一、系统概述 综合信息门户系统主要是针对网络游客、学校教职员工、学生等提供信息资源以及相关信息服务，是学校实验室综合管理平台的信息展示窗口和平台登录入口。 二、系统特点 1、门户网站建设采用“1+N”模式：1个校级门户管理N个院级门户。 2、兼容主流的浏览器，如IE7.0以上的浏览器、火狐浏览器、谷歌浏览器、360浏览器等。 3、支持多终端自适应，在Windows、Android、iOS等终端设备上均能正常访问院校的门户网站。 4、承担校院二级平台的统一门户接入，用户在校级平台登录（支持校级统一身份认证）后可快速跳转至各二级学院平台，无需在各自的二级平台再次登录。 5、提供链接管理功能：可无缝链接到国家级实验教学示范中心（链接）、省部级实验教学示范中心（链接）、各个二级实验中心门户平台等，以扩大学校的知名度。

硬件选型 1.安卓触屏型 触屏使用，良好的用户体验 2.云同声传译 简单易用的云桌面管理系统和强大的听说读写译功能 同传会议功能介绍 主控端： 1.一键开启同传会议；2.支持录音功能，同传会议过程中同步完成录音；3.支持代表发言权限控制。 主席端（发言席）： 1.一键开启发言；2.支持原音、译音、左原右译、原译混合4种收听方式。3.支持查看发言人摄像头画面。 译员端： 1.依据国际同传会议标准设计；2.支持多人协同翻译；3.支持转译；4.支持语速提醒功能，一键提醒发言人调整语速；5.支持查看发言人摄像头画面。 参会人端： 1.依据国际同传会议标准设计；2.支持语速提醒功能，一键提醒发言人调整语速；3.支持查看发言人摄像头画面。 同传教学功能介绍 同传训练主控端： 1.支持同传训练和同传实战教学模式；2.支持同声传译和交替传译等同传训练方式；3.可视化同传训练，媒体视频与摄像头多画面同屏展示和广播。 同传训练译员端： 1.可视化同传训练，译员可同屏查看媒体视频画面、所选频道的摄像头和自己的摄像头画面。2.支持多译员协同翻译；3.支持转译。4.语速提醒功能，一键提醒发言人放慢语速。 同传训练发言人端： 1.可视化同传训练，发言人可同屏查看媒体视频、教师和自己的摄像头画面。2.具有咳嗽键；3.支持一键开启或关闭可视画面。 同传训练代表端： 1.可视化同传训练，同屏查看发言文稿或媒体视频，同步显示教师（主席）和所选译员的视频画面。2.支持任意选择译员通道进行收听，支持原音、译音、左原右译和原译混合4种收听方式。 可视化同传教学： 同声传译训练过程中，主席、全体译员和代表均能够清晰的看到发言人的特写镜头，通过口型等纠正发音，支持双通道聆听功能，可选择四种收听方式：只听原语、只听译语、左原语右译语、原语译语混听。 支持全体学生作为译员，提升教学效率：国际标准会议系统中的译员通道数通常为8路或16路，中科卓软同声传译训练系统突破技术限制，支持百人以上规模的学员同时进行训练，这意味着在中科卓软同传训练系统环境中，学员不再受译员通道数的限制而全程参与同传译员训练。 视译训练：视译(on-sight interpreting)是指同传译员拿着讲话人的发言稿，边听发言、边看原稿、边进行同声传译。受训人员坐在“箱子”里，能够清晰看到发言人的特写镜头的同时也可以通过显示器看到发言者的文稿。视译时可以用很短时间对原文通读一遍，了解发言人的主要内容并对语言、专业难点做“译前准备”； 中科卓软同声传译训练系统中，教师可以屏幕广播课件到学生端，支持文本、图片或视频等内容。 可视化交替传译训练：交替传译训练就是教师组织学员口译时，逐段下发原语，学员在听音、记录后，对本段内容进行口译的过程；交替传译训练是教师通常采用的一种口译训练，它便于调整训练的节奏，加强了学员听力和速记能力的训练。 双通道录音，双通道聆听：主席、全体代表席、全体译员席将同时进行数字化双通道录音，各自生成独立录音文件，双通道录音技术让教师在录音回放时左右逢源，同样有四种声音回放方式：原语播放、译语播放，左原右译，原译混听，这使得同传训练点评功能最具特色。 支持多种媒体作为训练内容：在使用“媒体广播”或“屏幕广播”功能时，可实现可视化互动教学，即视频课件画面或教师电脑屏幕画面与发言者现场头像画面可同屏广播至所有单元屏幕，实现常态化的可视互动教学。

集成3D模型、视频、图片等各种素材，提供场景编辑、交互流程设定、渲染等功能，以实现3D模型自动重建的目标。 利用人工智能技术，构建模拟计算的算法和模型，根据数据实时进行仿真计算。 上传一张图片，可以在1分钟以内快速生成三维模型素材。 上传一段视频，可以在1个小时以内快速生成精细纹理三维模型素材。 支持本地化部署，支持分布式部署建模，支持大批量用户同时在线访问。 可实现实体设计、草图绘制、参数化建模和模型编辑功能。 支持导入*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 可输出*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 全方位的3D场景，上下、左右、前后360度观察模型所在环境，展示效果更逼真。 可以通过造型表面上的多个点来控制造型变形； 可对造型进行扭曲、折弯、锥度等多种变形处理。 可实现边学习边实操的教学模式，支持创建学习资源或教学课件。 可直接在软件里拖曳云盘中的三维模型，也可以将软件中模型直接上传到云盘。 系统采用PBR材质，基于物理的着色技术，最大程度还原工作环境，提高用户沉浸感； 采用LOD技术处理复杂场景的绘制，使软件运行更加流畅，分层级处理系统渲染效果； 采用三维模型构建场景及物体，物体多边形面数(poly)控制在≤30 万面，基础包大小＜50MB，支持多种分辨率(1280×720，1600×900，1920×1080)确保用户体验； 实训场景内模型无闪面、重面、破面，不能有多边面，保证场景演示无闪烁现象； 场景烘焙无曝光过度，无黑边现象，采用PostProcess进行场景后处理，真实逼真； 虚拟人物满足人设需求，着装符合角色身份； 虚拟人物能自主控制，具有多种动作，动作自然，可模拟操作主要过程；

执行标准：GB/T-50081-2002 北京耐尔得经过多年为客户多线程的配置试验环境，研究出一系列的养护室恒温控温方案，满足国标对混凝土试块的养护要求，也适应各种场所恶劣试验环境的要求，控制设备可以测量30路温度（可扩展），控制1～8通道温湿度的采集及控制，实现养护室网络控制。可以通过中央控制系统对应该控制的制冷机组、加热机组、热泵循环系统、空压机雾化系统、超声波雾化器等，综合评价后给出适合的解决方案，确保养护室内温度恒定在20℃±2℃，相对湿度95%RH以上。

执行标准：GB/T-50081-2002 北京耐尔得经过多年为客户多线程的配置试验环境，研究出一系列的养护室恒温控温方案，满足国标对恒湿恒温的要求，多功能恒湿恒温控制系统，可检测30路养护箱及其他温度（可扩展），能满足1～8通道模拟信号的温湿度采集及控制，同时满足1～8通道数字温湿度的采集及控制。可实现各通道的网络智能控制。 通过中央控制系统对应各部门的制冷机组、加热机组、加湿系统等分别监测与控制，任务前，我们将对用户的需求综合评价，并给出适合的解决方案，相对湿度值恒定在75±5%RH以内的任意值。本产品适用于徐变室、收缩室、有温湿度要求的工作室。

"本项目属于信息处理、电子与通信技术领域。 超高清显示在电影电视、航空航天、文化传播、科学教育、广告传媒和虚拟现实等领域具有广阔的应用前景。超高清智能终端是市场发展的必然趋势，符合国家重大战略需求。项目组针对超高清智能终端视频处理与交互关键技术开展研究与应用，解决超高清视频智能转换、超高清视频高效编解码以及智能终端交互控制中的新问题，为超高清智能终端的产业转型提供了重要支撑。主要内容、特点如下： （1）发明了面向超高清视频的智能转换技术：提出通用显著性区域检测模型、基于像素融合的立体图像重定向及超高清视频分辨率转换方法，实现了超高清视频的智能转换，适用于不同种类的超高清智能终端。 （2）发明了基于内容特性的超高清视频编解码技术：提出基于空时域上下文和运动复杂度的码率控制、彩色与深度视频联合编码的比特分配及屏幕内容视频快速编码方法，实现了不同格式码流的集成解码，提高了编解码效率。 （3）发明了基于智能分析的终端交互控制技术：提出联合彩色与深度信息的用户检测、基于内容分析的信息推送及终端界面的自适应调整方法，实现了超高清终端的交互控制，提高了交互的智能性。"

该项目以基于信息融合的故障诊断技术为背景，研究传感器故障诊断相对于一般故障诊断的特殊性及其已有的各种方法的内在联系，建立能够融合主要诊断方法、具有广泛适应性的诊断框架体系。主要研究内容包括：故障诊断的对象由单个传感器变为传感器系统；故障诊断的技术由单一方法转变为适应传感器不同过程的相应方法共同作用；为传感器故障的在线检测与信号恢复提供一致的方法；对可能的故障传感器，利用正常工作的传感器信息，恢复其性能。

智能交通是关键在于两方面：智能道路与智能车辆。前者主要目的在于规范 交通秩序，提升道路的通行能力；后者的使命是通过发展通过驾驶辅助系统，最 终实现车辆的无人驾驶。 针对智能道路，团队研发了电子警察。通过装配在城市交通路口的智能一体 相机，电子警察自动抓拍车辆闯红灯和变道等违章行为，通过治理违章规范驾驶 行为。其核心技术在于基于计算机视觉的嵌入式车辆运动分析系统。团队与智能 相机厂商合作，开发了基于达芬奇（DaVinci）平台的嵌入式电子警察产品，并 已成功上市销售数百套。 针对智能车辆，团队研发了交通标识自动识别系统。通过车载视觉智能分析 系统，提前主动定位并识别交通标识，规避违章驾驶。团队与国内领先的无人车 研发机构合作，已参加数届中国智能车未来挑战赛（IVFC）,获得了交通标识识 别第一名及总成绩第三名的成绩，并得到了中央电视台等机构的好评。

深圳大学与中兴网信长期保持深入合作，积极探索产学研新模式，通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用，为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目，中兴网信将深圳大学科研成果进行转换，构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效地缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。