SmarT是一个基于群体智能的协作式测试报告分析与融合平台，包括智能化测试任务分解、测试任务推荐、协作式测试报告生成、测试报告分析与融合等子系统。SmarT在具备面向大规模代码的分析技术以及基于分析的问题推荐与决策机制，能够优化参与者群体的质量评估任务分配，利用大规模群体具有的多样性实现对软件海量执行路径的有效覆盖，提高软件测试的效率和质量。SmarT也适用于软件运行阶段的质量保障，基于互联网实现对运行阶段软件故障的快速提交和提交报告的有效分类与融合

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 高志豪 计算机学院/物联网工程 2017年/2021年 201731064410 林钟煇 计算机学院/物联网工程 2018年/2022年 201831064119 阳旭菻 计算机学院/计算机科学与技术 2018年/2022年 201831062525 李沛键 计算机学院/物联网工程 2018年/2022年 201831064115 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 陈雁 计算机科学学院 副教授 人工智能、复杂网络、能源与人工智能交叉领域 刘忠慧 计算机科学学院 副教授 机器学习、人工智能、形式概念分析 四、项目简介 美国海相页岩气藏的成功勘探开发，展现了页岩气的巨大潜力和发展空间，同时也极大地促进了页岩储层微观结构表征分析技术的发展，通过页岩岩心薄片观察底层形态、确定底层数据，是页岩气勘探开采中的重要一环。页岩储层的孔隙作为页岩组分的一个重要部分，其结构特征直接影响着储层剩余储量的剩余油的分布，因此，对页岩薄片孔隙的形状和类型进行研究是十分必要的。但在目前，页岩薄片只能靠人工鉴定，这种方法工作量大，效率低，且主观性强，误差较大。深度学习是近年发展起来的具有多层次特征抽象归纳与知识发现能力的机器学习算法，目前已经被广泛应用到了语音识别、计算机视觉、自然语言处理等众多领域。在地质和岩石物理领域也有了初步的应用，深度学习方法在地质数据的特征提取及预测识别方面有着广阔的应用前景，本项目组将会开发页岩薄片智能平台，通过机器学习算法来学习专家知识，自动识别孔隙类型，这样就可以大大提高效率，节省人力。

智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。  随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。    

汇萃人工智能实训平台采用了先进的模块化设计理念，创新性的将 python 编程、机器学习理论和方法、深度学习框架与工具等实验课程与机器人引导、机器视觉实训、人脸识别、语音识别等实践课程融合到一个平台，既有理论知识的学习，更有实践操作的体验。 平台集中展现了当前人工智能技术的主要应用场景，为培养人工智能领域人才的专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉提供了创新性的学习工具。同时，通过调整模块配置，平台还可做为智能制造领域专业训练平台，培养学生具备应对未来制造业及其它领域应用中对各种高速定位、测量、识别及检测等的专业技能要求。 // 输入电源：AC220V±10％ 50Hz// 工作环境：温度：-10 ～ 50℃，湿度≤ 90% 无水珠凝结// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 长 × 宽 × 高 )// 平台重量：220kg//额定功率：≤ 3.5KW//安全保护：急停按钮，漏电保护 , 光栅保护，接地保护 “一台多用，专业培养、灵活搭载、高效低价”， 这正是汇萃人工智能实训平台的最大特点。

基于云服务的基础架构和大数据分析的核心理念，支持听、说、读、写、译全题型的智能评分，将日常教学、自主学习和测试评估有效结合，为构建多维度评价体系、进行数字化教学评估、创新教学模式等奠定基础。

浙科教学资源库平台 一.软件简介教学资源库平台分为前台学生用户和后台管理员、教师用户。后台管理是整个系统的核心，主管资源数据的更新，由具有相应权限的管理用户进行相应的管理操作。前台学生用户进入所属专业课程学习，检索、下载、预览、上传作业、在线考试、在线提问、交流等操作。二.软件优势1.集成平台，高扩展与重用能力应用平台采用B/S三层架构，结合网络视频应用等技术，将在线教学业务应用、运营管理、信息存储与交换、数据采集进行了综合归一化设计，形成一个完整的在线教学活动体系，在平台中按SOA理念集成了包括以在线学习为目的的远程学习服务、互动教学为目的的互动教学答疑服务，使得平台具备高扩展和重用性，将来更可以方便的接纳更便捷的教学服务。2.具有资源的异步上传及超大附件上传能力使用建立虚假声明的方式实现大文件上传，将大文件缓存到一个临时区域，可以实现断点续传，不用再等待ASP NET进程将整个文件缓存倒磁盘上。在多窗口下支持资源的异步上传，不需要在页面等待表单提交。3.视频格式自动转换能力系统将上传的视频文件自动压缩转换成FLASH PLAYER可以播放的FLV格式文件，并保存自动截取关键帧图片文件。FLV视频文件体积轻巧，加载速度快，封装播放简单，可以在网络上很好的使用，无需安装额外视频插件。4.实现各种文档格式在线预览服务器端可将PPT、WORD、TEXT、EXCEL、PDF等格式的资源文件直接生成好一个完整的SWF格式的FLASH文件展示出来，供学习者在线阅读浏览，并可下载原文件。5.数据统计与分析能力系统为教学管理者提供资源访问效果评价分析，通过平台应用、教师评估、学生评估三个层次进行统计评价分析，采用直观的统计图表展示平台应用效果。6.便捷的互动交流平台搭建了便捷的互动交流平台，促进师生之间，学生之间的交流。学生在基于资源库的自主化学习中遇到困难时，能够得到其他学习者和老师及时有效的帮助，问题和解答对外公开，使资源成果能使更多的人受益。同时还可以建立学术讨论群，交流、分享个人学习心得体会。7.开放式资源扩充通道所有教师利用网络可随时随地的上传优秀的数字化媒体素材、知识点素材以及示范性教学案例等教学基本素材，无限扩充资源库教学素材。教师用户能够自主上传、下载和管理自己的资源，使学校教育资源建设化繁为简，变难为易。三.软件功能1.教学资源以章节为学习单元管理开发配置的教学课件、教学视频、教学动画、作业；帮助学生更好的融入课程，理解知识，更好的完成学习任务。资源关联对课程章节与素材资源库关联；参考资料可以章为分类添加课程章节参考资料。2.网络教室网络教室支持学生的自主、合作、探究性学习活动。教师按教学进度安排网络教室课程内容，学生用户进入网络教室自主学习、疑难解答、互动交流。3.实训练习课程实训任务教学平台提供专业相关实训系统，拓展学生专业知识面，模拟专业相关业务流程，缩短学生就业后的业务适应过程。开发、训练学生综合运用专业及相关知识解决实际问题的能力，加强教学和实训项结合。4.试题库以学习单元为单位开发配套的测试习题，帮助学生完成单元学习后进行学习测试和评价。5.考试管理考试系统将传统的考试和先进的网络模式相结合，帮助教师和学生了解检验学习效果。系统提供大量的课程相关试题，教师维护试题库、试卷库，学生参加考试，并且系统具有自动批阅、统计的功能，减轻教师的工作负担和提高工作效率。6.案例分析以学习单元为单位汇总、整理配套的企业案例，帮助学习者观摩企业生产实际工作，积累实战经验。7.课程评价课程评价主要是收集学生对课程设计的效果评价，根据反馈信息，作出改进课程的决策。8.拓展功能库开发一些有助于提升专业人员综合素质，帮助开阔视野。专业拓展功能库包括扩展知识库、视频库、职业技能大赛、职业资格认证、校企合作服务和就业服务六个部分。四.软件特点1.符合国家、国际规范基于国际、国家、行业标准，符合QTI、SCORM规范和教育资源建设技术规范CELTS-41.1(CD1.0)，实现资源的互通互导。2.专题展示以专业为中心建设资源库，并以专业专题、专业门户展示资源。3.多级存储多级存储，实现资源分布式存储、检索信息集中统一管理。4.多维导航多维度资源导航方式、快速检索资源。5.批量管理资源批量后台管理，实现已有资源的快速归档入库。6.数据交互通过符合规范的XML，在不同类型的资源库之间重构、交换资源数据。7.智能管理智能化的资源管理，自动完成资源属性抽取，提高资源的利用效率。

集数据预处理、模型训练、预测、评估为一体的一站式大数据智能分析挖掘平台，提供丰富的大数据教学资源，交互式图形接口及高质量的算法库，满足高校在大数据分析教学、实验、科研等典型场景的应用。

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