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智能网上阅卷系统 智能网上阅卷，系统优化管理     核心功能   试卷扫描 高速扫描：支持多科目混排，高速双面扫描、OMR扫描识别、扫描统计。 混合扫描：支持多种题卡样式混合扫描，含通用、特殊题卡等，可支持上百门课程阅卷。智能识别：客观题无需评阅，扫描过程中自动识别，扫描结束即生成成绩，准确率高。 问题识别：自动识别问题试卷、缺考信息等。   便捷阅卷 灵活打分：键盘给分、鼠标给分、轨迹给分，智能回评、问题卷提交。 功能齐全：支持成绩复核、打回回评、调卷复分、成绩分析等。进度可控可见。 多模式阅卷：支持一评、二评、多评阅卷模式，多种阅卷模式，按需选择。 操作简单：浏览器打开即可评卷。阅卷界面专业友好。可调取参考答案。可做轨迹标记。 成绩报表：自动加分、登分、统计。阅卷完成即可生成分析报表。可分段统计。 统计分析：题目得分、题类得分；平均分、最高最低分、得分率、标准差；其他统计指标。 数据接口：支持自定义字段，一键导出Excel、PDF，提供标准接口，方便与外部平台对接。   评卷轨迹追溯 信息追溯：追溯识别结果、追溯客观题评分、追溯主观题阅卷过程。 成绩复核：独特成绩复核设计，满足最高要求考试管理；支持全卷、大题、小题分区间自定义查询复核。 便捷查询：考生试卷直接调阅；查询考生答卷信息（答题、得分、评分等），试卷展示及存储支持将原卷的批阅过程还原存储。   评卷监管 进度监管：查询阅卷进度、分科目阅卷进度、老师阅卷情况等，线上协同，科学管理。 多维度监控：可按科目阅卷、评卷员、评卷任务等多维度任务监控。 质量管理：多评机制、任务监测、试评定标、高级仲裁、过程监管等满足高等级考试要求。过程监考：阅卷时进行差值分析、误差判断，全过程监管。 权限管理：支持多级权限管理，由指定人员对科目及评卷进行管理。   产品优势   1、云技术架构，安全稳定，具备前端先进的图像智能处理能力，具有丰富的大规模成功案例。 2、支持高校本科和研究生的日常考试和招生考试，支持高教相关各学科、各专业考试网上阅卷，应用广泛。 3、支持空白检测、相似卷检测。异常试卷和分数主动识别和提醒。 4、支持中英文作文、文史类主观题的智能评卷与相似卷检测。 5、专业服务团队定向指导，确保考试顺利完成。        

一、所属类别 基础、教学科研类实验设备类；实习实训设备及配套等。 二、相关专利技术 CN202010106007.7    履带车底盘、全地形履带车及全地形行走方法 CN202011613628.0    机器人运动控制方法、装置、控制器及存储介质 CN202111261356.7    双足机器人的运动轨迹规划方法、装置、设备及介质 CN202110232263.5    开关机的控制电路及方法 CN202110232355.3    机器人动作模仿方法、装置、设备及存储介质 CN202011501534.4    一种舵机的补偿控制方法及舵机补偿电路 CN202110574796.1    机器人的偏差信息确定方法、装置、处理设备及介质 CN202011644180.9    机器人抗扰动控制方法、装置、电子设备及存储介质 CN202110311455.5    双足机器人控制方法、装置以及双足机器人 CN202011611800.9    质心轨迹的获取方法、装置、机器人及存储介质 三、基本情况 （一）应用对象 应用于机械类、自动化类、电子信息类、计算机类等相关专业人才培养，适用场景包括实验实训、教学科研及竞赛等，方案以人才培养为目标和课程建设为核心，基于机器人载体，提升人工智能与机器人技术教学科研水平。 （二）核心优势 核心产品为双足人形机器人，该系列机器人获得“小型双足人形机器人步态算法”创新纪录，“高韧性强扭矩复合材料舵机”打破国外技术封锁，核心零部件实现国产化。 其中Aelos小型双足机器人载STM32、Raspberry Pi-4B双运算系统，支持二次深度开发，支持多语言开发环境，满足高校对于编程开发、人工智能应用学习等需求，助力高校在机器人系统结构、步态规划、运动控制、算法开发、场景应用等方面的实践学习。 Aelos小型双足机器人 Roban中型双足机器人基于ROS应用平台，搭载深度摄像头，嵌入V-SLAM视觉算法，可以通过导航技术进行建图，实现自主路径规划和步态规划，涉及运动控制、计算机视觉、图像处理、运动规划等多领域课程，能够较好地满足相关专业实验实训、研究开发、参加竞赛等需求。 Roban中型双足机器人 （三）商业模式 公司与高校在复合型人才培养、专业建设、课程建设、科研合作、师资培训、实训室搭建等方面开展深入合作，相关产品被用于各类学校的实际教学、实践、实训。推广路径通过各类研讨会、展会、大赛和专业渠道商进行拓展。 四、推广情况 （一）应用案例 1.清华大学 与清华大学电子系合作共建《智能机器人设计实践》专业限选课，基于人形机器人载体，学习机器人结构原理，图像识别，路径规划，AI芯片等内容。合作入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 2.哈尔滨工业大学 与哈工大开展人才联合培养全面合作，双方在开发校企联合课程、共建联合实验室、共建校外实习实践基地、共同筹办BOTEC智能机器人技术挑战赛等方面进行合作，并入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 3.南方科技大学 与南科大机器人研究院共建的机器人联合研究中心，在机器人关键核心技术攻关、专业课程建设、人才联合培养等领域开展合作。双方共建的基地被广东省教育厅认定为广东省联合培养研究生示范基地。 （二）应用成效 解决了高校人工智能机器人方向的实验实训、教学科研、参加竞赛等需求，有助于打造高水平、专业化的实践科研条件。年均支撑高校开展教学科研项目不少于1项，科技竞赛不少于2项，协助申报产学合作协同育人项目等。 （三）推广计划 高校新增人工智能等新专业成为热门，传统工科专业也面临课程改革要求，因此，通过开展智能机器人设备的应用与实践，推动相关专业人才的培养与发展，已是大势所趋。推广模式包括课程案例展示、以赛促教、举办研讨会等。

“火电厂厂级运行性能在线诊断及优化控制系统”从火电厂全厂整体综合优化运行的角度出发，通过对其所属多台机组的运行状态进行连续监视、经济分析、在线诊断以及优化控制，达到稳定、节能的目的。本项目由西安热工研究院和华北电力大学共同协作完成并获2005中国电力科学技术一等奖。 本项目创建了一套完整的技术体系，包括从全厂整体综合优化运行系统的概念、定位、理论方法、关键技术到应用软件开发、系统集成、示范和推广应用。研制成功具有自主知识产权的"火电厂厂级运行性能在线诊断及优化控制系统"（SIS）。

本发明公开了一种优化风电消纳的电力系统调度方法，步骤为一、采集分钟级风电历史功率数据和数值天气预报数据，建立分钟级风电功率预测模型；二、针对分钟级风电功率预测误差进行建模和补偿；三、在预测误差修正风电功率值的基础上，建立风电消纳电量最大化和系统调峰能力最强的目标函数，并且仅执行下一分钟的调度优化指令；四、在目标函数的基础上，判断是否完成所有时刻的优化，若完成则结束优化，否则下一时刻更新所有输入信息并从第一步依次滚动进行。该方法在准确预测的基础上，针对不同的优化时域，以风电消纳电量最大和系统调峰影响最小为目标函数，保证了在电力系统安全的情况之下合理地消纳风电，并积极地应对电力系统调峰。

乙烯工业是石油化学工业的龙头，裂解炉又是乙烯生产装置的核心，其运行效率与整个乙 烯装置效益直接相关；同时，一个工业乙烯装置的裂解炉区通常由多台裂解炉组成，不同裂解 炉又可以裂解不同属性的油品，且裂解性能各异。本项目以工业乙烯裂解炉炉群为研究对象， 研究不同裂解炉在不同运行周期裂解各种油品的运行性能，结合裂解反应机理、热传递模型和 结焦特性，采用运行机理和数据驱动相融合技术，建立了裂解收率预测模型、热效率预测模 型、燃料气预测模型及运行周期预测模型等；结合智能优化算法，以关键产品收率和经济效益 为优化目标，进一步构建了裂解炉炉群负荷分配的优化模型和计算方法，实现不同操作工况下 对裂解炉炉群负荷的实时优化分配；此外，结合网页编程技术，实现了对乙烯裂解炉炉群中每 台裂解炉运行状态的实时监控和用户交互功能。现场实施表明，裂解炉炉群负荷调度和分配优 化技术能够显著提高裂解炉炉群的整体运行水平和总体经济效益。

蜜环菌(Armillaria spp.)属于担子菌门,伞菌目,白蘑科,蜜环菌属.在世界各大洲均有分布,在我国主要分布在黑龙江,吉林,辽宁,内蒙古等省区.蜜环菌是与传统中草药天麻(Gastrodia elata Blume)共生的著名食药兼用的真菌.多年来,经大量的试验研究表明,蜜环菌的菌丝体和发酵液均具有较强的催眠,抗惊厥,抗缺氧等神经调节功能和脑保护功能,还具有增加心,脑血管血流量,增强机体免疫调节功能等生理活性.尤其是在催眠,抗惊厥,抗缺氧和调节心,脑血管功能等方面具有与天麻相同的药理活性.因此,20世纪70年代开始,在对蜜环茵生理活性和化学成分研究,以及蜜环菌的深层发酵工艺和系列制剂的开发等方面引起了中国和世界许多国家的重视,取得了大量研究成果,开发生产出多种蜜环菌制剂. 蜜环菌中含有丰富的化学成分,通过对蜜环菌菌丝体和发酵液的化学成分的系统研究,分离得到了蜜环菌多糖,蜜环菌素等倍半萜类化合物和嘌呤类化合物等多种生理活性物质,并对这些化合物的理化特性和生物学活性进行了较细致的研究.由于野生天麻在我国的资源有限,栽培天麻虽已获得成功,但因受到各种条件影响,其生长周期长,并且必须有蜜环菌作为萌发菌和营养供体,技术要求严格,生产成本高,价格贵,难以满足人们保健和临床用药的需求.以蜜环菌及其发酵产物替代天麻,来解决天麻供应不足,保护野生天麻资源等问题,是一条行之有效的资源

（专利号：ZL 201510464978.8） 简介：本发明公开了一种氨法脱硫吸收产物+4价硫氧化系统及其优化调控方法，属于大气污染治理技术领域。本发明中首先确定了氨法脱硫系统中的模型参数；输入上述模型参数，并设定一初始pH值、氧化空气量Q以及S4+和S6+的初始浓度，利用+4价硫的氧化率模型计算浆液池内+4价硫的氧化率；将计算得到的+4价硫氧化率带入进行检验，若不成立，则调整和的值重新计算，直至成立，并将得到的氧化率与工程中的设定值进行比较，并通过调整模型中的pH值、氧化空气量Q、和的值，使+4价硫的氧化率能够满足工程要求。本发明中的氧化率模型能够对氨法脱硫吸收产物+4价硫氧化系统的设计和运行提供理论指导，进而提高氨法脱硫技术的稳定性和经济性。