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高等教育领域数字化综合服务平台
基于 IC 卡的数据采集系统
南京工程学院
2021-04-13
基于IC卡的数据采集系统
基于IC卡存储技术的数据采集系统具有数据采集灵活、实现成本低的特点，解决了数据采集接口不统一带来的数据自动采集困难的问题。设计开发了IC卡读写设备与数据采集软件。
南京工程学院
2021-04-13
产品数据集成管理系统（BITPDM）
Ø 成果简介：BITPDM是面向科研院所与中小规模制造企业开发的，面向产品全生命周期进行产品数据及过程管理的业务集成平台，实现产品信息、项目信息、电子文档、产品状态信息、工艺信息、资源信息及设计过程的集成管理。BITPDM系统提供的功能包括：项目管理、电子仓库管理、电子文档管理、产品结构与配置管理、基于产品族的标准件管理、设计过程与任务管理、数据状态管理、集成的工艺/工装/资源管理、系统配置与管理等。BITPDM系统运行于Windows操作系统，支持Oracle、SQL Ser
北京理工大学
2021-04-14
高校教研大数据分析系统
高校教研大数据分析系统
数据洞察现在，智慧决策未来
核心功能
群体动态画像
用动态发展变化的眼光，采用数据动态描绘“学生”、“教师”的群体特征，为“学生分群施教”、“教师分群管理”提供最新的分析决策依据。
动态学情跟踪、预警
关注学情动态, 跟踪每个学生实时的出勤率、课堂参与度、作业完成率&优秀率，进行学业趋势预测、作业抄袭预警、挂科预警，帮助学校针对性调整教学过程。
教学质量评价跟踪
定期师生评价、同行评价，质量量化及趋势对比，正向激励教师、对教学质量异常预警。
成绩分析、预警
多维度洞察教学问题、卷面命题分析，持续改进，验证决策措施有效性。
命题质量分析
支持单卷单题区分度&变化、难度&变化、得分率及平均水平、错题难度及知识情况分析。
学生成绩分析
学生个人的各科成绩在班级、年级位置、变化趋势，以及知识点强弱分析、偏科分析、学业预测和实际结果对比。
教师成绩分析
班级学生总体情况（得分率、各难度题目作答情况分析、错题难度-知识点分析），与其它班级对比等
学院、校级管理者成绩分析
多维度数据洞察（公共课/核心课程分别从科次、平均分分布、学科、学院、教师、班级多维度交错分析，洞察本质）。
产品优势
数据全流程
打通日常教学、教学质量评价、学期考试、成绩分析等教学数据周期及各环节。
全角色
面向高校教学组织的各个角色成员（学生、学科教师、班主任/辅导员、学科负责人、院级及校级管理者等）提供数据应用场景。
数据可视化及洞察
分析展现及数据挖掘，可进行数据下钻，对异常预警进行抽丝剥茧、逐层深入，深度展开数据洞察。
随时随地
用户可随时随地掌握教学动态及异常预警，支持微信业务通知、审批待办，分析数据实时查看。
API集成
提供API接口，便于与教务系统和第三方系统数据对接。
武汉启明泰和软件服务有限公司
2022-06-07
基于IP库的通用MEMS器件可视化仿真与验证工具
“虚拟工艺”软件可由标准工艺流程文件和掩膜版图文件，模拟出所要加工的MEMS器件的真实三维结构，具有良好的通用性和精度。下图为自主开发的“虚拟工艺”软件生成的微夹钳三维结构。 “虚拟运行”软件对器件的运动情况进行仿真，并与最初设计方案比较来指导和修正实际加工。下图显示了微夹钳的虚拟运行结果，图中的器件颜色表示了器件运动时的剧烈程度，红色表示变形最剧烈的部分，淡蓝色表示变形较小的部分。
南开大学
2021-04-14
基于IP库的通用MEMS器件可视化仿真与验证工具
项目的背景及目的 迄今为止，集成电路的模拟、仿真直至评测已有了非常完善的工具软件；并已成为设计过程的重要组成部分；对设计的成功、可靠、高效都已起到决定性作用。而对MEMS而言，还相差甚远，这和MEMS发展的成熟程度有着直接关系。当然，这并不意味着MEMS不需要这样的工具和系统。相反，由于MEMS的功能多样、加工复杂、分析困难、设计周期长、成本高等。特别需要一个能包括运动仿真、评测在内的设计工具和系统。这是当前推动MEMS发展的当务之急。
南开大学
2021-04-14
专家报告荟萃⑱ | 西南政法大学副校长王怀勇：政法院校新文科建设的探索与实践
他在报告中分析了政法院校新文科建设的背景和现状，并聚焦西南政法大学新文科建设的探索、政法院校推进新文科建设的思考进行了探讨。
高等教育博览会
2025-07-02
工业大数据分析平台与应用
研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐；
平台技术：
微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。
分布式开发框架——SpringCloud
Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE）
机器学习算法框架——R、Spark集群计算
数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群）
中间件: RabbitMQ
山东大学
2021-05-11
工业大数据分析平台与应用
项目成果/简介:研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐；平台技术：微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。分布式开发框架——SpringCloudWeb开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE）机器学习算法框架——R、Spark集群计算数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群）中间件: RabbitMQ应用范围:智能装备预测性维护：滕州机床设备在线监测云，实现设备状态监测、关键参数监测、能效管理、异常报警等服务。有效降低设备非计划停机和能耗，协助技术人员评估关键设备的实时性能，实现设备全生命周期健康管理。矿井工业视频联动：引入大数据对工业视频存储、管理提供支持，工业视频与各业务系统联动，调阅视频，存储视频。依托合作伙伴在正通煤业、鲁花集团、软控股份、山东省计算中心、斯木信息、西山煤电等企业进行应用示范。技术成熟度:可以量产
山东大学
2021-04-10
新型光电材料与器件
东南大学
2021-04-13