U讲堂邀请近400名国内外教育研究领域知名专家授课，围绕教学方法、科研方法、教育技术、多语种教学等7大主题，研发700余门线上课程，通过4000多小时的课程学时，提升外语教师教学力、科研力、创新力。

一、产品功能及内容 实用的科研方法指导类专题文献推送； 常用的写作模板及相应的写作规范参考； 基于先进算法的万方检测所提供的学术预审； 覆盖基础教育各细分研究领域的热点推荐及可视化图像比较分析，助力于一线科研开题参考； 文献检索实现多参数精确聚类，同时实现检索条件的自主订阅，主动订阅后系统在订阅空间中给出更新提示，以方便用户对同一热点主题持续关注； 基于精选的与基础教育科研相关的主流期刊实现主题分类导航，对于单本期刊可实现自主订阅，主动订阅后系统在订阅空间中给出更新提示； 提供用户个人空间对于用户个人在本系统内发生的个人成果进行管理，同时也对用户个人在本系统内的订阅、收藏及使用进行记录，以实现高可用、无负担的知识管理。 二、产品特色 从知识服务的角度上，这一产品真正切入到基础教育行业的教育教学生态、不同于传统的数字图书馆产品，不只是简单的实现各类数据进行查阅，而是将专属文献在教研工作这一具体的需求点上提供相对应的精准服务。 产品创新点在于产品针对于基础教育领域中细分服务的教育科研，另外在知识服务上进行功能延伸，既有基础教育行业的专属性，也突出了服务的功能性和针对性。 三、功能介绍 （一）科研助手 提供三方面的科研服务： 其一为科研指导方法文献，目前推出五个类别的指导类文献： 1. 教育科研方法类； 2. 选题、开题和立项类； 3. 教研论文指导类； 4. 课题报告类； 5. 关注小课题研究。 其二为常用的写作规范（包括各分类体裁的教育教研论文的体例，如调查报告、开题报告、考试评析、学术论文等具体的写作规范），可以下载到本地供用户写作时参考；写作规范功能介绍：按基础教育科研常见文体提供样例范文和写作规范与模版，在当前页面下可以在线预览也可以直接下载到本地使用。 其三为相似性检测，采用先进的检测技术，实现海量数据全文对比，秉持客观、公正、精准、全面的原则，提供多版本、多维度的检测报告，检测结果精准详实，为科研管理机构、教育领域、出版发行领域、学术个体等客户和用户提供各类学术科研成果的相似性检测服务。相似性检测功能介绍：用户可以采用上传（支持DOC、DOCX、TXT、RTF格式论文检测）和粘贴两种方式对文章进行相似性比对，比对结果可视，并可生成简明版和详情版两种检测报告，并提供PDF版简明报告和详细报告的下载功能。生成报告可以在“我的成果－检测报告记录”中查找并进入检测结果页面重复下载。 （二）热点发现 细分到基础教育科研的六大领域（教育研究、学校管理、教学研究、健康教育、德育教育、教育装备）进行热门关键词分类推送，选中后可按年份进行热点分析；用户也可以自定义热点词，录入后自动显示研究趋势的图示，包括：相关研究论文成果统计分析、相关的论文贡献者和机构统计。 同时提供开题服务：根据用户输入或选中的关键字实现知识脉络的比较分析图解，同时提供热词的推荐以帮教师了解相关的热点及研究趋势，可以帮助教师修订自己的课题方向。并且提供生成word版的开题报告。报告可以在“我的成果－开题报告记录”中查找并重复下载。 （三）文献检索 文献检索实现在全部文献（期刊文献、学位论文、会议论文三类文献）中按组合条件进行检索，检索结果的聚类按类别支持时间、期刊刊名、作者、作者单位、会议名称、学位授予单位等。对最近十次检索行为进行记录，并可能对其检索表达式进行收藏和订阅。收藏和订阅记录可以在我的知识库里找到记录。文献检索结果页中单条文献可以进行下载、阅读、导出和收藏的操作；在当前页面中还可以实现复选，并对选中的文献条目信息进行批量导出。 （四）期刊导航 按现有中小学数字图书馆的分类对所收录期刊进行展示，可以进行条件筛选，可实现单刊的主动订阅，在期刊详情页面呈现该刊物的统计分析，包括主题词、作者和作者单位；主题词、作者和作者单位的分析是基于全刊的所有文章来进行，按出现频度提排名前20名的数据显示在图表中，如果同名作者单位不同默认为不同作者。并提供专版呈现征稿信息。 （五）课题空间 课题空间作为用户的课题管理空间，是以课题为主要的组织形式呈现在平台界面上，包括用户创建的和用户参与的课题，同时可以自主创建和管理课题。创建者可以管理和关闭课题，参与者在授权范围内可以共享和统计文档。 这个模块可以用于机构下发课题通知、收缴论文成果，也可以实现个人自发的小课题研究，同时可以实现机构内课题参与信息的统计以及对课题成果数量的统计，用于教研机构和学校进行阶段性教研总结时作为数据支持和参考。 （六）我的成果 我的成果作为用户的个人成果管理空间，下设开题报告记录和我的文稿管理和检测报告记录三个子功能，开题报告记录用户在热点发现进行热点分析后生成的开题报告；可以提供再次下载。我的文稿管理主要功能是用户自己的文稿上传到平台，可以跳转到相应页面实现相似性检测，并生成相似性检测报告，对于历史记录可查询、可删除；检测报告记录是对用户在本站内的所有检测记录可查询、可删除。 （七）我的知识库 我的知识库是记录用户在本站内对资源进行订阅、收藏和阅读下载等行为的管理空间，包括我的订阅空间、我的收藏记录、我的使用记录。订阅空间实现文献及期刊的订阅及更新提醒；关注收藏记录用户的收藏历史；使用记录为用户实际阅读和下载的历史记录，可查询、可删除。

一.科学的图书分析 实时挖掘教师、学生阅读情况，进行阅读种类排名，并分析各学校图书馆藏的分布情况，便于领导科学管理，优化馆藏。 二.及时的疫情防控 实时监测学生在校体质健康状况，根据校内数据，实现疾病预测，做到及时预警。 三.体质健康监控 通过建立健康模型、运动模型，以同伴分组推荐的形式，给出针对性的运动处方，激励学生自主运动锻炼，形成良性循环。 四.精准的教与学 通过展示各校师资力量、优势及薄弱学科、资源分配等信息，分析出模范学校、模范教师，为领导提供科学管理与决策。 五.体质健康实时监测 监控学生体质健康数据与体育课运动数据，通过健康模型对学生体质状况进行分析以及及时预警。 六.薄弱知识精准推送 根据学生的学习轨迹、薄弱知识点，平台自动推送学习内容，并形成成长轨迹，从而实现精准推送，达到个性化学习的效果。 七.科学管理与决策 区领导实时把控各学校师资力量情况，给予合理的相应资源配比。 八.数据可视化 所有数据分析形成可视化平台，各级角色可以实时查看数据分析结果，及时做出科学决策。

一.健康数据档案 学校的晨检午检数据，形成学生健康数据档案，为学生体质健康提供趋势分析。 二.校级信息监控 多种信息监控，包含区域信息监控、教学信息监控、以及资源信息的一体化监控。 三.设备动态监控 学校教育装备使用情况、使用时长、时长趋势等数据直观展示，方便教育主管部门有效管理。 四.实时的智慧监测 让教育管理部门实时了解学校的教学情况、资产情况、人员信息情况等，为教育管理部门提 供科学决策依据。 五.局内管理无纸化 局内电子政务、人员管理、职位管理、部门管理等工作模块，实现由手工向数字化、信息化的转变。 六.可视化大数据 多维度展示学校、教师、学生、成绩、教学、教务、病情、资源等多方面数据分析。

智慧校园物联网管理平台      信昇达智慧校园物联网管理平台主要由安防管理、能耗管理、教室管理、公共管理、系统管理五大模块组成，同时可根据实际需求添加功能模块，如图书馆管理系统、信息发布系统、录播系统、智能照明系统等，是信昇达智慧校园物联网大系统的重要组成部分，旨在为智慧校园建设提供一站式管理服务平台。   更多资讯及相关产品讯息可点击登录信昇达教育官网www.eduxsd.com进一步了解!

精彩可视， 促培地理思维！    中教启星地理图课云教学平台包含学科精品资源库、学科特色工具、简单炫酷的授课工具和简洁的备课云平台。    平台自带的学科精品资源库包含课程资源、交互地图资源和底图图层、动画图层资源和其它多媒体资源四种资源形态，其中，仅交互地图资源的资源量已达1400 余幅，动画图层资源量达到2100 余幅。    教师使用系统提供的地图和课程直接上课，可以修改或取部分形成自身课程上课，可以利用资源和工具，高度自制满足个人教学需求的地图和课程上课，或者教师提出定制需求，提供定制资源服务。    平台可以实现教师通过常态化普通班班通设备，开展精彩炫酷地理课教学。教师运用地理图课云教学平台，通过图表、图像等，把知识直观地呈现出来，能充分调动学生的视觉感官，积极引导学生主动地概括、抽象知识，培养学生独立思考的习惯，促进学生创造性思维，有助于师生将抽象的问题、概念直接与现象对应，直观解决学科难点、重点，并提高学生的形象思维能力、审美能力、表达能力，对于学生素质的提高，实现学生全面发展大有益处。    中教启星地理图课云教学平台已覆盖初高中课标涉及的所有内容。 学科精品资源库 学科特色工具 简单炫酷的授课工具 简介的备课云平台 怎么用地理图课云平台？

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  

数据资源中心主要用于维护系统分析所用的数据源、构建数据模型、新建视图，并进行数据权限分配与管理。师生可以根据实验和实训需求，自定义新的数据源，作为学生实验练习的数据。同时也满足教师科研项目需求，对接各类科研数据。支持数据按人员、按类型进行分类，确保满足不同数据的精准使用要求，也保证教学与科研的顺畅进行。1、 数据管理数据源管理支持多种类型数据源添加、API数据接口配置；数据模型支持同一数据源下的数据分类管理、元数据管理和维护、数据抽取加速、数据权限设置等功能；模型授权支持将数据模型按照组织机构、角色、组的方式授权给设计用户；总体上来说，数据管理实现各类科研数据的统一接入、管理与权限的按需分配。2、开放数据超市数据超市提供了30多个维度、700多个二级类目、上万个业务标签的全维度业务数据画像，数据总量超过500亿，存储总量超过100T，日均增长超过500万条,为企业采购风控、销售客户评估、AI精准获客、精准招商、投融资、高校科研机构、政府事业单位及各类专业人员提供了企业活力指数评估和全息数据画像，从微观、中观、宏观多方面提供了各类企业数据分析报告、行业趋势报告和相关指数。同时基于国家电网创新应用开发平台、中广核新能源数据价值创新联合体等行业组织，可以精准提供电力、新能源等产业的真实业务数据，为高校相关课题研究提供数据支撑。

基于跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM，实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，为教师科研提供数据分析探索、模型构建、成果应用的一站式数据挖掘工具，高效开展行业应用研究。平台支持用户通过简单拖拽、低代码的方式快速完成挖掘分析流程构建。同时支持模型自动化构建、模型智能评估，推荐最优模型与算法。 1、极简的建模过程 基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置，用户可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建。平台内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能，让用户能够灵活运用多种处理手段对数据进行预处理，提升建模数据质量，同时丰富的算法库为用户建模提供了更多选择，自动学习功能通过自动推荐最优的算法和参数配置，结合“循环行”功能实现批量建模，帮助用户高效建模，快速挖掘数据隐藏价值。 2、丰富的分析算法 内置150多个分析算子，包含30余种数据预处理方法，5种数据融合方法、11种常用特征工程，实现数据融合处理与特征构建；包含聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤等7类N种机器学习算法，支持深度学习、集成学习与自然语言处理等人工智能分析方法，满足各类业务科研场景需求。 3、灵活的扩展能力 支持用户编制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark脚本实现个性化的算法脚本。自定义算法功能允许用户通过R\Python\Java\Scala基于平台规范封装自主算法并发布形成平台节点，方便用户灵活扩展平台算法节点功能，增强平台的业务适应能力，充分满足不同领域科研的个性化需求。 4、全面的分析洞察 通过丰富详实的洞察内容，帮助用户全方位观察建模过程任意流程节点的执行结果，为用户开展建模流程的改进优化提供依据，从而快速得到最优模型，发现数据中隐含的业务价值。建模分析报告支持在线查看，并且支持下载可编辑Word版本，支持科研报告及相关成果发布应用。 5、全栈科研成果管理与应用能力 分析成果的快速工程化应用，支持模型以调度任务、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包等形式应用，满足工程化的不同诉求。提供统一的成果分类统计及统一管理监测，帮助用户高效便捷地管理成果、利用成果及监测成果。 6、跨平台模型迁移及融合 支持PMML文件的导入和导出，可以实现跨平台模型之间的迁移和融合，利于用户进行历史模型的迁移，实现用户在不同平台的模型成果快速共享，提升各类科研成果的复用性。    

实验内容 1、单摆； 2、三线摆； 3、碰撞打靶； 4、李萨如图形； 5、液体表面张力系数； 6、应变力传感器定标及未知物体称重实验。