科大奥锐在《大学物理实验选课系统》的基础上，结合200多所高校实验中心的实际需要，采用最新技术进一步完善了各种功能而推出的《教学管理与选排课系统》，包含实验教学排课、学生自主选课、成绩管理、智能统计等。丰富了教学辅助手段，细化了各项管理，进一步体现以学生为主体、教师为主导的实验教学模式。是目前国内适用于包括实验教学、开放式教学的选排课较为成熟的一款软件。目前已在国内南方科技大学、中国地质大学、大连工业大学、石河子大学、解放军信息工程大学等100多所高校得到实际应用。 利用本系统，可以在现有师资力量的前提下，通过允许学生自主选择实验课程、自主选择实验内容、自主选择上课时间，提高实验教学的开放性。同时，又通过人性化的统计分析功能，实验课程管理员能够容易掌握学生上课的动态信息，防止教学过程中学生乱选课、少选课等情况发生，保证教学秩序的正常进行。 系统既可作为独立的产品为实验中心选排课服务，也可作为实验教学信息化建设整体方案的基础平台与科大奥锐《开放式实验室管理系统》 、《物理实验预习与自动评判系统》等系统数据共享、协同工作，为实验中心信息化建设提供有力的工具。 教学应用模式： 1.  开展开放性教学，实现学生为主体、教师为主导的实验教学模式： 利用系统的排课功能，设置好教师教学安排，学生选课规则（必修实验项目数，选修实验项目数等）；学生根据个人兴趣，自主选择实验项目和实验时间，满足学生个性化实验教学。 系统根据实际教学安排，可统计出真实的教学工作量。 2.  开展传统的教师主体的实验教学： 利用系统的排课功能和协助学生选课功能，指定实验教学安排，教师、据教学安排打印课表，完成实验。系统根据实际教学安排，可统计出真实的教学工作量。 3.  结合《网上教学环境》，师生多层次的交互： 系统教学安排和选课情况，动态生成实际教学关系，自动在《网上教学环境》形成课程-实验-教师-学生的交互论坛，实现师生深层次交互。 4.  结合《开放式实验室系统》系统，实际实现实验室全天候的开放： 系统教学安排和选课情况，动态生成实际教学关系，自动在《开放式实验室系统》生成实验室派位关系，自主进入实验室完成实验。 结合《物理实验预习与自动评判系统》完善实验预习环节，提交实验教学质量和水平。 系统教学安排和选课情况，自动在《物理实验预习与自动评判系统》自动生成实验预习安排，学生预习成绩实验前自动返回系统，真实反映了学生预习情况。 功能模块： 1.  工作流程 2.  系统用户角色描述 系统教学管理分为五种角色：学生，教师，课程负责人，教务管理员和系统管理员。每类角色的用户登录分别进入不同的窗口，实现各自的操作。 学生：选修实验课程，选修课程实验，课表查看，成绩查询。 教师：课表查看，课表打印，成绩录入及查询 ，个人工作量查看。 课程负责人：初始化课程属性设置，实验项目设置管理，实验开课时间设置，实验课表设置，学生选课设置，课表查看，实验成绩管理，实验教学查询，教学通知公告管理等。 教务负责人：课程信息查看，查看学生成绩，查看教师工作量统计，教学通知公告管理。 系统管理员：教学基本信息管理，包含学期、院系班级、实验室、课程信息、节假日等；师生人员管理；数据库备份、还原的数据维护工作。

佰能大型仪器共享管理系统采用B/S架构设计，系统通过构建多级管理体系，以大型仪器共享管理系统为主导，扩展将仪器共享管理、设备授权管理、仪器预约管理、实验室送样检测管理、实验室技术服务管理、安全准入考试系统、仪器智能控制、实验室门禁管理、实验室监控管理、实验室环境监测管理集成建设，实现仪器查询和预约、服务与共享、授权与鉴权、管理与控制、收费与结算、查询与统计等功能。

以WMS仓储管理系统为核心，与OMS订单协同中心、三方接口对接等模块组合，实现企业内外部数据共享和供应链协同。对直播电商订单、出入库、配送、计费、退货、盘点等环节进行全流程场景化服务和统一标准化管理，实现全链协同，快速反应，既保证了直播业务活动的专业、灵活应对，又兼具管理的精细化、准确性。

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人力资源管理师

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!

1、高职教务管理系统建设方案PPT版  2、高职教务管理系统建设方案PDF版本（链接待补充）  

疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。近日，西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，可基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区也是关键点，严重影响着疫情防治的效果，即：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此，上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，使其无法开展有效核查，也无法有效规避风险。据刘跃文介绍，2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用，基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。

研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐； 平台技术： 微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE） 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群） 中间件: RabbitMQ