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高等教育领域数字化综合服务平台
云桌面本地版（VOI)
云之翼云桌面本地版（VOI）是⼀款桌面集中管控、本地分布式计算的新型桌面云产品；既能充分利用终端本身的计算性能，有效降低后端服务器网络压力；又可实现大规模分散、异构终端的统一管理和维护，远程进行桌面的统一部署和更新；适用于网络复杂、外设多、利旧PC纳管等场景。
一、产品优势
分散终端集中管理
基于WEB的图形化集中管理平台，用户可以在任意联网终端上访问，实现对桌面系统和软件的安装部署，快速交付各种所需应用桌面。
异构终端统一维护
支持终端设备异构，单镜像可支持多种不同型号终端 ，支持统一下发，提高运维管理效率。
离线桌面持续使用
支持系统缓存到本地离线运行，即使断网终端也可继续使用，不仅提高了用户的业务连续性，也在保障了终端系统及应用的运行速度。
桌面环境按需交付
支持多系统模板，可根据不同需求交付不同的操作系统，每个系统安装独立的应用软件，自动启动对应的操作系统环境。
使用体验媲美PC
通过服务器下发桌面系统，缓存到本地，可无缝无损使用本地计算资源，将不同版本的软件安装在不同的操作系统，降低系统臃肿，提供不亚于PC的使用体验。
兼容各类外设
VOI云桌面基于本地计算模式，可实现与PC一致的外设兼容性。
二、应用场景
网络环境复杂场景
支持网络带宽低，时常出现网络中断，终端和机房距离跨度比较大、业务应用对传输延迟敏感非常高等网络环境复杂场景，如语音机房。
外设类型复杂场景
外设较多，特别是种类品牌差异大，同时需求能够支持特定行业外设，例如医疗行业收费窗口、放射科、化验科室、医药实验室，高校的嵌入式开发实验室等。
PC利旧纳管场景
现有场景下已有大量PC，面临管理复杂、效率低、无法支持远程管理和统一策略下发等挑战，需要云桌面进行利旧纳管。如学校机房、多媒体教室、电子阅览室等场景。
湖南云之翼软件有限公司
2022-09-07
数据采集器
CPU主频：1.66（MHz）中央处理器：英特尔®凌动™处理器；内存：1GB；硬盘：160GB；屏幕尺寸：10.1（英寸）；显存：260M；操作系统.：Windows XP ；标准接口：3个USB2.0接口；键盘：标准101键盘。
南京师范大学课程资源研究所
2021-08-23
数据采集器
符合教育部2006年7月19日发布的《中小学理科实验室装备规范》（JY/T 0385-2006、JY/T 0386-2006、JY/T 0387-2006）中要求。7寸宽屏真彩液晶屏，分辨率800×480；带操作系统，可触摸操作；64MSDRAM＋128M FLASH，并可通过SD卡进一步扩展存储；3个USB接口，可接U盘、鼠标和键盘；可通过USB接口与PC进行数据通讯；带1个10M网络接口，可直接连接Intel网或构成局域网；高效充电电池，可超长时间脱机工作；集成数据采集系统；集成与PC机上功能一样的数据分析软件；四个传感器接口，即插即用、实时同步、自动识别；能野外实时采集并现场处理数据；带VGA接口，可直接连接大屏幕投影机。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
数据采集器
符合教育部2006年7月19日发布的《中小学理科实验室装备规范》（JY/T 0385-2006、JY/T 0386-2006、JY/T 0387-2006）中要求。128×64液晶显示；能显示采样的数据曲线；六个操作按钮；中文界面；可外接AC/DC，也可以使用5#普通干电池或充电电池工作；10MB内置存储器，可完全脱机（不使用PC）进行实验；可保存并上传实验数据；四通道并行采集，支持带电插拔，即插即用，模拟信号和数字信号自适应；两种与PC机通讯方式：标准USB接口和RS232接口；最大采样速率可达30K/秒。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
绿洲数据运营平台
新华三绿洲数据运营平台是新华三自研的一站式智能数据开发和治理平台，集成了先进的大数据技术，主要包含数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据脱敏以及时空与图引擎等数据使用场景，支持结构化数据、非结构化数据、时空数据、图数据的分析和加工。产品以打破“信息孤岛”消除“数据烟囱”为理念，帮组用户把数据用起来，以发挥数据最大价值。
数据安全
提供基于用户访问级别控制的静态脱敏以及动态脱敏能力。从敏感信息自动发现、分级分类、数据变形以及安全审计等一体化数据安全服务。
一站式开发
一张画布中完成全流程业务的开发，用SQL表达业务逻辑，用户仅需三步即可实现一个完整的开发流程。
规范化标准
提供规范化、流程化数据标准能力，提供国标，部标，行业标准管理，为后续的数据处理进行数据标准化提供关键性支撑。
自定义检核
灵活的检核方案配置管理，用户可以根据变化自由地编辑指标规则，从而帮助用户发现问题数据，改善数据质量情况。
统一数据资产
拉通数据的全生命周期流程，自动解析元数据，理清数据的来龙去脉。自定义业务分类，根据业务属性对数据进行分层分类管理。
图与时空引擎
针对高度互联数据的存储和查询场景进行设计，提供图数据库、图计算、图可视化为一体的图服务以及大规模存取、查询、分析时空数据的工具和算法集合能力。
行业套件
提供智慧行业套件知识库，涵盖行业数据标准、数据模块、行业数据主题库、专题库、行业算法库，加速交付能力，增强行业认知。
简单易用
产品贯穿整个数据应用生命周期，通过简单易用的可视化界面，用户可以通过可视化的操作界面“玩转”大数据。
新华三技术有限公司
2022-09-19
教学大数据平台
安徽卓智教育科技有限责任公司
2022-09-13
数据可视化
数据可视化旨在借助于图形化手段，清晰有效的进行相关数据的传达与沟通，通过直观的传达关键数据的特征，从而做到数据价值的更高体现。提供多种展示模板供用户进行选择，同时支持模块的自定义功能。
重庆步航科技有限公司
2022-09-08
量子点荧光探针快速检测生物活性分子
完成人简介：樊君，西北大学教授，西北大学化工学院副院长， 陕西省化工过程实验教学示范中心主任，指导博、硕士生研究方向包括反应工程、碳一化工、纳米材料、分离工程、精细化工产品开发研究等。
成果内容：基于量子点的荧光探针分析对推动即时检测（POCT）技术的发展具有十分重要的意义。本项目以制备功能型纳米荧光探针为主，主要包括量子点荧光探针（QDs）和稀土掺杂上转换纳米颗粒（UCNPs），并利用制备的荧光探针实现了对生物活性分子的定量检测。项目设计了基于荧光共振能量传递（FRET）的QDs荧光探针和基于CuMn双掺杂的ZnS QDs比率荧光探针，分别实现了对生物活性分子多巴胺和叶酸的定量检测（图13），结果表明所制备的探针具有较高的选择性和灵敏度，项目成果将为医学检测和POCT技术提供技术支持。
不同反应时间得到的CdTe量子点在紫外灯下的实物图及其吸收和发射光谱
成果优势： 量子点(quantum dots，QDs)是指颗粒半径小于激子波尔尺寸半径的纳米晶粒，属于三维尺度限域的零维纳米材料，其尺寸一般在10nm以下。QDs有许多显著地光学性质：优良的抗光漂白能力； 较宽的吸收光谱；发射光谱窄；较大的斯托克斯位移(Stokes shif)。
成果成熟度：中试阶段。
转化方式：技术转让等。
市场展望：本项目的研究结果对提高疾病诊治水平，推动医学科技前沿发展，形成经济新增长点，带动大健康产业发展等都将具有十分重要的意义。
西北大学
2021-05-11
量子点荧光防伪技术研究成果
福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。
福州大学
2021-04-10
量子点荧光防伪技术研究成果
福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。
福州大学
2021-02-01