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高等教育领域数字化综合服务平台
全美在线（北京）科技股份有限公司
全美在线（北京）科技股份有限公司（以下简称“全美在线（ATA）”）是中国智能化考试测评服务和操作类考试测评技术的专业化供应商。
全美在线（ATA）以“成为全球专业的考试测评服务机构和人才大数据运营商”为公司愿景；以“创建亿万人的才智发展图谱”为公司使命。
全美在线（ATA）长期致力于为中国以及全球政府机构、行业协会、企业和考生提供专业的考试测评和在线学习服务；全美在线（ATA）自主知识产权的考试测评技术以多种语言应用于全球多个国家和地区，是将考试技术向海外输出的中国公司之一。全美在线（ATA）创造性地将形成性评价技术应用于在线学习领域，为千万考生能力提升提供卓有成效的学习模式，为主办方提供成熟、可靠的在线学习技术与运营服务。
全美在线（ATA）拥有遍布全国34个省、自治区、直辖市及香港、澳门特别行政区，以及欧洲、美洲的3,000余家考站，可为考试主办方和招聘企业提供广泛的计算机智能化考试测评服务，具备在同一天部署实施百万科次考试测评，年部署实施数千万科次考试测评的能力。
全美在线（ATA）总部位于北京，研发及运营中心设于上海，在全国设有联络机构。
ATA（Advanced Testing Authority）成立于1999年，全美在线（ATA）成立于2006年。2018年全美在线（ATA）完成与美国上市公司Ata Inc.（NASDAQ:ATAI）的拆分，将持续专注于考试测评的核心业务，并不断向人才能力提升和招聘求职延展，为考试主办方、考生提供领先、专业的考试测评技术和运营服务，致力于成为全球服务人次多，技术先进，评价精准的考试服务公司。
全美在线（北京）科技股份有限公司
2023-02-23
中国高等教育学会召开学习贯彻党的二十届三中全会精神 推进教育科技人才三位一体协同融合发展座谈会
8月1日，中国高等教育学会召开“学习贯彻党的二十届三中全会精神，推进教育科技人才三位一体协同融合发展”座谈会。
中国高等教育学会
2024-08-05
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。
本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。
本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。
图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学
2025-02-11
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统（简称“海嘉PMS管理系统”）是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社（CCS）型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点，坚持“以人为本”的管理理念，全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理；通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高；PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审（如RightShip检查）机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。
PMS型式认可证书
核心功能
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。
厦门大学
2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学
2025-02-08
超高分辨柔性流场感知系统
与高速飞行的飞机不同，微小型无人机体积小，重量轻，飞行速度低，更容易受到环境湍流的影响，需要高灵敏度的小型气流传感器提供全面的空气动力学信息。如何让微小型无人机像鸟类一样感知和操纵气流一直是航空和传感器领域的难题。
面向微小型无人机的飞行参数测量，北航研发团队研制出一种基于氧化钒的高灵敏度柔性流速传感器，实现了0.11 mm/s和0.1°的超高流速和角度分辨力，实验验证了攻角、侧滑角和空速的多参数感知能力，并完成了微小型无人机飞行速度以及机翼微振动的测量，为微小型无人机提供了低成本、高精度的大气参数传感方案。
该传感器基于量热式原理，由中心微加热器产生恒定温差，四周的热敏电阻阵列测量温度分布，根据热敏电阻阵列测得的温度差准确反映流速大小及方向。采用悬空型隔热结构以及高电阻温度系数材料氧化钒作为热敏电阻以增大传感器的测量灵敏度。在聚酰亚胺基底上通过MEMS工艺加工了总厚度90μm的超薄柔性流速传感器，实现了微小型无人机的曲面贴附功能。经风洞测试，流速传感器的理论分辨力达0.11 mm/s,流速测量重复精度约为测量值的0.5%，响应时间约为20ms。在10 m/s时，流速传感器的最大角度灵敏度为36.7 mV/deg，噪音水平为1.78 mV，根据2σ准则计算出其理论角度分辨力为0.1°。
研究团队已经完成流速传感器工程化样品的制备，并将两个流速传感器装载到一个微小型无人机平台上进行飞行参数感知应用。结果表明平均飞行速度的估计误差低于0.2 m/s。由于流速传感器的高灵敏度特性，它甚至捕捉到了机翼的微振动信息，并与外置IMU模块显示了相同的机翼振动频率。这项研究展示了一种柔性高灵敏度流速传感器，拓宽了流场感知在微小型无人机姿态检测、空速估计以及飞行安全监测方面的应用，为无人机的飞行参数测量提供了创新的设计思路与发展前景。
北京航空航天大学
2024-07-08
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12
科技部举办深入学习贯彻党的二十大精神宣讲报告会
11月7日，科技部举办深入学习贯彻党的二十大精神宣讲报告会。中央宣讲团成员，科技部党组书记、部长王志刚为科技部系统党员干部作宣讲报告。报告会以视频形式召开，部党组成员、副部长、国家外国专家局局长、机关党委书记李萌主持会议，部领导，中央纪委国家监委驻科技部纪检监察组全体党员干部，科技部机关和直属事业单位、自然科学基金委、科技日报社以及科技部主管社团等2000多名党员干部参加报告会。
科技部人事司
2022-11-09