噢易PC终端运维管理系统为PC终端机房管理提供更具针对性的环境，为上机过程提供完善的运维支持，保障教学平台网络畅通，保证软件系统系统免受病毒或人为操作的损坏，并且对使用者在上机过程中的行为进行有效的管理和约束，限制计算机的部分功能等。另外，管理端还可以对上机过程中客户端的各种操作进行监控和统计，统计客户端的实时数据。 系统界面 主要功能 噢易PC终端运维管理系统包括三个部分：中心服务器（服务端）、管理端、客户端。 中心服务器负责客户端的连接和消息通信，负责整个系统的运营任务，负责对客户端进行监控、限制和管理。主要包括客户端控制、环境部署、行为管控、内网安全、资产管理、策略管理、查询统计七大功能模块。 管理端主要起着浏览器的作用，打开管理端查看主界面，对客户端进行各类操作，一般用谷歌浏览器代替管理端的使用。 产品特点 多角色、多权限全方位管理模式 规范网络行为，保障网络安全畅通 规范终端操作行为，提高管理质量 有效监管终端资产，保障资产设备完整 操作记录统计与查询，掌握过程精准

大司空云计价，主要用于编制建筑工程项目预算、招标控制价、投标报价、项目审计审核、竣工结算。大司空云计价软件深得顶尖工程造价师的喜爱，是建筑行业不可缺少的优质产品。 大司空云计价软件可用于政府行政机关、行业主管部门、项目投资业主、设计、施工、建设、管理、审计、审核、财审、监理、咨询、学校等相关单位。

集成电路设计与应用平台，包括若贝公司自主研发的 Robei EDA 软件和配套的硬件 实验箱，实验小车。该平台采用软硬结合的方式，理论与实践相结合，利用Robei EDA软件的可视化透明设计的模式，降低了学生学习集成电路的难度。该平台可用于 数字电路，EDA，集成电路设计与应用，人工智能等相关课程。 公司还提供集成电路测试平台。

推荐适用于智慧校园、医疗、工业制造等业务场景 产品特性： 一平台多管理，高效便捷 智能业务组件，全面覆盖校园管理 可视化数据，针对业务进行精准分析 点对点排查，设备管理无漏洞 RG-IOTP-基础平台 ●物联网设备管理： 支持对物联网设备进行基础信息管理，包括设备序列号、型号、安装位置、软件版本、在线状态、IP地址、MAC地址等信息管理。 支持设备上电后自动部署，获取到初始配置，无需人工登录物联网AP设备进行命令配置。 支持由网管平台统一编辑、保存和下发设备命令，集中管控网络设备配置，并提供初始化配置指导模板。 支持由网管平台统一升级，支持批量升级。 为物联网设备提供基础通讯和数据交付、数据储存。 支持管理物联网室外基站RG-IBS6250、室内基站RG-IBS1260。 ●终端管理： 支持对物联网终端设备（如手环）进行自动扫描记录，可查询所有终端设备信息，信息包含：MAC/ID、最近扫描到的时间、最近扫描到的位置。 支持5000个终端的自动扫描发现管理。 支持学生智慧手环RG-IRT1211、智慧校园卡RG-IRT1213扫描发现。 ●系统管理： 支持物联网平台各项目系统操作日志、下发命令配置、设备升级日志的自动记录；系统账号管理、组件授权。 ●对外接口： 基于Restful API接口对外提供物联网数据接口，第三方根据接口可自行开发。 RG-IOTP-智慧校园业务组件 基于学生手环、校园卡实现校园安全、教学管理和健康管理。基于微信应用实现想校园各角色人员进行学生校园信息发布、推送、查询。基于B/S架构实现智慧校园业务后台配置管理和业务应用数据展示。 ●校园安全： 进出校考勤：支持对进出校学生考勤，包括正常入校、迟到、未到校、早退、正常出校，考勤结果同步给家长，确保学生按时到校，提高学生的安全保障。 校园热力图：提供学生密集情况的热图查询，实时展现校园区域人群聚集情况。 拥挤区域告警：特定区域设置人流量密度阈值，达到上限时发送告警，防止学生过渡密集，预防踩踏等群体事件。 危险区域告警：可设置为危险区域，学生进去危险区域，例如水池、天台、危墙等，告警给指定人员。 SOS一键求救：当学生出现危险情况，例如跌倒、身体异样、被欺凌等情况时，通过手环的一键求救功能，发送信息给指定人员。 位置查询：学生未到指定班级上课或者遇到安全问题等情况时，可查询学生的位置。 学生轨迹：支持获取指定人员在规定时间内的行径轨迹，同时提供图形化的界面进行轨迹回放，以图像的形式动态显示人员在该段时间内的运行轨迹。 ●教学辅助： 班级考勤：学生进入班级无感知自动签到考勤：学生进入教室后，根据手环信号情况自动打卡，统计迟到、未到、早退情况。考勤信息同步给班主任，并在后台自动分析班级排名，个人排名，提高学生上课积极性。 课堂活跃度：在教室内安装多功能物联网基站，学生佩戴物联网手环，在上课时可记录学生当前的举手情况，传输到给物联平台，并进行自动分析课堂活跃度的班级排名、个人排名，提高学生上课的积极性。 ●健康管理： 运动量分析：通过手环采集学生的运动数据和体征数据，做到有效辅助学校推动学生在校期积极参加体育锻炼。支持学生全天运动量排行榜，按班级、个人排名，激励学生参与运动。 心率监测：记录学生心率情况，做为健康辅助的参考。 ●微信应用： 老师（如班主任）：支持将智慧校园信息通过微信推送给老师，包括学生进出校情况、进入危险区域告警信息、一键SOS求救信息、班级考勤情况、课堂活跃度（举手情况）、运动量统计、心率监测等。 家长：支持将智慧校园信息通过微信推送给家长，包括学生进出校情况、运动健康统计数据、终端（手环）低电量提醒等。 RG-IOTP-医疗资源监管组件 医疗资源监管组件负责医疗设备的管理，能够跟踪设备位置和使用状态信息。支持医疗设备一键盘点：全局管理员和部门管理员可一键完成所有设备的盘点，包括设备的当前位置信息和离线设备信息。 支持管理科室管理员账号，支持管理科室地图管理和编辑功能。 支持医疗设备管理，支持添加医疗设备，并且绑定对应的标签信息，通过标签做定位；并通过定位标签的离线在线情况，可判断设备是否存在；以及查看医疗设备所在的最后一次位置。 可通过一键盘点的功能，盘点当前状态下的所有管理医疗设备；支持列表视图和地图视图；可支持轨迹回放。在地图上查看当前盘点的设备位置信息、设备状态、在线状态、最后一次在线时间。 可对盘点完成的信息做保存操作，可查看历史保存的每次盘点记录信息。 RG-IOTP-医疗资源分析决策组件 支持医疗设备使用情况分析：为科室管理者提供使用效率分析功能，提供提高设备使用率的建议；为设备科合理调配资源提供数据参考。 支持查看医疗设备工作态：支持医疗设备的工作态，待机态，关机态识别；支持查看当前医疗设备在今日内的工作情况。 支持查看对应科室下一台医疗设备在今日内设备使用情况    支持查看当前设备工作态，可统计设备工作态使用情况，总耗电量；设备工作态变化趋势；设备耗电量变化趋势。 全院医疗设备分析：可查看全院某类医疗设备在某段时间内、某个科室的设备数量分布。可查看全院某类医疗设备在某段时间下设备工作时长和通电时长，在全院的平均工作时长、平均通电时长。 科室医疗设备分析：支持查看对应科室下某一类医疗设备在某段时间内设备使用情况，包括统计该类设备数量，日均工作时长，日均通电时长，全天平均使用率，日间平均使用率；支持查看详细每台医疗的工作时长或者通电时长；支持本科室医疗设备的工作时长与科室平均时长的对比；支持与全院时长的对比；支持查看科室平均工作时长的均值变化趋势。 科室单个医疗设备分析：支持查看对应科室下某一台医疗设备在某段时间内设备使用情况，包括统计设备工作态使用情况，全天平均使用率，日间平均使用率，总耗电量；支持查看设备工作态变化趋势；支持查看设备耗电量变化趋势。

      AYT应急通信系统虚拟仿真平台以当前应急通信实际任务中主流通信设备为基础，结合应急通信实际工作中不同岗位的能力需求，主要提供应急通信基础原理学习、应急通信设备操作仿真、应急通信流程仿真以及相应的教学辅助功能。

智慧学院平台是面向高校二级学院的综合平台和数据中心，为学院行政办公、人才培养、专业认证与学科评估等多个业务场景提供信息化管理及辅助工具、大数据集成交换及可视化平台等;接入校友数据、学院实验室数据、企业就业数据，为学院提供面向专业认证的—体化全方位服务。

智能蜜网技术是一种新兴的基于主动防御的网络安全技术，目前日益受到人们的关注，发展前景广阔。蜜罐是一种网络安全资源，它通过监视入侵者的活动，使用户能够分析研究入侵者所掌握的技术、使用的工具以及入侵的动机， “知己知彼, 百战不殆”,只有在充分了解对手的前提下, 我们才能更有效地维护互联网安全，而蜜罐和蜜网技术为捕获黑客的网络攻击行为, 并深入分析黑客提供了基础。 智能蜜网技术可应用于政务网站、企业网站监控等网络安全和信息安全监控等领域。在2013年“棱镜时间”的曝光后，中国对信息安全保障的重视程度也达到前所未有的高度。在网络安全的倒逼下，行业发展正迎来政策蜜月期，相关扶持政策有望陆续出台，信息安全市场将进入快速发展期。 智能蜜网项目以数据捕获和分解，用户上网行为模拟和恶意代码分析为核心。开放真实的web服务，FTP服务，telnet服务等。系统包含数据存储，智能分析，被动蜜网，主动蜜网，模拟用户子网，邮件子网，连接控制，数据捕获，管理区域等9个模块。 蜜网服务数据有一定的吸引力，吸引黑客对蜜网的攻击。蜜网中预留一些操作系统和服务的漏洞，来实现攻击诱骗。在黑客不察觉的情况下，收集攻击方式和恶意代码样本。 模拟用户的正常上网行为，访问web服务，FTP下载，访问邮箱等等，收集一些恶意脚本和恶意代码。搭建真实的邮件服务器，并在互联网上传播该服务器的邮箱地址，引诱恶意邮件发送者向该地址发送带有恶意代码的邮件。 URL获取与分析模块通过可配置的多种途径自动获取URL，以自定义格式保存为中间结果，再统一由相应程序保存到数据库中。之后对数据库中的URL进行筛选和判断，得到最终的恶意URL。