产品详细介绍 　　《教育局信息化综合管理平台》包括日常办公、学籍管理、人事管理、校产管理、学业评价、综合素质评价管理、资源平台等模块，能够全面解决各级教育局的信息化应用问题，使教育管理的质量和效率得到质的提高。平台与《中小学数字化校园综合管理与评价系统》，可以无缝对接，实现互通互联，数字资源共享，形成教育局和学校两级一体的教育信息化管理平台。在此基础上，还可以与市级教育局实现无缝对接，形成市教育局、县（区）教育局、学校三级一体信息化管理平台。 　　●平台特点和优势： 　　1．基于Lucene综合搜索引擎等先进技术、对海量信息自动获取和分析，提供面向教育局多业务海量数据监测、分析、挖掘、溯源以及报表展示等功能，满足教育局及学校多用户复杂业务追踪工作过程中各个环节的用户需求。 　　2．富媒体文件综合处理，将Office文档，图像，视频，音频，动画等媒体表现方式，集中在一个组件中处理，使这些富文本内容使用起来更方便快捷。 　　3．基于Drools规则引擎、JAAS(Java验证和授权API)安全认证的权限管理组件，实现了权限管理和代码分离，只需改变相应的规则，就可以调整用户权限，使用户管理更安全。 　　4．基于jBPM4引擎的工作流组件。 　　5．平台应用系统采用B/S结构，系统采用Java开发语言并基于Seam2.0大型企业级应用框架开发，三级一体信息化可以采取共用服务器的方式，不需在客户端安装任何软件，只需统一部署机房，也就是在市、县（区）教育局装配共用的服务器集群即可。这样能够节省项目硬件设备投入资金，便于系统维护，便于网络、硬件及软件的维护和更新，确保数据安全性，避免因为管理不善而导致数据流失、损坏现象的发生。 　　●模块功能： 　　1．日常办公 　　本模块针对教育局的日常办公特点和需要，设置了公文流转、信息发布、留言管理等功能。公文流转打通了教育局与下级各学校的网络沟通渠道，实现公文上级下发、下级上报、平级互发，不仅可以像邮箱起到发送邮件交流的作用，而且还有公文流程、文件紧急度、电子签章、实名签读、公文监控、公文归档等个性化的设计。信息发布、留言管理可实现教育局内部、对下属学校通知等信息的发布和局内个人留言。 　　2．人事管理 　　本模块针对教育局人事管理工作的需要，设置了人事档案、人事报表等功能，实现公务员及教职员工的人事信息电子化管理，确保人事档案信息真实、管理规范和安全，并为各级单位提供了所需的、自由灵活的人事报表功能，可按任意字段和内容进行汇总、统计、分析。 　　3.学籍管理 本模块针对教育局学籍管理工作的需要，设置了招生管理、学籍注册、学籍查询、学籍异动、学籍报表以及相关统计报表打印等功能，极大地方便了教育局学籍的管理工作。 　　4．学业评价 　　本模块针对教育局学业管理工作的需要，设置了成绩分析、成绩报表功能。教育局可以对期中、期末等重要考试进行分析，对单个学校进行跟踪分析，校与校之间进行横向比对，为安排部署下一步教学工作提供科学、准确的参考。 　　5.综合素质评价管理 　　针对教育局对所属学校学生综合素质评价和教师素质评价工作管理的需要，本模块设置了学生综合素质评价和教师素质评价管理功能，实现学生评价和教师评价结果报表的自动上报上传，便于教育主管部门了解和掌握学期学生评价、教师评价和教师绩效考核情况，毕业生的综合素质评价结果及毕业生推荐结果，检查和指导所属学校学生评价和教师评价工作。 　　6．教学资源管理 　　为了整合优质教育资源，减少教育成本，提高教学质量，本系统设置了教学资源管理平台。不同类型的用户可以根据不同权限，按照资源类别上传下载和查找教学资源，实现教育局所辖区域内学校的资源共建共享。 　　7．资产管理 　　本模块针对教育局资产管理工作的特点和需要，设置了办学条件管理﹑设备管理和校产报表汇总三大功能，办学条件管理包括设备管理、建筑物管理、房屋管理、用地管理、设施管理和实验室管理；设备管理包括设备类别维护、仪器设备管理和设备使用管理；资产报表汇总包括达标状态报表、办学条件统计报表和设备报表。教育局可以维护和查看所属学校的资产信息，实现局级单位资产和校级单位资产信息化管理。    

产品详细介绍技术指标：      外形尺寸：250*130*140mm      设计行程：70mm      定位分辨率：1um或0.5um      重复定位精度：2um      矩形空气轴承，直线电机驱动      预留试验装置安装接口SM-1A直线电机伺服控制原理教学示范平台      SM-1A直线电机平台是直线伺服系统的集成，主要包括直线电机、导轨、光栅编码器和控制驱动器。可以实现高速直线运动，体积小，重量轻，速度快，精度高。     技术指标：           平台的重复定位精度±3微米，定位精度±10um           最大运行速度1m/s           有效行程280mm           系统最大加速度2G（无负载情况）           运行环境：10度-40度           所需电源配置：24vdc，10A

★软件具有国家版权局颁发的软件著作权登记证书。 ★软件具有省级或国家级检测机构出具的软件产品登记测试报告。 特殊教育资源中心（资源教室）云平台，划分为学校端、学生端等多用户端口。用户端口登录使用上相互独立，在数据和资源上又能实时同步共享。 学校端集成了人员信息管理、档案管理、数据中心、评估中心、训练中心、个别教育计划、系统管理、云课堂等核心功能模块，主要用于学校创建、管理特殊学生档案、建立个别教育计划、进行科学评估训练的工作平台。 学生端以学生能够简单操作、便捷使用为核心，主要用于学生进行评估训练、线上课堂、在线学习等。 系统支持对资源中心管辖的学生、教师、家长的基本信息和扩展信息的上传和维护；支持查询全部学生使用系统的全部记录档案，包括学生的基本信息、在系统中所进行的评估、个性化辅导计划、参与的训练、在线训练的游戏的结果等。 系统建立起资源中心辐射的特殊教育云数据中心。可随时动态查询学校的学生数量、教师数量，还可以根据不同障碍类型、不同年龄段的学生等等进行自由统计。实现学生进行专业量表测评后结果的自动分析和数据挖掘，查看各学生的评估与训练开展情况，为特殊教育资源分配和管理提供极具价值的参考依据。 系统预置特殊教育专业评估工具，可以各种针对不同问题类型进行评估，以便特教老师了解特殊儿童的障碍程度，使教学、训练或研究更有针对性。普通学校和培智学校常见的特殊学生包括：智力障碍、学习障碍、自闭症、情绪与行为障碍、注意力与多动障碍、社会适应障碍等不同类型。提供了包括学习障碍儿童筛查量表、孤独症行为评定量表、儿童感统发展评定量表等权威评定量表。 系统根据儿童的发展阶段和信息加工过程，不同类型的特殊儿童提供了包括感统训练、语言训练、人际交往训练、认知训练、情绪训练等各种主题训练方案，促进特殊儿童的潜能开发，提高他们的各项能力。训练内容包括视频、动画、游戏、多媒体课件等形式多样，具体包括：大龙球游戏、我是谁、心情日记、小小乐队、蝴蝶的形成、戴帽子、手的训练等不同维度不同内容的训练课。 系统提供完整的IEP（个别教育计划）模板，教师可以根据学生的障碍奠定评估报告，结合系统资料介绍中的教学建议，为学生制定训练目标和训练计划，再开展适宜的训练内容，即实施个别教育计划。学生在进行训练的过程中，学校管理人员可以查阅到学生的所有训练计划，并且了解学生的训练情况，对当前个别训练计划进行检查、追踪与指导。在每个阶段性评估中，教师也可以根据评估报告适当地调整个别训练计划，使得个别训练计划在每一个时期都是最适应儿童发展的。

产品详细介绍金融实验室-实验室管理平台                                                                                                      咨询QQ:   “实验室管理平台”，是为实现院校实验室教学资源的科学化、自动化管理和运作，而研发提供的开放式、门户式管理平台，既能支持实验资源、课程、用户在平台内的统一便捷管理，同时有助于具有院校个性特色的实验室实体门户的建设和展示。                对于院校:（1）有助于实现院校科学化、统一化的实验资源管理；                                 （2）有助于搭建和展示具有院校特色的实验门户平台 对于教师和学生：（1）充分有效地应用院校提供的实验室资源系统；                                 （2）及时全面地掌握院校发布的实验室资源信息   产品特色 门户型平台的搭建 ◆提供平台横幅、肤色、图片、栏目、公告、信息、座右铭等个性化设置的功能，以支持具有院校风采特色的门户界面的创建和展示。 ◆提供实验室公告、院校信息、动态新闻等信息编辑发布和更新传递的功能，以帮助院校搭建信息通畅传播的平台。 专业的实验室管理 ◆ 实验室课程管理：支持管理员对实验室以周为频率进行课程设置和安排，以系统有效地发布和实施实验室占用分配、课室预订和实验安排等管理工作。 ◆实验室电脑管理：通过实验室、IP地址和座位号定位的方式，支持管理员实时查看、维护和管理各实验室电脑设备的物理信息（正常／已报废）、使用状态（占用/闲置）。 ◆ 实验室用户管理：通过实验账号与用户学号挂钩的方式，帮助管理用户和教师用户实时监控学员的个人信息、班级信息、登入时间、登出时间等考勤状况。 科学化的资源管理 ◆将院校各实验室软件资源产品，清晰合理地实施分类整合管理，并实现所有资源产品在统一平台上的直接、快捷调用。 ◆根据管理员、教师和学生三类实验用户定位，自动化生成适合不同角色访问的实验室资源体系框架，更有效地为实验用户提供资源使用引导。为更科学地支持实验软件资源的有效管理，平台提供了使用率统计功能，以柱状图和圆饼图的方式，生动形象地统计实验用户对实验资源的使用次数、使用比例情况。

本发明公开了一种直流电机的驱动?调速一体式约束预测控制方法，本发明将这种驱动?调速一体式的控制技术应用于直流电机，首先利用广义比例积分观测器技术在串级电路和转速的光电编码器采集的转速信息的基础上对系统的集总干扰进行估计，得到重构后的集总干扰信息，结合模型预测控制相关技术设计出针对直流电机的带输入约束的输出反馈控制器，在保证系统动态响应性能的基础上，因为不需要使用电流、电压以及转矩传感器，降低了系统的成本，提高了系统容错能力，同时可以明显地抑制参数摄动和负载转矩突变等因素引起的干扰，从而大大提高直流电机系统的输出转速的控制精度和干扰抑制能力。

利用合成gRNA-靶序列的高通量文库允许直接在细胞环境中便捷和高通量地收集gRNA活性数据，由此建立的计算模型来预测gRNA的活性比较可靠。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

作为一种高熵可再生能源，不规则海洋波浪能量是一种很有前途的可持续能源，正受到全世界的广泛关注。