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安全文明校园管理平台
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。
广东广凌信息科技股份有限公司
2022-06-22
一种核电站蒸汽发生器传热管微动损伤的装置及其测试方法
本成果来自有重大应用前景的横向项目，获得国家发明专利授权，为重大装备服役、延寿提供技术支撑。该成果结合大型先进压水堆重大专项(2010ZX06004-18)，研发出一套检测核电站蒸汽发生器传热管微动损伤的装置及其测试方法。它的主要体现形式为；微动磨损测试装置和评价传热管微动损伤的方法和判定标准。该方法及设备为国产核电材料的评价提供了重要的技术支持、相关研究结果处于我国核电行业领先。
西南交通大学
2016-06-27
一种应用于地形模型风场特性风洞试验的三维渐变式边界过渡装置
成果描述：本发明公开了一种应用于地形模型风场特性风洞试验的三维渐变式边界过渡装置。所述边界过渡装置主要由多个节段串联拼接而成，每一节段包括两块侧板以及面层；每块侧板具有竖边、底边和曲边；两块侧板的曲边上固定铺设所述面层；所述侧板的竖边高度等于地形模型边界对应位置处的高度；所述侧板的底边长度为风洞宽度的5%-8%，且所述侧板的竖边与底边所形成的坡度在20°-40°；所述侧板的曲边线形由方程确定，其中x代表曲边的径向位置，y代表曲边的竖向位置，参数r与m由方程组确定，式中h0为竖边的高度，k0为竖边高度与底边长度之比。本发明能使气流过渡后其风场特性满足要求的前提下，对风洞空间要求低，适用性强。市场前景分析：轨道交通基础设施建设领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。
西南交通大学
2021-04-10
一种应用于地形模型风场特性风洞试验的三维渐变式边界过渡装置
本发明公开了一种应用于地形模型风场特性风洞试验的三维渐变式边界过渡装置。所述边界过渡装置主要由多个节段串联拼接而成，每一节段包括两块侧板以及面层；每块侧板具有竖边、底边和曲边；两块侧板的曲边上固定铺设所述面层；所述侧板的竖边高度等于地形模型边界对应位置处的高度；所述侧板的底边长度为风洞宽度的5%-8%，且所述侧板的竖边与底边所形成的坡度在20°-40°；所述侧板的曲边线形由方程确定，其中x代表曲边的径向位置，y代表曲边的竖向位置，参数r与m由方程组确定，式中h0为竖边的高度，k0为竖边高度与底边长度之比。本发明能使气流过渡后其风场特性满足要求的前提下，对风洞空间要求低，适用性强。
西南交通大学
2018-09-19
天津大学福州国际研究院科研管理系统采购项目竞争性磋商公告
天津大学福州国际研究院科研管理系统采购项目竞争性磋商
天津大学
2022-06-23
北京交通大学智能体育场馆管理系统项目竞争性磋商公告
北京交通大学智能体育场馆管理系统项目竞争性磋商
北京交通大学
2022-06-23
一种面向海洋浮标的固体氧化物燃料电池能量管理系统
本发明公开了一种面向海洋浮标的固体氧化物燃料电池能量管理系统，包括固体氧化物燃料电池(SOFC)系统、DC/DC 功率变换模块和能量储存管理模块，能量储存管理模块包括蓄电池和超级电容；DC/DC 功率变换模块将 SOFC 发出的直流电转换为 14V 和 24V 直流电，24V 电源为 SOFC 系统自身供电，14V 电源为海洋浮标供电；超级电容和蓄电池接到 14V 直流母线上，超级电容为其海洋浮标提供瞬时峰值功率，蓄
华中科技大学
2021-04-14
大中小学生心理健康测评档案管理系统
产品详细介绍
姓名：范香云
座机：010-59201713
手机：13311233616
QQ：3201453676
地址：北京市海淀区文慧园北路8号庆亚大厦
京师心智（北京）科技服务有限公司
2021-08-23
ClassIn LMS教学管理平台，是以教学为核心的互动教学管理平台
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。
北京翼鸥教育科技有限公司
2021-12-08
AI多模态情绪分析系统
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"。
湖南可心教育科技有限公司
2026-03-20