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產品詳細介紹     一、產品介紹    京師心智心理測評系統由北師大測評專家溫紅博教授指導研發，采用專業本土化常模，信效度高、操作簡單方便、確保測驗記錄全面、準確、可靠。提供近100個專業權威量表，在量表的選擇上始終將科學性、嚴謹性放在首位，完善的心理測評分析、豐富測評報告、專業心理檔案管理，充分滿足老師工作的順利開展以及測試的專業性。     二、產品優勢    1、廣泛量表 專業檢測    系統收錄了國內外近200個專業權威量表，采用國內權威心理學專家修訂后的中國常模，范圍涵蓋21個測驗方面。    既包括傳統經典測驗如瑞文智力測驗、16PF、MMPI、SCL-90以及新近的一些量表如考試焦慮、學習障礙、青少年上網成癮量表等。豐富的量表使其適用范圍涵蓋了各個行業，各類人群。    2、專業測試 信效度高    京師心智北師大專家專業指導研發，始終將心理測評軟件的科學性、嚴謹性放在首位，保證客戶在使用心理量表表時，更突出專業性及準確性。    3、測評報告 豐富實用    測評系統可以自動生成測評報告，不僅包含生動直觀的測試結果數據表和統計圖（柱型圖、曲線圖、剖面圖等），根據詳細的心理特點分析以及針對該心理特點的指導建議，結果詳細、指導明確，提高了測驗報告的可讀性和實用性 。    4、專業分析 精準報告    京師心智心理測評結果分析報告由：個人信息、測驗量表介紹、本次測驗得分、測驗結果的圖表統計、本次測驗結果的詳細解釋、關于本次測驗結果的詳細指導建議、測驗結果的附加說明七個方面組成。在全國同行中做到專業性最強、信效度最高、測驗結果分析最全。    5、專業統計 功能強大    提供了強大的數據統計分析功能，可對心理測試結果進行統計分析和分值計算，同時提供了最大值、最小值、平均數、方差、標準差等數據，實現心理健康狀態的動態監控，提升問題的應激反應的能力與適應。同時支持數據安全管理的功能，可進行EXECLE常規表格和SPSS專業統計進行分析整理，滿足客戶多方面需求。      6、方便快捷 檔案查看     將查詢條件輸入管理系統就可以方便的查詢到自己需要的個體檔案，在原有測驗分析的基礎上自主添加心理健康指導建議。系統支持自由添加心理測驗量表的功能，同時可根據實際需要將心理測驗軟件添加到本心理測評檔案管理系統中。確保了心理測驗軟件系統的長期有效的使用和不斷完善的需求。     三、產品特點    1、人性化界面     結合C\S與B\S架構的網絡測評技術優勢和單機的強大數據處理優勢，將數據收集和數據分析分開進行，既滿足在心理咨詢室、局域網和因特網上同時進行團體測評，又能確保數據的安全性和保密性。既可團體測評建檔也可個別咨詢診斷。令使用者操作簡捷，對電腦操作技能要求不高，便于心理教師迅速掌握靈活運用。    2、保密性強      用戶使用中具被自定的權限。分為：超級管理員，高級管理員，普通管理員。其中超級用戶具有最高的高級權限。普通用戶除了可以查看個人信息和進行測驗以外，不具有任何高級權限；高級用戶具有的權限介于二者之間。    3、量表自由選擇    測評量表種類可選擇性購置,可進行購買一部分所需要的量表,后期需要可進行二次購買，節約成本的同時、提高了使用的效能。     四、心理測評量表（10大專業測試  針對性精準測量）     五、專家指導    六、服務支持     七、品牌優勢    1、產品：心理沙盤、心理測評系統、音樂放松系統、團體輔導、心理宣泄設備、心理自助儀、實驗儀器，多款配置參數，招投標首選,控標產品，滿足代理一站式采購需求。    2、專家：70多位來自高校的教授、一線優秀的心理工作者組成的專家團隊； 我們的研發、推廣、售中、售后保駕護航；領導認可、用戶技能、設備性能同等重要，以專家的身份、專業性，更易獲得用戶及領導的認可！    3、廠家：完善的廠房，先進的生產設備，實現生產規模化，專注每個細節的完美精準，為優異的產品質量提供有力的保障，研發的設備先后獲得中華人民共和國國家知識產權局專利數十項，享有較高的客戶美譽。    4、實力：7年行業經驗；70名專家顧問；100名本科以上團隊成員！    5、服務：為代理提供心理咨詢室設備招標采購方案，支持學校、司法、醫院、政府、社區等心理咨詢室建設，協助代理售前成交以及售后保障,保障代理項目順利開展。     八、適用范圍     九、榮譽資質     十、客戶案例     十一、其他相關產品    十二、品牌    京師心智，以“一心成就伙伴”為原則，獨創“一站式”服務體系，誠邀廣大合作伙伴共同推動心理行業的發展。主要從事心理咨詢室建設設備的研發、心理健康軟件、科研設備、心理應用人才培養等心理應用全線業務。專業的品質，真誠的服務，深受業界好評，擁有30多項國家權威認證，更有諸多專家認定和支持，傾力打造中國心理設備專業品牌。     十三、聯系方式     姓名：范香云     座機：010-59201713     手機：13311233616     QQ：3201453676     地址：北京市海淀區文慧園北路8號慶亞大廈9層。

產品詳細介紹系統概述： 考務管理與學業評價系統是一款通用的“考務管理、考場管理、成績分析和學業評價”二合一系統，由“考務管理、考場管理和學業成績評價”三個子系統組合而成，提供了“成績參數設置、考試安排、考場安排、座位安排、監考人安排、考試錄分、成績計算、成績分析、考試公示、成績查詢、參數公示”等一整套考試業務相關功能。 考務管理負責考試相關事務安排工作，考場管理提供考場相關事務管理，而學業成績評價則負責從多個維度來計算和分析學生的考試成績，從而更好的協助任課教師、班主任和教務處老師來計算考試成績、制作成績報表和繪制考試分析圖，從而提高成績分析速度和學生學業評價相關工作效率，減輕教師負擔，提升教學質量。方便學生和家長網上查詢考分和分析個人成績趨勢。 考生成績單可以一鍵發送到家長的手機微信上，家長可以第一時間知道學生的考試成績結果，這能大大提升家長對學校教務工作的滿意度。 系統特色： 全面支持“走班化教學”背景下的考試管理，考場管理和成績分析； 考務管理、考場排座、學業評價功能三合一； “一鍵計算”即可完成全部計算，無需擔心成績數據前后不一致的問題，任何一點成績考分的改動，都需要全套數據重新計算，一鍵計算確保無論多少次修改數據，都能確保各項計算和統計數據的正確、一致和完整； 開放的計算參數方式，確保一套系統可以適應不同學情的學校實際需求，確保軟件千校千面； 軟件界面簡潔實用，性能突出，占用資源少。

教室智能運維管理平臺結合先進的AI、大數據、物聯網等技術，與先進管理體制與先進管理模式相融合，建立現代化的智能運維體系，讓教室管理更高效、更科學 產品特性： AI智能巡檢，智能識別設備故障，主動防范教學事故 支持教學管理人員遠程巡課 多維度可視化數據分析，助力科學決策 信息化建設成果展示 為滿足多樣化的大屏展示需求，智能運維管理平臺能夠充分呈現信息化建設的關鍵成果，如信息化系統建設情況、信息化設備日常使用情況，以及智能化系統的實時運行態勢。  AI運維系統 當前許多的運維工作還是靠人工完成，例如教室設備巡檢、設備關機檢查、調換教室等。特別是巡檢工作主要靠運維老師定期完成，平時只能根據報修電話被動開展檢查維護。運維管理平臺依靠AI技術，可按需（每天/隔天）對教室設備進行自動檢查，實現課前發現問題，輔助分析解決問題，達成課中無故障的目標。同時智能機器人24小時值守，自動完成管理員設定的各類智能策略，幫助管理員實現簡單而高效的運維工作。 教學設備統一管控 教室綜合運維管控平臺可以實現對教室內所有的教學設備設施進行統一集中的自動化管理。包含對傳統多媒體教學設備（如：電腦、投影機、投影幕、功放等）、在新型教學理念支撐下所出現的新型教學設備，如：交互大屏等，以及環境控制設備（如：燈光、窗簾、空調等）進行自動化、智能化的控制。 教室巡課 平臺專門為教學管理人員設計了的巡課功能。在辦公室即可遠程巡視教師的上課過程，通過教室的實際畫面，也可通過勾選只看上課教室查看正在上課的教室，點擊某一教室畫面會進入巡課三畫面頁面，包括教師畫面，學生畫面，電腦畫面。 移動運維系統 教室智能運維管理平臺為更好的服務于教室管理老師，提升工作效率，提供了移動運維客戶端，即使不在辦公室，也能完成大部分教室遠程管控工作。實現教室設備移動管控、設備故障移動處理，提升整體服務的效率和體驗。。 統計分析 教室智能運維管理平臺通過多維度分析教室運維管理的各項工作指標，形成量化數據并以圖形化的方式呈現，為相關領導提供決策支撐。統計分析包括教室設備使用情況分析、故障統計與分析、燈時統計、能耗統計等模塊。  

呼吸慢病患者物聯網管理平臺，主要是對患者的個人身體檢測數據進行采集、主要是手環、聽診器、體溫計的數據采集，醫生對患者的聽診音頻進行審核分析，并給出診斷報告；以及心肺音數據的切片標記。和呼吸慢病患者可視化分析，利用可視化工具提供豐富的圖表展示，提高結果的可讀性。

呼吸慢病患者物聯網管理平臺，主要是對患者的個人身體檢測數據進行采集、主要是手環、聽診器、體溫計的數據采集，醫生對患者的聽診音頻進行審核分析，并給出診斷報告；以及心肺音數據的切片標記。和呼吸慢病患者可視化分析，利用可視化工具提供豐富的圖表展示，提高結果的可讀性。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

項目簡介：《選礦廠生產統計計算機管理系統研究》通過湖北省科技廳組織的鑒定，其科研成果處于國內領先水平。 技術特點：本課題以大冶鐵礦廠為實例，利用當前流行的Microsoft Visual Basic6.0開發選礦廠生產統計計算機管理系統軟件，該系統解決了多金屬選廠報表金屬量不易平衡的問題，具有創新性。用戶只需一次性輸入原始數據，相互關聯的生產日報表、周報表、月報表和年報表將自動生成，生產日報表可當天上報。企業領導、工程技術人員、管理工作者和統計分析人員可根據工作需要任意瀏覽、調用、打印各種報表，有利于正確指導現場操作、生產調度、組織管理和領導決策。應用領域：該系統既針對性，又有通用性，便于計算機管理網絡化。可在全國同類礦山企業中推廣使用，具有廣闊的應用前景和良好的社會、經濟效益。

隨著電網數據規模越來越大，所蘊含的價值也越來越多。清華大學信研院研發了基于機器學習方法的能源互聯網能量管理系統，主要功能為對電網的穩定性進行預測和可視化。系 統分為訓練部分和預測部分。訓練部分通過歷史數據進行機器學習，建立一個電壓穩定性的 分類器。分類器訓練完成后，再對新增的未知數據進行預測。訓練部分主要分為特征提取、 類別標記、特征壓縮、分類器類型選擇。預測部分主要分為分類器數據啟動階段和預測輸出 階段。本系統提出利用機器學習方法對電網電壓穩定性進行預測，進一步綜合多個節點給出 電網態勢感知的評估結果。在訓練每一個節點分類器的時候，本系統將特征選取的時段和預 測時間節點拉開，形成一種延時的預測方法，本發明對復雜系統有著更好的還原效果。2 應用說明本系統實施電壓穩定性預測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關鍵測點的同步相角測量單元 PMU 采集電網實時數據，所述 實時數據包含電網中每個關鍵測點的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進行數 據降維與壓縮;根據特定時刻電壓 U 是否恢 復到標準值的 0.8 倍來區分每組樣本組是否 穩定，用 0 標記穩定，用 1 標記不穩定;步驟 3:選擇分類器，建立一個電壓穩 定性的分類器;步驟 4:訓練分類器;當分類器訓練完 成后，將訓練好的參數儲存起來;步驟 5:進入預測部分的數據啟動階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個節點的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據分類器給出的預測結果;特征時段向前滑動，最初的特征被拋棄，新特征補充在隊尾， 分類器持續給出預測結果;步驟 7:每隔一定時間間隔 ，要把新收集來的數據與以前的數據一起，重新回到步驟 4 訓練分類器，更新參數。在具體系統搭建過程中，我們充分利用現有機器學習平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統 HDFS 負責數據存儲;Spark 負責模型訓練;Storm 負責在線預測;Kafka 負責在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數。