适用于公共机房、实训室、3D机房、语音教室、多媒体教室、电子阅览室、教师办公、各类考试等大规模、复杂混合场景，满足各专业基础性实验、综合性实验、研究探索型实验的应用需求。

一种云数据隐私保护安全重加密方法，包括数据拥有者把明文数据进行加密后放置到云端，云服务 提供商对密文进行存储和相关操作；数据使用者得到访问授权后，对数据进行请求，云服务提供商得到 数据请求后反馈给数据拥有者；数据拥有者获得数据使用者的数据请求信息参数，产生重加密密钥，并 发送给云服务提供商；云服务提供商用重加密密钥加密数据拥有者放置在云端的密文数据，得到重加密 密文；数据使用者从云平台上下载重加密密文，根据自己的私钥解密重加密密文，得到所需的明

一种面向云存储的数据分类加密方法，属于计算机存储安全领 域，解决现有数据加密方法不识别数据内容，对所有数据采用单一加 密算法，导致存在的计算量大，效率低下的问题。本发明顺序包括： (1)构建安全特征库步骤、(2)数据分类步骤、(3)数据按类加密步骤和(4) 数据存储步骤。本发明只对涉及隐私需要高安全保护的那部分数据采 用高安全性的加密算法，而对于占大部分的一般数据采用安全性较低、 计算复杂度较低的加密算法，在对隐私数

本发明属于无人艇领域，并公开了一种基于云网络的无人艇监控系统，包括本地监控站、云端服务器和云终端监控站，所述本地监控站包括本地通信单元、本地显示单元和本地控制单元，所述云端服务器包括云端接收单元、云端存储单元和云端发送单元，所述云终端监控站包括终端通信单元、终端显示单元和终端控制单元。本发明能够实现无人艇本地监视与控制、数据信息云存储与云共享、远程云终端监视与控制等功能，可通过无人艇航行状态数据、环境数据和控制命令的云存储与云共享实现远程云终端与无人艇的信息交互。

产品详细介绍 10.4"高性能工业平板电脑,TFT SVGA LCD, 亮度350 cd/m2  板载Intel i3/i5/i7 CPU (凌动双核可选)        2.0GB内存（可扩展为4.0GB） 分辨率: 800 * 600(1024 * 768 选配)  整机无风扇  全金属结构设计，整机更美观、坚固   可扩展1 * PCI(选配),特殊扩展结构设计使得整机更薄，只有78MM  前置1 * USB2.0端口  前置状态指示灯  HDMI高清输出端口  硬盘X、Y、Z三轴全向专业减震设计 支持用户扩展无线局域网接收应用   支持2.5”HDD /SSD        支持多种安装方式，桌面/面板/壁挂/悬臂等该款10.4寸高性能工业平板电脑型号hif104cra,功能十分强大！是一款可多种扩展组合应用的高端工业触摸一体机！是一款可方便用户升级换代的工业触摸一体机！性能稳定可靠！在公司内部优质廉价工业平板电脑产品等级中属于变形金刚级，超级多扩展工业平板电脑，至强型型号hif104cra,板载2gb内存（可扩展为4gb）。该型号高端工业平板不需要做任何结构改动即可升级为i3 /i5 /i7 cpu工业平板电脑，型号hif104crii，标准配置2gb内存（可扩展为8gb），10.4寸便宜的工业平板显示分辨率标配为800 * 600（可升级为1024 * 768分辨率工业平板电脑）；并且该款高性价比工业平板可扩展1 * PCI，可扩展多can口、多串口、多网口；输入电源标配为12vdc，可选配24vdc级升级为9vdc-36vdc宽压输入工业平板并带隔离；整机为标准工业规格，并且可以选配宽温高亮型工业平板（-20度到70度工作温度），型号hif104crd；以上功能及配置均不需要额外定制，为该款产品标准功能及选配功能，均是标准品工业触摸一体机功能选项之一！量产产品！

产品详细介绍边压强度试验机/科宝环压机 产品名称：边压强度试验机 产品说明：KB-HY 边压强度试验机的设计标准：TAPPI-T472 JIS-P8126 边压强度试验机用途：检验瓦楞芯纸及牛皮纸样，其直立方向之耐压强度。配合各种附件可测试纸板之竖压强度、胶合强度及平压强度。 边压强度试验机的容量：200KG 功能选择：平压、边压、胶合强度、环压强度。 精度：0.1kg 压盘尺寸：100×100mm(或依客户指定) 试验行程：110mm 列表功能：数据打印（微打） 边压强度试验机的试验速度：12.7 ±3mm/min并可切换手动调速5~100mm/min 重量：60kg 电源：1φ、220V/50Hz 科宝试验设备有限公司 手机：常莉13538543665 电话：0769-82755898 0769-82755886 Q Q: 345123921 1106700866 传真：0769-82755887 邮箱：kb77777@126.com http://www.kb0769.com http://www.dgkebao17.cn

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。