吉星跨时代实训移动数据采集终端，用于职业院校、高校实训室，双角度高清展示，触摸控制，内置专用操作系统，HDMI直连电视，单双屏切换，放大微距细节画面拍摄精细操作过程，解决精细操作中围观教学和微课录制的难题。 在教学过程中，利用实训移动数据终端，解决精细操作课程细节展示、实训录制、后期编辑难的问题，提高学校进行精细操作实训课程授课的效率与便捷性。

Tempo大数据应用能力成长平台（简称：Tempo Talents）是美林数据自主研发的面向高校大数据与人工智能领域“教学实践、集中实训与科研创新应用的一体化实验平台”。平台以专业课程教学实践、项目实训为核心，以创新产业应用孵化为目标，围绕大数据核心技术体系及应用，提供丰富元子化课程实践与实训案例资源。依托可视化分析与机器学习开发引擎，过程与结果兼顾的教学管理方式，闯关、考试、竞赛、数据游乐场等多种实验模式，为高校打造教与学充分互动的“大数据应用能力成长平台”。 一、创新教学管理模式，打造自驱型能力成长平台——教学管理平台→柔性化定制课堂教师可以根据教学目标、学生情况，灵活搭配原子课、实训项目及教材→教学考评管一体化统一的审阅、评分入口，实时查看作业提交情况→全景学情分析多维度图表展示学生的学习进度、学习成绩，直观了解到课堂的学习情况 二、Docker集群化部署，支持实验环境一键式访问及智能化管理——实验管理平台→高可用的容器化集群基于容器及容器集群架构运行的大数据实验基础平台，系统高可靠，高灵活，高伸缩性。→智能化实践环境管理预装实验需求的各类软件运行环境，基于浏览器的B/S模式直接访问，根据访问自动启停→一键式虚拟桌面实验台支持基于浏览器B/S模式的 “一键式”访问基于Linux的虚拟桌面环境，可提供 Linux 桌面和命令行操作，并可实现 Linux系统管理 三、不同难易度 不同实践模式相结合，因材施教更进一步——课程实践平台→多模式课程实践在线编码式、命令行、云桌面等多种实验模式→课程自动评测学生在线提交代码，一键自动评测打分，快速获取学习成果反馈→趣味闯关寓教于乐将课堂小测验转换为趣味闯关，激发自主学习热情 四、编码式与拖拽式双环境，开发型与应用型兼顾——项目实训平台→编码式与拖拽式双环境交互式笔记和拖拽式平台双操作模式，满足不同层次学生学习需求→完整实训项目指导手册还原项目落地全过程，将业务分析方法论融入具体项目实训中 →实验报告点评与优秀作业共享实验报告在线提交与点评，分享优秀作业，积累优秀成果 五、智能机器学习开发平台，满足人工智能教学科研需求——人工智能平台→强大的建模算法引擎9大算法类型、120余种分布式算法支持、15种文本算法→全面的分析洞察帮教全方位观察建模过程及结果，让学生在掌握方法的同时也能洞悉建模原理→多模式扩展编程R\Python\Java\Scala\Tensorflow等多种编程语言，学生可自定义算法开发实践 六、拖拽式大数据分析平台，培养学生数据创新探索能力——大数据分析平台→自助式大数据探索分析低门槛拖拽式数据可视化分析，让学生快速构建数据分析应用能力→灵活的可视化交互看板40余种可视化图形，钻取、联动、链接等多种交互模式 →多样的分析报告可视化大屏、分析看板、word报告、数据报表等多种报告形式呈现 七、真实项目经验 名师课程资源，构建优质教学课程资源库——课程资源平台→多学科教学名师课程引入国内一流高校教学团队优质课程，贴合学科最新发展趋势 →创新原子课设计将专业课程的知识点“原子化”，层层递进融会贯通→丰富行业实训案例精选美林数据 200+能源、政府、高端制造等行业头部客户真实项目案例 八、丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求——数据资源管理平台→多种数据源接入满足不同大数据平台和SQL数据源、Excel文件数据库、多维数据库、分析型数据库实时数据等不同类型数据源接入 →数据管理与权限分配支持后台配置数据权限，多种数据资源自定义管理→开放数据超市提供宏观、中观、微观全维度数据体系，上亿条数据，数据总容量超过500T丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求  

DCV作为新一代数据中心可视化管理平台，采用数字孪生技术，实现对数字中心的虚拟仿真，让管理人员可以清晰直观的掌握IT运营中心的有效信息，实现透明化与可视化管理，进而有效提升资产管理与监控管理的效率，实现立体式、可视化的新一代数据中心运行管理。

本项目为异步电动机高性能运行的变频控制装置，调速范围1:100，实加负荷的最大动态速降小于0.5%，动态恢复时间0.1秒。功能完善，可应用于恶劣环境下，可靠性高。该项目获冶金部科技进步四等奖。

本发明公开了一种基于光谱拟合与差分算法的光纤传感动态信 号解调方法，包括：扫描得到光谱纹波；对光谱纹波进行拟合获得静 态光谱；将光谱纹波与静态光谱进行差分处理获得差值信号；对光谱 纹波的极值点进行拟合获得上下边缘包络曲线；对上下边缘包络曲线 进行差分处理获得光谱变化函数，将差值信号与光谱变化函数进行归 一化处理，获得去包络后差值信号，根据扫描速度和初始波长将波长 换算为时间，获得去包络后时域动态信号。本方法对纹波光谱及其拟 合曲线进行差分获得动态信号，可以消除诸如温度、湿度等环境干扰， 且恢复的动态

本发明公开了一种基于差分熵和结构相似性的图像编码质量预测方法，包括步骤：步骤 1，获取样本图 像序列中各样本图像的图像差分熵及不同压缩倍数下的图像结构相似性；步骤 2，基于步骤 1 获取的数据， 采用线性拟合方式构建不同压缩倍数下图像差分熵与图像结构相似性间的线性关系，即图像编码质量预测模 型；步骤 3，根据待预测图像的图像差分熵，采用图像编码质量预测模型即可获得待预测图像在不同压缩倍 数下的图像结构相似性。本发明简单，高效，无需消耗较大的硬件

该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较

本发明公开了一种低噪声差分前置放大电路及放大器，低噪声差分前置放大电路采用差分输入输出电路，对整体电路的噪声性能起主导作用。由 Q1、Q2、Q3、Q4 四个并联的 NPN 型晶体管对管和 Q5组成共射—共基放大电路。在 Q1、Q2、Q3、Q4 的基极引入无噪声偏置电路。由电阻 R11、R16 和电容 C5 组成的电路为 Q5 提供基极偏置电压。仪用放大器 U1、U2 对差分信号进行放大。通过电阻 R2L(R2R)和

本成果是国家授权发明专利。该发明提供一种基于系数差的成比例仿射投影回声消除方法，该方法对回声消除效果好，环境自适应能力强，收敛速度快，稳态误差小，同时计算复杂度低，所需硬件成本低，结构简单，容易实施。