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高等教育领域数字化综合服务平台
宏途教育云阅卷系统
产品详细介绍
宏途教育云阅卷系统
是为提高各中小学教育教学信息化管理的水平，方便老师出题、阅卷和成绩分析的一套完整的网上阅卷系统。系统帮助学校加强对教学质量的科学监督与评价，促进对学情分析、教学质量的管理工作，从而达到提升教学质量的目的。
产品特点
不改变教师原来的工作习惯
学生纸笔作答
教师纸笔批改
保留批改痕迹
广州宏途教育网络科技有限公司
2021-08-23
人工智能创新教育
产品详细介绍
应用价值
•对教师：提升科学素养，成为AI教学专家
•对社会：凸显教育本质，构建人才培养摇
实验室建设以“营造科技氛围，满足教学需求”为核心，根据场地特点打造含AI文化展示区、AI应用体验区、AI教学实践区在内的个性化方案。
课程体系构建从通识教育、体验教育、实践教育三个层次进行开展，将深奥的人工智能技术原理与生活实际问题相结合，采用案例式讲授、体验式教学、项目式学习的方式由浅入深进行授课，并着重培养学生协作、实践、创新、分享的能力。
3. 根据一线教师教学需求，教师队伍建设以校内教师培养和企业专家服务相结合的方式，培养AI教学专家。
科大讯飞股份有限公司
2021-08-23
SCR教育信息化平台
产品详细介绍
四川省绵阳市无线电厂
2021-08-23
中教育星网络智能题库
产品详细介绍 《中教育星网络智能题库》作为学校管理、教学研究考察的重要依据，在资源应用平台发挥着显著的作用，它与其它就用软件一起，通过数据、资源的贯彻和互操作，为整体解决方案的实施提供了丰富、充实的“货我资源。同时《中教育星网络智能题库》在题库的其础上提供了维护管理和智能组卷工具，很媸地满足了教学、考试、研究等多方面的需求。
◇为教学考察提供充实“货源”和可靠的依据
◆涵盖小学到高中所有学科题,是供网络化的题库管理和试卷自动生成工具◆计算机自动阅卷减轻教师阅卷压力，准确率高◆学生历次考试成绩汇总，方便年度成绩总结
功能与特点
◆试题浏览：从多种范围多个角度浏览试题，为教师提供直接了解各种试题指标和题文答文的有效手段；◆智能组卷：根据提出的各项指标，系统自动生成试卷，达到高度智能化；◆专家组卷：指定考试的具体要求和指标，系统即可自动生成满足条件的试卷；◆手工组卷：模拟手工过程，在搜索工具帮助下，选择每一道试题，完成组卷；◆ 试卷处理：系统生成的试卷可人为地增删、调整，生成的试卷可输出用于考试；◆ 题库维护：管理员可增删现有学科题库或进行修改，也可恢复已使用过的试题标记，以保证题库训练的质量；◆题库分析：各学科老师将参全面了解学科题库的总体情况，更好地使用和完善题库；◆权限设置：设定用户权限，包括增删、使用学科题库及增删试题、组卷等；◆题库管理：利用管理工具，可以增加、删除或修改试题内容和题库结构。
北京中教育星软件技术有限公司
2021-08-23
教育云数据解决方案
教育云数据中心解决方案，奠定教育数字化转型基石，资源整合与共享是教育信息化建设的重要课题，而教育数据中心是实现共享，弥合数字鸿沟的重要基础设施。
华为教育云数据中心解决方案，依托领先的服务器、模块化数据中心基础设施，统一管理软件以及可靠的业务连续性保障机制，打造敏捷高效、安全可靠、绿色节能的数据中心。
华为FusionCloud虚拟化技术，提供资源池化、全栈云服务能力，为教育客户提供融合资源池、托管云、混合云等场景下的解决方案，助力教育信息化迈向云时代。华为领先的模块化数据中心基础设施采用模块化架构，UPS效率高达97%，“泊位”建设模式快捷复制扩容，节省初期投资，省50%交付工期。
1.敏捷部署：资源灵活分配，教育业务分钟级上线
2.高效管理：统一管理多校区数据中心，效率10倍提升
3.节省投资：基于OpenStack架构，异构兼容多厂家设备
华为技术有限公司
2022-08-31
人社部：全面加强技能人才队伍建设，进一步推动职业教育与就业紧密结合
各级人力资源社会保障部门要抓住重点，扎实推动职业教育法的贯彻实施，履行法定职责，全面加强技能人才培养、评价、使用、激励等各项工作，推动职业教育与就业紧密结合。
人力资源社会保障部
2022-05-21
基于机器视觉的智能拉力试验机
一、 项目简介通过机器视觉进行电缆护套拉伸长度测量，用于“电线电缆”产品检验设备，通过数字图像处理技术测量电缆护套上两个标志点之间的长度，来分析电线电缆绝缘层材料的抗张强度和断裂伸长率。该检测装置无需人工干预，可自动完成电缆护套试件拉伸长度的测量，检测过程中样品无接触压痕，可实现5个实验样本一次装卡，同时作拉伸长度检测试验，并进行智能数据分析，缩短了试验时间，极大地提高了实验效率和检测精度。二、 项目技术成熟程度已完成样机研制，获专利1项。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）1、最大试验力：500N ； 2、测力示值准确度：≤±1.0%；3、试验速度范围：10-500mm/min； 4、速度示值准确度：≤±1mm；5、移动台最大位移：600mm ； 6、位移示值准确度：≤±1mm。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）产品可用于电材生产及相关质检部门，目前国内无类似产品，属国内首创，市场前景看好。五、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）机械部分可以自行加工或外协加工，计算机电控部分组装与调试需2~3人。除机械部分外，厂房40平方米左右即可。规模生产需要流动资金100万左右。六、 效益分析 按每年生产200台计算，可获利约1500-2000万，七、 合作方式 技术入股，技术转让等形式。或面谈。八、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）项目负责及联系人：高振斌，电话：022-60436758邮箱：gaozhenbin@hebut.edu.cn九、高清成果图片2-3张
河北工业大学
2021-04-11
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11
机器视觉系统应用实训平台（初级）
深圳市越疆科技有限公司
2022-06-14
机器视觉系统应用实训平台（中级）
深圳市越疆科技有限公司
2022-06-14