“智教”学生工作一体化服务平台通过其高效协同的后台分类处置能力，把高校学工事项进行整合和业务流程的约简化处理，包括迎新、学工管理、宿舍服务、报修服务、奖学金管理、勤工助学、学生返校、请销假等，运用大数据打通“最后一公里”，将线下的业务操作剥离开实体大厅转化为线上业务，实现高校学生管理工作的无纸化办公，让学生真正实现“最多跑一次”。 整合学生信息管理、奖助学金评定、日常事务审批（如请假、社团活动申请）等多项工作流程，实现自动化流转。以往奖助学金评定需人工收集资料、多部门线下传递审核，周期长达数月。借助平台，学生在线提交申请，系统自动抓取学业成绩、家庭经济状况等数据，各部门线上协同审核，评定周期缩短至，大幅提升工作效率。同时，流程节点清晰可查，每个环节的处理时间、负责人明确，方便监督与管理。 为学生打造一站式服务平台，学生无需在多个系统或部门间切换奔波。无论是查询考试成绩、办理学籍证明，还是申请校园活动场地，均可在平台上一站式完成。 将分散在学校各部门（教务处、学工处、财务处等）的学生数据统一汇聚至平台，建立学生综合数据库。通过数据清洗、整合与标准化处理，确保数据的准确性与完整性。学校管理人员可在平台上快速查询、分析学生各类数据，如通过分析学生成绩波动与考勤数据，提前发现学业困难学生，为制定针对性帮扶措施提供数据支撑，使数据利用效率提升数倍，消除数据孤岛。

高校“一站式”学生社区不仅是学生学习、休息的生活场域，也是高校加强基层党建的重要载体、构建“三全育人”格局、推进“五育并举”的内在要求，是创新育人途径的有益尝试和践行“一线规则”的有力抓手，构建高质量“一站式”学生社区教育管理服务体系。 立足新时代新形势新任务新要求，聚焦教育发展规律、思想政治工作规律和学生成长成才规律，将推进体制机制改革作为突破口，将提高大学生思想政治教育实效性、推进学生德智体美劳全面发展作为着力点，“秉持尊重差异、包容多样的态度，在多元中立主导，在多样中谋共识，在多变中定方向”，以看齐思维凝聚党建引领思想共识、以平台思维构建教育管理特色模式、以系统思维发挥“五育并举”综合效能、以共治思维打造团结有力育人队伍、以服务思维优化线上线下集成设施，以协同思维释放校内校外育人动能，从而依托“一站式”学生社区综合服务平台形成共创共建、共享共融、共进共赢的新型师生成长共同体，加速推动形成全员全过程全方位育人格局。 智教一站式学生社区综合服务平台包含一站式办理学籍证明、接诉即办、宿舍相关事务、军训活动、活动室预约等，减少奔波于不同部门的时间与精力消耗，在线提交申请、上传材料，并实时查询办理进度。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

研究背景：  大数据应用的多样化  需要的计算模型、数据模型多样化；  目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。 研究目标： 研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个  方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键  值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计  算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这  套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们  对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于  大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计  算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三  个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。 融合架构 FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包  括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。 多数据模型融合： 设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、  文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据  分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。 经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。 多计算模型融合： 在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集  的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和  流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高时效 FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗，  提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。 对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化； 对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等； 在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效； 而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题，  通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的  时间。 可扩展 FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、  存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。 在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块，  能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。 在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。 在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持  到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提  升。 亮点成果： 融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。  从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。 同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用  的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品  销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

针对行政约谈场景中存在的人工记录效率低、内容理解偏差记录、资料追溯繁杂等问题，本成果开展了基于音视频识别及语义分析的智能约谈平台的研究。基于 AI 深度学习的音视频识别框架、复杂网络理论和语义知识本体的文本语义相似度计算方法，研究音视频识别的语音转写、对话管理、计算机视觉技术和内容分析的语义理解、语义优化、情感识别方法，实现网信约谈、纪委约谈、公安审讯、监狱谈话等多种行政约谈场景下的约谈智能化和数字化。其中，语音识别转写是开展智能约谈系统研究的前提和基础，本成果训练了声学模型和语言模型，构建编码器，通过音频角色分离和声纹识别技术分离说话人声音，编码器识别解码，经过文本语义处理转写为文本。而文本语义处理是智能约谈系统提升约谈效能的源动力，成果构建了基于语义本体的自动专家导引约谈知识库，通过基于复杂网络的语义相似度计算给约谈工作人员推荐约谈问题；约谈结束后，利用融合主题特征的文本自动摘要技术快速生成汇报摘要，利用基于分布式表示的事件抽取技术自动生成约谈报告。本成果研制高效、便捷的智能约谈音视频识别及语义分析平台，实现了在线约谈预约、人脸识别身份核验、语音实时转写、约谈问题智能引导提问、音视文同步显示、汇报摘要自动生成、约谈报告自动生成、约谈文件回溯、约谈大数据分析等功能。

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研究背景及挑战:高精度无缝位置服务是智慧生活的关键技术之一, 也是实现以人为中心的智能情境感知技术基础。然而, 复杂城市峡谷(高楼、天桥、隧道)地区连续导航、室内外高精度无缝定位由于卫星信号频繁受到阻隔、室内布局动态变化等因素,实现连续高精度全空间定位存在诸多挑战。本科研团队研究内容:基于团队在 Wi-Fi, ZigBee, INS、图像、超声波、声音、RFID 等多种定位技术科研成果,研发高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平台,提供全时空位置服务及用户行为挖掘服务平台。融合定位云平台体系框架全时空定位服务平台上下文突破弹性导航软硬件架构及理论体系基于因子图多源融合定位算法科研基础:国家重点研发计划项目“自适应导航软硬件技术”、高精度高鲁棒性室内定位关键技术及装置研究(863)、无线传感网络定位技术研究(NSFC)、基于众包和群智计算的室内无线定位理论和方法 (NSFC)、自适应室内无线信号变化的低代价高精度定位技术研究(NSFC)等项目的支持下,已完成全时空融合定位云平台,以及用户行为挖掘大数据平台建设。 科研成果:1中国卫星导航定位科技进步一等奖2 获UbiComp交通模式识别比赛冠军3获阿里巴巴天池世界比赛冠军4 制定国家实时定位标准6项5 发表中科院一区顶级SCI期刊论文 10 篇6 获得国家发明专利授权 20项,申请国家发明专利 32项7 国际 IPIN2016 室内定位比赛第3名 成果应用案例:华为、三星、中国电信集成、华大电子、22所等

研究背景及挑战: 高精度无缝位置服务是智慧生活的关键技术之一, 也是实现以人为中心的智能情境感知技术基础。然而, 复杂城市峡谷(高楼、天桥、隧道)地区连续导航、室内外高精度无缝定位由于卫星信号频繁受到阻隔、室内布局动态变化等因素,实现连续高精度全空间定位存在诸多挑战。 本科研团队研究内容: 基于团队在 Wi-Fi, ZigBee, INS、图像、超声波、声音、RFID 等多种定位技术科研成果,研发高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平台,提供全时空位置服务及用户行为挖掘服务平台。 融合定位云平台体系框架 全时空定位服务平台上下文 突破弹性导航软硬件架构及理论体系 基于因子图多源融合定位算法 科研基础: 国家重点研发计划项目“自适应导航软硬件技术”、高精度高鲁棒性室内定位关键技术及装置研究(863)、无线传感网络定位技术研究(NSFC)、基于众包和群智计算的室内无线定位理论和方法 (NSFC)、自适应室内无线信号变化的低代价高精度定位技术研究(NSFC)等项目的支持下,已完成全时空融合定位云平台,以及用户行为挖掘大数据平台建设。   科研成果: 1中国卫星导航定位科技进步一等奖 2 获UbiComp交通模式识别比赛冠军 3获阿里巴巴天池世界比赛冠军 4 制定国家实时定位标准6项 5 发表中科院一区顶级SCI期刊论文 10 篇 6 获得国家发明专利授权 20项,申请国家发明专利 32项 7 国际 IPIN2016 室内定位比赛第3名   成果应用案例: 华为、三星、中国电信集成、华大电子、22所等

融创教学平台是一款全方位、多功能的在线学习管理系统，旨在为教育工作者和学生提供便捷、高效的教学与学习体验。平台支持课程管理、督导巡课、资源共享、在线测评、学业分析等多种功能，致力于提升教学质量与学习效果。