厦门立方幻境虚拟仿真系统将虚拟仿真技术与临床医学教学相结合，模拟数十种真实基础护理学案例，将基础临床医学专业操作规范要求、操作动作、器械位置等交互关系实时3D立体呈现；医学师生可直观观察各案例情况、按规范要求进行护理知识学习、实训；对操作过程实时展示、纠正错误、进行考评。系统能有效协助教师完成教学和考核工作，帮助医学生更快掌握基础护理学知识和技能。 系统拥有：PC、VR、AR、MR、3D交互墙、CAVE沉浸系统、移动版等多种软件版本，客户可根据需求定制。 产品涵盖： （1）、理虚实教学管理平台（2）、内科学（3）、外科学（4）、妇产科学（5）、儿科学（6）、口腔医学（7）、中医学（8）、基础护理（9）、急救护理（10）、老年护理（11）、康复治疗（12）、生理学（13）、动物学 等多个医学专业门类，及细分医学科目。更多产品资讯欢迎致电详询。

AUBO 3D Robot数字孪生仿真系统是一套完整的数字工厂仿真实训平台，采用数字孪生技术，将虚拟工厂的机电系统与真实的控制系统打通，通过丰富的3D虚拟交互形式，从而实现对智慧工厂电气接线、编程、控制教学培训等目的。该系统采用了1:1的虚拟机器人示教系统接入至虚拟工厂，以虚拟化的机器人本体及周边设备代替实体，实现机器人的人机协作、系统集成、编程维护的应用实训开发。 此外，软件系统不仅仅是针对于机器人系统的简单示教与编程应用，通过结合PLC系统、运动控制系统以及机器视觉控制系统等各种集成控制，能够给与一套虚拟与现实机器人工厂应用场景的复现。

京津冀三地教育融合发展逐步深化，教育改革创新与产业转型、区域发展结合更加紧密，产教融合共同体建设需要政府、高校、企业等各方努力和协作，通过搭建育人平台、构建运行机制、创新人才培养模式，推动共同体建设深入发展。天津市大学软件学院基于十余年的先行先试，围绕“更好发挥企业重要主体作用，促进人才培养供给侧和产业需求侧结构要素全方位融合”等产教融合深化课题，不断探索创新，凝练成果，创建了“需求传导明确、校企高效协同、资源集约共享”的校企协同育人组织形态，即产教融合共同体的实现路径，为高校开展产教融合、校企合作提供可复制可借鉴的经验。

项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别，将以查视频回放的结果型安全管控模式，转变为控制关键作业环节的过程型管控模式，实现了安全关口前移 服务规范管理 智能数字化分析，提高了全站精细化管控能力以及管理层科学决策、信息决策能力。可应用于能源、电力、制造业等与人员安全以及操作流程合规性密切相关的行业。

2025年3月27日，比亚迪迪空间微信号以《共筑产教融合新平台丨天津市大学软件学院与天津迪空间共建社会实践基地》为题对我校进行了报道。

新能源高占比发展下传统同步机组与风光新能源机组呈现“此消彼长”趋势，电力平衡面临“保供应、促消纳”的两难局面。因此，迫切需要研究面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警关键技术，保障电网安全可靠供电和新能源最大化消纳，助推碳达峰目标顺利实现。 该成果实现了面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警应用的信息融合、智能告警、动态监视、海量数据阅读、超实时仿真和高性能计算、基于人工智能的电网安全稳定分析、虚拟现实、基于图数据库的人-机交互等功能，为新型电力系统电网调度员提供了一个准确及时掌握电网实时运行态势的分析决策工具，实现调度员对调度计划方案的智能互动决策以及电网风险的实时可视化预警。 该技术实现了传统电网调度模式向智能性电网调度模式转换，可广泛应用于电网、电力公司调度及区域控制中心等机构，在实现电力系统安全可靠运行的同时，促进高比例新能源最大化消纳和保障电力可靠供应。同时，该系统不但可应用于实时运行管理，而且还可应用在规划、交易、营销等新型电力系统生产管理的不同领域。该成果已在四川省电力公司、中国南方电网等30余家单位机构投入使用，产生了良好的经济和社会效益。 图1 基于大数据的电网运行行为识别及可视化显示 图2 多源信息融合的电网环境监测可视化

集成研究团队多年以来在供水管网水力水质模拟、管网爆管风险识别及事件侦测等方面的研究成果，针对行业漏损控制问题，凝聚科研人才优势，通过与人工智能、信息工程等领域的知识融合和再创新，研发了漏损分析与控制软件平台。提供以分区计量（DMA）为核心手段的管网水量计量设备数据管理、水平衡分析、漏损识别等功能，可作为供水企业开展分区计量管理及漏损控制的核心业务平台。可以实现计量设备数据的质量控制、异常报警、数据加工等数据分析管理功能，以及一键实现多级计量分区的日产销差计算、基于聚类分析等人工智能技术的DMA流量异常数据分析和漏损识别等漏损控制核心管理功能

北京北大方正软件技术学院2002年由北京市教委批准成立，是一所经教育部备案的全日制普通高等职业院校，是由北京市编制委员会核准的事业法人单位。学院属于国有资产办学，目前总资产8.018亿元，自有教育用地832.9亩，教学行政用房6.7万平方米，学生公寓面积4.1万平方米。为祖国经济建设、特别是首都经济建设培养了8届9815名合格毕业生。就业率不断增长，近三届毕业生平均就业率高达99.6%。 建院以来，在北京市教委的直接领导、亲切关怀和大力支持下，学院依托北京大学百年文化底蕴和方正集团雄厚经济实力，将方正集团方方正正做人、实实在在做事和持续创新的企业文化引进校园、融入课堂，坚持规范办学、特色办学、追求卓越、持续发展的办学方针，积极探索企业集团办学模式，取得了良好的办学成果。2009年，学院被北京市商务委、北京市教委联合批准为服务外包人才培训机构，并纳入到千百十工程系统之内;2011年学院被北京市教委和财政局联合批准为北京市职业教育分级制度改革软件技术专业负责单位，被北京教育考试院批准为网络传媒设计专业自学考试主考院校，2012年学院正式通过北京市教委验收，成为北京市示范性高等职业院校，同年被北京市教委批准成为北京市高等职业教育衔接办学工作试点院校。学院计算机应用与软件技术、动漫设计与制作、通信与三网融合实训基地先后被评为中央财政支持的北京市示范性实训基地。 目前，学院设有软件工程分院、网络工程分院、传媒艺术分院、电子工程分院、财经管理分院、国际商务分院、卫生分院、继续教育分院和基础教学部，共开设21个专业。在专业和重点学科建设方面，学院紧紧围绕软件技术、动漫设计与制作、网络传播与电子出版、计算机网络技术等四个示范校建设重点专业及专业群，立足行业发展现状与趋势，依托方正集团强大的行业实力，与其众多下属企业在人才培养、实训基地建设、师资队伍建设、课程开发和社会服务等方面展开全方位、多角度、深层次合作，提升人才培养质量和社会服务能力。通过企业办学校、学校办企业的方式实现校企融合、工学一体的人才培养模式，力图使办学者既是教育家又是企业家，教学者既是教师又是工程师，求学者既是学生又是员工。学院在与方正集团下属企业密切合作的同时，直接管辖方正数字科技公司、方正数字艺术公司、北大方正培训中心、方正智成管理顾问公司等校办企业。各公司直接服务于社会，为师生提供大量实习、实训机会。通过项目开发、技术服务、创业孵化、职业认证与培训等多种方式，推进高职教育教学改革和高职人才培养。 学院长期注重师资队伍建设，师资队伍、学历水平和年龄结构合理，一线教师学历均为硕士以上，双师素质教师超过半数。涌现了一批优秀教师，并取得骄人的教学成果。已累计获得5门市级精品课程，2门北京市精品教材，由各重点专业开发的73门自主知识产权课程，被全国很多同类院校采用。 随着北大方正软件技术学院的快速发展，学院已制定了中长期发展战略规划，提出了更高的奋斗目标，即以服务首都经济建设为目标，以政府支持为依托，以方正集团产业为支撑，以软件学院平谷科教园建设为契机，以云计算智慧校园为平台，以专业建设为重点，通过、企业办学校、学校办企业、，深化、校企融合、工学一体、的人才培养模式改革与创新，成为全国企业办学的成功典范，成为全国最具特色的高职院校。 为此，在北京市教委领导的直接关心下，学院已购买平谷马昌营镇748亩地用于建设学院平谷科教园。方正集团将斥资14个亿，打造一个现代化、国际化、创新型，、产学训一体化的以职业教育为主的新型科教园。 同时，以北大方正软件技术学院为基础，北大方正教育集团依托方正IT、医药医疗、金融和房地产四大产业，抓住首都世界城市建设和中长期教育改革与发展规划纲要出台的历史机遇，大力开展职业教育、继续教育和职业培训，为构建满足首都社会经济建设人才需求的终身教育体系做出持续的贡献。

运用该软件，可在计算机上练习数控车、铣床编程并动态摸拟加工过程。通过练习，使 用户对数控编程的概念，怎样进行数控编程，怎样实现数控程序的输入、修改、存储以及数 控程序的执行效果等均有深入的了解。 该软件所用代码符合国际标准，图形显示方式丰富。铣床摸拟系统可实现三轴联动和三 维显示。除可实现按轨迹加工、（车床）螺纹加工的摸拟以及（铣床）刀具补偿功能外，还 可摸拟实现参数设置、连续执行、单段执行、点动、暂停等机床操作功能。 经模拟正确的数控程序可直接用于数控车、铣床的加工。

针对大中型计算集群，提供Windows图形界面的计算任务启动、暂停、终止及资源分配监控功能。可针对具体计算任务定制，支持上百个计算节点。图形界面可以提供方便快捷的任务控制功能和直观的资源状况监控功能。可以根据用户需求提供多种任务调度策略，包括最大性能调度、最节能调度和最少服务器使用等等。