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噢易计算机实验室智慧服务系统
聚焦计算机实验室上机管理核心业务,覆盖机房上机全场景应用(上课上机、专项上机、自由上机)。简化实验室上机资源分配流程,提供高效易用的上机管理和服务,通过数据分析与挖掘、可视化呈现等手段,为机房管理者日常运营管理,以及实验室建设效果展示,提供了有力的数据支撑,方便信息化管理者实时掌握应用的数据变化,有效合理的运营决策。 方案架构 服务器端:系统服务器程序、用户认证服务程序 客户端:支持部署在多种架构(VDI/VOI/IDV)的云桌面和PC桌面中,客户端负责接收服务器指令 管理端:通过浏览器访问,统一远程管理大规模的上机终端设备,支持跨校区管理 微信小程序:学生通过手机微信小程序,完成上机课程查询和上机预约 方案组成 上课上机管理 [应用场景]:适用于学校不同专业实验课程上机安排,根据排课课表进行上机 [上课上机流程]:教师申请课程任务⇒管理员执行排课⇒准备上课上机⇒指定桌面,执行上课⇒提醒学生下课,上机结束 专项上机管理 [应用场景]:适用于临时申请实验机房,比如:专业实操训练、校外招聘考试、学期末考试等上机需求场景 [上课上机流程]:教师提前申请⇒上机实验室和时间申请成功⇒准备专项上机⇒指定桌面,执行上机⇒提醒学生下课,上机结束 自由上机预约管理 [应用场景]:适用于非上课上机和专项上机时段外,都可以灵活安排对外开放,学生自由预约上机,资源充分利用 [上课上机流程]:学生提前预约⇒预约时间到,学生登录上机⇒预约时间结束,提醒下机 价值优势 1)多种上机模式 提供多种上机模式,满足不同的实验机房上机应用需求,提高实验机房资源利用率。 2)灵活上机排课,上机联动 课程排课支持按校区排课,便于大项目跨校区应用;到点按课表执行上课上机,可自动切换进入指定桌面系统。 3)多维度上机数据分析 提供“实验机房应用分析”,包括终端使用时长、桌面并发数、桌面访问次数、软件使用次数等分析,以及“学生上机时长分析”、“课程考勤╱课程课时分析”。 4)多形态终端桌面统一管理 可以统一管理不同形态终端桌面,包括VOI、VDI、IDV云桌面,以及PC桌面,统一纳入上机桌面,进行集中管理。
武汉噢易云计算股份有限公司 2022-09-23
机械系统运动方案及结构分析实验装置
机械系统运动方案及结构分析实验装置包括五种设备,可以单独或成套使用。该套设备适用于机械设计实验教学和课程设计,具有鲜明的特点。 即:(1)它对应课程的主要内容,包含了各种常用机构和通用机械零部件; (2)具有工程实用背景,使用功能明显; (3)有良好的直观性; (4)结构复杂程度适中,传动方案和结构新颖。学生通过对装置的传动方案与结构的分析,可以掌握机械系统运动方案和结构设计的基本要求,培养机械系统运动方案设计能力、结构设计能力和创新意识。该实验设备已通过了校级鉴定,达到了国内机械设计实验教学的先进水平,并已获得黑龙江省教学成果二等奖以及全国第三届高等学校自制实验教学仪器设备评选获优秀奖。 1.CS-I型冲压机及送料装置 2.JZ-I型间歇送料及冲压装置 3.ZS-I型转位及输送装置 4.TS-I型提斗上料装置 5.BS-I型步进输送机
哈尔滨工江机电科技有限公司 2022-11-22
技术需求:1、解决连续热压机多液压控制系统中难题。 2、解决热压机板厚控制系统难题。
1、解决连续热压机多液压控制系统中难题。2、解决热压机板厚控制系统难题。
临沂兴滕人造板机械有限公司 2021-08-24
一种基于高频信号注入的双三相永磁电机系统故障诊断方法及系统
本发明公开了一种基于高频信号注入的双三相永磁电机系统故障诊断方法及系统,通过分析故障前后基波分量、谐波分量和零序分量之间的关系,准确定位故障;然后,采用高频信号注入来区分开路与电流传感器故障;最后,判断故障位置和类型,并输出;上述过程中设计了基于遗忘因子的最小二乘法对故障定位指数进行预处理,利用频率跟踪算法提取高频电流响应的幅值,用于判定故障类型。本发明解决了双三相永磁同步电机开路故障与电流传感器故障诊断与识别的问题,仅利用控制系统中现有的电流信号进行故障诊断,无需安装额外的硬件。方法简单且具有很强的鲁棒性,为故障后提高硬件利用率和容错性能提供了可能。
南京工程学院 2021-01-12
国家网信办等七部门联合公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》
旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用,维护国家安全和社会公共利益,保护公民、法人和其他组织的合法权益。
网信中国 2023-07-13
南京理工大学智能制造学院一体化产品试验台采购招标公告
一体化产品试验台采购招标项目的潜在投标人应在线上获取招标文件,并于2022年06月29日09点30分(北京时间)前递交投标文件。
南京理工大学 2022-06-09
基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台
近日,上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台,实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控,对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》(中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊),并入选为封面文章,在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者,义理林教授为通信作者。 图说:期刊封面文章 飞秒尺度(1E-15秒)脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程,有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具,在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来,与其相关的研究分别于1999,2005,2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展,越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应,达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化,传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别,结合智能算法对激光器多参数进行全局优化,有望获得理想的飞秒脉冲输出,但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状,光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱,因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题,义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换(TS-DFT)技术,通过时域到光谱的转换,采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法,实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制,光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制,解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制,该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程,发现两者动力学过程具有相似性,提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想,为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说:基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授(欧洲物理学会主席,IEEE/OSA Fellow)在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作,认为本工作极具创新性,开拓了研究锁模动力学新的可能性,很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题,2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金(61575122)的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7
上海交通大学 2021-04-10
东南大学杨洪教授课题组在拓扑学和智能材料交叉领域取得重要进展
近日,东南大学智能材料研究院、化学化工学院杨洪教授课题组在光控软驱动器研究领域取得重要进展,将拓扑学设计与液晶弹性体材料相结合,开发了一种具有多模态、自维持、可调谐运动的软驱动器。研究成果发表在国际顶级期刊《德国应用化学》上,并被选为VIP论文。
东南大学 2023-05-19
广东省人民政府关于加快建设通用人工智能产业创新引领地的实施意见
为贯彻落实习近平总书记关于人工智能的系列重要论述精神,落实国家发展新一代人工智能的决策部署,抢抓通用人工智能发展的重大战略机遇,充分发挥广东在算力基础设施、产业应用场景、数据要素等方面的优势,加快建设通用人工智能产业创新引领地,现提出以下意见。
广东省人民政府 2023-11-14
由生成对抗网络(GAN)驱动的进化多目标算法 为计算智能与深度学习的结合开辟新路
随着计算智能方法得到更广泛的应用,其从问题本身学习的能力亟待增强。为此,越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常,这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练,而且受维度灾难的影响,这类方法通常很难解决维度较高的问题,约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络(GAN)驱动的进化多目标算法。
南方科技大学 2021-04-14
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