基于微服务架构，以“管理＋服务”的设计思想，涉及学生入学前、入学时、在校期间、毕业以及毕业后的全生命周期管理，提供招生服务、迎新服务、学生工作服务、公寓服务、团委组织服务、电子离校服务、就业服务、校友服务等功能，实现信息数据化、业务流程化、工作系统化，开启校园服务新生态。

金碟手机微信图书馆服务平台是基于微信平台提供图书检索和在借图书查询、预约借还书等服务，便于移动应用。 主要功能： 1.发布通知：通过微信公众平台的管理页面推送信息。 2.图书推荐：新书推荐。 3.读者证信息：绑定微信证件号以及查看个人信息。 4.查询借阅信息：查看当前图书的借阅信息。 5.续借：对当前借阅信息进行续借操作。 6.查询图书：通过书名，作者，主题词等查询图书 7.预约借还书：根据查询到的图书进行预约借还书；取消预约。 8.自定义菜单：根据需求调整菜单功能。 金碟手机微信图书馆服务平台需与金碟图书馆管理系统配套使用。用户需申请微信公众号。

随着高校信息化工作的开展，众多高校陆续完成了校园网主干设备等硬件环境的建设，并纷纷根据校区分布情况、高校培育模式、高校师生管理方式等客观状况，建设了一批平台和应用系统。然而，随着信息化技术的飞速发展，社会信息化环境产生了巨大的变化 社会服务意识也随之崛起，高校信息化的理念也相继产生了改变，从以往管理导向转向人本化服务。因此，提供统一、便捷、智慧的信息化服务，成为当前高校信息化重要发展方向。 时代锐思在高校信息化的浪潮下，依托强大的软硬件自主研发能力，面向全校师生提供自助打印、自助查询、自助业务办理、宣传门户等自助服务一体化平台。师生通过此平台可以24H、不间断打印所需文档，实现了高校“终端办、网上办、不见面”的师生管理服务理念，高校管理也愈发省时升效。 打印文档设计部门和类型（部分） 自主打印一体化平台应用

噢易线上实训与科研桌面服务平台，以智慧校园总体框架建设为基础，独立部署智慧教学资源和智慧教学管理服务，面向全校师生，围绕教学育人和科研互动提供个性化、多元化的桌面空间和桌面集群空间服务，通过将虚拟空间和信息空间有机衔接，实现教学环境和教学资源的融合互通，使任何人，任何时间、任何地点都能便捷地获取桌面资源和服务。 方案架构 噢易云线上实训与科研桌面服务平台 功能特性 服务学生在线学习/实验 01个人专属实训桌面空间 >个人账号登陆“用户门户中心”，每个人专属桌面空间 02桌面预约 >预约单个桌面，或者实验所需的一套桌面集群，灵活预约学习和实验时间 03一键进入实训桌面 >实训桌面一键进入，浏览器窗口方式打开可同时打开运行多个桌面 04任意终端接入桌面 >提供笔记本、终端pc、手机pad等移动终端接入桌面 05随时随地进行线上实训 >anytime、anywhere、anyexperiment 06实训作业提交 >在老师规定时间内提交实训报告作业 服务老师线上教学 01服务工单申请 >线上申请实训教学资源所需配额，以及资源使用时间和时长 02学生学习和实验环境和时长匹配 >统一批量匹配教学实训环境，以及每个学生实训时长 >师生环境匹配一致 03教学环境更新 >老师自助更新教学实训环境 >从本地电脑上传文件，支持任意文件格式 04教学环境还原，数据回退 >教学环境恢复到初始状态 >实训错误，恢复单个学生实训环境至正常状态 05教学课件共享、作业发布 >课件共享：从本地电脑上传，发布教学课件、实验视频和文档 >实验作业：发布实验作业，进行考核，线上监督学生实验报告完成情况 06教学网盘 >教学数据随身携带，随时存取 07远程办公、移动办公 >远程办公：在家远程登录学校个人办公云桌面空间，获取教案和教学资源 >移动办公：用不同设备在不同地点，登录个人专属桌面空间 服务教师科研、竞赛、创业、团队项目协作 01提供高并发计算能力 >租用大数据、人工智能、并发算力类科研实验类桌面 >按使用时间和时长进行申请，分时复用 02GPU显卡资源共享 >全面支持NVIDIA和AMDGPU虚拟化 >一个或者多个成员租户共享 03租户成员配额弹性扩容 >桌面配置按需动态扩容 04自动回收释放 >资源使用时间到期，提前提醒，自动回收 05支撑团队协作及活动赛事 >临时租用资源，用于团队专项培训、活动竞赛 >在组织租户中，成员之间桌面互相协作 06公共桌面突发应急远程访问 >提供公共桌面，多人都可访问 >突发应急远程处理 服务于IT决策者运营分析 01构建统一桌面资源服务模型，无限扩展 02计时计量计费 03灵活编排桌面服务计划 04标准化几口服务，资源互联互通 05数据伴随式采集，数据驱动分层教学、个性化教学 技术优势 资源分时复用，最大化利用 >资源分时复用，空闲资源对外开放。 >计算机实验和实训机房在时间和空间上的无限延展。 多租户特性 >多租户架构，桌面集群协作扩展和协作性更灵活。 >单用户多云桌面相关联，可自由切换。 服务目录，匹配多元化、个性化的桌面资源内容 >匹配教学、学生自主学习和实验、科研、培训、考试、竞赛等各类桌面环境。 >支持安装winXP、win7、win8、win10、Linux、国产操作系统。 >桌面内容（配置规格、操作系统版本、软件、设置）自定义。 >服务目录，按需交付教学资源内容。 5A桌面访问 >Anydevice：任意设备接入桌面（pc、笔记本、手机pad移动终端）。 >Anytime：任意时间访问。 >Anywhere：任何地点，不限指定教学楼、学生寝室、远程在家、出差在外。 >Anynetwork：任何网络访问，有线、无线、私有网络、互联网访问。 >Anyexperiment／work／research：任何实验／办公／科研。 高稳定、持续的桌面体验 >桌面空间从课堂延续到课外，任意地点随时学习和实验。 >保障课堂教学、学生学习训练、科研项目的持续性。 线上审批、全面计量 >资源走线上审批，快速交付和扩容。 >按租户使用时间、使用配额弹性计量。 >平台服务对象、服务内容、使用率全面分析。 私有／公有云桌面混合部署 >底层资源打通，统一构建全校级桌面资源数据中心。 >支持私有云和公有云混合部署。 操作易用、简单运维 >统一的用户门户中心。 >自动化操作机制，如：资源自动化检测、自动化创建服务计划、弹性资源负载等。

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。

心脑血管类疾病是我国居民首要致残致死原因，介入手术已成为其主要治疗手段，但因操作失误或器械植入不当可引发灾难性后果。本项目针对这一重大民生问题开展研究，核心技术包括：1) 基于深度学习的血管疾病医学影像自动分割及三维重建算法，服务于智能诊断；2) 基于生物力学和计算机视觉的虚拟手术算法，服务于术前规划；3) 基于血液动力学的高精度算法，服务于血管疾病功能参数的分析。基于上述技术，本项目构建集合智能诊断、术前规划、术后转归预测及风险评估的诊疗一体化系统，服务于相关疾病的智能临床诊治。

心脑血管类疾病是我国居民首要致残致死原因，介入手术已成为其主要治疗手段，但因操作失误或器械植入不当可引发灾难性后果。本项目针对这一重大民生问题开展研究，核心技术包括：1) 基于深度学习的血管疾病医学影像自动分割及三维重建算法，服务于智能诊断；2) 基于生物力学和计算机视觉的虚拟手术算法，服务于术前规划；3) 基于血液动力学的高精度算法，服务于血管疾病功能参数的分析。基于上述技术，本项目构建集合智能诊断、术前规划、术后转归预测及风险评估的诊疗一体化系统，服务于相关疾病的智能临床诊治。 图1.主动脉夹层智能诊疗系统

面向人工智能专业方向理论和实验的云教学平台，融合了Jupyter Notebook实验平台和教学资源中心两大模块。提供开箱即用人工智能编码实验环境，使教学过程高效、便捷。