智慧学习服务平台将题库诊断系统、在线考试系统、网络阅卷系统、学习分析系统、在线学习系统、智慧导学系统有机结合，建立“以学生发展为中心”的个性化学习方式。

产品详细介绍  1、稳定的系统构架        采用Linux平台，系统稳定高效，集录制、直播、导播、存储、音视频叠加、无缝切换、编 码等功能于一体，2U高度。   2、自主优化图像压缩技术         自主优化图像压缩技术，同画质节省60%存储空间，窄带512Kbps享受高清画质，方便互 联网传播共享。  3、多种混合视频信号源         同步10通道混合视频信号预监，支持IP网络摄像机、数字摄像、视频展台和USB高拍仪等 混合信号接入。  4、多流多画面同步         视频存储与视频直播的码流、分辨率、压缩等级分别或同时非对称，直播高分辨率、录制低 码流无延时。  5、本地2~10路高清信号同步采集         系统采用SDI采集卡，最高支持9路+1路VGA全高清1080P视频的录制，为您记录高清画质 的现场全过程。  6、3路无损同步信号环出         支持HDMI、DVI、VGA接口Screen Mirroring信号环出，可作为后台预监等后台实时同步 显示。   7、多样式远程终端管理         采用B/S架构，可以通过浏览器远程访问系统，并支持Web、iPad、iPhone、Android移动 终端、中控等多种设备控制管理。 

产品详细介绍 并发处理能力强 服务器具有CPU+GPU方式并发处理能力，可同时处理和分析多路网络视频信号。 功能强大，集人脸/表情/人体姿态/声纹识别分析等功能于一体 ·对教师角色可进行讲授、板书、巡视、提问等教师行为分析，可分析教师教学情绪等应用； ·对学生角色可进行学生人脸考勤、学生情绪识别、学生行为（起立、听讲等）识别、学生 姿态识别等应用； ·对课堂可进行师生声纹识别、知识点识别、内容识别等应用。 集成度高、可靠性高 嵌入式一体化设计，部署和维护简单，分析精准化，设备运行稳定可靠。

应用于传统PC、多架构（VDI/VOI/IDV）桌面整体建设与应用的展示，通过定制化的数据展示投射大屏，可直观、清晰的展示桌面云的整体建设数据、桌面访问数据、应用数据、使用趋势等信息。 应用场景 展示厅、监控室 需要针对整体建设数据，应用数据进行监控、展示与汇报，实时掌握大规模建设的传统机房/云机房的使用状态，桌面与软件的应用趋势，通过图形报表直观展示 产品架构 产品功能 云资源实时动态数据展示 通过大屏实时监控资源服务的整体情况，动态展示，当天服务数据一目了然。 资源总体概况、资源使用率 清晰直观了解实时的服务器、存储使用资源，接管教室、终端、桌面总数以及在线数。 教室/终端服务数据实时监控 可视化呈现教室状态、教室使用排行、教室终端情况，终端类型占比、终端状态、终端使用时长。 桌面应用服务数据统计 大数据展示桌面类型占比、桌面状态，桌面一周访问量排行、桌面累计服务次数排行、桌面操作系统类型和占比（win7、win10）。 教学软件服务数据统计 针对所有接管教室的实验教学的应用软件总数、软件类型、软件累计使用排行。 实验室投入使用趋势数据 一周、近一个月服务数据趋势展示，方便对比分析。 用户价值 1、可视化呈现，整体建设信息化展示手段 实现对校园信息云实验室建设全貌集中展现、多维度业务数据联合分析、机房应用状况全面感知，提供基于高校实验环境特点的建设报表与应用状况，直观展示当前云桌面服务中心的建设数据，桌面与应用数据展示。 2、强化云机房管理和制度保障 针对不同院系、不同类型的实验室的应用情况进行实时分析，清晰的展示不同实验室的在线数，桌面访问数据，为实验室的整体管理提供一线真实数据支持。 3、云机房扩容的决策支持 针对云机房的应用趋势数据分析，根据云桌面资源桌面在线情况精细到小时的在线数据展示，能够有效分析资源的负载程度，提早规划扩容方案。

一、方案介绍 云之翼服务器虚拟化（yiServer）是一款具有出色可靠性、高可用性和安全性的企业级服务器虚拟化解决方案。  云之翼服务器虚拟化将服务器物理资源抽象成逻辑资源，让一台服务器变成几台甚至上百台相互隔离的虚拟服务器，不再受限于物理上的界限，而是让CPU、内存、磁盘、I/O等硬件变成可以动态管理的“资源池”，从而提高资源的利用率，简化系统管理，实现服务器整合，让整体的IT结构对业务的变化更具适应力。 云之翼服务器虚拟化包含了必要的工具，可帮助创建全面隔离、极为灵活的多租户虚拟网络架构。这种策略驱动的架构可以确保，虚拟机在一个资源池中迁移时，虚拟机网络配置可始终跟随该虚拟机迁移。策略在虚拟网络一级定义，确保了始终可以达到网络安全要求，而不受虚拟机配置影响。 二、方案架构 三、方案优势 利用率高 通过服务器虚拟化的整合，提高了CPU、内存、存储、网络等设备的利用率，同时保证原有服务的可用性，使其安全性及性能不受影响。 可用性高 用户可以方便地备份虚拟机，在进行虚拟机动态迁移后，可以方便的恢复备份，或者在其他物理机上运行备份，大大提高了服务的可用性。 应用部署快 采用yiServer技术只需输入激活配置参数、拷贝虚拟机、启动虚拟机、激活虚拟机即可完成部署，缩短了部署时间，免除人工干预，降低部署成本。 运营成本低 yiServer令系统管理员摆脱了繁重的物理服务器、OS、中间件及兼容性的管理工作，减少人工干预频率，降低运营成本，使管理更加强大、便捷。 能耗低 通过减少运行的物理服务器数量，减少CPU以外各单元的耗电量，达到节能减排的目的。 兼容性高 yiServer提供的封装性和隔离性使大量应用独立运行于各种环境中，管理人员只需构建一个应用版本并将其发布到虚拟化后的不同类型平台上即可。 调动灵活 数据中心从传统的单一服务器变成了统一的资源池，用户、数据中心管理程序和数据中心管理员可以根据虚拟机内部资源使用情况灵活分配调整。 减少宕机 yiServer 可以减少计划内服务器宕机，减小故障影响，预防灾难并搭建始终可用的虚拟基础架构。服务器和应用升级可以在正常工作时间完成。 四、应用场景 校园数据中心 企事业单位数据中心 政府机构数据中心 运营商数据中心

为进一步提高学校师生办理所需文件的便捷度，让信息多跑路，学生少跑腿，时代锐思推出可信电子文档服务平台。此平台依托PKI身份认证体系，以标准电子签章服务体系为核心，将数字证书与师生校内基础数据整合，为学生提供可信电子成绩单、可信电子证明文件的申请、生成、派发、验证等全在线自助服务，解决全流程线上业务办理“最后一公里”问题，三步申请、一秒送达、一次搞定。 可信电子文档优势 更加的安全 与传统的纸质文档相比，电子文档更加的安全，不会丢失和损坏，更不会被其他人所利用和伪造，而且具有和纸质文档一样的法律效应。在需要的时候随时可以通过pc端、手机移动端对电子文档并进行查验，杜绝文档篡改、造假。  更加的便利 电子文档是一个数字的文档，不需要随身携带，只需要在使用的时候，随时可登录服务平台查询、下载已加盖电子签章的文档。 随时打印 可信电子文档随用随打印（彩色、黑白均可），对打印机和纸张没有限制，对打印次数没有限制。  更加的智能 实现文档电子化之后，每个学生的相关文档（各种成绩单、证明文件）都可以随时在线查询，而且会更加的智能化。 更加具有公信力 可信电子文档的法律效力、基本用途、基本使用规定与纸质文档相同，突破了传统纸质文档的概念；采取电子签章实现文档签名、电子盖章，实现电子文档唯一性、不可抵赖性、防篡改；通过数字媒体形式传送与保存文档内容，可通过网络、移动通信等方式传送给接收方。   可信电子文档应用

突破了人机交互遥操作机器人的力感知、力反馈、力控制三大关键技术，研制成功人机交互遥操作的关键支撑设备，填补了国内空白。

智能交互式上肢康复机器人在机械结构上改进了现有动力型上肢康复机器人将电机放在运动关节处造成的噪声高、体积大等不足。在系统控制上，设计了多模态控制（语音控制、触摸控制、按键控制等）方式，使得控制更加符合人机交互控制需要，同时还设计了多种训练模式（被动训练、助力训练、虚拟现实训练等）。医、患、机三者交互，实现了医生跟患者，医生与机器，患者与机器之间的远程、无线控制。

1.痛点问题 多年来，工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现，效率低，难以实现快速开发。同时，工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成，计算流程复杂多变，迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则，一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，各阶段相辅相成，形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计，完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括： （1）内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型，并提供了按需扩展机制，用户可以按照自己的需要随时添加和扩充，以支持客户特定的大数据应用需求； （2）支持拖拽方式构建处理与分析流程，完全图形化设计大数据处理分析计算流程，并能在设计过程中进行单步/多步运行调试，查看中间结果，实时调整运行结果，以获得用户期望的处理分析结果； （3）支持机器学习模型训练及使用，内置了机器学习模型训练框架，一般机器学习模型在该技术的支持下，可以实现快速训练，训练结果可支持进一步的大数据处理与分析； （4）支持数据处理与分析流程参数化，在其提供的内部数据处理与分析算法模板中，用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法，并集成和扩展到该技术的算法集合，实现按需定制处理分析； （5）支持数据画像和学习模型可视化，以图形化的方式定制数据画像的方法模型，并以二维和三维图表的形式展示给用户； （6）支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式； （7）按需定制运行计划与资源有效利用，用户可设置任务执行计划，任务执行计划定期运行，以实现周期性处理分析，方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计，分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具，用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型，并可进行调试和查看中间结果；管理工具，针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理，包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务，即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型；执行服务，是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务；计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务，如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务，包括计算组件或框架，以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点，并且能够广泛应用于多个行业和领域中，如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作，获得各领域的实际需求，促使该技术不断完善和升级迭代，走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会，在合作基础上，推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级，为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。

智能交互式上肢康复机器人在机械结构上改进了现有动力型上肢康复机器人将电机放在运动关节处造成的噪声高、体积大等不足，将电机、减速箱、离合器等动力器件放在底座内，并采用基于齿轮的中央驱动设计，在实现简化机械臂的同时能完成肘关节曲/伸，肩关节曲/伸与内收/外展的多自由度活动。在系统控制上，设计了多模态控制（语音控制、触摸控制、按键控制等）方式，使得控制更加符合人机交互控制需要，同时还设计了多种训练模式（被动训练、助力训练、虚拟现实训练等），以适用不同阶段患者的康复训练需求。针对该机器人设计的一款应用于手机