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產品詳細介紹 　　2018年11月21日，教育部決定從2018年起將面向全國遴選和建設一批全國兒童青少年近視防控試點縣(市、區)和全國兒童青少年近視防控改革試驗區，推動地方黨委和政府積極做好新時代兒童青少年近視防控工作，總結相關地區兒童青少年近視防控的好經驗、好做法，在全國樹立一批兒童青少年近視防控工作先進典型，發揮試點縣(市、區)和改革試驗區的示范引領作用，全面提升新時代學校衛生與健康教育工作水平。 　　為貫徹落實教育部指示精神，遼寧省教育廳制定了詳細的近視防控計劃。值此國家政策導向、政府需求之際，永康視光科技集團率先做出實質性響應，先后在沈陽市鐵西工人村第一小學和沈河區文藝二校成立"學生近視防控教室"試點，該試點教室設備及技術由永康視光科技集團提供，由學校統一安排學生進行視力提升訓練。此舉在近視防控工作方面取得突破性進展。 　　文藝二校許書記匯報了本試點的近視防控成果，對近視防控教室的評價是：視力提升效果超出家長和學校的預期，兩個星期5次訓練，學生的視力狀況明顯得到提升;有了第一批驚喜而顯著的效果，更多的孩子參與進第二批訓練，很多家長也放下質疑，積極配合學校近視防控教室工作。 　　沈河區文藝二校"學生近視防控教室"在開展工作前，學生由第三方專業視力檢測機構進行專業視力檢測，學校根據家長意愿度，第一批選出43個近視孩子參加視力提升訓練。經過5次視力提升訓練，近視人數從43人下降到37人，近視率從100%下降到86%，下降了14%。 　　以上數據前后由同一家權威視力檢測機構按照同一個標準檢測 　　兩所學校取得近視工作進展獲得省教育廳領導的高度重視。領導認可并表揚永康視光科技集團對青少年近視防控工作所做出的貢獻，用一個月的時間就完成了國家2030年的近視防控指標，他強調將"學生近視防控教室"寫進遼寧省教育廳發布的政府文件里，進行全省推廣，打造全國青少年近視防控示范城市。 　　永康視光科技集團，在青少年近視防控領域專注十余載，有樣板、有產品、有方法、有團隊，能夠幫助政府、學校達成視力指標。永康愿意與所有關注青少年視力健康的同仁攜手共同努力，呵護兒童青少年健康雙眼，構建祖國更加光明的明天!

企業的使命： 讓優質的教育資源人人可享，人人可學，時時可學，處處可學 公司企業文化 遠大的追求，求實的作風 企業精神：利他、誠信、學習、整合、拼搏、規范、創新。 品牌價值：為社會創造價值 ；為客戶提供服務； 為員工謀求福祉。 品牌使命：為用戶提供高品質的智能輔助教育的產品和服務 ；為員工營造拼搏進取、和諧共贏、團結互助的工作氛圍；對商業伙伴，提供公平合理、對等互利的合作平臺。 發展歷程 2002年--成立深圳惠凱科技，代理銷售三星、諾基亞、摩托羅拉移動手機，是中國聯通、中國移動、中國電信深圳地區代理商 2009年--惠凱發布首款安卓智能手機，是深圳少有的集研發、設計、生產制造銷售于一體的高技術企業 2015年--成立深圳前海惠凱科技有限公司，注冊惠凱商標，推出7寸、9寸、10寸多款型安卓系統學習型平板電腦，并通過3C產品認證 2016年--成立方案研發公司，主要從事智能穿戴類產品、智能學習教育型平板電腦、AI人工智能機器人的設計研發 2018年--在兒童早教及教育領域陸續推出多款人工智能機器人，實現從AI語音識別、語音喚醒、語音打斷到集成讀繪本與可實現遠程控制一體的高端產品的系列產品升級轉型，同時提供行業定制與定制終端產品服務，歡樂伙伴系列機器人在市場上的占有率使得惠凱已經成為教育類機器人行業的領軍制造企業。歡樂伙伴品牌榮登央視、全國各大衛視。惠凱獲得中國3.15誠信企業榮譽稱號 2019年--全資收購易百分品牌，成立深圳市易百分實業有限公司，全盤負責“易百分”教育品牌的商業運作。易百分學習機體驗店全國布局上百家。 2019年--15個央視IPTV、全國40多個衛視等累計50多個頻道刊登易百分學習機品牌廣告，并獲得良好市場口碑，易百分學習機榮獲中國教育學習機行業十大著名品牌。 2019年--深圳市易百分實業有限公司成立，易百分智慧眼指讀學習機隆重上市，成為與XX品牌同年度率先推出智慧眼指讀功能學習機為數不多的廠商之一。

高瓦斯礦井雙局扇故障診斷及自動切換一體化裝置作為第一臺以DSP為主控制器的集瓦斯故障定位、雙局扇自動切換、閉鎖與控制、可通過監測系統井下分站傳送至地面實現遠程監控的一體化裝置，通過采集井下掘進工作面傳感器信號輸出控制相應的現場設備磁力啟動器從而監控主、副局扇及工作面工作狀態。實現集瓦斯故障定位顯示、雙局扇自動切換控制。電路符合本安MA要求，對未安裝監測監控系統的中小煤礦，解決雙局扇故障診斷及自動切換與監控、瓦斯故障定位、風電氣可靠閉鎖難題，可廣泛用于瓦斯礦井中。 項目先后獲得陜西省教育廳產業化培育基金等的資助，通過了陜西省科技廳組織的驗收和陜西省科技廳的鑒定，所取得成果達到了國內領先水平。已獲發明專利1項，獲各類科研成果獎勵2項，其中中國煤炭工業科學技術二等獎1項，并裝在容和公司的防爆殼已在礦山試應用。

本發明公開了一種基于二分法的機床加工穩定性邊界快速求解 方法，包括如下步驟:預設參數平面、判穩函數和迭代次數，對參數平面進行初步劃分;利用二維二分法將每個網格再次劃分為更小的子 網格;在每個子網格的頂點利用數值積分法求解判穩函數的函數值， 判斷子網格是否為包含網格;將非包含網格再次劃分并判斷，若仍為 非包含網格，則結束，否則，獲得新包含網格;利用二維二分法將獲 得的所有包含網格劃分為更小的子網格;重復進行判斷及劃分，逐步 逼近 f(x)曲線，直至達到預設迭代次數;=

針對深厚表土層高瓦斯、低透氣性、高地應力煤層群開采條件下，地面鉆井抽采卸壓瓦斯的關鍵技術難題，系統研究了采動區鉆井防斷機理與控制技術、地面抽采瓦斯鉆井結構設計與理論計算以及采動區地面鉆井施工關鍵技術及工藝，創立了深厚表土層高地應力煤層群開采條件下地面鉆井抽采卸壓瓦斯技術體系。（1）構建采動巖層地面鉆井剪切滑移變形破壞模型，探索關鍵層對鉆井套管剪切變形的影響效應，尋找受采動影響不同層位巖層運動導致鉆井承受最大剪應力的位置，研究保障地面鉆井抽采卸壓瓦斯穩產的鉆井防斷理論與控制技術。（2）破解井身貫穿不同巖層，軟硬巖層交接面滑移不均勻而井身剪切破斷等關鍵技術難題，研究獲得了地面鉆井井壁及其套管和篩管受彎曲、拉伸、壓縮、剪切作用下的破斷機理。（3）針對地面鉆井井壁及其套管和篩管受覆巖運動作用的結構特征，探索減少地面鉆井受采動破壞而斷裂的防護對策，設計多種鉆面鉆井井型結構，解決地面成井、護井和固井關鍵技術難題和施工工藝，建立地面鉆井抽采卸壓瓦斯高產、穩產的技術保障體系。（4）建立煤礦生產接替與地面鉆井滾動部署間的優化匹配模式，保障井下采煤工作面開采與地面鉆井連續抽采卸壓瓦斯的協同、安全高效生產。

導讀東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法，以對運動想象(MI)任務進行分類。ESI技術采用邊界元法(BEM)和加權最小范數估計(WMNE)分別解決EEG的正向和逆向問題。然后在運動皮層中創建十個scout來選擇感興趣的區域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法從scout的時間序列中提取特征。最后，使用CNN對MI任務進行分類。實驗結果:在Physionet數據庫上的整體平均準確率達到94.5%，分別對左拳頭、右拳頭、雙拳和雙腳的單個準確率達到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉驗證進行驗證。研究人員表示，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者為驗證方法的有效性，加入了4個新的受試者進行驗證，發現總體平均準確率為92.5%。此外，全局分類器適應單一對象，整體平均準確率提高到94.54%。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。系統框架圖1 系統框架圖系統框架如圖1所示。原始數據來自國際10-10系統的64個電極(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10電極)，并以每秒160個樣本的速度采集。根據國際10-10系統從64個通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統進行記錄。記錄的數據被分為四個獨立MI任務包括左拳MI,右拳MI,雙拳MI和雙腳MI。首先，由于ERD在執行運動想象時在alpha和beta中不同，因此使用FIR濾波器對EEG進行了8 Hz至30 Hz的帶通濾波。然后，通過計算包含正問題和逆問題的源，將傳感器空間的活動轉化為源空間的活動。接下來，創建scout并提取特征。研究者在運動皮層中創建了10個scout，因為我們只關心與運動相關的活動。十個scout中的每一個都代表了可用源空間中的一個感興趣的區域(ROI)，并且是定義在皮層表面或頭部體積上的偶極子的子集。左腦的scout稱為L1、L2、L3、L4、L5，右腦的scout稱為R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA從10個scout的源時間序列中提取特征。最后，利用CNN對時頻圖進行分離并進行分類。實驗在實驗中，研究人員僅使用了隨機選擇的十個受試者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。這里用于分析的數據集包含每個受試者84次試驗，每一類包含21次試驗。在記錄64通道腦電圖時，受試者執行了不同的運動想象任務。每個受試者針對以下四個任務中的每一個執行了3輪21試驗：當目標出現在屏幕左側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕的右側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕頂部時，受試者想象打開和合上雙手的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕底部時，目標會想象雙腳張開和合攏，直到目標消失。然后受試者放松。為了統一數據維數，研究者選擇了4s的數據，因為每次想象任務的執行時間都在4s左右。此外，腦電圖任務是分開的，研究人員在實驗中將左拳，右拳，雙拳和雙腳MI任務分別稱為T1，T2，T3和T4。圖2 scout命名左右運動想象的scout分別命名為L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如圖2所示。10個scout每一個都被擴展到40個頂點，每個頂點只有一個源。L1區域對應40個信號，其他scout也一樣。在計算了來源后，研究者在運動皮層中創建了十個scout，如圖3所示。圖3 創建10個scout使用ESI計算十個受試者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次試驗的四個任務(T1、T2、T3、T4)的源。對于這四項任務中的每一項，每個受試者每次都要進行7次測試(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一個步的10個被試的10個scout的4項任務的來源。然后提取10個scout的時間序列進行進一步分析。特征提取在計算源之后，研究人員在運動皮層中創建了包含40個源的10個scout，并提取了scout的時間序列。如圖4所示為提取R5 scout時間序列作為示例。圖的右邊顯示了R5 scout的時間序列。本文利用小波變換從scout時間序列中提取特征。圖4 提取R5 scout時間序列作為示例在這項研究中，研究者提出利用CNN來解決運動想象任務分類的問題。該模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架構，該網絡模型由一個六層卷積網絡組成，其中兩個最大池層和三個全連接層，如圖5所示。圖5對于Physionet數據庫，研究者首先采用Deep ConvNet架構，包括四個卷積層、四個最大池層和一個全連接層。在實驗中，研究者依據經驗使用兩個最大池化層。并嘗試了不同數量的卷積層和完全連接層。時頻圖利用Morlet小波方法得到了scout的特征。對于每個任務，R5 scout的時頻圖如圖6所示。包含時間和頻率互補的時頻分析方法提供了時域和頻域的聯合分布信息，清晰地描述了信號頻率與時間的關系。圖6 R5 scout的時頻圖顯然，只有部分時頻映射是紅色的，表明每個任務只對特定的頻率和時間敏感。由于圖的數量比較大，研究者使用CNN來選擇和學習這些圖中最基本的特征。研究人員隨機選擇了幾個樣本，并將一些特征圖可視化，作為MI任務的學習表示，如圖7所示。圖7為了獲得有效的結果，將數據集分為90％作為訓練集，其余10％作為測試集。首先，將十個受試者的數據集（總共19320個樣本）分為17388個樣本以訓練所提出的CNN模型，以及1932個樣本以驗證模型的有效性。在實驗中，研究者還選擇了另外四個受試者的數據集以增加數據集的規模(27048個樣本)，其中24343個樣本是訓練集，其他樣本是測試集。在選定的scout上對所提出的CNN架構進行了十次訓練和測試，以驗證所提出模型的魯棒性。圖8(a)顯示了10個scout中每個的全局平均精度。圖8 統計結果R5的全局平均精度最高，達到94.5%，而L2的全局平均精度最低，為91.3%。對應L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整體準確率分別為92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的總體精度均在91%以上，標準差均在0.20%以下。圖8(b)顯示了十個scout中每個scout四個MI任務的組級統計結果及其標準差。一般來說，R5表現的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現最差。標準差較小，說明這些精度更接近平均值且穩定。圖9 統計結果圖9(a)顯示了帶有標準差的混淆矩陣，說明了group level分類結果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分別為95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四個MI任務中的每一個都如圖9(b)所示。通過改變訓練集和測試集順序的10次試驗，確定了scoutR5的性能，結果如圖10(a)和(b)所示。在10次試驗中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均準確率分別為93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。換句話說，四個任務中每一個的平均準確率都超過了93%。全局平均準確率為93.7%。10次試驗結果表明，該方法對scout R5的分類效果較好。從以上結果可以清楚地看出，R5 scout在四種MI任務的分類中扮演著最重要的角色。因此，選擇R5對四個MI任務進行分類。圖 10圖11. (a)是不同模型的全局平均準確性的比較。可以發現，該研究提出的模型可以達到最大的精度。從圖11. (b)不同模型的ROC曲線可以看出提出的模型比其他模型表現更好。?不同模型T1上的精度比較。(d)不同模型T2的精度比較。(e)不同模型T3的精度比較。(f)不同型號T4的精度比較。圖11 不同模型的精度比較結論東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法。該方法可以對運動想象(MI)任務進行分類。實驗結果表明，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者加入了4個新的受試者進行驗證來驗證方法的有效性。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。論文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

面向工程機械機電液一體化系統的動態性能匹配方法與分析軟件（以下簡稱為軟件）， 能夠根據用戶對工程機械整機動力配件的選型，自動組成整機系統模型，并預測工程機 械整機運行時的性能以及各配件的功率輸出和發熱情況。該軟件可應用于工程機械產品 開發的各個階段如參數選型，性能匹配、故障診斷、實驗輔助等，并已成功應用于山推 工程機械股份有限公司的新產品開發中。 技術特點： (1) 機電液熱融合建模，理論定位高級。軟件以預制的機電液零部件模塊模型為基 礎，可快速地、精細化地實現極端工況條件下機電液融合模型。 (2) 一體化的系統分析，問題覆蓋面廣。軟件綜合多種軟件資源，對特定工程機械 機型的核心動力系統，可實現任意節點輸出的、圖解化的、基于機械系統實驗結 果的系統分析。 (3) 機型軟件快速開發，面向用戶需求。軟件可針對牽引底盤和非牽引底盤，快速 開發出面向特定工程機械機型的機電液一體化性能分析軟件。 (4) 功能契合實際需要，適用范圍廣泛。適用于工程機械各個技術階段的參數選型、 性能匹配、故障診斷、以及實驗輔助。

南京大學健康醫療大數據國家研究院與南京大學校友企業江蘇美克醫學技術有限公司聯合研發出的15分鐘快速檢測新型冠狀病毒感染的IgM/IgG抗體檢測試劑盒(免疫層析法)，已在江蘇省各地市疾病預防控制中心投入使用。這款試劑盒經過南京市第二醫院等單位的大樣本試用檢測，發現能夠快速、簡便、準確的篩查新型冠狀病毒感染患者，完全符合市場的迫切需求。 南京大學將首批免費向淮安市捐贈1萬人份的新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒投入人群監測。研發產品 由南京大學與美克醫學聯合研制成功的新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒應用了免疫層析法。lgM/lgG抗體是從感染到發病中出現的人體抗體，是近期感染的標志。在感染過程中lgM是人體免疫系統中首先出現的抗體，然后lgG抗體出現，伴隨著lgM抗體衰減。檢測急性感染期新型冠狀病毒（2019-nCoV）特異性lgM/lgG抗體具有敏感性高、診斷及時、能判定疑似者是否感染等優點。因此，檢測新型冠狀病毒(2019-nCov)lgM抗體具有重要的臨床意義，對有效控制大規模傳播具有重要的意義。 新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒目前已投入人群監測中，在首批試用后，快速、簡便、有效、精準的病毒檢測效果得到北京疾病預防控制中心、江蘇省疾病預防控制中心和華中科技大學協和武漢紅十字會醫院等多省市疾控中心、省傳染病醫院、多家教學醫院20多家醫療機構的肯定，并積極響應加入新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測產品的驗證工作中。

由南京大學與美克醫學聯合研制成功的新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒應用了免疫層析法。lgM/lgG抗體是從感染到發病中出現的人體抗體，是近期感染的標志。在感染過程中lgM是人體免疫系統中首先出現的抗體，然后lgG抗體出現，伴隨著lgM抗體衰減。檢測急性感染期新型冠狀病毒（2019-nCoV）特異性lgM/lgG抗體具有敏感性高、診斷及時、能判定疑似者是否感染等優點。因此，檢測新型冠狀病毒(2019-nCov)lgM抗體具有重要的臨床意義，對有效控制大規模傳播具有重要的意義。