档案数据可视化 环境安全可视化 安防数据可视化 运维数据可视化 综合数据可视化

       “广凌智慧教室综合管理平台”通过对课室内的多个系统（如录播、多媒体、门禁、电子班牌等系统）进行融合，建立统一的管理平台，实现多校区控制、多系统融合、多品牌设备管理的一体化融合管理。该系统接口完全开放，可对接各种厂家的设备、软件系统等。具体功能如下： 教室物联管控 对课室内所有的多媒体设备和环境类设备进行集中智能管控，轻松实现跨校区远程控制、定时控制及对接课表自动化控制，同时支持手机微信小程序在远程对教室内所有的设备进行全方位控制管理，实现移动化、智能化操作。 录播管理 通过平台实现一键开启、一键关闭录播录制，录制后按老师、课程名称、录制时间、教室等自动上传到资源平台，方便师生后期查询。 教学巡视/督导 管理人员可以选择一间或多间教室进行巡视或督导，查看师生的上课情况和上课状态。 信息发布（电子班牌、电子时钟） 可以发布课表信息、班级信息、课室信息、课室状态及其他通知与公告内容。 教室/座位预约 师生可以通过微信小程序查看各教室的使用情况，预约空教室、空座位。 门禁管理 对接教务系统，实时更新人员数据，对人脸数据、卡数据、规则、黑名单进行管理。 智慧运维管理 24小时全天候移动化报障，快速响应，统一派工，对教室内设备和系统进行全生命周期跟踪管理。报障信息实时显示在地图上，方便管理员查看处理。 智能储物柜管理 储物柜预约、超时提醒，储物柜使用实时状态和视频监控，周边场景视频监控等。 资产管理 全面管理课室内固定资产，对设备资产的类型、移交、状态等信息进行管理。在地图上可以查看某栋楼的教室数量、设备数量、上课以及空闲教室数量、值班人员以及联系方式。 能耗管理 按设备、教室、楼宇的能耗进行分类统计和分析，实时监测用电情况，合理节能降耗减少浪费。 微信小程序 微信小程序同步实现远程控制教室设备、预约教室、预约储物柜、查询设备等功能。 系统接口完全开放，可对接各种软件系统和设备 可以无缝对接教务系统、一卡通系统等，同时也可对接中控、LED大屏、门禁、摄像头等设备。 目前广东工业大学、华南农业大学、中共广东省委党校、广州市市政职业学院、上海健康医学院、燕山大学等高校都已在使用“广凌智慧教室融合管理平台”，并给与了极高赞誉及青睐！

“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  

提供“课前预习与学情分析-课中教学深度互动-课后个性化辅导答疑“全过程智慧教学环境。 轻松满足： ·智慧录播 ·智能交互 ·多端兼容 ·多级架构 应用场景 智慧课堂 提供“课前预习与学情分析-课中教学深度互动-课后个性化辅导答疑“全过程智慧教学环境。 智能录播 打造“融合互动教学、智慧录播、教学研讨为一体”的智慧教学空间，为教育提供有力支撑。 优势特点 智慧录播 支持“一键式”智能跟踪拍摄，轻松实现教学场景内的录播、直播、互动等应用 智能交互 打通课前-课中-课后教学全流程，支持考勤签到、随堂测试、学情分析等应用 多端兼容 BYOD系统兼容性强，广泛支持各类操作系统和电子终端，满足不同用户需求 多级架构 采用“云+校+班“多级架构设计，满足稳定教学、班级管理、数据汇聚的需求

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。

高校科技成果尽在科转云

本发明公开了一种基于 D2D 和上行 NOMA 的两用户通信方法，包括：获取当前网络信息和用户信息；两个用户需要在通信时长 T 内完成各自的数据传输，当距离上满足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}时，用户 i 在通信时长 T 内使用全部频谱资源将数据量 Di 通过D2D 方式传输给用户 j；用户 j 工作在 FD 模式，在通信时长 T 内使用全部频谱资源通过 NOMA 方式将数据量 Di 和 Dj 上传给基站，其中用户 i 的数据作为强用户数据，基站首先对其进行解码，然后再解码用户 j 的数据；本发明提供的结合 D2D 技术的上行 NOMA 高能效通信方法，与采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保证系统频谱效率不变的情况下，较好地提升了系统能效。