以《创业学：服务创新与商业模式构建》教材为理论架构，围绕书中的核心理论展开常规的“学者+企业家”研讨，围绕书中的基础理论展开理论研究和工具开发，启动构建“基于真实商业项目”的创业教育研究数据库。

以项目应用实践为核心，结合行业真实业务场景，以解决问题为目标进行项目实训，为高校师生应用实训提供环境与资源的双重保障，真正实现学生“应用能力”培养。基于Jupyter Notebook的交互式编程与拖拽式可视化分析引擎和机器学习开发引擎，可满足大数据、人工智能专业以及交叉学科的多种实训需求。平台提供完整的在线指导手册、实训环境，同时支持自定义实训项目，教师可将科研课题成果转化为实训项目案例，让科研反哺教学，不断优化教学成果。 1、实训环境1.1    交互式笔记平台通过接入Jupyter Notebook，为学生提供了基于网页的交互编程的实验环境。通过在线编码与在线运行，让课程可以更加多样化，让学生的学习可以更加直观有效。1.2    可视化分析引擎平台内嵌可视化分析引擎，拖拽式可视化操作，为新商科、新文科及相关交叉学科数据可视化分析提供工具支撑，50余种图形组件，包含上百种图形配置参数与多种主题风格，满足各种自定义效果展现，学生可结合实际行业业务快速开展数据分析工作。1.3    机器学习开发引擎拖拽式低代码的机器学习开发引擎，拖拽连线式模型构建及详细的洞察帮教功能，让学生可以快速开展数据探索与深度数据分析。内置150多个分析算子，从数据处理、特征工程、机器学习、集成学习、深度学习、模型管理等数据挖掘全流程方法支撑，满足应用型教学需求。2、实训手册平台中内置的每个实训项目都包含一个详细描述实训任务的实训手册，从项目背景、任务要求、使用方法等多方面对实训任务进行全面描述，复现出实际操作场景，使学生明确实训目标，在循序渐进的引导中完成实训项目。3、在线实训平台内嵌入成熟商业大数据分析工具，提供了拖拽式低代码的在线实训环境，为实训项目打造出可视化分析和机器学习两种实训模式，让学生在学习过程中就接触到实际项目工具，真正做到学以致用，增强学生在大数据领域求职就业的硬实力，为以后进入大数据相关岗位奠定基础。同时平台还提供采用编码式的实训项目，可以满足学生在代码层面的学习需求，通过在线实训练习提高学生的综合编码能力。4、实训作业学生可在平台中使用可视化分析引擎、机器学习开发引擎、Jupyter Notebook等在线实训工具产出多种类型的实训作业，教师可以对课堂中学生作业进行统一审阅、评分，在线完成了从作业产出到作业评审的闭环，降低了复杂实训项目的练习门槛，学生也能第一时间了解到作业评审的反馈信息，提高了学习效率。5、自定义实训平台中内置了编码式和拖拽式的实训环境，可以支持教师将手中科研项目及过往项目经验总结积累下来，集成并转化为不同业务场景的实训项目。教师通过自定义实训手册，可以从自身项目经验角度出发，切实描述实训项目任务，创建更加贴合实际的实训项目任务，增加学生代入感，提高学生积极性。除了满足自身的教学需求之外，教师还可以将自己创建的实训项目共享至实训项目库，方便其他教师复用。

该平台通过X-LAB数据采集与分析软件、测控中心、传感器组件、应用模块四大部分组合，为大学物理、光电技术、电子技术、传感器技术等相关专业实验实训教学、课程设计、毕业设计、学科竞赛、课外科技创新活动等，构建工程创新实验实训体系。

面向物联网、电子信息及计算机专业教学。包含硬件设备、软件平台和教学资源库的完整教学实验体系，可应用于相关课程的原理展示、动手实验及综合实训。

Al协同创新实验云是Al教学实验实训协同工具，涵盖真实行业项目的教学课程、授课教案、实验教学资源、硬件、平台等，可满足人工智能专业的学生了解行业真实案例中从起始阶段、细化阶段、构建阶段、业务环境、需求分析、技术架构选型等等各方面的项目细节，在线完成分类、建模、分析、可视化、结果输出等任务，并支持私有化部署和云端协同，帮助院校开展人工智能应用研发。

农业虚拟现实科技创新服务平台，主要基于虚拟农业生产服务、虚拟农业科普教学、 虚拟农业科研数据研究三个大项。着重探索虚拟农作物栽培技术的推广系统。虚拟作物 主要依靠数据采集和数据处理系统来监测农业环境的因素变化与对应的作物成长动态， 研究作物形态与环境关系及其量化作用规律。