朱立新博士，山东沂南县人，中科院自动化所所博士、美国密歇根州立大学博士后，目前任北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室高级工程师，互联网教育智能技术及应用国家工程实验室学习环境设计与评测实验室联席主任，研究生导师。 曾经在中国科学院、美国密歇根州立大学（MSU），从事芯片研发、VR硬件、物联网等工作，在英特尔公司、美国科胜讯半导体、国内北斗星通公司、武汉梦芯科技公司、爱奇艺VR公司，从事过数字电视芯片、手机芯片、电力线上网芯片、北斗导航芯片及其终端、物联网、教育机器人、VR一体机、人工智能等领域等研发工作。 曾经作为主要技术工程技术研发总监，参与了国内某一线品牌VR一体机芯片评估选型，硬件设计研发，嵌入式软件研发，应用层软件研发，歌尔工厂的生产，产品品牌的线上和线下技术咨询，围绕产品的融资。

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依托于 ClassIn OMO智慧教室，学校可以轻松实现： 1、教师日常备授课，便捷使用微课工具等，赋予老师更多的教学手段； 2、真实还原“”黑板+粉笔“的教学场景，不限学科，不限形式，板书更唯美； 3、打破围墙，一键联通线上教室，课堂无边界，内容更多样； 4、快速打造常态化直录播教室；实现教学数据的留存和分析。

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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。  

汽车关键零部件及系统建模；汽车参数匹配设计与优化；汽车控制策略开发与验证（整车控制策略、部件控制策略）；模型的车用总线通讯网络设计与验证

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。