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西安交通大學口腔醫(yī)院臨床技能訓練中心教學設備購置項目招標項目的潛在投標人應在西安市太白南路181號西部電子社區(qū)A座A區(qū)209標書發(fā)售室獲取招標文件，并于2022年06月21日14點00分（北京時間）前遞交投標文件。

東南大學分析測試中心聚焦離子束雙束系統(tǒng)采購 招標項目的潛在投標人應在微信公眾號“蘇美達達天下”獲取招標文件，并于2022年06月16日 14點00分（北京時間）前遞交投標文件。

 該研究是為期6年的單中心臨床隨機對照試驗。何教授團隊對廣州市荔灣區(qū)50-70歲人群進行社區(qū)篩查，最終從11991名篩查對象中入選了889名臨床試驗受試者。所有受試者均達到預定的雙眼可疑原發(fā)性房角關閉入選標準。對受試者雙眼進行隨機分組，其中一眼分配至激光虹膜周邊切開，作為干預組，對側眼不進行治療，作為對照。進行激光治療后，對受試者進行定期隨訪至72個月。眼壓升高、發(fā)生前房角粘連或急性青光眼發(fā)作作為主要結局指標。研究發(fā)現(xiàn)在干預組，每1000眼×年中，主要結局指標發(fā)生率為4.19，而對照眼為7.97；風險比為0.53。其中，干預組出現(xiàn)19例主要結局指標，對照組出現(xiàn)36例主要結局指標；兩組間具有統(tǒng)計學顯著差異。       雖然臨床試驗證實預防性激光治療可以降低47%的主要結局指標的發(fā)生，但是由于主要結局指標本身的發(fā)生率極低，而且都以不會馬上引起視力損傷的前房角粘連為主，因此，對于通過社區(qū)篩查找到的閉角型青光眼“高危患者”，研究結果提示，不應廣泛使用預防性激光治療。這個臨床實踐的改變，可能會減少沒有必要的手術治療，降低衛(wèi)生資源的投入。

面向AI等應用發(fā)展趨勢推出的新一代高性能、高密度插卡式交換機 產(chǎn)品特性： 固化4個擴展插槽，每槽位最大可支持32個100G端口，更好滿足數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡演進需求 支持2+2電源與5+1風扇熱插拔，支持GR完美重啟，實現(xiàn)硬件與鏈路可靠性雙重保護 三層路由功能輕松適配多重業(yè)務，數(shù)據(jù)傳輸高效有保障 多重管理方式選擇 網(wǎng)絡維護簡單有效 構建下一代數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡 AI/機器學習等應用的高速發(fā)展，驅動下一代數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡向100G/400G演進。下一代數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡，要求設備在單位空間內(nèi)，具備更高的性能、更大的帶寬，RG-S6920-4C在4U高度空間內(nèi)，最大可提供128個100G端口，或64個100G端口+16個400G端口，更好的滿足下一代數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡的演進需求。 構建高性能、低延時數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡 RG-S6920-4C交換機配合RG-S6510系列交換機，基于PFC/ECN等網(wǎng)絡流控技術，以及MMU調優(yōu)技術，可構建端到端、無損、低時延轉發(fā)的RDMA（Remote Direct Memory Access，遠程直接內(nèi)存訪問）基礎承載網(wǎng)絡，滿足AI/機器學習、高性能計算、分布式存儲大數(shù)據(jù)等應用場景的網(wǎng)絡部署要求。 電信級可靠性保護 RG-S6920-4C交換機支持2+2電源冗余，5+1風扇冗余，所有電源模塊以及風扇模塊均可以熱插拔而不影響設備的正常運行。此外整機還支持電源和風扇的故障檢測及告警，可以根據(jù)溫度的變化自動調節(jié)風扇的轉速，更好的適應數(shù)據(jù)中心的環(huán)境。還具備設備級和鏈路級的多重可靠性保護。采用過流保護、過壓保護和過熱保護技術。 除了設備級可靠性以外，該系列還支持豐富的鏈路可靠性技術，比如支持GR快速重啟、BFD快速轉發(fā)檢測等機制。當網(wǎng)絡上承載多業(yè)務、大流量的時候，降低異常對網(wǎng)絡業(yè)務的影響，提升整網(wǎng)可靠性。 IPv4/IPv6雙棧協(xié)議多層交換 RG-S6920-4C交換機，硬件支持IPv4/IPv6雙協(xié)議棧多層線速交換，硬件區(qū)分和處理IPv4、IPv6協(xié)議報文，支持多種Tunnel隧道技術（如手工配置隧道等等），可根據(jù)IPv6網(wǎng)絡的需求規(guī)劃和網(wǎng)絡現(xiàn)狀，提供靈活的IPv6網(wǎng)絡間通信方案。 支持豐富的IPv4路由協(xié)議，包括靜態(tài)路由、RIP、OSPF、IS-IS、BGP4等，滿足不同網(wǎng)絡環(huán)境中用戶選擇合適的路由協(xié)議靈活組建網(wǎng)絡。 支持豐富的IPv6路由協(xié)議，包括靜態(tài)路由、RIPng、OSPFv3、BGP4+等，不論是在升級現(xiàn)有網(wǎng)絡至IPv6網(wǎng)絡，還是新建IPv6網(wǎng)絡，都可靈活選擇合適的路由協(xié)議組建網(wǎng)絡。 完善的管理性 支持豐富的管理接口，例如Console、MGMT口、USB口，支持SNMPv1/v2/v3，支持通用網(wǎng)管平臺。支持CLI命令行， Telnet，集群管理，使設備管理更方便，并且支持SSH2.0、SSL等加密方式，使得管理更加安全。 支持SPAN/RSPAN鏡像和多個鏡像觀察端口，可以將網(wǎng)絡流量輸出分析以采取相應管理維護措施，使原本不可見的網(wǎng)絡業(yè)務應用流量變得一目了然，可以為用戶提供多種網(wǎng)絡流量分析報表，幫助用戶及時優(yōu)化網(wǎng)絡結構，調整資源部署。

5G+AI 云邊一體化智慧出行解決方案，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監(jiān)管難、公共交通信息阻塞等問題，匯集了5G 通信、AT 算力資源平臺、AI 算法、邊緣計算網(wǎng)關、車路協(xié)同、智慧燈桿、大數(shù)據(jù)管理平臺等諸多軟硬件技術成果，具有充分的綜合性、創(chuàng)新性、協(xié)同性、大集成等特征，同時將 5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云邊一體化等技術交互融合，實現(xiàn)交通流感知、交通事件感知、配時方案優(yōu)化、智慧燈桿、邊緣計算網(wǎng)關等功能。 建設進展 研發(fā)方向一：網(wǎng)絡建設規(guī)劃南京移動在新港地區(qū)優(yōu)先投入5G建設資源，目前新港開發(fā)區(qū)范圍內(nèi)，共 規(guī)劃5G站點114個，其中宏站82個，桿站32個；已開通宏站27個。本項 目規(guī)劃恒競路需求站點11個，宏站9個，桿站2個，廠區(qū)內(nèi)部宏站2個，興 智路需求站點6個，其中宏站2個，桿站4個。 研發(fā)方向二：AI云平臺研發(fā) 南郵信產(chǎn)院投入建設AI云平臺，為人工智能提供算力支撐，為算法模型訓練提供海量數(shù)據(jù)和開發(fā)環(huán)境，為區(qū)內(nèi) 人工智能企業(yè)及高?？蒲腥藛T提供一站式人工智能產(chǎn)業(yè)服務，帶動人工智能技術的提升。目前已建成。 研發(fā)方向三：智慧燈桿+邊緣網(wǎng)關 智慧燈桿：場景載體，環(huán)境感知等多功能實現(xiàn)。 邊緣網(wǎng)關：各個功能互通互聯(lián)的媒介 目前智慧燈桿進入融合各家設計階段。 研發(fā)方向四:車路協(xié)同/無人駕駛交通流感知-實時感知城市交叉口內(nèi)車流量、速度、排隊長度、占有率等數(shù)據(jù)。交通事件感知-提供停車，逆行，超速，擁堵，變道等事件信息，并提供照片和視頻。車路協(xié)同-將感知數(shù)據(jù)下發(fā)至無人駕駛車輛，車輛根據(jù)獲得的信息自動優(yōu)化行駛路線。配時方案優(yōu)化-將感知數(shù)據(jù)直接下發(fā)到交通信號機，實時生成交通信號配時方案，下發(fā)至交通信號機，實現(xiàn)路口單點自適應控制。 研發(fā)方向四：車路協(xié)同/無人駕駛建設面向L4級無人駕駛的車路協(xié)同系統(tǒng)。主要是車路協(xié)同系統(tǒng)車端建設。通信網(wǎng)絡建設方面：參與對5G網(wǎng)絡的驗證，協(xié)助驗證5G網(wǎng)絡與無人駕駛的互聯(lián)互通。 大數(shù)據(jù)平臺建設方面：其無人駕駛車可以在多場景應用，充當城市各種數(shù)據(jù)收集的載體。 車路協(xié)同云控平臺建設方面：承擔車路協(xié)同云控平臺建設。 關注重點 開放性場景定義：一般是指城市基礎設施建設運營管理、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、民生服務等領域，對新技術新產(chǎn)品有應用需求的各類工程、項目。通過應用場景開發(fā)建設，可以推進新技術新產(chǎn)品的示范應用和迭代升級，助力新技術新產(chǎn)品推廣應用。《南京市關于加快應用場景開發(fā)建設2021年行動方案》圍繞5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應用示范道路，向全產(chǎn)業(yè)鏈（企業(yè)、科研機構等）開放能力。一是路側基礎設施開放，在南京南郵信息產(chǎn)業(yè)技術研究院有限公司統(tǒng)籌管理下，開放路側龍門架、桿位等資源，以及相應的供電 、聯(lián)網(wǎng)能力，為路側生態(tài)參與者提供寶貴的示范場地；二是數(shù)據(jù)開放，在保障信息安全和公共隱私的前提下，開放路側時空全覆蓋的結構化與非結構化數(shù)據(jù)，形成"興智路數(shù)據(jù)集"，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入珍貴的稀缺數(shù)據(jù)資源；三是應用開放，建立其他生態(tài)參與者加入的申請入口，規(guī)范開放"數(shù)據(jù)集"，通過互聯(lián)網(wǎng)、展廳等線上線下渠道向全社會展示 5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應用示范道路的成效。 示范性在中國（南京）智谷的指導下，本項目參與四方集聚各自技術及資源優(yōu)勢，群策群力，協(xié)同創(chuàng)新，緊密且高效地推進建設計劃；將5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云邊一體化等技術交互融合，期望建成經(jīng)開區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)方向上的標志性應用場景，樹立良好的示范典型。 先進性5G+AI云邊一體化創(chuàng)新應用示范道路"項目，針對道路事故率高、交通擁堵困局、道路交通監(jiān)管難、公共交通信息阻塞等問題；匯集了5G通信、AI算力資源平臺、邊緣計算網(wǎng)關、車路協(xié)同、智慧燈桿、大數(shù)據(jù)管理平臺等諸多軟硬件技術成果；與其他單純的車路協(xié)同場景、智慧燈桿場景相比，具有充分的綜合性、創(chuàng)新性、協(xié)同性、大集成等獨特特征和 充分的先進性。

“全面感知、深度融合、多維服務”的淮陰工學院智慧校園建設與應用實踐近十年來累計投入 1.98 億元，圍繞新型基礎設施、數(shù)據(jù)中臺、智慧教學、智慧科研、智慧管理、智慧服務等方面建成了高水平智慧化數(shù)字校園，在學科與信息化融合、網(wǎng)絡安全等方面形成鮮明特色。

（一）項目背景 當前，智慧教育具有智能導學、精準推薦、定制輔導、精細評價等特點，已成為國際國內(nèi)教育信息化發(fā)展的趨勢。智慧教育的研究主要聚焦于智慧學習環(huán)境建設的研究、智能技術支持下的智慧教學研究和機器學習技術支持下的個性化學習研究。智慧教育的出現(xiàn)極大地促進了當前教育中學習空間的重構。在“學習空間”之前，人們通常使用“教學空間”來指代這種場所，將有教學活動的場所均稱作教學空間。隨著人們對學習過程的理解變化、智慧教育的快速發(fā)展以及人們對非正式學習的重視，學習空間逐漸由單一的物理教學空間向包含物理空間、網(wǎng)絡空間、移動空間的多元學習空間轉變。多元學習空間的提出雖然更多地體現(xiàn)出了“以學生為中心”的傾向，但如何具體衡量多元學習空間對學生學習效果的影響是評價多元學習空間的重要步驟。同時，在多元學習空間具體構建時，面對空間中來源不同、結構多樣、數(shù)量龐大的多模數(shù)據(jù)如何進行處理存儲、并在保證數(shù)據(jù)有效性的前提下對教育數(shù)據(jù)進行隱私保護是多元學習空間需要解決的另一個難點。 （二）項目簡介 本項目主要目標是針對信息技術支撐下學習空間多元化、場景復雜、需求多樣化，學習者及學習行為呈現(xiàn)出新的特點和規(guī)律，研究多元學習空間中學習行為數(shù)據(jù)化關鍵技術，構建“云-邊緣-物聯(lián)網(wǎng)”架構的多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲與處理平臺，實現(xiàn)混合式學習環(huán)境下學習行為智能感知和數(shù)據(jù)化，優(yōu)化學習行為模型，基于實際應用與不同學習目標函數(shù)及內(nèi)容，建立可重復、可預測、可驗證的對比數(shù)據(jù)集，為數(shù)據(jù)驅動的智慧教育生態(tài)構建和教育應用提供核心技術與數(shù)據(jù)支撐。 （三）關鍵技術 我們面向智慧教育中準確認知學生的學習狀態(tài)和行為的大數(shù)據(jù)需求提出研究方案。本項目實施方案涉及教育學、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、隱私保護等多個領域，主要技術路線如圖所示： 圖 1 技術路線圖 其中，項目包括的關鍵技術主要有以下三點： 1.基于物聯(lián)網(wǎng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)實時智能感知和多時間域數(shù)據(jù)采集技術 該技術針對學習狀態(tài)的數(shù)據(jù)化、特征參數(shù)量化問題，設計能夠采集多 重學習空間下的智能數(shù)據(jù)感知物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。主要技術難點在于抽樣頻率與 識別準確度的平衡、人機交互的變化規(guī)律等全新科學問題。 2.學習狀態(tài)多模態(tài)數(shù)據(jù)解析和智能處理技術 利用智能感知物聯(lián)網(wǎng)采集實時性的原始學習狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括面部表情、 腦電信號、頭部姿態(tài)、交互行為等原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、模 態(tài)多、冗余度高等特點，需要通過智能化的預處理方法轉換成可以量化的 狀態(tài)數(shù)據(jù)。 3.多層次數(shù)據(jù)差分隱私保護技術 學習行為數(shù)據(jù)是學習者被動采集的多方面行為數(shù)據(jù)，受到日益增長的 具有爭議性的數(shù)據(jù)倫理的制約。該項技術通過數(shù)據(jù)隱私保護機制實現(xiàn)數(shù)據(jù) 多層次化的差分隱私安全算法；在保證學習者最大數(shù)據(jù)隱私性的前提下， 研究滿足學習行為分析所需要的數(shù)據(jù)顆粒度。

哈爾濱工程大學與德國著名企業(yè)菲尼克斯電氣雙方各投入近400萬元，建設“哈爾濱工程大學-菲尼克斯電氣”工業(yè)4.0示范創(chuàng)新中心，旨在深入開展產(chǎn)、教、學、研等多方面合作，構建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、實踐實訓、科學研究多功能實踐平臺。