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  高校智能題庫資源管理系統 試題試卷永久歸檔  資源數字化管理     核心功能   試題試卷數字化 試題試卷數字化管理，建立數據庫系統，永久保存，規范管理。 單題/批量導入，在線/離線錄入，客戶端/管理端錄入。 支持常用文件格式，導入方式多樣（word、excel、json）。 支持全試題模型（文字、圖片、表格、公式、音頻等）。 錄入、編輯、審核、組卷、檢索操作簡單。 完備的錯誤警報機制。   試題維護 可預覽、可檢索、可編輯，支持全題型。內置屬性多樣且可以自定義，如難度、公開度、區分度、差異系數、標準差。引入版本概念，記錄試題變更歷程。與最終考試結果關聯，迭代更新試題屬性值。統計試題使用次數，加權計算試題曝光度。   智能組卷 支持自動組卷/手動組卷，在線組卷/離線組卷，單套/批量組卷。 組卷靈活：簡單組卷、精確組卷、藍圖組卷。 可按題量、分數、題型結構、知識結構、難度系數等多重模式組卷。題庫系統與閱卷系統關聯，可獲取作答得分詳情，用于屬性分析。提供多維度屬性，如難度、區分度、標準差、差異系數、信度等，便于組卷抉擇。重復試題自動篩選提示。 試卷可預覽、可修改、可導出，可一體化輸出線下印刷，也可聯通線上網考。   審核管理 試題審核：新錄試題進入管理端數據庫，需要經過規定的審核流程，自主設置相似度閾值，審核提供預計屬性值（難度、標準差、差異系數） 考卷審核：客戶端同步至管理端，試卷進入待審列表，由管理員對試卷及內容進行審核，還可審核試卷屬性（難度分布、知識點分布、標準差與區分度）   查重比對 查重列表：根據設計的閾值，摘選出庫中超出閾值的試題；按本題型與其他題型劃分陳列。 比對標記：原題與相似試題間的判定重復部分，高亮表示，便于核查。 配置設置：可自定義比對閾值、最多比對數量、查重范圍等參數。 屬性預估：根據相似試題屬性，綜合計算本題預估屬性值，包括難度、區分度等   產品優勢   部署靈活 同時支持在線云端部署與本地離線部署，客戶端與管理端分離使用。   安全性高 制卷與命題動作分離，獨立運作，相互隔絕。 數據流轉安全，依托特定密鑰加密的數據文件，不顯示明文信息。   題型支撐廣泛 支撐目前已知所有試題類型的錄入，支持音視頻、圖片、數學公式的在線編輯。   系統使用簡便 為不同角色制訂不同的使用界面；為管理人員與命題老師分別優化使用過程。    

“依脈中醫四診智能診斷系統”是傳統中醫理論與現代科技的完美結合，將中醫脈診、舌面診、問診等子系統整合，自動辨識人體體質，并通過智能辨證分析開展個體化中醫養生干預服務，給予合理的養生調養指導和經典處方建議等。 智能脈診單元 智能脈象采集模塊選用航天級壓力傳感器，獨創磁吸式腕帶，通過“無級快速氣動加壓-連續緩慢減壓”模式，充分模擬中醫脈診過程中的“浮中沉”指法，對受試者脈搏壓力信號進行采集。通過傳感器將壓力信號轉化為電信號，能夠實時顯示被試的脈象圖，并通過一系列算法提取脈搏原始數據中的特征值，與中醫脈象數據庫中數據進行實時比對，智能分析出受試者的中醫脈象類型。系統通過權威算法分析被試脈象數據，自動獲取最佳脈圖，并能夠輸出多種時頻指標，助力中醫脈診客觀化研究。 智能舌面診單元 智能舌面診單元采用球形柔光罩，充分模擬自然光，選用專業級單反相機進行成像。系統采用支持向量機（SVM）、動態形狀模型（ASM）等多項成熟技術，能夠智能分析舌色、舌形、舌態、苔色、苔質、舌絡、面色等特征，記錄和跟蹤不同時期的舌象、面色特征變化，對疾病的療效評估具有重要的參考價值，為健康狀態的辨識、干預效果的評價提供客觀化依據。 體質辨識系統 體質辨識系統根據中華中醫藥學會發布的《中醫體質分類與判定》標準、《中醫藥健康管理服務技術規范》、《國家基本公共衛生服務規范（2011年版）》等文件要求設計，開展亞健康人群中醫體質辨識、準確快速識別人體9種體質及其兼夾體質。并開拓展設計了慢性病（糖尿病、高血壓、高血脂、高尿酸）檢測問卷及孕產婦、0-14歲兒童、65歲及以上老年人體質辨識問卷，助力健康中國戰略。 智能辨證分析系統 通過對設備客觀化采集到的中醫四診信息，進行綜合辨證分析，自動得出人體健康狀況綜合評價結果，并為用戶提供個性化健康養生方案（經典方劑、中成藥、季節調養、針灸、穴位按摩等）。 系統可對用戶數據進行實時統計，后臺可自動生成智能報表，查閱用戶檔案，分析中醫客觀化診斷信息，挖掘潛在規律。助力中醫診斷信息客觀化研究。

“依脈中醫四診智能診斷系統”是傳統中醫理論與現代科技的完美結合，將中醫脈診、舌面診、問診等子系統整合，自動辨識人體體質，并通過智能辨證分析開展個體化中醫養生干預服務，給予合理的養生調養指導和經典處方建議等。 智能脈診單元 智能脈象采集模塊選用航天級壓力傳感器，獨創磁吸式腕帶，通過“無級快速氣動加壓-連續緩慢減壓”模式，充分模擬中醫脈診過程中的“浮中沉”指法，對受試者脈搏壓力信號進行采集。通過傳感器將壓力信號轉化為電信號，能夠實時顯示被試的脈象圖，并通過一系列算法提取脈搏原始數據中的特征值，與中醫脈象數據庫中數據進行實時比對，智能分析出受試者的中醫脈象類型。系統通過權威算法分析被試脈象數據，自動獲取最佳脈圖，并能夠輸出多種時頻指標，助力中醫脈診客觀化研究。 智能舌面診單元 智能舌面診單元采用球形柔光罩，充分模擬自然光，選用專業級單反相機進行成像。系統采用支持向量機（SVM）、動態形狀模型（ASM）等多項成熟技術，能夠智能分析舌色、舌形、舌態、苔色、苔質、舌絡、面色等特征，記錄和跟蹤不同時期的舌象、面色特征變化，對疾病的療效評估具有重要的參考價值，為健康狀態的辨識、干預效果的評價提供客觀化依據。 體質辨識系統 體質辨識系統根據中華中醫藥學會發布的《中醫體質分類與判定》標準、《中醫藥健康管理服務技術規范》、《國家基本公共衛生服務規范（2011年版）》等文件要求設計，開展亞健康人群中醫體質辨識、準確快速識別人體9種體質及其兼夾體質。并開拓展設計了慢性病（糖尿病、高血壓、高血脂、高尿酸）檢測問卷及孕產婦、0-14歲兒童、65歲及以上老年人體質辨識問卷，助力健康中國戰略。 智能辨證分析系統 通過對設備客觀化采集到的中醫四診信息，進行綜合辨證分析，自動得出人體健康狀況綜合評價結果，并為用戶提供個性化健康養生方案（經典方劑、中成藥、季節調養、針灸、穴位按摩等）。 系統可對用戶數據進行實時統計，后臺可自動生成智能報表，查閱用戶檔案，分析中醫客觀化診斷信息，挖掘潛在規律。助力中醫診斷信息客觀化研究。

三棱智能廢棄物暫存柜，專門用于各類實驗室廢棄物的臨時集中存儲，降低由實驗室易燃、易爆、有毒的廢氣、廢液、固體廢棄物而引起的火災、爆炸及有毒有害化學品泄漏的風險，以便后期進行專項處置。 功能特點 ： 1、可按需定制，尺寸靈活； 2、防爆、防撞、防泄漏，防腐、防雷、防火、防靜電；恒溫、恒濕、微正壓，滅火裝置自動化； 3、智能管理，自動化程度高：中央集中控制，操作簡單，全自動運行，無須專人值守； 4、自動保護：漏水或漏電自動保護功能、高低壓自動保護功能、電氣設備超負荷保護功能、電氣線路過載保護功能等； 5、自動報警：VOC 指標不合格報警、溫濕度顯示報警、可燃氣體泄漏自動報警以及過載等非正常狀態自動保護、故障自動報警； 6、運行成本低：功率小，耗能低；運行穩定，故障少，維護成本低，免專人管理費用等； 7、環境友好：選用復式靜音電機和電氣元器件，噪音低；全程采用密閉式處理，無異味，無泄漏，不會產生廢渣、廢水、廢氣等二次對環境的污染。 應用場景 ： 高等院校、科研院所、檢測機構、疾控醫療、環保質檢、水務水利、商品檢驗、廠礦企業等

人工智能機器人實訓平臺采用先進的實感技術，搭載高精度激光雷達、高清攝像頭和紅外傳感器，可以實現人臉掃描，微秒識別；環境認知，物體識別；動作捕捉，即時反饋；手勢認知，人性互動等功能，同時可完成自主建圖，自主導航避障、自主充電等續航問題。擁有25套基礎表情動作和486類情感語言表達，能實現語音、動作、手勢、表情、觸控、感應等多模態交互，以及多語種和國內多方言互動。通過對人工智能機器人進行仿生模塊化的拆解裝配，可以實現聲控識別、自然語言理解、人臉識別、情緒識別等多模塊人工智能技術實訓，培養智能機器人開發及應用能力。

軸承智能制造生產示范線以滾動軸承裝配為應用場景，基于云平臺和工業互聯網技術，研制出滾動軸承機器人自動裝配作業生產線；運用數據化設計技術，建立滾動軸承機器人自動裝配生產線三維數字化模型，結合深度學習等技術，實現滾動軸承裝配作業流程優化和仿真；借助無線網和傳感器，實時采集滾動軸承裝配生產的過程數據，并上傳云端，應用數據統計和機器學習技術，自動生成滾動軸承裝配生產過程的數據報表；采用云端軟件架構，開發集滾動軸承裝配生產過程管理、實踐教學管理、在線課程和遠程教學指導等功能于一體的管理軟件，為工科學生或企業員工學習云制造技術，提供一款忠于工業生產場景，云制造技術要素齊備，工藝流程短小精悍，便于實驗實訓組織和開展的典型生產線。 滾動軸承裝配柔性生產組成：由原料貨架、AGV、滾動軸承自動裝配單元、工業相機、貨架等硬件設備構成。工業互聯網組建：機器人、PLC、AGV、工業相機等節點及現場傳感器，通過工業互聯網相連接。生產線數字化模型建立：利用虛擬仿真軟件創建設備三維數字化模型。生產工藝流程重組、優化和仿真：基于效率、能耗或設備利用率等，運用智能調度算法，實現過程模擬仿真、流程規劃。生產過程精細化管理和智能決策：建立生產過程數據采集和分析系統，利用工業大數據分析技術，自動調整生產工藝參數。

優化人工智能學科布局，加快人工智能領域一級學科建設。 密切關注人工智能領域前沿技術，將技術及資源引入到人才培養。 部署完整的人工智能實驗環境、實驗資源、課程體系和教學全流程平臺。 搭建完整的專業框架，全面支撐高校人工智能方向的教學與科研。 培養具備深度學習算法設計開發的人工智能應用型人才。