区域版心理健康教育云平台共划分为中心管理端、学校端、教师端、学生家长端等多个用户端口。平台贯彻了“互联网+心理”的核心理念，实现了包括区域内教委及各学校的心理资源、数据共享，采集了包含学校、个人、家庭的多层次心理健康数据。平台以学生为主体，串联起心理咨询师、教师、家长等不同角色覆盖整个教育系统，同步关注了学生、教师和家长的心理需求。借助平台教委心理健康主管部门可动态检测全区心理健康状态，为未来制定心理教育决策提供有效数据支持。 核心功能： （1）全方位云测评： 提供心理健康、个性人格、智力、情绪等超过百种专业心理测评量表。 迅速了解和监测区域内全体师生的心理健康状况。 （2）大数据云分析： 通过测评结果，自动筛查生成预警名单，心理咨询师直接开展后续危机干预及跟踪工作。 生成全区大数据分析报告，满足教育部门动态掌握区域内学生心理健康水平和结构需求。 （3）系统化云档案： 自入学起建立学生心理档案，全面记录学生基本信息、测评结果、咨询记录等信息。 支持家校联动，家长可通过网络查看学生心理档案以及心理动态； （4）零距离云咨询： 平台支持网络在线咨询及预约咨询，不再局限于传统咨询场地限制。 拿起手机、平板电脑即可随时随地和心理咨询师零距离沟通。 （5）心理资源云共享： 专业心理知识、科普、案例等数字资源分享。 心理数字教材、配套教学资源、心理优课等教学资源共享。 （6）多功能心理云服务： 区域心理教育工作宣传平台，发布分享区域内公告、新闻及相关文件。 平台支持科研调查问卷统计，便于开展课题研究与专题研讨。

产品详细介绍产品简介MV-BDP300是基于"工业4.0智能工厂"理念而设计的一套综合性平台，是进入"工业4.0"时代的必备工具。平台除了具备完整的机器视觉及工业自动化功能外，特别应用了"物料智能传递、模式识别、质量检测、数据通讯、柔性系统搭建"方面的技术。而作为一套"开发"平台，用户可以采用多台设备实现"多机互联"，也可以和机械臂联动设计智能制造系统，MV-BDP300为此预设计了大量的标准通讯接口和定位传感器。功能特性● 工程实验室建设——特别适用需要经常性测试各种不同工业项目的用户，可以形象立体的向您的客户展示机器视觉检测方案。    配套工业级图像采集系统    预设多检测工位    通用型载具托盘设计    支持二次开发的视觉检测软件    开放式的运动控制系统设计● 教学科研及成果展示——MV-BDP300适用于所有需要视觉自动化技术的教学科研应用，基于"工业4.0智能工厂"理念设计的系统平台，可以更好的展示您的技术成果。    PLC、HMI、MCGS嵌入式组态软件组合控制应用    PC与PLC串行通信    PLC与HMI的RS422通讯    双轨道环形流水线控制● 工业现场设备——MV-BDP300不仅是一套开发平台，更是一套完整的工业检测设备。系统平台设计了上料定位传感器、视觉检测工位、下料定位传感器、检测结果通讯接口等功能模块，可以把设备直接放到生产现场代替人的工作。    字符识别和判断——生产日期、字符logo、汉字等标准字符（图形）的识别检测，支持用户自定义字符库训练    尺寸测量和判断——明—暗、暗—明边界自动识别判断，获取对应边缘的尺寸信息    颜色识别和判断——获取指定区域的色度信息，根据检测精度，区分出颜色有问题的产品    缺陷检测和判断——设置模板，分析需要检测的兴趣点，判断检测区域是否有缺陷    匹配定位——获取检测对象上面的典型特征点的坐标及偏角，智能匹配检测区域，解决每次检测时产品位置摆放不一致的问题

产品详细介绍维视推出的MV-IRVS200是以"中国制造2025"为理论指导、以"智能机器人"为核心而设计的综合性智能制造科研平台，主要解决智能制造涉及到的复杂工程问题，并将智能制造的相关技术和解决方案传输给用户。MV-IRVS200的研究实验在囊括机械设计、电气控制自动化系统设计、视觉系统设计、工业机器人应用及维护、系统集成技术的基础上，额外配置了机器学习、智能控制、立体视觉、柔性制造的系统设计研究项目，以满足"工业4.0"时代对人才技术能力和协作能力的全新要求。功能特性● 多感应器相融合的六自由度机器人● 立体视觉系统● 基于"机器学习"的模式识别系统● 环境感知系统● "一物一码"产品追溯系统● 多感应器相融合的六自由度机器人● 柔性抓取系统

5G+AI 云边一体化智慧出行解决方案，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题，汇集了5G 通信、AT 算力资源平台、AI 算法、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等特征，同时将 5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，实现交通流感知、交通事件感知、配时方案优化、智慧灯杆、边缘计算网关等功能。 建设进展 研发方向一：网络建设规划南京移动在新港地区优先投入5G建设资源，目前新港开发区范围内，共 规划5G站点114个，其中宏站82个，杆站32个；已开通宏站27个。本项 目规划恒竞路需求站点11个，宏站9个，杆站2个，厂区内部宏站2个，兴 智路需求站点6个，其中宏站2个，杆站4个。 研发方向二：AI云平台研发 南邮信产院投入建设AI云平台，为人工智能提供算力支撑，为算法模型训练提供海量数据和开发环境，为区内 人工智能企业及高校科研人员提供一站式人工智能产业服务，带动人工智能技术的提升。目前已建成。 研发方向三：智慧灯杆+边缘网关 智慧灯杆：场景载体，环境感知等多功能实现。 边缘网关：各个功能互通互联的媒介 目前智慧灯杆进入融合各家设计阶段。 研发方向四:车路协同/无人驾驶交通流感知-实时感知城市交叉口内车流量、速度、排队长度、占有率等数据。交通事件感知-提供停车，逆行，超速，拥堵，变道等事件信息，并提供照片和视频。车路协同-将感知数据下发至无人驾驶车辆，车辆根据获得的信息自动优化行驶路线。配时方案优化-将感知数据直接下发到交通信号机，实时生成交通信号配时方案，下发至交通信号机，实现路口单点自适应控制。 研发方向四：车路协同/无人驾驶建设面向L4级无人驾驶的车路协同系统。主要是车路协同系统车端建设。通信网络建设方面：参与对5G网络的验证，协助验证5G网络与无人驾驶的互联互通。 大数据平台建设方面：其无人驾驶车可以在多场景应用，充当城市各种数据收集的载体。 车路协同云控平台建设方面：承担车路协同云控平台建设。 关注重点 开放性场景定义：一般是指城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》围绕5G+AI云边一体化创新应用示范道路，向全产业链（企业、科研机构等）开放能力。一是路侧基础设施开放，在南京南邮信息产业技术研究院有限公司统筹管理下，开放路侧龙门架、杆位等资源，以及相应的供电 、联网能力，为路侧生态参与者提供宝贵的示范场地；二是数据开放，在保障信息安全和公共隐私的前提下，开放路侧时空全覆盖的结构化与非结构化数据，形成"兴智路数据集"，为产业发展注入珍贵的稀缺数据资源；三是应用开放，建立其他生态参与者加入的申请入口，规范开放"数据集"，通过互联网、展厅等线上线下渠道向全社会展示 5G+AI云边一体化创新应用示范道路的成效。 示范性在中国（南京）智谷的指导下，本项目参与四方集聚各自技术及资源优势，群策群力，协同创新，紧密且高效地推进建设计划；将5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，期望建成经开区人工智能产业方向上的标志性应用场景，树立良好的示范典型。 先进性5G+AI云边一体化创新应用示范道路"项目，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题；汇集了5G通信、AI算力资源平台、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果；与其他单纯的车路协同场景、智慧灯杆场景相比，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等独特特征和 充分的先进性。

“全面感知、深度融合、多维服务”的淮阴工学院智慧校园建设与应用实践近十年来累计投入 1.98 亿元，围绕新型基础设施、数据中台、智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等方面建成了高水平智慧化数字校园，在学科与信息化融合、网络安全等方面形成鲜明特色。

（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。

本发明公开了一种基于大数据的智慧变电站实时监控系统及方法，具体涉及电力设备监控技术领域，包括多源采集处理模块、动态拓扑更新模块、设备状态监测模块、故障诊断预测模块、设备寿命预测模块、能效分析优化模块以及远程运维调度模块；本发明能够实现高精度故障检测及隐性关联挖掘，提高变电站异常检测能力，有效优化变电站各电力设备的寿命管理；能够确保维护资源分配合理，提高设备可靠性，提升综合能效，减少碳排放，无需人工干预调整运行模式，提高优化效率，实现变电站智能化运行。