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高等教育领域数字化综合服务平台
多功能学习用品盒模型
"有机玻璃材质，三种结构式样，一套3件。教学演示用，配合教材“设计一般过程”内容，了解设计过程，发现明确与问题。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
世界地理学习参考图册
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
Utalk视听实训智慧学习平台
平台包含基础口语、职场英语、出国留学等课程库资源，听力与口语训练库专区；通过任务驱动型教学管理、全方位学情监控、综合成绩统计分析、专属个人学习报告等功能，提高教师备课效率，增加学生语言输入。
北京外研在线数字科技有限公司
2021-02-01
数字语言学习系统-智能终端型
高性能处理器、深度定制操作系统，音视频传输的稳定性更高。 优良的扩展性和完善的考试系统，考前设备自动检测，考试过程智能编排，考后结果双冗余备份。 教室授课、对讲、学生语音分组会话时，声音延迟<5ms
北京东方正龙数字技术有限公司
2021-02-01
OK学习机 S4 Plus
停课不停学 在家学习用OK 有人教也有人管 真人规划师1对1指导 + 九大学科老师专业点拨 OK学习机智能定位孩子不会的知识点，只学该学的，在家智慧学
北京点石经纬科技有限公司
2021-02-01
攀爬机器车
本发明公开了一种攀爬机器车，包括车体，车体前后端安装设置有车轮，车体面向墙面的一端与一吸附机构连接固定，所述的吸附机构包括有本体，所述的本体为中空圆筒，所述的中空圆筒的上方设置有一盖板，所述的盖板的上端面与车体连接固定，所述的盖板的下端面通过间隔设置的第一垫块与中空圆筒的上端面外缘固定连接；所述的中空圆筒的内壁面上设置有切向喷嘴；所述的第一垫块与第一垫块之间的间距形成中空圆筒的上端面外缘与盖板下端面之间的第一排气流道；所述的中空圆筒下端面与墙面之间留有间隙，所述的间隙形成中空圆筒下端面外缘与墙面之间的第二排气流道。本发明的攀爬机器车能吸附在各种墙面上，吸附能力强，应用范围广。
浙江大学
2021-04-11
基于HDFS的在线学习信息管理系统
成果描述：基于HDFS的在线论文管理平台主要用于管理研究生和本科生毕业论文，学生在线提交论文，老师通过本系统下载论文。系统通过邮件将相关修改意见和答辩信息反馈给学生，所有版本论文和评审意见需存储归档。市场前景分析：毕业论文（设计）是高等院校毕业生提交的有一定的学术价值和实际价值的文章或设计。它是高校培养人才的重要实践教学环节， 是对学生四年学的专业知识、研究能力、自学能力以及各种综合能力的检验。目前很多高校对于本科学生毕业论文（设计）的管理均采用传统的手工方式。随着因特网的普及、现代远程教育的发展以及现代本 科教育模式的发展， 继续采用传统手工管理模式对毕业论文（设计）进行管理就显得费时、费力、工作量大、效率低。另外，传统的手工管理模式对于教学管理者来说难以及时准确地把握毕业论文的设计进展情况，给管理带来一定的难度。与同类成果相比的优势分析：本系统使用分布式文件系统HDFS对学生论文进行管理。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
电子科技大学
2021-04-10
基于分类学习的图像检索原型系统
本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。
东华大学
2021-02-01
一种安全高效的联邦学习技术
1.痛点问题
在大数据应用领域，当前普遍存在数据隐私安全、数据孤岛和终端设备计算能力受限等问题。如何在保障数据安全、隐私安全和安全合规的条件下，联合使用跨机构或跨设备中的数据，实现数据价值的深度挖掘和流通是亟待解决的行业问题。
2.解决方案
本技术在现有联邦学习框架的基础上提出一系列改进方案，综合提升了联邦学习的安全、效率和模型质量。首先，基于纵向联邦学习具有突破数据孤岛和保护数据安全的优点，采用自编码信息混淆技术实现标签隐私信息的保护，在不影响联邦建模效果的前提下，构建了一种新的数据高效、安全、合规的使用范式，该技术可应用于纵向联邦学习场景中实现多方安全联合建模。其次，通过结合联邦学习打破数据孤岛和保护数据安全，预训练大模型可实现知识持续积累，有选择的知识蒸馏技术可实现保护隐私、模型压缩和知识迁移等方面的优势，构建一种新的数据高效、安全、合规的使用范式。即在服务器端充分利用丰富的计算资源，打造出更为强大的模型，并通过有选择的知识蒸馏策略，实现知识在服务器端的持续正向积累，来提升资源受限的终端设备和拥有大模型的服务器两端模型的整体表现，从而实现一种“数据、模型不动，知识动”的效果。
合作需求
本技术与孵化产品在金融、医疗、制药和政务等数据敏感行业数据合规使用和多方协同建模应用上有合作需求，可服务于政府与企业等机构：
1）金融领域合作
本技术与孵化产品可服务于金融科技各级（部委与地市级）主管单位，以及各类银行、保险等金融机构。可应用于金融领域中高敏感数据的合规使用和跨机构间联合建模应用场景，例如银行征信、反欺诈等应用，以降低金融欺诈、骗保等事件发生，产生积极的社会效益。
2）医疗和制药领域合作
本技术与孵化产品可服务于医疗和制药领域各类政府主管单位、医院和制药企业等。可推动医疗和制药领域数据安全协作利用，为医疗领域有效监管、AI制药和辅助诊疗等智能应用提供数据安全协作基础，提高制药效率，降低制药成本和周期、促进新药研制等。
3）智慧政务领域合作
本技术与孵化产品可服务于科技、工信和大数据等各级（部委与地市级）主管单位。可为政府建立数据要素市场提供数据安全流通技术保障，促进数据要素安全有序流通，也可支撑政务服务水平提升，协同推进地方政府的数字政府建设。
清华大学
2022-05-19
基于大数据的用户业务行为学习
南京邮电大学
2021-04-14