低碳高端智慧园区云服务平台是指以总部经济为核心，以云计算、物联网、下一代移动通信技术 等高新智慧技术手段的整合与利用为园区提供智慧型的信息服务平台，是一个集设计、研发、服务展 示等产业链高端企业的高产值、低排放的新型产业园区平台系统。 通过低碳智慧云服务平台的建设，搭建产业园区的神经网络，形成园区运行的“大脑”，从而使   孤立分散的园区企业在园区平台上找到各自的节点和归属，真正推动园区“产业生态”和“自然生态” 的形成， 最终形成生态化、智慧化的园区。实现基于云计算平台园区企业服务体系，打造园区云服务   平台范例；实现解决云平台系统、支付系统及智能园区等多系统的技术方案。

基于云计算技术，实现了大量工程分析与设计软件的共享、服务化和协同管理，为企业产品的设计开发提供协同支撑环境，可有效提高工程软件的利用效率、提高产品设计开发的效率。主要功能有： 1. 实现了工程软件的远程共享。通过虚拟桌面技术，用户可通过桌面计算机、笔记本电脑等使用远程高性能服务器上的工程软件，如Pro/E、ADAMS、Ansys等，可有效提高高性能服务器及其上的工程软件的利用效率，并可对系统的用户进行有效权限管理； 2. 实现了工程软件的服务化封装，根据产品设计分析的需要进行服务的组合、自动运行，可有效提高产品的设计、分析的效率； 3. 基于Hadoop技术，实现了海量工程数据的云存储平台，可实现海量数据的快速存储、搜索。 应用范围： 可应用于各种类型企业的产品设计开发部门，提升企业的产品设计开发软件环境的自动化、服务化水平。 对于大中型企业来说，可以安装部署云制造资源共享与管理平台，实现企业的产品设计开发共享环境； 对于中小型企业来说，可在本系统的支持下，采用租赁的方式来方便地使用大型计算服务器上的各种工程分析设计软件工具。 市场前景： 对于全国几十万家有产品设计开发能力的企业来说，本系统的应用可有效提升企业的产品竞争力，因此，本系统有较大的市场应用前景。

产品详细介绍帝能智慧校园物联网管理云平台实施监测校园内外的所有设备运行情况：如投影机、电子白板、一体机、电脑、灯光、抽风系统、电视机、摄像头、空调、窗帘、路灯、花洒控制、水表、电能表等。设备故障、设备维修记录的信息统筹，设备定时开关机，实时广播发布，智能联动设备管理，数据库备份等功能。更多产品信息，可点击登录广州市帝能电子有限公司官网www.dineng.net进一步了解，也可关注“帝能电子”官方微信，时时关注公司动态。 

平台功能 1.日常教学管理 2.教学考核 3.学习情况查询 4.工学结合 5.支持自由组课 6.招聘就业

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我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

产品服务:智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。 随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。  项目优势:平台通过集合人脸识别、表情识别、手势识别等接口，综合判断车内人员的脸部特征和行为状态等信息，这些接口可供其他应用服务调用，实现个性化设置、智能推荐等服务，使车辆真正做到 “感知”人、“理解”人、“服务人”。 市场概况:产品的客户群体主要分为私家车主、汽车生产厂商及网约车企业，政府管理部门三大类。向私家车主售卖“智能车载服务平台”设备和服务，收取软件系统费用及维护更新费实现盈利。通过与汽车生产厂商与网约车企业合作，提供新一代车内安全保障系统，收取方案费用及销售提成等方式实现盈利。与政府管理部门合作，通过开发安全监管平台等措施，实现对网约车车辆的全面监控，发现潜在风险，防患于未然。最终通过获取政府经费支持以及科研合作立项等方式实现盈利。