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。

实现“教学考评管”全流程课堂管理，教师教学过程中可以按年级、班级、学生等不同单元组建教学课堂，根据课程教学目标自由进行课程实践、项目实训的实验内容、进度、结果的管理。教师可以自定义教学计划，并结合学生情况设置拓展和必修课程及相关考核要求。平台将学生实验进度、学习行为和结果的全流程数据完整记录，支持教师管理课程学习与考核数据，开展多维度学情分析，满足多种类型教学管理场景需求。 定制课堂 平台基于元子课及实训项目，教师可以根据课程教学目标、学生情况、选用教材等，选择不同方向、分类、难易度的实践元子课和实训项目组合教学课堂，针对不同专业、年级、班级的学生灵活搭配出符合自身教学需求的课堂，实现个性化定制，让实践教学与整体教学目标更好地融合。 教学计划 教师可以根据自身课程教学内容和教学进度，设置课程评分规则、完成时间等，并实时查看学生的学习进度、学习成绩，直观了解到当前课堂的学习进度。同时平台还提供必修课与拓展课配置，在满足教学目标的基础上，还能添加“拓展内容”，为学习意愿与能力较好的学生提供更多的学习机会，更好地激发学生的学习兴趣。 作业评价 平台中对于实训项目作业提供了统一的审阅、评分入口，教师可实时查看实训项目作业的提交情况，便于对学生作业进行评分。同时平台还提供了优秀作业展示模块，教师可以在评分时将学生的作业评选为优秀作业展示出来，树立榜样，为优秀学生提供了展示风采的平台，营造出了评优争先的学习氛围，调动了学生的积极性。 学情分析 学情分析模块中统计了每个学生的课程学习进度、课程平均分及总学习时长等关键数据，以图表的形式直观展示出来，将学生的学习情况量化，使教师对学生的学习情况一目了然。教师可以通过对课程学习进度、学习时长等数据，了解到每个学生的学习积极性，便于教师对学生的平时成绩进行一个更准确更有依据的评判。平台还内置了生动形象的“成绩单”，可以让教师看到课堂中单个学生的全部课程学习情况及成绩，使教师对每个学生的学习动态有了更加全面、及时的了解，协助教师更有效地优化教学过程，达成教学目标，提高教学质量。 在后台中，平台记录了每个课程的访问情况、使用情况以及每个用户在平台中的操作记录，并按课程与用户两个维度分别进行统计，以统计表的形式进行汇总展示，方便平台管理者对平台内资源使用情况及用户操作情况有一个全面的了解。 课程资源 平台针对每个课堂，都提供了公共的课程资源库，可供教师上传课堂教学过程中全部课件、文档、视频、代码包等教学资源，实时共享到课程资源库中，方便学生进行查看、下载，教师教学资源共享更便捷，学生课后自学归纳更高效。 课程考核 平台为教师提供了试卷、试题库，支持教师自定义新建试题或批量导入试题，以及通过模板自动组卷和手动选题组卷两种方式创建试卷，积累自己的教学成果。教师可通过试卷创建考试并发送至课堂，以课堂为单位进行在线考试，可在线评阅试卷并查阅考试成绩、成绩分布以及详细答题情况分析，帮助教师快速了解学生对课程知识的掌握情况。 优秀作业 优秀作业模块展示了教师在实训课程中评选出来的优秀作业，可以在学生间树立优秀榜样，其他学生用户也可以浏览查看优秀作业，促进学生互相学习，共同进步。同时优秀作业还将展示相同专业课程的往届优秀作业，可供学生在学习过程中参考，助推总结反思。为学生们搭建了展示风采、相互促进、观摩学习的平台。  

建设专业的实践教学科研平台，提供产业级集成电路设计环境。 培养高质量的集成电路专业人才，提高学生实践开发能力和工程实践技能。 校企联合共建课程体系，加强双师型师资队伍建设，创新人才培养模式，加强专业建设软实力。 为申报各类省部级以上重大科研项目提供支撑条件，为各类相关科研试验提供设备和场地支持。 提供工程教育认证整套解决方案及工程认证专家指导。 发挥服务地方经济建设的功能，为地方培养优质的集成电路专业人才。

针对高校毕业校友信息管理方面的需求，加强对毕业校友的个人信息、职业信息、荣誉信息的管理力度，确保校友信息更新及时，获取全面准确的数据；同时拓展了学校与校友、校友与校友、校友与在校生之间信息分享、资源互助的渠道。

利用AI技术制作英语考试复习资料 系统通过学习历年的考试真题卷，得出考试所涉及各类知识点的考试概率、考试常用题型和考分比重，利用AI技术制作成套的复习试卷，消除了传统复习资料中试题重复、容易知识点重复训练、以及复习知识点范围与考试范围匹配度差等问题。复习资料的精炼度比传统资料提高3倍以上，为考生的复习提高效率30%以上。 同时，该系统还能根据考生的答题情况，动态调整复习资料，对于考生掌握较差的知识点重复出题，大大提高了复习资料的针对性。 配套一体化教学、自学平台 A.实现了以教师计划为中心的教学系统与以学生需求为中心的自学辅导系统的一体化设计。 B.每份复习资料都可以在线上（支持手机、平板）学习和线下（按标准试卷的格式）学习，实现了线上线下、教与学的一体化设计。 C.在特殊时期，所有的教学计划可以在线上完成；在正常时期，主要的教学计划可以在线下完成。这样就实现了特殊时期与正常时期教学计划的连续性和一体化设计。 应用价值

与智慧教室无缝对接，自动完成课程数据收集，形成数据评价；结合督导平台，完成课程资源与课程评价同步存档，为学校打造教学案例库。 产品优势 课程创新设计 支持多种课程设计，涵盖PBL教学，分组研讨等多种教学模式； 支持随堂练习、作业、讨论、答疑、文件推送等多种基础教学活动形式。 课程直播/回看 提供直播功能，支持老师用教室录播系统或自己的电脑进行直播，为授课效率和质量赋能。支持课堂教学视频回放，让学生预习、复习的素材更加丰富。 课程数据分析 对整个教学活动的互动数据进行分析，并对其中练习结果、答题情况进行分析， 以数据推测问题，为教学者提供准确质控情报，指导老师调整计划。 产品应用 录播互动智慧教室 方案依托互动录播主机，为学校打造融合教学互动、智慧录播、数据分析为一体的智慧教学空间；可快速形成丰富的校 本同步教学资源，为教师教学评估、教研活动提供有效的参考材料；为学生预习、复习提供更为生动的学习空间。本方案 还可满足学校管理员与管理决策者的教学督导需求，实现一套方案服务教学与管理两大核心环节的信息化改革。 手机互动智慧教室 手机互动智慧教室解决方案可支撑多种新型教学模式，兼容多种学生终端，学校无需另外采购终端设备让学生方便快捷参与智慧教学， 包括课前备课自习、课中即时互动、课后分析巩固，拿起手机便能做到教学流程全覆盖，随时随地实现交互反哺的 教与学。 研讨互动智慧教室 依托交互式大屏一体机、平板电脑、手机等智能终端和智慧课堂系统，研讨型智慧教室为“小组分组-小组研讨交流-小组成果展示”等小组研讨过程提供全方位的支持，集支持交流研讨、多屏互动、成果展示、多元评价等功能于一体的智慧化教学环境，让小组研讨活动组织更加便捷，让研讨过程和细节可视化、可回溯，教师对各个小组、各个学生进行有针对性的评价，实现差异化教学。

针对珍稀的植物材料，通过体细胞克隆技术进行高效繁育，获得优良性状并固定，提高珍稀资源植物生长效率、成活率和活性成分含量，为实现规范化、大规模种植和深度开发珍稀资源植物提供种源保障，是现代农业和高新医药企业GAP基地建设所需的高品质种源解决方案之一。 植物的繁殖方式有无性繁殖和有性繁殖两种。无性繁殖通常是种植散户自己留种繁殖，没有优选更新，种质易退化，影响资源植物的质量和产量。同时还存在着繁殖周期长，效率低，耗种量大等问题，很难满足高效率的大规模种植的需要。有性繁殖过程中，一是种子能繁育的，可以育苗后移栽，但没有经过优选的品种种苗的质量会存在着不稳定，品质差异较大的问题。另一种是种子无胚乳，在自然状况下萌发率极低，甚至不萌发，因此，种子繁育存在着十分困难的技术障碍。 体细胞克隆技术在无菌环境下，用少量的珍稀植物活体材料在优化的培养基上进行扩大培养、繁殖，快速生产出优质、稳定、大量的种苗，可以实现珍稀资源植物的规模化生产，解决现代农业和高新医药企业GAP基地建设中种源问题，为珍稀资源植物的深度开发奠定坚实的基础。

针对珍稀的植物材料，通过体细胞克隆技术进行高效繁育，获得优良性状并固定，提高珍稀资源植物生长效率、成活率和活性成分含量，为实现规范化、大规模种植和深度开发珍稀资源植物提供种源保障，是现代农业和高新医药企业GAP基地建设所需的高品质种源解决方案之一。 植物的繁殖方式有无性繁殖和有性繁殖两种。无性繁殖通常是种植散户自己留种繁殖，没有优选更新，种质易退化，影响资源植物的质量和产量。同时还存在着繁殖周期长，效率低，耗种量大等问题，很难满足高效率的大规模种植的需要。有性繁殖过程中，一是种子能繁育的，可以育苗后移栽，但没有经过优选的品种种苗的质量会存在着不稳定，品质差异较大的问题。另一种是种子无胚乳，在自然状况下萌发率极低，甚至不萌发，因此，种子繁育存在着十分困难的技术障碍。

光纤共聚焦显微光谱与成像装置是将光纤共聚焦光谱分析技术和显微光学成像技术相融合的细胞检测装置，此装置能够同时获得被测细胞的形态结构信息和反映细胞形态和成分特性的光谱信息，得到被测细胞定性、定量、定位的综合分析信息。 光纤共聚焦显微光谱与成像装置包括光源照明系统、光纤共聚焦光谱分析系统、显微成像和定位系统、数据分析系统，照明光源系统给光纤共聚焦光谱分析系统提供光源；光纤共聚焦光谱分析系统传输照明光照射细胞，开接收携带细胞信息的背向散射的光信号，获取光谱信息进入数据分析系统分析；显微成像和定位系统由照明系统照明，获得反映细胞形态和结构的图像信息进入数据分析系统；数据分析系统同时获取被测细胞的显微图像和反映细胞形态和成分特性的光谱信息。 光纤共聚焦显微光谱与成像装置结合光纤共聚焦技术、后向散射光谱分析技术和显微成像技术，提出了适用于同时获取特定细胞的显微图像和光谱信息的细胞检测装置，能够实时的获取细胞的综合信息。这就解决了目前技术不能够在细胞水平上获取特定位置的组织形态信息和光谱信息的技术问题。对于癌症除检测癌变细胞的显微形态信息外，同时获取相应细胞生化成分的光谱，光谱信息中既包括了形态变化对光的散射特性变化，也包括了细胞中成分变化导致的光吸收特性的变化信息，结合这两种检测技术的细胞分析装置，能及时发现细胞的早期癌变，以便对癌症实施全面而及时的诊断。而且，当前显微成像技术和CCD光谱技术都是比较成熟的检测技术，且CCD光谱技术可以进行实时分析，所以，本发明提供的装置利用现有先进技术，大大提高癌变细胞的检测精度，同时可以大大降低检测成本。

"强直性脊柱炎（Ankylosing spondylitis, AS）是 一种常见的自身免疫性疾病，好发于青壮年，临床 主要表现为炎性腰背痛和脊柱强直。A S患病率较 高，在我国达0.2-0.54%，但由于对疾病认识不足， AS患者的平均诊断延迟时间和漏诊误诊率较高，导 致总体致残率高达4-31%。 近年来，已有许多学者对AS的发病机制进行深 入研究，但AS具体的发病机制尚不明确。由于发病 机制不清，包括非甾体类抗炎药、生物制剂等现有 的治疗手段均难以改善AS患者的整体预后情况，且 具有一定的副作用。随着疾病的进展，患者将逐渐 出现脊柱、关节畸形，严重影响患者的生活和劳动 能力，给患者带来了沉重的心理压力和经济负担。 间充质干细胞（mesenchymal stem cells, MSCs） 是人体内重要的多能干细胞，具有支持造血干细 胞、免疫调节和多向分化等功能，是维持机体正常 生长发育、免疫稳态的重要细胞。 针对我们的前期基础研究成果，既然AS患者体内MSCs存在功能异常，那么正常MSCs输注能否有效治 疗AS？近年来，由于具有强大的免疫调节能力、低免疫原性、易于培养扩增等特点，M