苏州华育智能科技股份有限公司成立于2012年元月，前称“江苏希沃智能科技有限公司”，现已发展成为一家以教育信息化及智能化建设为主的专业化、现代化企业。 企业成立之初，重点研发销售交互智能平板，改变了传统教学模式，为教育装备革新做出了贡献，随着公司在教育行业的耕耘发展，对于教育信息化、智能化的深刻理解，公司接着推出了“I-EDU多维度智慧校园”理念，在“智慧学习、智慧教学、智慧行政、智慧健康、智慧环境、智慧绿能”六个维度开始全面开发产品，服务于现代信息化、智能化教育模式。
5g远程医疗,医疗视频系统,适用医学会议&培训&远程会诊等场景,兼容主流硬件,性价比高!为医院/药企提供一站式医疗解决方案,突破传统医疗局限,让医疗系统更智能便捷!
致力于为教育信息化提供的全方位解决方案，构建开放、兼容、共建、共享的移动互联网终身学习生态圈，打造全球顶级的教学软件和内容分发平台。让知识点的呈现更加三维立体化，帮助老师轻松讲解知识，为学生创设接近真实的学习环境。
泰克教育作为中国ICT教育领先品牌，聚焦于云计算、大数据、人工智能、物联网、智能计算、鲲鹏、GaussDB、5G、数据安全、数据通信、云服务、软件开发等ICT人才培养、产教融合专业共建、互联网产品开发与应用，致力于提供产教融合、助力产业升级的平台级解决方案，助力高校建设产学研创融合的教育新生态。
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天闻数媒产品再获官方高度认可!近日，教育部中央电化教育馆公布了2019年“数字校园综合解决方案”第二批测试合格名单。在众多送测产品中，天闻数媒AiCloud资源中心系统V6.5经过严格的资料审核、现场测试，最终脱颖而出，成功通过2019年“数字校园综合解决方案”检测，将入编《数字校园综合解决方案》，并在“数字校园综合解决方案”信息发布平台（www.eschool.org.cn）同步展示推荐。
天闻数媒AiCloud资源中心系统从同步资源、专题资源两方面涵盖备授课所需课件、教学设计、音视频、动画、试题试卷等资源，以各学科最新版本教材为依托，构建适用于教师同步教学的资源，同时涵盖学科课程标准知识体系，满足新时期一线教师教学、研修、探究、翻转和学生自主学习、研究性学习、协作式学习等各种资源需求。
拓维集团旗下专业的教育品牌,自1996年成立以来依托于先进的教育理念和强大的技术积累,致力于通过在线教育平台产品、教育云和大数据落地三条路径打造0-18岁在线教育平台生态。教育大数据平台建设建议首先建设数据中心平台, 制定区域教育数据标准, 完成数据聚集、共享。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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