#软件具有国家版权局颁发的软件著作权登记证书。 #软件具有省级或国家级检测机构出具的软件产品登记测试报告。 学业与生涯发展指导系统旨在应对新高考及新课程改革需要，以科学选科、合理选专业、系统性开展职业规划为目标，是为学生提供学业、生涯、心理等多维度多要素支持和指导的生涯发展综合管理平台。 系统包括学科介绍、选科决策、专业定位、职业方向、高校选择、生涯规划、生涯导航、拓展应用等核心功能模块。可提供全面的学生信息及档案管理、完整的生涯数据记录、数据挖掘与智能处理、生涯课程及资源共享等。通过网络化、智能化、专业化的管理平台，掌握学校生涯教育基本状况，动态跟踪每一位学生的个人情况及档案信息，智能分析学生评估结果，高效生成各类统计报告。 1、系统可提供全面的学生信息及档案管理、完整的生涯数据记录、数据挖掘与智能处理、生涯课程及资源共享等，随机内置各学科课程大纲、试题示例及相关资源等内容。 2、系统支持学科决策6选3智能推荐。学生根据自己的学业水平及对所要学习的学科内容进行了解和选择，可以进行学科兴趣、学科能力、学科自我效能的分析与判别，再结合代表性考试成绩综合判断。系统可智能判别出个人的优势学科并推荐出匹配度最高的方案，并同时提供学科导向型方案推荐和职业导向型方案推荐两种智能匹配模式，满足不同场景需求。 3、系统提供包括学科兴趣问卷、职业兴趣测评、职业性格倾向测评、多元能力测评、职业价值观测评等等多种专业测评量表，涉及生涯指导、选科指导、心理指导等多个方面。通过测试发现学生最佳潜能优势结构，把握梦想与现实，喜欢与擅长的最佳结合点。在获取学生生涯、学业、心理等多维度的自我状态和发展情况数据后，可进行学科、专业、职业选择的智能推荐。 4、系统内含专业库、职业库、高校库三类职业核心数据库：每类数据库提供相应资料的详细介绍，可进行自由筛选和查询，并支持编辑和维护，打造独具特色的生涯大数据。学生可以在系统内收藏自己心仪的专业、职业、高校，并选取合适的学科、院校、专业、职业作为自己的目标方向。 5、系统提供了全国教育部数百种专业分类，并针对每项专业提供详细介绍，包括专业的基本介绍、课程内容、报考所必选的学科、高校排名等信息。 6、系统提供近千种职业内容供学生查询、了解职业。具体包含工作性质、工作内容、工作要求、工作环境、职业前景、相关专业等内容。可依据领域和行业分类进行职业筛选。 7、提供了全国范围内教育部认可的数千所高校信息的检索和查询，包括高校的基本情况、开设专业、录取条件等，可以根据地域、级别、院校类型等不同条件进行自由筛选和特色查询。 8、学生可根据职业推荐或自主选择的目标职业制定职业生涯规划，包括探索自我、梦想剧场、职业大对比、职业生涯规划等流程。系统通过人机互动模式帮助学生了解生涯规划的方法和流程，引导学生根据自身情况进行合理的规划。 9、系统包含了企业型、研究型、常规性、实操型、艺术型、社会型六种类型职业代表人物的经历故事和丰富内容，及家族职业树、我是大侦探、愿望清单等等生涯相关的趣味拓展应用。 10、系统提供全校的生涯大数据解析分析，支持自动生成全校选科统计综合报告、专业统计综合报告和职业统计综合报告及自由组合统计报告，支持任意班级年级校区自由选择组合生成报告。系统通过数据挖掘和统计分析，帮助老师了解全校学生的学科、专业和职业的选择倾向，学生们进行学科选择时的特点，学生在职业兴趣、优势智能、职业性格和价值观等特点上的整体情况。  11、系统提供数据筛选功能，通过选科数据筛查、专业数据筛查、职业数据筛查三种维度，帮助老师快速筛选出选择了不同学科、专业和职业的学生名单。同时全部统计数据及测评原始数据均支持导出为excel表格，方便老师后续调研研究。 12、系统提供了丰富的生涯规划课程的教案、课件、精品课程视频、职业测试、各学科试卷等丰富资源，以辅助老师高效开展生涯规划课程教学相关工作。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。

网络化服务集成平台是设计、实施网络化服务系统的基础。本成果建立了通用的网 络化服务与工程支持信息集成平台，集成企业相关的服务资源，为企业实现网络化服务 系统提供技术的支持。本项目涉及信息技术、自动化技术、制造技术和管理技术等多个科学研究领域，成 果来自于多个相关的理论研究和工业实施项目。成果已经应用于上海大众汽车有限公司、 沈阳机床集团、无锡机床集团等企业，相关成果正在机床、电气等行业推广。 同时，本项目通过中德合作，探索了一条高校、企业和外国高校以及外国企业之间 合作研究开发项目的新模式，打开了中德交流合作模式的另一扇窗口。

机器人竞赛是中央 “ 科教兴国 ” 战略方针的具体体现和创新举措。 “ 机器人轨迹赛竞赛平台 ” 主要针对目前机器人轨迹赛竞赛需要裁判现场评判且评价机器人性能的好坏没有统一标准的缺陷而提出，能够有效应用于机器人轨迹赛竞赛的现场裁判中且评价标准统一，能够有效应用于多种机器人轨迹赛，如机器人直线行走、直线花样行走、直线绕障行走、按规定图形行走竞赛等，使竞赛规则更为直观、明朗，减小了竞赛结果判断的人为误差。该成果已获专利 2 项。

超高速电机系统测试平台 招标项目的潜在投标人应在浙江国际招投标有限公司（杭州市文三路90号东部软件园1号楼3楼317室）获取招标文件，并于2022年06月28日 13点30分（北京时间）前递交投标文件。

本发明涉及一种基于Labview的磨削工艺系统振动测试综合试验平台，包括工作台振动测试系统和磨削电主轴振动测试系统，两者相对布设，且通过Labview模块程序与信号采集系统的结合实现信号的采集、分析和输出功能；本发明解决不同转速及不同负载工况下磨削电主轴振动特性难题，并通过设计可调节电涡流传感器安装支架，实现磨削工艺系统振动测试综合试验，包括进给系统及磨削电主轴系统，可考虑进给工作台的振动与磨削电主轴振动的相互作用及其对磨削工艺的稳定性及效率的影响，是实验分析结果符合现实工艺生产。

近几十年来，火焰、烟雾等自然现象的模拟已广泛应用于电脑游戏、电影、教育、虚拟现实等诸多领域。在许多现有技术中，粒子系统在计算机图形中被广泛视为一种强大的技术，烟花模拟则是粒子系统应用的亮点。浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室金小刚教授课题组开发了一种基于草图的烟花模拟新系统，用户能够在沉溺于虚拟场景的同时，手握控制器绘制他们想要的草图，并由计算机基于高斯曲率的新点采样方法模拟出具有复杂轮廓和纹理的逼真视觉效果。 目前，该项技术已成功体现在一款基于虚拟现实技术的沉浸式个性化烟花定制的软件应用——“西湖映象”。用户佩戴上HTC Vive后，将沉浸在令人惊艳的西湖全景视图与逼真的声音效果中。利用手中的无线控制器作为魔杖，用户可以在空中“一笔画”绘制任意形状，随后计算机自动生成对应的3D模型，湖面远处将表演虚拟现实中该3D形状的水上烟花效果。该应用支持任意色彩、任意形状的烟花。 未来，通过进一步深入研究，将模拟方法与投影系统相结合，探索全息烟花汇演。只要用户使用VR控制器（例如HTC Vive设备），就几乎可以在任何地方、室内或室外实现全息技术的烟花模拟。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断