智慧校园一卡通解决方案，充分运用云计算、物联网、移动互联网、大数据、人工智能等技术，以身份管理、身份核验、支付交易为核心能力，以场景化应用为主体，结合各类智能终端及应用系统，针对高校餐厅、场馆、公寓、门禁、通道、图书馆及其它涉及身份识别和金融支付相关的应用场景，提供线上线下、ToB/ToC一体化的服务。  

充分应用人工智能技术，一体化设计构建蓝鸽AI -智慧教室，是未来智慧校园的标准教室。 大量AI识别技术的应用 例如智能化精品课堂录播、课堂板书提取、智能化课堂考勤、教室设备远程控制、教室设备智能故障诊断等。 物联网技术的应用 通过智能化精品课堂录播、实现远程同步课堂，课后点播学习，构建校本化的网上课堂。 一体化设计 将系统的软件、硬件、及信息数据进行一体化设计，产品集成度高、体积小、可靠性高、造价低，同时有利于大数据管理。 一室多用的教学功能 例如多媒体智慧教室、远程教学教室、远程同步课堂、远程会议室、智能化精品课堂录播教室等。

奥威亚智慧云眼 简易而不简单 轻松满足： ·视音频采集 ·督导巡课 ·高清录播 ·直播互动 优势特点： ·体型小巧 功能全面 极简部署 拍摄、录制、直播、互动、跟踪、音频处理功能“All in one” 小巧体积，便于安装；极简化设备搭配，接线、运维更便捷 ·高清拍摄 智能跟踪 内置高清超广角镜头，保障课堂画面的高清采集效果 具备智能图像识别功能，支持课堂多画面自动跟踪切换 ·高还原画质 传输无延时 标准网线“一线通”专利技术 高度还原视频质量，防干扰、无延时 ·教学音质清晰保真 内置数字音频算法，拥有回声消除、自动增益、噪声抑制等功能 ·兼容多种控制方式 网络控制面板、大屏端控制软件、触控面板等多种控制方式

SCV利用数字孪生技术构建智慧城市数字空间，以炫酷视觉效果、全面数据集成、场景化业务展示为支撑，有效提升城市IOC管理人员对城市运营、治安、交通、政务等业务监控管理效率，支撑智慧城市、智慧园区辅助决策。

SPV基于数字孪生的三维技术为基础，将人工智能、物联网、大数据分析等新一代信息技术进行整合，通过可视化的管理方式，实时、动态、直观的对园区内建筑设备，从宏观到微观进行全方位管理。

目前的高校，数据中心建设存在的大量的问题，难以满足高校在决策、管理、服务、流程优化、业务创新等多方面的要求。为此，急需进行全面的数据治理。通过数据治理可重复的迭代过程，螺旋式上升模型，实现数据资产的不断沉淀、积累和质量的持续提升。 高校数据中台的建设遵循技术与管理的相结合，贯穿在数据管理的过程中。建立科学有效的数据中台体系，对学校各业务系统和数据中心的数据质量实施全程、全域和全员的管理。将数据质量管理以制度化、规范化的方式落实到数据采集、存储、清洗、生成、转化、传递和使用的各个过程环节之中。 方案优势： 1. 多元化的数据管理，真正实现数据全生命周期管理 通过数据中台及数据治理，定位核心数据，将信息数据通过标准化采集、自动化清洗、共享化整合入库等操作最终实现信息标准管理、元数据管理、主数据管理、历史数据管理、数据资源管理、数据安全管理等多元化数据管理场景，真正实现数据全生命周期管理。 2. 高自由度组合，打破固有局限 以信息化建设为基础，通过数据中台体系，对于信息标准、元数据、公共数据、数据交换、数据质量检测进行统一规划管理，同时所有产品功能模块可独立或按需组合，支持多种自定义模式，突破原有的固定局限，满足用户不同的数据中心建设需求。 3. 数据监控运维一览，实现可持续数据治理 通过统一监控与运维平台，实现主动监控、集中管理的方式，满足对于数据标准、数据采集、数据质量检测、数据内容等可视化监控与一站式管理，降低了人工运维成本，实现运维水平和可持续维护能力的效果。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

针对重点水域水质安全和生态状况， 集成影响水质、生态安全的污染物快速 在线监测设备，建立水质监测预警信息 资源共享和服务平台，构建了水环境安 全监测服务系统，为水环境管理部门及 社会公众提供信息支持与服务。

1、双温度检测，双模式控制。系统采用先进的智能感知及控制模块，在最大范围监控用电及宿舍安全的基础上， 降低监控能耗，为用户节能降费。 2、智能化定制，全方位管控。系统可自主设置各种违 规用电报警及断路阈值，避免线路超负荷运行而引起的风险 3、物联网连接，全数据监测。安全用电智能监控终端， 实时监测供电侧、用电侧各项用电参数，通过物联网无线传输技术上传至安全用电监控平台。 4、跨平台操作，多渠道报警。系统支持多协议和跨平台应用，支持多项操作系统，管理者可以随时随地登陆平台查看数据信息，接收报警信息，了解用电系统的安全状态。