科大奥锐在《大学物理实验选课系统》的基础上，结合200多所高校实验中心的实际需要，采用最新技术进一步完善了各种功能而推出的《教学管理与选排课系统》，包含实验教学排课、学生自主选课、成绩管理、智能统计等。丰富了教学辅助手段，细化了各项管理，进一步体现以学生为主体、教师为主导的实验教学模式。是目前国内适用于包括实验教学、开放式教学的选排课较为成熟的一款软件。目前已在国内南方科技大学、中国地质大学、大连工业大学、石河子大学、解放军信息工程大学等100多所高校得到实际应用。 利用本系统，可以在现有师资力量的前提下，通过允许学生自主选择实验课程、自主选择实验内容、自主选择上课时间，提高实验教学的开放性。同时，又通过人性化的统计分析功能，实验课程管理员能够容易掌握学生上课的动态信息，防止教学过程中学生乱选课、少选课等情况发生，保证教学秩序的正常进行。 系统既可作为独立的产品为实验中心选排课服务，也可作为实验教学信息化建设整体方案的基础平台与科大奥锐《开放式实验室管理系统》 、《物理实验预习与自动评判系统》等系统数据共享、协同工作，为实验中心信息化建设提供有力的工具。 教学应用模式： 1.  开展开放性教学，实现学生为主体、教师为主导的实验教学模式： 利用系统的排课功能，设置好教师教学安排，学生选课规则（必修实验项目数，选修实验项目数等）；学生根据个人兴趣，自主选择实验项目和实验时间，满足学生个性化实验教学。 系统根据实际教学安排，可统计出真实的教学工作量。 2.  开展传统的教师主体的实验教学： 利用系统的排课功能和协助学生选课功能，指定实验教学安排，教师、据教学安排打印课表，完成实验。系统根据实际教学安排，可统计出真实的教学工作量。 3.  结合《网上教学环境》，师生多层次的交互： 系统教学安排和选课情况，动态生成实际教学关系，自动在《网上教学环境》形成课程-实验-教师-学生的交互论坛，实现师生深层次交互。 4.  结合《开放式实验室系统》系统，实际实现实验室全天候的开放： 系统教学安排和选课情况，动态生成实际教学关系，自动在《开放式实验室系统》生成实验室派位关系，自主进入实验室完成实验。 结合《物理实验预习与自动评判系统》完善实验预习环节，提交实验教学质量和水平。 系统教学安排和选课情况，自动在《物理实验预习与自动评判系统》自动生成实验预习安排，学生预习成绩实验前自动返回系统，真实反映了学生预习情况。 功能模块： 1.  工作流程 2.  系统用户角色描述 系统教学管理分为五种角色：学生，教师，课程负责人，教务管理员和系统管理员。每类角色的用户登录分别进入不同的窗口，实现各自的操作。 学生：选修实验课程，选修课程实验，课表查看，成绩查询。 教师：课表查看，课表打印，成绩录入及查询 ，个人工作量查看。 课程负责人：初始化课程属性设置，实验项目设置管理，实验开课时间设置，实验课表设置，学生选课设置，课表查看，实验成绩管理，实验教学查询，教学通知公告管理等。 教务负责人：课程信息查看，查看学生成绩，查看教师工作量统计，教学通知公告管理。 系统管理员：教学基本信息管理，包含学期、院系班级、实验室、课程信息、节假日等；师生人员管理；数据库备份、还原的数据维护工作。

专业认证自评系统具有课程达成度自动计算、毕业要求达成度生成、自评报告协同编辑撰写等功能，实现自评报告与数据同步更新；毕业生职业发展信息线上自动收集，自评附录文件自动生成输出等。 同时为高校提供贯穿认证工作六个阶段的工作指引、疑难解决、进度督促等服务。为学院减负，为专业建设加速。

一种多声道系统效果增强方法及系统，包括扬声器阵列呈正多面体结构摆放时，获取正多面体顶点处扬 声器的坐标，构建新的扬声器摆放点，获取新的扬声器摆放点的位置信息，计算所有扬声器的初始分配信号，将新扬声器摆放点处的扬声器信号分配给正多面体顶点处扬声器，通过求和的方法获取正多面体顶点处各个扬声器的最终分配信号，删除新的扬声器摆放点处的扬声器。本发明技术方案可增加空间信息的分解成份，更充分保持原点处、左、右耳处声音的物理性质，有利于多声道系统重建效果的增强。

成果介绍主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、社交网络、大数据、信息检索等。作为项目负责人主持完成2项国家自然科学基金，1项中国博士后基金一等资助项目，5项省部级重点实验室开放课题项目，10余项企业联合研发项目等。作为主要负责人参与国家重大研发计划子课题、总装预研、863课题等项目。研究成果已应用于国防、科技情报、医疗、智慧司法、智能制造等行业。担任数十个重要国际会议和国内外重要期刊的程序委员或审稿人。已在国内外重要学术期刊和会议上发表学术论文90余篇。研究工作被60多个国家和地区的学者引用1500余次。技术创新点及参数面向多源异构数据的知识图谱构建技术；大规模知识图谱的高效融合技术；面向跨媒体异构数据的知识表示技术；基于语义关联和知识驱动的信息汇聚技术；面向复杂问题智能问答技术；基于知识和机器学习和问题推理和分析技术。

本项目研究基于知识元的危化品爆炸事故关键情景要素抽取及表示方法；研究基于动态贝叶斯网络、案例推理及智能关联技术的危化品爆炸事故情景推演模型；研究危化品爆炸事故应急响应方案生成方法及对应的任务清单和所需资源列表动态生成方法及系统。项目成果已完成高水平学术论文3篇，培养硕士研究生3名。

项目成果/简介:项目在多年国家项目的支持下，在项目“面向工厂规划和生产过程的数字化工厂技术”获2013年教育部科技进步二等奖的基础上，进行持续开发完善，与沈阳机床合作，在智能制造领域进行了深入的合作研究， 在沈阳机床智能制造展示线开发完成数字化孪生仿真模型及基于互联网的定制信息系统，系统实现了网络化定制下达生产订单，数字化孪生系统在线仿真模拟，真实展现生产场景，并可通过移动设备进行浏览和信息管理。项目符合中国制造2025所倡导的智能制造和互联网+技术的发展，对中国制造向智能化转型起到促进作用。项目通过展示真实个性化印章的智能加工、检测和装配，体现网络化的定制及数字化双胞胎技术。应用范围:项目所开发完成的技术符合中国制造2025所提出的智能制造技术路线，已应用于工业实际和大专院校的教学培训。目前国家大力资助建立智能制造试点示范项目，制造企业也在积极转型，向数字化和智能化转型发展，这些都需要数字孪生和互联网+技术的支持。 项目成熟度：小批量生产，项目已独立以及结合沈阳机床的生产线及教育系统得到市场的应用，特别是在中国航发商用航空发动机有限责任公司相关项目中得到应用。 拟在全国范围内推广：1.项目可应用于离散制造业的规划、调试、运行和维护阶段的仿真优化，通过建立工厂、生产线、设备的三维模型，实现虚实结合的数字双胞胎。 2、教育培训领域：通过实现智能制造理念的面向教育和培训的生产线系统，通过模块化的系统，实现对智能制造教学和培训。项目阶段:小规模生产效益分析:项目的技术创新点、先进性在于实现了数字孪生技术在生产线中的应用，达到了生产线的虚实融合。不仅可在规划阶段对生产线进行仿真验证，还可在生产运行过程中实现虚实融合，并通过AR-VR技术对操作指导、维修指导和生产过程监控提供支持，从而实现多维的虚实融合，是实现智能制造的关键技术之一。项目相关技术不仅能够应用于工业实际的智能化制造之中，还特别适合面向智能制造的教育和培训。

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。

本聚氨酯（SMPU）材料相较于传统高分子材料（PLA、PCL、PE、PP等）具有高力学性能、可记忆、可降解、低温加工、X射线可透性等特性。应用领域包括：医用和非医用。医用领域可用于骨修复材料，包括：可吸收骨钉、骨棒；脊柱：融合器；填充材料、修复再生材料，覆盖50%以上骨修复材料应用场景。非医用可用于膜材（包装）、模拟手术假体、建筑材料、石膏板假体等。材料性能优势如下： 1.力学性能突出 室温下，模量可达约3500MPa，拉伸强度约40～58MPa，拉伸断裂伸长率约32%。在人体内部生理条件下仍具有580～1200MPa的模量和25～35MPa的拉伸强度，拉伸断裂伸长率超过200%。 2.形状记忆 赋形和回复温度不超过50°C，利于实际应用。形状固定率大于97%，形状回复率大于86%。高形状回复应力：根据硬段的分子结构和硬段含量的不同，形状回复力在0.1～15.0MPa之间可调，且持续时间长，可达280小时以上。 3.能够完全填充 材料在形状回复过程中还能“自适配”不规则的复杂形状，使智能人工骨能够自动填充不规则的骨缺损区域，解决骨缺损修复过程中骨不连的问题。 4.微创植入 与传统的人工骨或其他骨科植入物以开放手术植入人体的实施手段不同，SMP制造的智能人工骨或其他智能骨科植入物（如椎间融合器、骨螺钉、夹骨板等）可以通过微创手术植入人体，然后在体内扩充。这种方法利用SMP及微创手术独特的优势，可以很大程度上减轻病人的痛苦并取得理想的医疗效果。 5.降解速率可调 通过调节硬段的分子结构和含量，可获得降解速率不同的线性SMPUs。     6.低温加工性能优异 挤出和注塑加工温度在110～130°C之间，远低于目前已经商品化的可降解医用高分子材料聚乳酸、聚乙二醇和聚乙醇酸的加工温度，加工难度和加工成本更低。

本项目联合中德智能制造研究院，借力德国专家资源，组建了一支可快速响应企业传统产线智能化升级改造的物联网中控平台研发团队。团队致力于打造智能制造示范工厂，目前与南瑞集团、大全集团、泉峰集团等企业的生产系统升级优化项目正在实施中。

目前国内外企业只能生产执行特定任务的专用无人船，应用范围窄，难于加载日益增长的智能级别的任务，不利于用户的集成开发应用。针对这一市场需求，本产品定位于研发通用型的无人智能航行器，基于实时仿真测控平台，面向感知数据融合模型解算框架，支撑复杂智能任务算法研究，支持Matlab/Simulink实时仿真测控引擎，满足高端研发环节需求。采用开放式接口，响应终端用户的定制化需求，用户可以根据自行调整配置、加载任务系统，部署到实际环境在线调试，极大提高了工作效率，缩短了研发周期。