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　　深圳市科邁信息技術有限公司（以下簡稱“C&M科邁投影”）是專注于投影機研發、制造（非生產）、銷售和服務的科技推廣和應用服務業國家級高新技術企業，成立于2009年1月23日，公司總部位于中國改革開放的先鋒城市——深圳，同時在北京、上海、廣州、南京、杭州、成都、武漢、長沙、西安、重慶、濟南、南寧、哈爾濱、沈陽、昆明等十余個區域中心城市設有科技推廣和應用服務辦事處，并在北京、上海、廣州、深圳、成都、武漢等重點區域設有多個綜合技術中心，“用技術詮釋品質，用服務打動客戶”一直是C&M科邁投影永恒的追求和努力的方向。　　深圳科邁旗下擁有國產自主投影機品牌——C&M（科邁）和WITIW（威迪泰），深圳科邁堅持自主研發、國產制造、委托生產的產品理念，致力于影像與色彩處理技術，擁有完整的產品規劃，專為順應國產化替代大趨勢打造全線產品。深圳科邁秉承自身十余年深耕視聽多媒體行業專業經驗打造符合各類投影解決方案商、視聽多媒體設計公司、新媒體從業者和用戶期待的投影機產品。C&M（科邁）和WITIW（威迪泰）投影機是深圳科邁為每一位支持、扶持國產品牌投影機有識之士打造的想用、敢用、能用、夠用的自主品牌產品。深圳科邁以“專業”和“服務”理念為客戶在投影產品選型上提供了“多一種”選擇的同時兼顧了投影顯示效果與產品采購預算的性價比平衡。　　深圳科邁同時迄今為止也是專注了工程投影機分銷十余年的行業前行者，截止目前已2020～2022連續三年簽約全球技術領先的投影機品牌——BARCO（巴可）——重磅推出的UDM系列3DLP激光投影機的全國獨家總代理，在全國范圍內向客戶提供BARCO（巴可）全球技術領先的影像處理技術、先進的投影產品和專業的服務，因此深圳科邁有足夠的自信能夠以更專業的服務陪伴每一個合作伙伴共同成長！　　深圳科邁成立14年以來累計銷售了五萬余臺工程投影機（即亮度5000流明及以上）、參與了超過一萬個影像顯示專業項目、服務過二千個以上的各層級客戶，擁有經驗豐富的設計團隊、技術全面的技術團隊，在主題公園、實景演出、戶外亮化、景區夜游、展覽展示、酒店、多媒體藝術秀、劇院、禮堂和會展，以及會議室等領域擁有時間長、數量多、經歷豐富的各類經驗，能提供包含創意設計、產品供應、工程安裝、XR編導（即VR、AR、MR、元宇宙等CG、虛擬現實、人機交互的視覺設計、動線設計、節目編排）等在內的綜合一體化交鑰匙解決方案。　　展望未來，深圳科邁將繼續依托專注專業的技術、不斷研發制造的國產自主產品、優秀的服務團隊，以及強大的技術背景，以創新的理念、領先的技術和不斷滿足客戶需求的專業服務精神與合作伙伴的業務共同成長！

ZH-JCT集成化信息化信號采集處理系統集成了可移動實驗平臺、生物信號采集處理系統、生命維持系統、環境溫度檢測系統。 可進行實驗信息化管理，運用于各項生理學、藥理學、病理生理學等實驗。

中軟國際教育科技集團充分發揮教育行業總集能力，攜手產業生態合作伙伴（騰訊&中軟國際云智能業務集團），為高校提供一站式校園信息化建設服務。依托中軟國際教育科技集團對教育產業的理解與沉淀，將騰訊優質的高校信息化建設產品及服務引入，聯合中軟國際云智能業務集團在高校運營服務領域優勢，三方創新融合，致力打造中國高校信息化建設標桿服務體系。

SE800系列信息化試劑安全柜 集成CMOS條碼識別、多點觸摸操控、視頻監控、人臉識別等功能，可將試劑信息與條碼綁定錄入系統，形成完整的試劑信息數據庫，并對數據進行分類統計、篩選，實現試劑安全存儲管理。 管理對象：易制毒易制爆、危化品試劑等   產品參數PARAMETERS： 集成13.3英寸電容式觸摸屏，預裝專業操作軟件 集成條碼識別器，可識別試劑信息 人臉識別和賬號密碼登錄，可設置雙人身份驗證登錄 集成制冷控溫系統，控溫范圍-5～8℃ 集成內循環過濾系統，可提高柜體環境凈化能力 雙人雙鎖，24小時移動偵測視頻監控   產品特色FEATURES： 1、多種開啟方式 人臉識別、賬號密碼、機械鑰匙（可根據用戶需求定制） 2、CMOS條碼識別 集成條碼掃碼器，將人員信息、試劑信息與條碼綁定錄入系統，形成完整的試劑數據庫 3、自動聯動控制 集成制冷控溫系統，控溫范圍-5～8℃ 集成內循環過濾系統，可提高柜體環境凈化能力 4、雙層鈑金、防靜電接地導線、增設泄壓口 5、智能化信息系統 自動記錄流轉信息、自動統計分析，生成各類統計報表，支持數據隨時查詢并導出EXCEL報表，實現庫存無紙化管理；

2022年3月，植物免疫團隊康振生/張新梅組在小麥與條銹菌互作方面取得新進展，研究揭示了小麥感病基因負調控小麥抗條銹病的新機制。研究成果以“TaBln1negativelyregulateswheatresistancetostriperustbyreducingCa2+influx”為題在《PlantPhysiology》在線發表。植保學院2021級博士研究生郭雙元為第一作者，生命學院張新梅副教授為通訊作者。

本項目以嵌入式控制器為核心，結合現代電子測量技術、智能控制技術、 工程流體力學、呼吸力學等多學科知識，研發一款智能呼吸機，主要用來治療 睡眠呼吸暫停綜合癥、慢性阻塞性肺病等疾病，同時開發基于 Android 系統的 智能手機數據采集與通信系統，并構建物聯網健康信息管理系統和健康信息云 平臺，通過云傳輸實現患者與醫生及其醫療機構的雙向遠程監控與服務。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。