考务管理系统主要通过对考务基本资料的管理、维护、输出等，提升考务信息的准确性，保障考务工作的顺利进行。功能特色：设置各类教师和学生的考试信息。对考务相关人员进行任务分配。利用多种试室编排算法，对试室进行编排。制作并打印学生的考务信息。大型服务中心支撑。

智能题库系统支持学校自主命题，能帮助教师解决命题难、出卷难等问题，提高命题质量和工作效率。智能题库系统以经典测量理论（CTT）、项目反应理论（IRT）为理论基础，试题经过学生考试后，通过教学质量监测与评价系统算出试题CTT值、IRT值，并反馈给智能题库系统。智慧分辨试题质量，择优筛劣收题简易快捷：支持word批量导入试题细致化命题：支持按照知识点、难易程度、学科能力、区分度、教材大纲、题型等指标属性命题多样化组卷：人工组卷、指标组卷、智能组卷、套卷组卷智能反馈：系统智能反推试题属性，分辨试题质量，择优筛劣（人工+智能）Word智能化分析：支持在线拆题，适应广泛模板人性化模板：针对不同地区的试卷样式，可定义不同的试卷模板科学决策：多维度统计分析，辅助决策更科学大容量大负载：2000000+试题，2000+用户同时在线组卷

煤炭运销行业是整个煤炭行业链条中很重要的一个环节，煤炭运销行业将煤炭行业的产、运、销、有机的结合起来，伴随着煤炭行业的不断发展，煤炭运销行业面临的市场竞争也日趋激烈，面对金融危机的冲击，煤炭运销行业同样面临着各种各样的问题，例如：提高企业内部管理、提高员工工作效率、降低企业运营资金和劳动力成本。

小程序“云澎智能”在线点餐功能，节省了食堂餐厅排队长时间等待点餐的时间，随到随取，提高了员工的就餐体验。管理员在收到订餐信息后，在“云澎接单宝”打印小票，提前给就餐者准备。 也可提前放置“自提保温柜”中，顾客可以通过人脸、手机扫码、输入密码等多种方式取餐。

智慧校园财务平台是在多年智慧校园基础化建设及财务项目沉淀的基础上，结合大数据、物联网、云计算、移动互联、人工智能等新一代信息技术，引领行业前瞻性推出满足新时代下高校业财需求和行业发展趋势的智能业财管控平台。 平台以统一校园收费业务和发放业务为切入点，聚焦场景生态，整合原本分散建立的收支业务系统，打通各业务生态壁垒，搭建统一数据交换及共享中心，统一财务资金流转业务出入口，有效推动高校财务由数字化到数智化转变，助力业财融合战略管控落地。平台为高校财务、业务、服务转型升级提供全新思维。对内帮助校园打造规范、智能的业财融合管控流程，提高效率，降低成本。对外在高校整体运营管理中起到枢纽与桥梁的作用，通过在绩效管理、风险控制和预测能力方面的提升，使财务渗透到业务环节并解耦重构校园业务。实现透明管控，规避风险，为管理者提高洞察力与决策力，为数据及业务扩展赋能。 智慧财务平台通过建立校园统一收支平台，融合包括一卡通在内的校园收支业务系统。采用springcloud微服务、vue前端架构、阿里中台架构、Skywalking等软件技术和 docker 容器化部署方式，提供包括数据服务、支付服务、开放服务、认证服务，实现收费管理、缴费、资金发放、退款等财务收支全场景应用，支持一卡通、银行卡、支付宝、微信等所有主流支付方式，支持移动端、PC端、自助端、线下支付等，覆盖了高校管理者、教师、学生、校外人员等的所有收支对象。满足高校资金流转上的所有需求。 引领行业推出统一收入→支出资金全流程管理平台 在深入剖析当今高校的业财困境的基础上，智慧财务平台统领行业创造性推出打通高校已建所有收支业务系统，将原有分散的业务流程解耦重构，完成收入、支出全链路整合，一套系统就能满足校内所有资金流转场景，是新阶段智慧校园建设框架内承上启下的重要组成部分。 提供面向用户的财务收支全场景运维服务能力 智慧财务平台优于传统财务厂商与校园一卡通系统无缝链接，提供包括收、缴、发、退等财务收支全场景服务，平台通过统一展现、统一管理等提供以业务为导向的运维服务能力。从业务的视角进行IT基础资源的管理与维护，能够排查服务隐患，处理服务故障，优化服务性能，提高服务质量，降低维护成本。 业务、数据“双中台战略”赋能高校改革发展 通过建立高校收支全数据中心，搭建高校财务流转的业务耦合平台，对内对外实现业务和管理赋能，作为衔接框架提供系统对接、票据管理、报表统计等中台功能。平台化、模块化的架构方便用户业务拆分及扩展，助力高校业务创新，为高校提供面对未来发展变革及突发情况的应对能力，将权主控权开放给用户，打造校园业财融合建设新生态。  

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。

1、“智慧、生态、宜居”光理念，打造以智慧城市中心目标的灯联网；智慧环境、智慧灯光、智慧消防、智慧交通、智慧平安城市、智慧停车、智慧充电、智慧信念等多元化，以遍布城市第一个角落的智慧灯具为城市智慧端，建造一个理念的智慧灯联网。2、首创专利技术，以“城市管理智能路灯、智能喷淋喷雾设备”“远程组合喷雾灯的空气雾霾处理装置”、多功能照明灯具“、集成式多孔杆柱的路灯”等为专利智慧终端服务、在满足智慧城市功能的同时，组成一个以降尘、消防为一体的智慧城市网络格局、增加空气负离子的大气治理环境、并形城市生态保护屏障；通过在治理环境的同时有创造性的提高了城市夜景相结合的方案，在享受城市夜景发展的同时，还有效的提升了城市生态环境。3、智慧城市多网合一，有效解决智慧城市经济重复建设问题、解决智慧环境、智慧照明、智慧交通、平安城市、智慧城管、信息发布、智慧消防等多种城市智慧问题。对城市水资源多次重复利用过滤、有效解决城市水资源轻度污染问题、激活城市肺功能。

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。