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高等教育领域数字化综合服务平台
智能工厂管理平台
北京工业大学
2021-04-14
云桌面管理平台
一、产品介绍
云之翼云桌面管理软件（yiCenter）是针对云桌面系统运维管理所研发的综合操作平台，它从服务器，桌面，终端三个维度实行统一管理，全方位操作云桌面系统实施，交付，运维，更新等各类任务。
云平台管理软件（yiCenter)可以在系统布局中产生重大作用，通过将业务资源整合到云平台，然后对整个平台进行系统化集中管理，让网络、服务器、桌面、终端资源能够在一个平台中实现集中管控和运维，极大的提高了管理运维的水平和效率，节约了大量的人力、物力成本。
二、产品优势
化繁为简，提高效率
将“云”的所有管理任务集中于同一平台，将大量工作制度化，简化管理流 程、Web 管理界面，无需安装客户端或者借助 MMC 控制台，将大量专业术语通俗化，达到一看便知，降低上手难度。
智能排课，智慧办公
涵盖了服务器、桌面、终端的全部资源管理，功能实用且操作简单，兼容全部的主流操作系统，同时，产品功能可根据需求扩展开发。
功能强大，兼容性好
可以使用任意智能设备，通过局域网或 Internet 随时随地接入管理平台进行管理维护，无需针对各类应用系统定制开发客户端，无需任何插件。
简单高效的远程管理
可对教室进行排课，系统镜像自动切换，满足不同教学需求。办公中，能够对终端，系统资源集中管控，降低业务风险，提高数据安全性。
湖南云之翼软件有限公司
2022-09-07
资源管理平台
资源按年级、科目、主讲等分类管理，方便查找
一、平台资源来源
资源管理平台既可以接收嵌入式设备和网络摄像机录制的原始视频资源，又可以接收微课系统发布的微课视频以及老师个人整理的各种教学资源。
提供标准的 FTP 原始资源库，可对接其他任何系统提供的资源。
二、平台资源管理
资源按年级、科目、主讲等分类管理，方便查找。安全的资源发布机制，资源需要经过审核后才能发布出去，避免不合法的资源传播出去。
三、平台特色功能
资源模式播放
在播放普通的单视频课程的基础上，系统提供了资源模式课件供用户在线学习，资源模式课件可以包括教师视频，学生视频，教学文档视频等。由于资源模式课件是老师视频讲授同步配合 PowerPoint 文稿，因此教学效果非常接近现场授课。
在线编辑
对录制好的视频在线进行转码、截取、合并、增加字幕等功能。
自动课表
根据课表内容，控制导播主机进行录制、直播并把录制的视频上传到平台。
名师课堂
名师专辑，方便查看优秀老师的所有课程。
教研管理
创建一个教研活动，教研组成员可以对教研内容评价、打分。
评价管理
制定评估方案，建立评价体系对不同的课程视频，进行全面评估。
虚拟切片
创建微课或者精彩视频实现视频精细化管理，解决视频的精准搜索。
教学行为分析
在获得课堂视频的同时，自动记录大量名优教师教学习惯的行为数据，为年轻教师的模仿学习提供前沿技术支持。
北京文香信息技术有限公司
2022-09-13
昱邦安 智能试剂管理柜 RFID 二维码功能模块
智能试剂管理柜具有自动出入库、防盗、阻燃、耐腐蚀、通风、净化、远程监控、智能物联等功能，双人双锁、带自净化系统，过滤柜内的有毒有害气体。联网后可自动上传数据至云端，可通过任意电脑、手机进行查看试剂出入柜情况并实时盘点。
产品特点
屏幕显示:配备13.3/7英寸触摸屏，数据集成可视化。
权限登录:人脸识别、账号密码登录、刷卡登录(校园卡、员工卡等)或设置双重身份验证登录。
集成称重:独立集成称重系统，自动采集、计算并录入系统。
净化模块:采用高效率椰壳碳净化模块，有效吸附柜内挥发气体，净化柜内和实验室空气。
视频系统:配有移动侦测摄像头可实时追溯查看领出状态。
异常预警:具备异常情况报警和预警的能力，提前预警试剂有效期，和物质流转全程追踪。
数据分析:系统提供的统计筛选分析功能，且可根据用户需求定制。
系统识别:二维码/RFID
无锡昱邦安保科技有限公司
2026-01-12
双功能光信号微阵列传感器构建及 痕量农药残留可视化快速检测新技术
以配合物与被检测物（农残等有害物）间形成人工配体受体关系从而实现对被检测物的分子识别，同时它们具有很好的光学性能即与被测物分子间相互作用会产生特异的光谱响应，通过纳米与酶的复合物构建微芯片可建立对被检测物的“指纹图谱”，因此，可实现农药残留快速检测。检测结果具有特异性识别的“分子指纹图谱”效果。系统由微阵列芯片、微分析系统、光学信号采集、转化系统、信号的分析处理与显示系统、嵌入式系统、微控制系统及数据库的集成。该系统选择具有特异性分子识别作用的卟啉分子，构建微传感阵列，以微传感阵列与被测物分子相互
重庆大学
2021-04-14
基于云平台的虚拟助手可视对讲终端
一、项目简介 基于云平台的虚拟助手可视对讲终端，融合了先进的互联网云中大数据技术和图像及语音识别技术，将家庭室内机及门口主机、室内分机和手机智能连接等增加了图像及语音识别技术，并结合云端架构，在实现视频通话和开锁及智能家居控制等基本功能基础上，增加了更加智能的图像和语音识别技术和云服务功能（类似于家庭服务机器人），如可通过与云端语音对话达到不出家门可用语音对话即可购物、请人帮助及家庭医疗监护等增值云服务功能，相当于得到一位高智商高能力更加人性化的虚拟助手，还可通过图像视频等帮助居家老人获得帮助，解决目前社会老年化问题，并使传统智能家居系统创新，获得颠覆式技术革新。 二、前期研究基础 先期帮助企业完成了智能家居可视对讲终端的设计及私有云服务器的搭建。1) 数字福建物联网通信和体系架构及安全技术实验室建设，福建省发改委，400万2) 基于开放业务平台的泛在融合智能家居系统的研制福建省科技计划重点项目福建省科技厅（NO：2013H0048 ） 2013.1-2016.12 （3）数字家庭网关的研制福建省科技重点项目（创意产业发展专项（工业）），40万，（NO:2013H1008）与漳州二菱电子有限公司合作2013.9-2015.8 （4）自组织网智能家居安防系统的研制，科技部项目 2009.9-2011.5 项目编号2009GJC40038 （5）智能家居安防技术中心, 厦门大学信息科学与技术学院和厦门立林科技有限公司联合实验室项目150万 （6）2017-2020年物联网应用技术研究基金，福建联迪商用设备有限公司，150万 三、应用技术成果 四、合作企业 厦门立林科技有限公司成立于1993年，总资产1.3亿元人民币，综合实力位居中国楼宇对讲行业前三位。在厦门拥有总占地11万平方米的工业园，拥有世界一流的生产、检测设备，实现了产品全套工序的自主生产。在中国拥有3000多万的用户群体和超过20%的市场份额，产品远销美国、英国、德国、法国、意大利等多个国家和地区。
厦门大学
2021-04-11
三维多输入多输出下行多用户传输系统调度方法
本发明公开了一种三维多输入多输出下行多用户传输系统调度方法，采用均匀平面天线阵的三维多输入多输出下行多用户传输系统中两种用户调度方法，两种方法中均为每一个用户设置一个优先级，初始状态时将所有用户优先级均设置0，随后每一调度时隙首先将调度出的服务用户集合初始化为空集并将全部用户加入未调度用户集合，然后利用统计信道信息计算信干比度量或信漏比度量进行用户调度，用户调度完毕后将集合中用户的优先级均设置为0，将未调度用户集合中的用户优先级均加1直至达到最高优先级Q。本发明具有所需信道信息量小，计算复杂度低的优点，可灵活设置不同门限满足不同的用户服务质量，能够同时兼顾用户的公平性和系统吞吐量。
东南大学
2021-04-11
俯仰多视角的悬浮式360度视场空间三维显示装置
本发明公开了俯仰多视角的悬浮式360度视场空间三维显示装置，包括复合式偏折型散射屏、高速投影机、图像发生器、探测模块和旋转传动机构。高速投影机将三维物体不同俯仰角度水平360度全景视场的组合图像投影到高速旋转的复合式偏折型散射屏上。复合式偏折型散射屏可对不同角度入射光的垂直偏折及发散角度和水平发散角度进行控制，使环绕观看的不同高度的观察者的双眼观察到对应于其视点位置的图像，实现显示的三维物体悬浮于复合式偏折型散射屏的上面，且其位置不随视点的高低变化而改变。俯仰多视角的悬浮式360度视场空间三维显示可供多人俯仰多角度、水平360度全视场裸眼同时观看，实现空间遮挡消隐并可探入触摸交互。
浙江大学
2021-04-11
相控阵三维声学摄像声纳实时信号处理和图像构建关键技术
本项目在 2 项国家自然科学基金项目和国家"863"计划海洋重大专项连续 3个五年计划滚动支持下，历经 10 多年产学研联合攻关，研究并掌握了基于稀疏换能器阵列的三维成像规律，发明了适用于近场和远场条件下的换能器阵列稀疏方法，解决了换能器阵元数量巨大所导致的高系统复杂度难题；研究了波束形成算法的计算机制，发明了分布式子阵波束形成实时处理算法和动态三维图像构建方法，实现了水下高分辨率三维场景的实时成像；发明了基于大规模 FPGA 的并行处理系统架构，实现了 128×128 个波束信号的高速实时计算，成功研制了高分辨率相控阵三维声学摄像声纳系统，为我国海底探测和水下安防等提供了一整套高端先进的探测手段。本项目的成果打破了国外的技术垄断，填补了国内空白，作为国家重大科技成果参加了“十一五”国家重大科技成就展。本项目共申请国家发明专利 18 项，其中授权 14 项；获得美国发明专利授权 2 项；获得软件著作权 3 项；发表 SCI/EI论文 16 篇；经由两位院士和其他专家组成的专家组鉴定，项目总体技术水平达到国际领先，为行业进步起到重要的推动作用。
浙江大学
2021-04-11
一种相控阵三维声学摄像声纳动静目标识别方法
本发明公开了一种相控阵三维声学摄像声纳动静目标识别方法,包括目标聚类步骤、目标特征提取步骤和目标特征匹配步骤。通过遍历声纳数据点,利用数据点之间的距离连通性对目标进行聚类,得到单帧图像中的各个独立目标;对聚类后的各个目标进行三维特征提取,包括目标总点数、目标质心、距离跨度和边界信息等;对相邻两帧中处于重叠区域的目标进行前后帧的特征匹配,通过合理设定各个特征参数的权重值,计算各个特征参数与权重值的累加和,实现动静目标的有效识别。该方法布局严谨、高实时高精度、准确率高、可扩展性强,有效地实现了三维声纳目标动静目标识别功能。
浙江大学
2021-04-11