江苏少儿春互联教育科技有限公司成立于 2006年，是一家集教学产品研发、生产、销售、服务为一体，具有科技创新与市场竞争力的高新技术企业。公司坐落于淮安区施河镇教学具产业集聚区，占地面积8000多平方米是华东施河教具转型信息化互联网教育的第一家企业。先后在南京、郑州、武汉、西安等多省会城市成立分公司及办事处，为公司的长远发展奠定了厚实的基础。 投资9000余万元并聘请专业的软件开发团队、专业的书法家课程研发团队以及专业的服务团队共同开发了线上线下结合的中小学书法教育平台—少儿春书法网络云平台。 少儿春书法网络云平台是由局域网版软件、服务器、路由器组成学校版，平板电脑（学校版、学生端）、书法移动APP，在线书法学习网络云平台、学生临摹桌凳、一体机等共同组成，用以个性化学习，实现家校互动，新型教学方式。 少儿春书法网络云平台字体资源分布毛笔资源和硬笔资源；毛笔资源分为三部分：通用教材、碑帖教材、版别教材。通用教材也是书法校本教材，是围绕《中小学书法教育指导纲要》编写，1~2年级为硬笔，3~9年级毛笔；碑帖教材 (九成宫、玄秘塔碑、多宝塔、三门记、神策军碑、雁塔圣教序、兰亭序) 是按原碑帖创作的动画教学视频,配有著名书法老师创作的书写技法、练习方法语音解说,及笔画顺序的动画演示；毛笔版别教材:配套了小学3到6年级经教育部审定的全国11套书法教材,练字的资源与课程同步, 作为老师课堂的书法教学使用。硬笔资源分为三部分：通用教材、版别教材和硬笔强化教材。通用教材是1到2年级根据书法教学编写规律28个基本笔画编写；硬笔版别教材与小学一至六年级的语文课程同步，包含各个版别教材；强化教材是为加强小学各年级硬笔书法练习而精编的。 少儿春书法移动APP分为老师版和学生版，支持支持安卓系统和ios系统，与局域网、互联网云平台资源同步，支持作业发布、智能评价、书法赛事、家校联系等多项功能，学生回家、外出时均可用移动APP和电脑在线学习，适时与老师互动，学生PC端里面资源与局域网书法资源同步。 在互联网+教育的时代, 公司秉承“用户体验和服务”是企业的核心理念，通过完善的制度建设和流程化管理，在技术创新、产品设计、书法学习应用、书法教育实施等各方面相互协同、全面发展，为书法教育提供整体解决方案、定制化设计与技术服务，赢得了合作伙伴及教育行业的广泛信任与一致好评，让客户最好的满意是我们的服务宗旨。   上海视春科技有限公司 2015年，联合教育部教育照明技术研究中心托委上海复旦大学光学院成立"教学场景照 明环境硏究中心"，致力改善学校光环境，保护学生视力健康。针对学校不健康、不科学、不 节能的现状，联合研发新一代LED学校照明产品，积极推进我国学校照明环境标准化建设。通过技术创新、产品创新、服务创新不断满足高质量教育需求，提出"全护眼智能照明"创新 理念。实现校园环境健康照明产品全覆盖，通过物联网、云计算、大数据技术构建-优视春-云 管理服务平台，实现了大智慧教肓背景下，对学校光环境进行健康环保、节能高效、智能数字 管理，提高了学校科学管理水平。目前，优视春"全护眼智能照明”在全国30余个省市，200个城市设有销售服务网点。为 点亮万千学校、健康亿万学生助力，为健康高质量教育服务。  

四川众信互联科技有限公司于2014年在成都高新区注册成立，2017年在天府(四川)联合股权交易中心挂牌，证券简称:众信互联，证券代码:810628，是集行业信息化产品研发、销售、实施、服务等于一体的国家高新技术企业、智慧创新综合平台服务商。 众信互联立足成都、面向全国、服务全国，以计算机信息技术基础、以自主研发为核心，将先进技术与业务认知进行深度融合，顺应政策导向，适配信创，致力于成为全国领先的智慧创新综合平台服务商。已获得多项专利和软件著作权。 众信互联业务以行业应用为核心，集自主研发的行业通用软件产品、大型网络应用软件组合平台、应用工具于一体，业务涵盖应用软件系统、支撑软件、系统集成等应用层次，具备大规模、工程化软件开发和实施实力，可为客户提供大型的行业应用解决方案。公司注重以自身研发的行业成用软件产品参考模型形成独特竞争力，积极开拓重要行业领域，密切追踪软件技术发展趋势，遵循国际标准的同时，紧密结合中国国情，适配信创，逐步将大数据、云计算、人工智能等前沿技术运用到行业应用软件开发过程中。经过多年发展，公司客户已涵盖政务、教育、交通、航空、通信等各行业。在高等教育等行业细分应用领域已形成自身优势；在政务、交通等领域作为市场参与者，具备丰富的大型项目实施经验。

工业互联网实现工业现场数据采集、监控管理、数据上云、进行云应用。硬件平台完成材料抓取、模具加工、包装检测、成品入库等工艺过程，模拟模具加工，为工业互联网云平台应用及工业APP开发提供真实数据支撑。

联网登录后台服务器，查询和浏览网页及数字维修资料；通过FTP客户端，从后台服务器下载文件及解压压缩文件至SD存储卡；拍摄现场图片、短视频并传回服务器供分析处理；实时加密通话，方便现场维修人员与专家团交流沟通；语音命令识别，解放操作人员双手等。 应用领域： 飞机维修，宇航员执行任务，大型机械远程维修，远程医疗，军事作战现场等。 特色及先进性： 轻便可穿戴，双目成像眼睛，语音识别解放双手，通话加密，强大的后台专家资源支持等。 解决的关键问题和实施后效果： 解放了远程维修人员的双手，使维修现场能够得到后台强大的专家资源支持，实施后可以大大节省维修时间，解决更多复杂的维修问题。 图1 双目可穿戴设备实物 图2 单目可穿戴设备实物

成果描述：互联网文本内容主题 概念漂移检测系统， 通过分析数据集中的 所有文档数据的潜在 语义关系，提取出它 们之间的潜在语义主 题标示，通过评估参 数的方法，将生成的 主题时序关系用数据 的形式表示出来，并 以此为依据主动发现 待预测数据集中主题 的转变与转化现象， 并提供给用户这一主 题转移过程。市场前景分析：点。基于这些特点， 流数据的处理和分析 面临巨大的挑战，是 当前数据挖掘领域研 究的热点。 分类是数据挖掘领域 的重要课题，当前流 数据分类问题面临的 主要挑战之一就是概 念漂移问题，即数据 中学习的概念（从属 性到类别的映射）是 随时变化的。 通过对互联网中文本 内容的主题概念漂移 进行检测，对于正确 分类互联网文本等方 面具有重要的意义。与同类成果相比的优势分析：能够将生成的主题时 序关系用数据的形式 表示出来，方便用户 查看； 可以动态调整评估参 数，以实现对不同数 据集的自适应性分析； 可以将评估参数值与 发生概念漂移的主题 中心相关联，主动探 测出主题发生变化的 过程。

本系统在设计中使用了先进的网络处理器技术，包括高性能的IXP2400处理器和高速千兆以太网接入能力，提供了强大的网络处理能力和可靠的运行稳定性。本系统完成的基于网络处理器硬件平台根据不同的实际需求，可以广泛应用于各种网络通信系统和网络安全领域，边缘路由器，千兆硬件防火墙和入侵检测系统，具有广阔的市场前景。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

本技术成果克服了现有技术的不足，提供了一种对未知 应用（包括恶意软件）进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术

联网登录后台服务器，查询和浏览网页及数字维修资料；通过FTP客户端，从后台服务器下载文件及解压压缩文件至SD存储卡；拍摄现场图片、短视频并传回服务器供分析处理；实时加密通话，方便现场维修人员与专家团交流沟通；语音命令识别，解放操作人员双手等。