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高等教育領域數字化綜合服務平臺
太陽系演示儀
主要用于天文普及教學，能演示太陽系中太陽和九大行星等主要天體的相對位置、大小以及太陽系的結構關系。
蘇州育龍科教設備有限公司
2021-08-23
太陽系實驗箱
箱體為手提式一體工程塑料制作完成，外觀尺寸（cm）：55*45*15主要配置及用材：背板（太陽，黑星際天空），行星模型（木星、土星、金星、地球、水星、火星、天王星、海王星），矮行星模型（冥王星、谷神星、齊娜），小行星模型（示意性的）。各種器材有序嵌放于珍珠棉發泡成型的空間內。
石家莊市艾迪科教設備有限公司
2021-08-23
XM-D025錐體外系（皮質-腦橋-小腦系）電動
XM-D025錐體外系（皮質-腦橋-小腦系）電動模型
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XM-D025錐體外系（皮質-腦橋-小腦系）電動模型演示皮質-腦橋-小腦-皮質環路。
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尺寸：44×20×64cm
材質：PVC材料+木框
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標準配置：
■ XM-D025錐體外系（皮質-腦橋-小腦系）電動模型：1臺
■ 電源線：1根
■ 說明書：1冊
■ 保修卡合格證：1張
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
北京返程客流溯源監測與疫情相關分析
隨著返京高峰的到來，計算機學院軟件開發環境國家重點實驗室童詠昕教授團隊與滴滴出行公司開展合作研究，全力攻關首都返程客流溯源監測與疫情相關分析，完成如下三方面內容：（1）協助北京市有關部門追溯確診或疑似病例，并預警具有疫情接觸風險的相關人員；（2）溯源外埠返京客流到北京各城區的人群流動模式，監測分析北京市各居民小區中外埠經歷人群的動態移動模式；（3）分析外埠返京客流來源與首都各居民小區疫情變化的相關性。為服務社會大眾了解疫情走勢，并為相關部門提供決策支持，北航大數據與腦機智能高精尖創新中心劉旭東教授、胡春明教授、李建欣教授等組織師生，與復雜系統可靠性實驗室李大慶研究員聯合組成團隊，全力投入建模和系統研發，已向決策部門提供疫情數據評估與預警報告、區域物資保障評估專項報告等，并迅速開發“新冠肺炎疫情數據導航服務”平臺，數據單日訪問量近 5 萬次。此外，中心還進行新型冠狀病毒的疫情評估與預測報告并開發疫情實時更新系統。中心對疫情現狀進行分析和預測，為公眾提供及時、準確的疫情態勢分析、走勢預測、輿情動態和政策措施等智能數據服務，實現全國及重點城市日度傳播系數計算、短期確診人數預測和長期疫情拐點。
北京航空航天大學
2021-04-10
基于智能視頻分析的疫情預警系統
新冠病毒已經造成了全國甚至全世界范圍內的感染。在國家強有力的管控下，疫情防控已取得極大的成效，但是返工復學形勢仍然十分嚴峻，信息化手段在疫情防控過程中非常重要，通過對人員管理，加強疫病預防，鞏固防控成果，取得這場戰役的全面勝利。本成果由智能門禁測溫終端、多人人臉測溫識別智能系統、聚集性、異常事件檢測、疫情視頻回溯系統、GIS系統展示與電子布控等系統組成。可有效完成疫情預警。
北京交通大學
2023-05-08
54303太陽系教學軟件
寧波華茂文教股份有限公司
2021-08-23
新冠肺炎疫情地理信息系統
同濟大學上海自主智能無人系統科學中心新冠肺炎疫情防控科研攻關NCP-GIS團隊研發的新冠肺炎疫情地理信息系統（Tongji NCP-GIS）。
同濟大學
2021-04-10
新冠肺炎的疫情評估與預測報告
面對國家在疫情防控決策方面的重大戰略需求，北京航空航天大學計算機學院王靜遠副教授，聯合經濟管理學院吳俊杰教授、部慧副教授，計算機學院軟件開發環境國家重點實驗室孫磊磊老師等，快速反應，在1月22日開始陸續組織了一支包括20余名師生在內、跨學科、跨專業的疫情應急研究團隊，開展基于大數據的疫情預測與大數據分析科研攻關工作。
團隊經過連續不眠不休的集中攻關，于1月25日完成了第一個針對新冠肺炎疫情預測的模型，并最早具備了對外提供疫情預測服務的能力。該模型具備優秀的預測精度和疫情解釋能力，為上級部門的疫情防控決策提供了重要的支撐。尤其是在疫情拐點尚未出現、全國發病走勢尚不明朗的疫情早期階段，為防疫決策提供精準的數據參考。預測模型基于王靜遠老師在2014年深圳H7N9流感爆發和季節性流感流行期間使用市民活動大數據與Meta-Population動力學模型相結合的方式設計的面向城市的呼吸道類疾病傳播分析與預測模型，曾應用于深圳流感防控。
北京航空航天大學
2021-04-10
可視化疫情信息移動終端平臺
清華大學美術學院視覺傳達設計系向帆團隊運用數據可視化技術，開發了精準、及時向公眾傳達疫情信息的移動終端平臺。除了可以第一時間了解全國各省市新冠肺炎患者的增量、總數外，公眾還可以通過這個平臺對相關信息進行時間維度和空間維度的對比，進而提升自身對信息的認知度、理解度和解釋度。疫情流圖可視化設計的形式，是一個從左向右發展的時間結構。每個省的當日確診病例數量是一條曲線，每條曲線的垂直高度隨同當日國家發布的數據變化。曲線的外輪廓高低起伏的狀態可以清晰地呈現出新增病例數量的變化，并突出那些疫情嚴重的地區。每日流圖的生成、發布和討論，逐漸成為一種開放數據、動態傳播和公共參與的實驗，讓更多人愿意閱讀數據、理解數據。可視化設計在參與人文研究時，它本身的領域將會被拓展。隨著每日數據的注入，流圖的形式本身已經超出了靜態表達時間的實踐功能，流動的力量正驅動著我們看向疫情的終點。實時、交互的圈層圖反映了各地疫情的相對程度，每一個省的城市，都集合在一個圓圈里。每一個城市的新冠肺炎確診病例總量定義著圓圈的大小，它們緊緊地被省級圓圈包裹著，被中國和世界包圍著。每個城市的位置，根據容器圖的算法，按照空間面積自動分配。
清華大學
2021-04-10
佛山市肺炎疫情實時態勢管理系統
清華大學公共安全研究院廣東分院王飛副教授團隊依托智慧安全佛山一期項目的平臺功能和數據基礎，快速研發佛山市肺炎疫情實時態勢管理系統，全面歸集市疫情信息，實時匯聚各類疫情防控措施落實情況、救治情況、防疫物資情況、輿論觀點情況等防疫工作數據，形成“防疫一張圖”，系統在佛山市防疫工作指揮部和城市安全運行監測中心上線運行。團隊借助研究院在城市安全領域積累的科研成果，通過空間信息技術、大數據分析技術、風險評估技術為疫情綜合分析、研判和決策提供及時的動態信息，為疫情防控工作的科學防治和精準施策提供輔助支撐。
清華大學
2021-04-10