研究生论文盲审管理系统，为学院教务管理层提供高效的论文盲审分配机制；协助跟进论文盲审进度及状态，及时有效督促盲审工作开展。专家库建设为论文评审提供了学院专属专家资源库。

“智云枢”智慧教学云平台是根据院校需求的理解，结合新一代信息技术，研发出一系列适合院校人才培养的平台和产品，对于改善实践教学条件，提升人才培养效率，改善教学管理水平具有重大价值。 “智云枢”智慧教学云平台是将商业项目和企业项目的运行环境，研发为适用于教学、实验、实训等教学活动，涉及课程资源、案例资源、企业运行环境和实验室资源等。通过教材中心子系统、课程中心子系统、课堂中心子系统和教学服务中心子系统，实现企业教学资源、企业真实环境和项目团队服务的可持续交付，并为高校提供教材管理、在线备课、在线课堂、在线作业、在线学习、在线实验、在线实训系统等七大子系统以解决教学、课后作业、课后学习、实验、课设、实训等关键教学环节，补充实训中的真实企业环境，提供创新创业引导。

通过教学质量基于事实数据进行动态诊断和改进，提供教师、学生和管理者三个维度的数据分析 ， 承载教与学全过程记录，多维度形成性评价数据分析，助力高校工程教育专业认证。 经典案例  

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  

MMX5苹果采摘平台基于 ROS 开源系统，集成自主移动底盘及机械臂运动规划。机器人接收到移动抓取任务后，首先根据预先建立的环境模型基于 A* 算法规划最优轨迹，机器人沿着规划的最优轨迹，使用最优化算法进行运动规划，并规避运动过程中障碍物，控制机器人朝目标移动。到达抓取任务目标点后，利用 3D 相机，使用基于 OpenCV 及 YOLOV5来识别及定位目标，根据检测到的目标位姿，利用 MoveIt! 及 Open Motion Planning Library 完成机械臂运动规划，并将规划后的轨迹发送给机械臂控制器，完成抓取操作。

Al协同创新实验云是Al教学实验实训协同工具，涵盖真实行业项目的教学课程、授课教案、实验教学资源、硬件、平台等，可满足人工智能专业的学生了解行业真实案例中从起始阶段、细化阶段、构建阶段、业务环境、需求分析、技术架构选型等等各方面的项目细节，在线完成分类、建模、分析、可视化、结果输出等任务，并支持私有化部署和云端协同，帮助院校开展人工智能应用研发。

自微乳化技术显著增加赤芍总苷有效成分的溶出度和口服生物利用度，进而提高药物的疗效，克服了赤芍总苷生物利用度低、服用剂量大等方面的问题。

成果描述：本实用新型公开了一种微热计算机显卡,涉及电子设备领域,包括背板、PCB板、锥形台热传体、散热鳍板、散热风扇以及固定框架。所述PCB板、锥形台热传体、散热鳍板依次固定在所述背板与固定框架组合成的层状固定架中。所述锥形台热传体采用热管的技术原理,铜制中空设计,能够快速的将GPU工作时产生的热量传递至散热鳍板上,由散热风扇对散热鳍板进行散热从而实现对GPU进行散热的目的。本实用新型结构简单,实用性强,通过采用锥形台热传体进行热传递、散热鳍板与散热风扇组合进行散热的设计能够高效的对GPU进行散热,使显卡在常规工作中保持在相对正常的工作温度,延长了显卡的使用寿命。市场前景分析：本实用新型结构简单,实用性强,通过采用锥形台热传体进行热传递、散热鳍板与散热风扇组合进行散热的设计能够高效的对GPU进行散热,使显卡在常规工作中保持在相对正常的工作温度,延长了显卡的使用寿命。与同类成果相比的优势分析：国内领先

几年，随着消费电子（手机、智能手表等）、生物医疗需求的快速发展，尤其是代表下一代柔性移动显示屏OLED的巨大应用市场驱动下，超快激光精密微加工产业在世界范围内迅速增长。与传统的纳秒长脉冲相比，脉宽小于15皮秒的超快激光器用于材料加工时，由于脉冲的持续时间短于材料的热弛豫时间，在加工过程中避免热效应，基本不带来附加损伤和毛刺，适合于微米乃至纳米精度的超精细冷加工。超快激光的瞬间功率极大，几乎可以和任何材料相互作用，因此适用于超快激光加工的材料范围几乎不受限制，尤其有优势的加工对象包括玻璃、蓝宝石、陶瓷、太阳能薄膜、半导体晶圆、特种合金、精密医疗器件等。

北京大学物理学院“科技部极端光学创新研究团队”肖云峰研究员和龚旗煌院士领导的课题组利用超高品质因子回音壁模式光学微腔，极大地增强了表面对称性破缺诱导的非线性光学效应，得到的二次谐波转换效率提升了14个数量级。相关研究成果在线发表在《自然•光子学》(Nature Photonics)上，文章题为“Symmetry-breaking-induced nonlinear optics at a microcavity surface”。左图：表面二次谐波效应示意图；右图：光学微腔增强表面非线性效应。 二阶非线性光学效应是现代光学研究与应用中最基本、最重要的非线性光学过程之一，被广泛地用于实现频率转换、光学调制和量子光源等。由于结构反演对称性的限制，常用的硅基光子学材料往往不具备二阶非线性电偶极响应。借助材料的表面或界面，这种反演对称性可以被打破，进而诱导出二阶非线性光学响应。然而，传统的表/界面非线性光学研究存在两个重要挑战：一是非线性转换效率极低，即使在高强度的脉冲光激发下也仅能产生极少量的二阶非线性光子；二是体相电四极响应严重地干扰表面对称性破缺诱导的非线性信号分析。 该项工作中，北京大学课题组利用超高品质因子回音壁光学微腔极大增强光与物质相互作用的优势，在二氧化硅微球腔中获得了高亮度的二次谐波和二次和频信号。为了充分发挥微腔“双增强”效应，研究人员发展了一种动态相位匹配方法，利用光学微腔中热效应和光学克尔效应的相位调制，高效地实现了基波和谐波信号同时与微腔模式共振。实验上获得的二次谐波转换效率达0.049% W-1，相比传统表面非线性光学，该效率增强了14个数量级。左图：实验获得的激发光和二次谐波光谱图；右图：动态相位匹配过程二次谐波功率变化。 研究人员进一步通过对基波偏振和二次谐波模式场分布的测量分析，成功提取得到只有表面对称性破缺诱导的非线性信号，排除了体相电四极响应的干扰。这种表面对称性破缺诱导的非线性信号有望作为一种超高灵敏度的无标记“探针”，用来检测和研究材料表面分子的结构、排布、吸收等物理与化学性质，为表面科学研究与应用提供了一个全新的物理平台；同时，该项研究发展的动态相位匹配机制具有普适性，可进一步推广到不同材料、不同形状的光学谐振腔中，有望在非线性集成光子学中发挥重要作用。 研究论文的共同第一作者是张雪悦和曹启韬同学，现分别在美国加州理工学院应用物理系和北京大学物理学院攻读博士学位，通讯作者为肖云峰研究员。论文合作者包括新加坡国立大学仇成伟教授和王卓博士、清华大学刘玉玺教授、圣路易斯华盛顿大学杨兰教授等。 研究工作得到了国家自然科学基金委、科技部、人工微结构和介观物理国家重点实验室、量子物质科学协同创新中心和极端光学协同创新中心等的支持。