合，贯穿学生培养全过程，提升教育对产业需求的适应能力;企业通过深度参与人才全过程培养，解决优质人才紧缺问题，实现以产带教、以教促产的发展目标。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先