深圳市华扬财智股权投资管理有限公司（简称：“华扬资本”）成立于2006年，致力于为成长型中小企业提供贴身、精细化的投行咨询服务。 十余年来，我们始终秉承“将心注入，创造价值”的服务理念，迄今已累计培育企业客户超过万家，深度辅导服务企业超过500家，成功IPO企业超过50家。在二十多个重点行业，在企业创业期、成长期、拟上市期及上市后等各个阶段积累了丰厚的实战经验。

纵横公路造价软件2008年通过交通部测评，数据准确，品质保证。具有“模板克隆、定位查询、企业定额、清单调价、参数化设计、材料调差、实时计算等功能。纵横公路软件以简洁的界面、个性化的资源、高效的算法和完善的管理让您的造价管理工作得心应手。 适用于新建、改(扩)建的公路工程基本建设项目的编制估、概、预算和清单预算。纵横公路造价软件可用于设计、施工、建设、管理、审计、审核、监理、咨询等工程造价领域。

中标普华飞鸽云文档管理软件（简称：飞鸽云文档）是一款用于组织级的文件数据的云端存储、安全备份、分类管理、在线查阅、数据分享及知识化的数字资产管理软件。 飞鸽云文档软件支持银河麒麟、中标麒麟、Windows，具备个人网盘、群组网盘、公共网盘、标准化文档模板库的管理功能，支持细粒度的权限管控，建立基于文档全生命周期的数字化、移动化、协同化为一体的文件管理平台，助力党政机关和企业的数字化转型。 产品功能 1) 云端存储、多终端同步 组织级的文件数据云端存储与统一管控，产品覆盖多终端，数据实时同步。 2) 及时共享、高效协作 支持跨地域、跨组织、跨部门的文档协同、文件传输与即时分享，打造支持异地办公、实时共享的平台。 3) 文件全生命周期的安全管控  覆盖文件生成、存储、流转、应用、外发的全生命周期的文件数据安全管控。  支持多种文件格式的在线预览，具备多人在线编辑文档功能，支持文件历史版本管理和溯源。  支持多种搜索方式的组合查询，具备全文检索的功能。 4) 实现组织数字资产价值的最大化利用 建立标准化、规范化的文件模板库，支持文档模板的快速复用，实现文档价值的最大化，实现文档到知识的跃迁。 5) 灵活丰富的统计视图 多维度的数据查看、汇总输出和统计分析，可视化的管理跟踪及全局视图，支持领导视图的自定义设置。 6) 海量数据存储、支持按需扩展 产品特点 高可靠、高安全 完整数据流通链路的高强度加密，内置防病毒引擎，建立访问安全、行为安全、数据安全的三重防护体系。 操作权限的精准管控 采用RBAC访问控制策略，实现权限分级管控和细粒度操作权限的自定义设置和权限管控。 满足等保4级安全要求  三权分立，具备审计管理功能，实现业务追溯和审计提供依据。  实现数据安全、访问安全、登录安全、身份安全、应用安全、分权管理及日志跟踪的全套解决方案。  已通过等保四级安全测评。 自主研发，全面兼容国产化软硬件环境 产品全面适配国产化软硬件环境，具备各种组合环境适配调优能力。 快速部署、提供丰富的集成接口 可与各类信息管理系统和业务系统实现无缝对接和深度集成，支持灵活敏捷的业务定制。

5G+AI 云边一体化智慧出行解决方案，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题，汇集了5G 通信、AT 算力资源平台、AI 算法、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等特征，同时将 5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，实现交通流感知、交通事件感知、配时方案优化、智慧灯杆、边缘计算网关等功能。 建设进展 研发方向一：网络建设规划南京移动在新港地区优先投入5G建设资源，目前新港开发区范围内，共 规划5G站点114个，其中宏站82个，杆站32个；已开通宏站27个。本项 目规划恒竞路需求站点11个，宏站9个，杆站2个，厂区内部宏站2个，兴 智路需求站点6个，其中宏站2个，杆站4个。 研发方向二：AI云平台研发 南邮信产院投入建设AI云平台，为人工智能提供算力支撑，为算法模型训练提供海量数据和开发环境，为区内 人工智能企业及高校科研人员提供一站式人工智能产业服务，带动人工智能技术的提升。目前已建成。 研发方向三：智慧灯杆+边缘网关 智慧灯杆：场景载体，环境感知等多功能实现。 边缘网关：各个功能互通互联的媒介 目前智慧灯杆进入融合各家设计阶段。 研发方向四:车路协同/无人驾驶交通流感知-实时感知城市交叉口内车流量、速度、排队长度、占有率等数据。交通事件感知-提供停车，逆行，超速，拥堵，变道等事件信息，并提供照片和视频。车路协同-将感知数据下发至无人驾驶车辆，车辆根据获得的信息自动优化行驶路线。配时方案优化-将感知数据直接下发到交通信号机，实时生成交通信号配时方案，下发至交通信号机，实现路口单点自适应控制。 研发方向四：车路协同/无人驾驶建设面向L4级无人驾驶的车路协同系统。主要是车路协同系统车端建设。通信网络建设方面：参与对5G网络的验证，协助验证5G网络与无人驾驶的互联互通。 大数据平台建设方面：其无人驾驶车可以在多场景应用，充当城市各种数据收集的载体。 车路协同云控平台建设方面：承担车路协同云控平台建设。 关注重点 开放性场景定义：一般是指城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》围绕5G+AI云边一体化创新应用示范道路，向全产业链（企业、科研机构等）开放能力。一是路侧基础设施开放，在南京南邮信息产业技术研究院有限公司统筹管理下，开放路侧龙门架、杆位等资源，以及相应的供电 、联网能力，为路侧生态参与者提供宝贵的示范场地；二是数据开放，在保障信息安全和公共隐私的前提下，开放路侧时空全覆盖的结构化与非结构化数据，形成"兴智路数据集"，为产业发展注入珍贵的稀缺数据资源；三是应用开放，建立其他生态参与者加入的申请入口，规范开放"数据集"，通过互联网、展厅等线上线下渠道向全社会展示 5G+AI云边一体化创新应用示范道路的成效。 示范性在中国（南京）智谷的指导下，本项目参与四方集聚各自技术及资源优势，群策群力，协同创新，紧密且高效地推进建设计划；将5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，期望建成经开区人工智能产业方向上的标志性应用场景，树立良好的示范典型。 先进性5G+AI云边一体化创新应用示范道路"项目，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题；汇集了5G通信、AI算力资源平台、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果；与其他单纯的车路协同场景、智慧灯杆场景相比，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等独特特征和 充分的先进性。

“全面感知、深度融合、多维服务”的淮阴工学院智慧校园建设与应用实践近十年来累计投入 1.98 亿元，围绕新型基础设施、数据中台、智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等方面建成了高水平智慧化数字校园，在学科与信息化融合、网络安全等方面形成鲜明特色。

（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。