高校教研大数据分析系统 数据洞察现在，智慧决策未来 核心功能 群体动态画像 用动态发展变化的眼光，采用数据动态描绘“学生”、“教师”的群体特征，为“学生分群施教”、“教师分群管理”提供最新的分析决策依据。 动态学情跟踪、预警 关注学情动态, 跟踪每个学生实时的出勤率、课堂参与度、作业完成率&优秀率，进行学业趋势预测、作业抄袭预警、挂科预警，帮助学校针对性调整教学过程。 教学质量评价跟踪 定期师生评价、同行评价，质量量化及趋势对比，正向激励教师、对教学质量异常预警。 成绩分析、预警 多维度洞察教学问题、卷面命题分析，持续改进，验证决策措施有效性。 命题质量分析 支持单卷单题区分度&变化、难度&变化、得分率及平均水平、错题难度及知识情况分析。 学生成绩分析 学生个人的各科成绩在班级、年级位置、变化趋势，以及知识点强弱分析、偏科分析、学业预测和实际结果对比。 教师成绩分析 班级学生总体情况（得分率、各难度题目作答情况分析、错题难度-知识点分析），与其它班级对比等 学院、校级管理者成绩分析 多维度数据洞察（公共课/核心课程分别从科次、平均分分布、学科、学院、教师、班级多维度交错分析，洞察本质）。 产品优势 数据全流程 打通日常教学、教学质量评价、学期考试、成绩分析等教学数据周期及各环节。 全角色 面向高校教学组织的各个角色成员（学生、学科教师、班主任/辅导员、学科负责人、院级及校级管理者等）提供数据应用场景。 数据可视化及洞察 分析展现及数据挖掘，可进行数据下钻，对异常预警进行抽丝剥茧、逐层深入，深度展开数据洞察。 随时随地 用户可随时随地掌握教学动态及异常预警，支持微信业务通知、审批待办，分析数据实时查看。 API集成 提供API接口，便于与教务系统和第三方系统数据对接。  

成 果 简 介 电伴热广泛应用于石油、化工、地铁等领域，本研究成果设计了一种新型的电伴热控制器。系统采    用六管设计，每管采用一主一备方式；可采集 32 路温度 、12 路回路电流、6 路漏电电流；具有主输出 12 路， 报警输出 11 路；具有RS485、CAN、以太网通讯接口。采用物联网和云服务技术，设计了基于物联网云平台的WEB 服务器，可实现PC 端远程监控与移动互联网微信客户端绑定设备、实现人与设备的实时交互， 设备监控、智能数据分析、消息分发、远程升级等服务。

产品详细介绍 概要介绍       实验室管理系统平台是以服务大中专院校实验室全面实施信息化管理，提高实验室的管理水平为宗旨的，全面提供实验室管理的解决方案为导向，是实验室实现信息化管理必不可少管理软件平台。主要解决实验室的综合管理（实验室建制、人员队伍、环境与安全、实验室评估、数据上报）、教学实践创新（基础实验、教学实验、创新实验）以及设备仪器（领用、借用、修理、报废）、物资耗材（耗材消耗）等统一安排管理。   实验室管理系统平台是基于微软.NET 技术架构的一款纯B/S（IE 浏览器访问）结构的解决方案系统，实现设备管理人员、实验室管理员、老师、学生互动的网络化开放管理平台。近年来，国家级或省级教学实验示范中心建设为提高教育质量工程和深化人才培养模式改革奠定了基础，信息化建设是示范中心建设的重要内容之一。   整个实验室管理平台依托校园网络，以学校实验室管理的核心业务流程和重要管理事务为基础。从实验室的门户网站建设、实验室基础信息管理到开放、创新实验教学以及设备仪器、物资耗材构建信息化管理平台。信息化平台由实验室门户网站系统、实验室综合管理系统、开放实验室管理系统、实验室仪器设备管理系统、实验室物资耗材管理系统、实验室监控系统等多个子系统构成。   主要功能   门禁管理：通过二维码门禁系统，实现实训场地的使用管理；   设备管理，可对实训设备进行备案登记；   师资及学生信息管理：通过系统管理实训室师资、学生信息管理；   实训管理：实训过程管理，实训报告命题及提交，实训成绩统计等；   数据管理：系统可以采集相关数据和，对数据进行储存统计，并可对数据进行备份和还原，同时实现数据报表的编制、打印。   该系统可以进行教学实验申请、审批、预约，合理安排教学实验；   该系统能够开放实验发布、预约，充分利用实验室资源；   改系统能够满足在线交流、加强互动交流，提高实验室质量；   该系统能够实现刷卡考勤，实现教学实验、开放实验过程监控；   该系统要求包括自动门禁，刷卡进出，实现实验室管理智能化；   该系统包括对场地、设备、耗材管理，统一分配调度控制。     系统架构       实验室管理系统平台以学校实验室管理流程和管理基本事务为核心，以规范实验室管理实现信息化为准则，充分提高利用学校实验室资源，更好的服务于学生。       整个管理依托校园网络构建管理模式平台，系统采用B/S 结构，突破地域空间的限制，整个实验数据放在服务器上，管理人员、教师在办公室、在家甚至在校外通过网络进行仪器设备、实验项目、实验过程等进行管理监控，而学生则可以在机房或在能上网的地方进行实验预约。相对传统的手工管理，开放实验室平台的构建能更好的有利于实验室资源的充分合理利用，实验室管理的科学化和规范化。   系统流程       实验室管理系统以学校实验室管理流程和管理基本事务为核心，以规范实验室管理实现信息化为准则，充分提高利用学校实验室资源，更好的服务于学生、方便于学生，构建开放的实验管理平台。       整个管理依托校园网络构建管理模式平台，系统采用B/S 结构，突破地域空间的限制，整个实验数据放在服务器上，管理人员、教师在办公室、在家甚至在校外通过网络进行实验项目管理、实验过程监控，而学生则可以在机房或在能上网的地方进行实验预约。   相对传统的手工管理，开放实验室平台的构建能更好的有利于实验室资源的充分合理利用，实验室管理的科学化和规范化。其管理模式构图如右：     系统组成   整个实验室管理平台依托校园网络，以学校实验室管理的核心业务流程和重要管理事务为基础。从实验室的门户网站建设、实验室基础信息管理到开放、创新实验教学以及设备仪器、物资耗材构建信息化管理平台。信息化平台由实验室门户网站系统、实验室综合管理系统、开放实验室管理系统、实验室仪器设备管理系统、实验室物资耗材管理系统、实验室监控系统、实验室办公等多个子系统构成。       实验室门户网站的建设有助于实验室信息和成果的展示，便于管理人员、老师、学生沟通和了解，是一个信息沟通互动平台。   实验室基础综合信息的管理则规范了实验室的基本信息，从实验室的规划监制、规章制度、人员队伍、环境安全到工作人员的工作量化评估、数据上报等建立电子档案，实施量化管理，极大的减轻管理人员工作量。   教学实践的信息化管理工作主要基于开放/ 创新实验的管理工作，需要突破空间和时间限制，从实验预习、实验网上预约、实验安排、实验考勤，实验过程、实验成绩、实验耗材、实验设备、在线答疑以及实验室场地、自动门禁、刷卡考勤等管理，从而构成了一个综合开放的实验室管理平台。       实验设备仪器、物资耗材的管理则有助于实验室建立基本设备、仪器、耗材的信息库，以供查询其基本信息及使用状态，使对仪器设备的领用、借用、修理、报废的处理和实验耗材的管理实现合理化、科学化。同时便于仪器设备、耗材消耗信息统计和数据上报。    

基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 聚焦全民健康,尤其是青少年体质健康的提升，融合人工智能、物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术，以健康失衡状态的动态辨识与健康自主管理为主攻方向，构建以信息科技为引领的一体化健康服务管理体系。通过非二代设备的智慧化升级技术开发智慧化设备，并进一步构建智慧化场景。基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。建设运动康复处方库、健康行为评价体系与健康行为风险预警模型，基于控制论、行为科学等理论方法构建健身指导决策支持系统，形成基于“大数据”的健康行为决策技术体系。

智慧公路物联网系统通过在公路广泛部署低成本的集成多种传感器的具有通信功能的智慧无线信标产品实时获取路况信息，实现车流量、车速、车型的实时精准时空统计，通过设备的广泛部署实现高精度、大范围的精准监测，为智能交通系统高效管理与养护提供交通与环境态势的精准监测、识别和态势预测，为交通决策提供科学依据与数据支持。其次针对公路场景下定位误差较大等问题，采用 GPS 定位、惯性导航与物联网感知设备结合的新型多重组合定位方法，通过车路协同实现车道级的高精定位，优化车辆偏离预警等功能，为车辆提供准确的位置信息及导航与综合服务功能。最后通过车路协同环境下车载终端、路侧多源异构传感器协作环境数据采集、多维度感知融合与超视距全局环境态势构建，实现智能交通系统全息实时交通、路况环境感知及智能网联汽车超视距精准环境感知与精准定位。智慧公路物联网系统旨在突破制约高速公路智能车路协同系统集成应用的重大共性关键技术，开展典型示范应用，提升高速公路的智能化水平和服务品质，促进全国范围大规模推广。 目前，如图 1 所示，技术成果已经研发出第三版样机。样机已经小批量生成并在齐鲁高速、长安大学测试场进行了实际部署测试。此外，项目组正在对第三版样机进行改造升级，全力打造稳定性更强功能更加丰富的第四版样机。 图 1 第一版样机；第二版样机；第三版样机 主要技术指标 1. 节能增收 20% 通过对城市边缘交通环境及流量等数据的智能分析，优化灯光使用场景。该系统在满足车辆日夜间安全行车条件下，工程综合节能可达 20%。 2. 交通流量增加 20% 通过对交通运行安全风险预警及控制策略处理模块将路段监测数据汇总后，根据车流密度、速度、流量、各级风险事件结合其它传感器数据，包括上游主线流量、匝道流量、公路气候数据、环境数据、消防系统数据等，进行大数据综合分析研判。 构建算法模型，自动制定和优化的控制策略，通过智能预警发布及综合自动管控系统进行预警发布和综合自动管控。为管理者实时预警的同时，将预警、诱导信息和控制指令自动发布于上游路段、匝道区段的可变信息标志、可变限速标志、车道线主动发光标志等，对交通流速及交通流量进行有效调控及诱导。综合评估能增加 20% 交通流量。 3. 减少交通事故 30% 任何异常事件报警被触发时，系统同时依据预案自动将异常事件联动灯光预警、可变信息标志、可变限速标志、车道指示标志等自动发布预警给司乘人员，实现对车流车速的动态调控和诱导，增加公路通容量，减少交通拥堵，防止二次事故和连环事故的发生。 实践证明，采用该系统，至少可以降低公路安全事故 30%，同时提高交通流量，进而降低交通污染，均衡交通流平顺性，信息的及时推送，降低驾驶员驾驶紧张感，提高了驾驶员的舒适性，可以整体有效提高交通运输设施安全水平及服务水平。 4. 100% 信息覆盖 全自动监测传感器都可以实现对整条公路的全面信息覆盖。 5. 对接智能网联驾驶 a. 提供智能网联车实时交通图，推荐进场事件和速递协调； b. 告知智能网联车辆风险，实时定位公路中的驾驶风险，将这些风险传达给下游智能网联车辆； c. 为智能网联车提供车道级交通数据，警告即将来到的交通拥堵； d. 识别相关车道的驾驶风险，促使智慧驾驶车辆提前做出反应； e. 为智能网联驾驶提供超视距感知、恶劣天气环境下的精准感知，促进智能网联车早日实现大规模商用。

设计了一种应用于煤矿井下的多功能感知器终端，同时实现了对煤矿井下的环境参数的采集、工作状况的图像数据采集以及语音通信功能。进行了远距离低功耗无线感知系统及其在矿井人员定位与避险中的应用研究，提出了一种用于井下特殊环境的无线传感网技术，即基于 super-zigbee 技术的无线传感网。 以煤矿物联网感知层为突破口，对煤矿安全信息感知采集技术、煤矿信息融合、识别与协同技术、煤矿传感网控制技术、煤矿传感网络安全生产等关键技术开展了研究，研发了“基于物联网感知的煤矿设备智能管理系统”和“基于物联网的工矿企业现场诊断与管理系统”，提高了煤矿设备的可靠性和管理水平。 针对单独静态分簇、动态分簇的不足，通过对感知区域进行智能分区并将选择簇头及检测目标等参数进行综合考虑，提出了一种静动态分簇技术相结合的网络策略。基于改进后的自适应卡尔曼滤波器优化的智能分区静动态分簇方法使得移动目标的监测精度明显提高，网络能耗显著降低，使移动目标的监测性能达到了更好效果。

顶部根据化学品类别可选配过滤模块系统高效物联网功能，让监管更简单便捷无需消耗空调能耗，高效节省能源，废气不外排，新型环保移动方便，就近存储，方便存取，提高工作效率

自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用