“实验教学是各类工科专业人才培养的重要环节。因为疫情，杭电学生已上了近两个月网课。网课质量很不错，但不能让学生去实验室做实验，肯定会影响学习质量。这也是眼下工科专业共同的烦恼。”陈龙说，目前，大多数高校选择通过虚拟仿真平台代替平常学生的进实验室做实验。但虚拟仿真实验的真实体验感不够，且实验结果都是理想状态。时间长了，学生容易抱怨“实验很水”。因此，杭电远程实验中心团队加班加点近两个月开发了“远程实境实验平台”。“开发的过程很复杂，需要不断打怪。例如，如何让实验设备与网络进行连接，如何确保远程操控实验板保持流畅等难题，团队反复琢磨才得以攻克。”远程实验中心成员马学条告诉本端记者，目前国内大规模为学生提供远程实境实验平台的高校屈指可数。而杭电从2016年就开始摸索远程实验做法，2019年上半年开始联合墨西哥蒙特雷科技大学构建电工电子远程实验平台，已积累了不少远程实验平台的相关技术。“平台一开放，我就登上去做了个‘叠加原理及基尔霍夫定律实验’。看着实验板上的红灯、绿灯不停闪烁，操作页面上传来嗡嗡的声音时，有种回到学校实验室的的感觉。”4月8日下午2时，家住衢州江山的杭州电子科技大学电子信息学院大一学生周益龙成了“远程实境实验平台”的第一批“客人”。

我国眼科患者群体庞大，但目前眼科药物较局限，且我国自主创新研发的药物甚少。本项目平台涵盖眼表疾病、眼底病等多项眼科常见病的新药研究开发，技术覆盖从药物筛选、药物研发一直到临床试验的各项环节。本项目为眼科药物治疗提供更多安全、有效、稳定的新药，对于我国的生物医药产业创新驱动发展战略具有重要意义。

可以量产/n该项目是提供一个大数据处理框架和处理平台，具备较强的大数据 处理能力。 该项目需求广泛，将产生较大的经济效益。

一、 项目简介本管理平台为各应用系统由简单到复杂、由局部到全局的渗透发展提供了稳定的基础架构。平台的软件架构是一个在基于Web的统一界面之下，包含大部分信息系统的信息平台，如通知管理、会议管理、及时通讯、邮件管理等内容。该平台为学院的日常办公、业务管理、战略决策等各个方面提供快速、方便的支持。二、 项目技术成熟程度该项目技术成熟，目前应用在本学院的信息服务中，运行稳定。三、 技术指标项目申请相关软件著作权3项。四、 市场前景平台为各类应用都搭建了统一的接口，并提供通用的办公自动化、教学自动化应用程序开发与集成平台，具有很好的应用前景。五、 规模与投资需求主要包括操作系统和数据系统软件的购买，平台运行的操作系统也是基于开源的Linux发行版CentOS。六、 生产设备基于Windows、Mac OS X或Linux的开发机；基于SVN的代码版本管理服务器；基于Linux的测试服务器组；应用程序测试服务器集群；缓存服务集群服务器集群；JMS、OpenFire等通讯服务测试服务器；数据库服务器集群。七、 效益分析该项目的应用可以有效的减轻办公人员的工作量，提升工作效率，具有很好的社会效益。八、 合作方式技术服务、协作开发、提供咨询，具体事宜面议。九、 项目具体联系人及联系方式顾军华，022-60435758，jhgu@hebut.edu.cn十、高清成果图片

一种校园智能自助打印平台，包括架体，所述架体背面开口并设置盖板，所述盖板通过位于两端的螺栓与架体固定连接，架体前侧面靠近上端连接平板，打印机置于架体内部的空腔中，所述平板与打印机连接，打印机底部设置存纸室，所述存纸室朝向架体开口端，盖板上与存纸室相对位置设置转动门，所述转动门底端通过第二转轴与盖板转动连接，转动门靠近上端设置门锁，打印机朝向架体一面设置第一出纸孔，架体正面上设置与第一出纸孔对应的第二出纸孔，第二出纸孔与第一出纸孔连接。通过在架体内安装打印机，打印机与架体上端的平板连接，只需三步便可完

1.关键技术 a. 地理信息系统模型：建立统一的地理信息系统模型，用以表达不同特征的地理信息数据。空间数据模型是整个GIS理论中最为核心的内容。为了能够利用信息系统工具来描述显示世界，必须对现实世界进行建模。对于地理信息系统而言，其结果就是空间数据模型。为了解决当前数据模型复杂多样的情况，必须使用更通用的更具有兼容性的数据类型来包装或者代替各个不同的地理信息系统的数据格式。在地理信息系统模型方面可以参考各种地理信息数据的国际标准，并在此基础上形成地理信息核心平台的数据模型。 b. 基于SOA的地理信息系统框架：SOA是一种结构模型，它可以根据需求通过网络对松散耦合的粗粒度应用组件进行分布式部署、组合和使用。服务层是SOA的基础，可以直接被应用调用，从而有效控制系统中与软件代理交互的人为依赖性。SOA是一种低耦合的服务技术。通过SOA将地理信息系统的功能和其实现分离开，从而实现地理信息系统核心功能接口与实现的分离，形成由各种地理信息系统引擎来实现地理信息的实际功能，而地理信息核心平台实现服务的系统框架。 c. 基于SOA的地理信息综合应用解决方案。 2. 创新点 a. 异构的地理信息数据访问技术：系统采用引擎的方式对异构的数据库进行封装，形成地理信息系统服务的统一服务接口，为异构的地理信息数据库的方位提供了统一的平台。 b. 基于SOA的地理信息系统核心平台：通过以服务为中心而不是以应用为中心来组织地理信息的功能和服务，SOA为应用提供了一系列关键的好处:提高地理信息系统开发的效率、对业务的灵活性和响应速度、允许地理信息平台使用各种新技术更快地提供服务并更好地适应业务的需求以及允许业务更快地响应并提供更好的用户体验。 c. 多种模式的地理信息全面解决方案：通过基于SOA的地理信息系统核心平台的建设，可以将BS终端、CS终端、嵌入式移动终端、服务等地理信息系统的应用模式集成在统一的地理信息核心平台中，形成基于SOA的地理信息应用的全面解决方案。 项目主要应用范围: “地理信息系统核心平台”正是基于以上成熟的商业地理信息系统平台进行开发具有能够融合各种不同格式、类型的地理信息系统数据和功能的地理信息系统平台。所以其必将成为地理信息系统建设的核心平台。 就铁路系统来说，目前全路地理信息系统正在规划中。按照铁道部全路地理信息系统的规划方案，部级、路局级系统将选择较为成熟可靠的地理信息统平台的选择ArcInfo，而站段级将选择较为经济的SuperMap。另外，为了使各路局、各专业已经建成的地理信息系统的数据和应用得以共享，“地理信息系统核心平台”也将成为系统建设的标准配置。所以，“地理信息系统核心平台”在铁路系统就会形成极为广泛的市场。 对于各级政府数字城市建设，“地理信息系统核心平台”具有更为广泛的市场前景。 项目界面图:  主要技术指标: 1、地理信息系统的可扩展性框架 基于兼容各种地理信息系统的可扩展性的框架式地理信息系统的核心平台。在这个平台的基础上建立地理信息系统的表达平台、功能性平台、扩展平台。 2、地理信息基础表达平台 地理信息系统平台必须能够表达地理信息数据，包括数据和空间关系。这些将由地理信息基础表达平台来完成。 3、地理信息的功能性服务平台 地理信息系统的功能性平台提供与地理信息系统相关的应用功能，用以实现信息的应用。具体内容包括有：CS应用平台、BS应用平台、地理信息系统服务平台、嵌入式功能平台。地理信息系统的功能性平台主要完成了地理信息系统的核心功能的操作和应用。 4、地理信息的扩展服务平台 地理信息系统平台的扩展平台是指在扩展框架的基础上，为某些关键应用建立的扩展性应用，从而提高整个地理信息系统平台的实用性。 主要经济指标: “地理信息系统核心平台”正是基于成熟的商业地理信息系统平台进行开发具有能够融合各种不同格式、类型的地理信息系统数据和功能的地理信息系统平台。所以其必将成为地理信息系统建设的核心平台。 就铁路系统来说，目前全路地理信息系统正在规划中。按照铁道部全路地理信息系统的规划方案，部级、路局级系统将选择较为成熟可靠的地理信息统平台的选择ArcInfo，而站段级将选择较为经济的SuperMap。另外，为了使各路局、各专业已经建成的地理信息系统的数据和应用得以共享，“地理信息系统核心平台”也将成为系统建设的标准配置。所以，“地理信息系统核心平台”在铁路系统就会形成极为广泛的市场。

AICheck图像智能处理平台是企业级一站式AI服务平台，集数据采集、在线样本标注、一键模型训练、任务管理、在线检测和结果输出于一体，使企业可以快速应用海量的成熟算法，降低AI算法应用与管理成本，实现端到端服务。核心技术涉及人工智能、2D/3D视觉和云计算，核心功能包括目标识别、OCR识别、瑕疵检测和目标测量。

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

针对国产云平台，本工具提出一套完整的测评体系，建立了针对云计算服务设施的测试分析与评估模型，实现了云基础设施测试 & 评估工具（软件）。该工具从功能和性能两个角度出发，结合云平台的特点，对云平台进行功能、性能测评；同时也可用于云平台的日常运营监控 & 告警用途。在性能测评方面，本工具可对云平台各节点的 CPU、内存、I/O、网络以及虚拟化能力进行监测、评估；在功能测评方面，本工具不但可以对云平台必备的基本功能（如镜像管理、虚拟机管理等等）完善度进行测评，还可以在模拟百万级别负载访问压力下，针对云平台高级能力指标（如动态扩展能力、节点失效处理能力、故障迁移处理能力、负载均衡等能力）进行定量的测评。最后，本工具还实现了测试过程的自动化和可视化，支持在线、离线两种测评模式，并最后根据测试结果自动生成 word 版测评报告。 该云平台基准测评工具支持如下指标： （1）对云平台各节点的 CPU、内存、I/O、网络以及虚拟化能力进行监测、评估。 （2）对云平台基本功能（如镜像管理、虚拟机管理等等）进行监测 & 评估。 （3）对云平台高级能力指标，动态扩展能力、节点失效处理能力、故障迁移处 理能力、负载均衡等能力进行定量的测评。 （4）支持在百万级别访问条件下的动态扩展、节点失效、负载均衡、 故障迁移等云计算平台功能特性的测评。 （5）支持提供不少于 1 万虚拟租户模拟系统访问，并依据测试分析与评估模型，产生测试报告。 （6）支持海量监控数据的采集、上报、存储和分析处理能力。 （7）支持自动化测试（减少人工干预）。 （8）支持测试过程动态可视化，图形化，可回溯，可跟踪。 （9）支持在线、离线两种测评模式。测试完成后自动生成 word 版测评报告。 （10）支持系统节点级、集群级、云平台三个级别的监控和告警功能。

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。