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【高教前沿】西南科技大学原党委书记董发勤：围绕国家重大需求，培养高质量的拔尖创新人才
在第62届中国高等教育博览会期间，西南科技大学原党委书记董发勤接受了中国教育在线的专访，就高水平科技自立自强以及人才培养等问题分享了观点。
中国教育在线
2024-12-23
高校如何更好发挥对科技和人才的支撑作用 | 两会代表委员观点
两会代表委员围绕习近平总书记重要讲话，就高校如何更好发挥对科技和人才的支撑作用提出了自己的观点。
中国高等教育微信公众号
2025-03-12
【新华社】秀我中国｜墩墩的Vlog：在高博会里感受科技之光
第63届高等教育博览会于5月23-25日在吉林长春举办。展会上有哪些科技教育产品呢？跟随记者的镜头，一起体验这些科技之光吧！
新华社
2025-05-25
《国务院关于促进科技成果转化工作情况的报告》发布
推进学科评估改革，自主科学确定“双一流”标准，引导高校主动对接产业需求。
云上高博会
2026-01-12
第五届教创赛同期活动预告：教师教学能力提升系列交流活动之一 素质教育通识课程教学创新学术活动
弘扬教育家精神 提升通识课质量
高等教育博览会
2025-07-30
浙江“揭榜挂帅”产研融合平台上线
浙江大学党委副书记、副校长张宏建表示，“找教授”平台与“揭榜挂帅”平台的融合，将提升高校科研资源配置效率，不断增强企业发布技术难题需求的积极性，提高“揭榜挂帅”项目转化率。期待厅校能够继续共同探索浙江科技人才培养和科技成果转化的新范式。
浙江省科技厅
2021-04-27
模拟驾驶六自由度动感平台仿真
针对六自由度电动或液压平台，输入六个缸体的空间几何数据，建立电动缸空间运动模型。在六自由度平台合理的运动范围内，输入任意六自由度数据（X,Y,Z坐标，以及绕X,Y,Z轴的旋转角度），可以精确计算出每个缸体运动的长度，并用三维图形进行显示。
每个缸体采用位移传感器实时监测缸体长度，通过给定不同的驱动电压和驱动时长，可以使得六自由度平台做出预定姿态。
若相关企业需要，该专利可低额转让，具体价格面议。
江西师范大学
2021-05-05
FC-AE航电地面仿真测试平台
当前光纤通道(Fibre Channel：FC) 以其高速率和高可靠性在航空电子环境得到了广泛的应用，一个典型的战机航电系统如下图所示： 为研究航电系统的性能，经常需要搭建地面仿真平台进行预先的评测。对应上图所示，我们可以搭建如下的地面仿真系统： 该系统包括自研制的： FC-AE仿真接点卡、FC-AE协议分析/监控卡、 FC-AE故障注入卡、 FC-AE网络交换机、FC-AE 数据监控记录分析仪。上述五项设备可以独立使用，也可部分或全部联合构成航电地面仿真测试平台使用。
电子科技大学
2021-04-10
高密度高性能并行计算平台
高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联；采用异构并行计算框架，实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡；提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。 该计算平台相对于传统的服务器系统具有体积小、重量轻、功耗低、计算能力强的优点。由于CPU适合逻辑业务、DSP适合粗粒度的并行计算、GPU适合规整数据的细粒度计算，所以通过CPU刀片、DSP卡、GPU卡数目的组合配置，可适合多种、不同类型的计算业务。 1. 硬件环境 硬件环境为6U高标准的服务器，最多可支持三类（CPU/DSP/GPU/）、9张板卡。在板卡间提供网络和PCIE的高速数据总线，示意图如图1所示。 平台硬件包括一个主控板和8个扩展插槽。主控板集成1片Intel i7的CPU；8个扩展插槽可插CPU刀片、DSP板卡、GPU板卡及其任意组合。因此即可组成小型的PC集群，也可以组成高性能的GPU服务器、DSP服务器，或它们之间的组合。该硬件平台还可通过InfiniBand高速网络进行扩展，最大可形成20个服务器互联的统一的软硬件系统。 2. 软件环境： 平台中的CPU主要起控制作用，计算任务主要由DSP和GPU承担。针对高密度计算资源，通过软件框架屏蔽硬件差异。软件框架如图2所示。 平台提供动态链接库，封装任务的调度、CPU与DSP之间的通信、CPU与GPU之间的通信等功能。用户在动态链接库基础之上进行二次开发，实现自己的业务逻辑。 3. 参数指标： ？ 单台计算能力：插8张DSP卡，做快速傅里叶变换（FFT），相当于40台8核Intel i7计算机的计算能力；插4张GPU卡，做场强计算，相当于50台Intel i7计算机的计算能力; ？ 尺寸：6U标准高度，（420±0.6）mm×（256±1）mm×（≤500）mm（宽×高×深）；重量：<35公斤；功耗：<1000瓦。 图1高密度高性能并行计算平台硬件示意图 图2高密度高性能并行计算平台软件框架
电子科技大学
2021-04-10
工业大数据分析平台与应用
研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐；
平台技术：
微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。
分布式开发框架——SpringCloud
Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE）
机器学习算法框架——R、Spark集群计算
数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群）
中间件: RabbitMQ
山东大学
2021-05-11