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。    

“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  

教学大数据分析展示平台作为专为高校教研开发的数据挖掘分析应用系统，致力于通过对学校教学中的数据的科学采集、存储，智能建模、分析，辅助学院管理员及时把控教学进度，让教师科学制定教学方案，让学生精准认知自我。

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。

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。

铁路勘测设计一体化、智能化是系统地研究和建立以数字化信息为基础，以计算机应用技术拉通勘测设计全过程为主要特征的新的生产作业模式。所以，该系统应将使用各种勘察手段所采集的铁路线路及其相关的地形、地理、地质、水文等资料加工成数字化信息，通过接口界面进行信息处理并传输到工程数据库中。先进的计算机网络必须覆盖各专业CAD终端，各专业在集成化设计环境中共享工程数据的信息，完成本专业设计，同时输出数字化和可视化的设计成果，供后序专业应用。设计完成后，全部CAD设计电子文件通过网络直接归档，从而实现铁路勘测设计一体化。随着各专业设计专家系统的建成与不断完善，再实现勘测设计智能化。在一体化新的作业模式下，勘测设计的全过程可以理解为对一般数字化信息流的采集、加工和扩充的过程。外业的勘测和勘探资料是这股数字化信息流的源头，各专业的设计工作是对信息流的加工和扩充。最终完成的数字化信息就是设计成果和归档资料。设计与管理所面向的不再是原来的书面资料和图纸，而是在工程数据库统一管理下，在网络的终端上有序受控流动的数字化信息流。所以，实现勘测设计一体化的过程就是从以非数字化为基础的现有作业模式向以数字化为基础的新的作业模式转化的过程。实现这一转化需要建立新的勘测设计流程，研究解决新模式带来的一系列技术层面和管理层面的关键问题。 1)勘测设计资料数字化是新的生产作业模式的基础，只有后道工序需用计算机处理的资料是数字化的资料，才能保证整个设计过程形成数字化的信息流。这就需要外业勘测时尽量利用各种测量仪器的数字化功能，使第一手资料即是数字化的形式，同时资料整理必须利用计算机来完成，才能获得满足内业设计要求的数字化勘测成果。为了实现外业数字化勘测，重点应研究以下问题：充分开发利用航测、全站仪及各种遥感设备的数字化功能；研究既有地图如何实现高精度、高清晰度扫描数字化处理；开发在勘测现场的铁路线路初步设计方案比选系统，改变外业队的作业方式，建立与数字化勘测相适应的装备水平、劳动组织、作业内容和管理制度。 2)建立工程数据库是新的生产作业模式的核心，新模式与原有模式的重大区别之一就是外业与内业之间、各专业这间需要共享的数据都要通过数据进行存取，所有的设计成果都由数据进行保存与管理。所以，如何开发一个符合铁路勘测设计行业特点、功能强大的工程数据库管理系统是本项目研究的一个重点。为此，需要研究与解决以下关键技术问题：做好标准化工作，制定铁路勘测设计一体化数据格式标准，规定每个专业的哪些数据需要进；如何处理非结构化数据；如何制定适应铁路勘测设计特点的数据结构。 3)建立铁路勘测设计集成化设计环境是新的生产作业模式的关键，新模式与原有模式的重大区别之一，就是全部内业设计均在集成化设计环境中进行。设计集成化环境是以计算机网络为平台，工程数据为核心，设计流程管理为主线，各专业设计软件与程序数据库接口为主要内容的计算机集成应用体系。为此，需要研究与解决以下关键技术头题：建设技术先进的计算机网络系统；研究出一种适应各种软件和各种数据需求的专业设计软件与工程数据库的接口方案；开发设计流程管理系统，保证整个设计在受控，有序的条件下进行。从而实现完全消除专业间书面资料的往来传动，每个设计人员在自己的计算机站点上就可完成设计和前后工各种间的信息交换。 4)建成计算机档案管理系统是新的生产作业模式的重要内容，新模式与原有模式的重大区别之一，就是全部电子设计文件采用光盘存储并由计算机管理。计算机档案管理可实现在网络环境下直接检索、查询、浏览和下载电子档案文件，并为电子设计文件重复利用提供了极大的方便。为此，需要研究与解决以下关键技术问题。正确处理管理型软件与管理方式之间的关系，就是说，所编的档案管理软件应满足行业的需要，适应各设计院在档案管理上存在种种差别的实际情况，而不是让各设计院改变档案管理方式来适应所编的软件；能浏览各种格式的电子文件，使软件具有良好的实用性。 5)采用人工智能技术是实现铁路勘测设计智能化的主要途径。传统CAD技术的特点是辅助设计人员进行计算与绘图，没有智能功能。总结国内外经验后，我们认为，以专家系统、智能CAD为主要内容的人工智能技术在铁路设计中的应用是实现铁路勘测设计智能化的主要途径。铁路选线是带全局性的非常错综复杂的设计问题，一直以人工以验为主进行设计，只能对有限的方案进行研究，设计周期长，推荐方案往往不是最优的。所以，必须要研究铁路新线设计智能CAD系统，以提高设计质量。采用综合地质勘探方法来解决特定的工程地质问题被证明是行这有效的。由于综合地质勘探模式有几十种，采用哪一种模式来解决某一个具体工程地质问题往往是很复杂的、模糊的。采用的模式不适合，就不能有效地解决问题，所以要研究铁路地质综合勘探方法专家决策支持系统，以显著提高地质工作质量

铁路电力系统主要为编组站、车站、检修工厂、机务段、车辆段、通讯、列车行车信号等动力和照明提供用电，它虽工作于电网的末端，属于电力、输、供三个环节中的供配电环节，但其对供电可靠性的要求却非常高。近年来铁路行车速度不断提高，直接与行车有关的新工艺、新设备无不要求电力供应稳定可靠。青藏铁路平均海拔超4000米，其环境达零下25度，使普通电器设备无法正常启动；其大气压力远远低于正常海拔值，使普通电器设备的耐绝缘、耐冲击、继电器触头及印制板的设计性能等均不能满足要求。同时，青藏铁路沿线恶劣的自然环境，给设备进行现场试验和维护带来诸多不便。因此，需要一体化的系统来综合解决这些问题。该系统包括如下几个方面的内容：1）适用于高原低温等恶劣环境的保护、测控装置的新硬件平台。2）适用于高原低温等恶劣环境的基于地理信息系统、管理信息、视频监控系统的铁路电力远动高度系统。3）适用于高原低温等恶劣环境的铁路电力综合自动化系统。4）适用于高原低温等恶劣环境的铁路电力线路自动化。5）适用于高原低温等恶劣环境的变（配）电所电气设备状态在线监测系统，包括一次设备的在线监测和二次设备的在线监测。

本申请涉及一种二维材料硒化铟的非晶化方法。本申请的非晶化方法包括：S1：提供设置有纳米层状硒化铟样品的电学芯片；S2：对电学芯片施加脉冲电压，使硒化铟发生非晶化。本申请通过施加脉冲电压来诱导非晶化，具有快速、精确、节能等优势，适用于高性能电子和光电器件的制造。