该系统是新能源电动汽车中电池管理系统的教学、开发平台，并提供控制器C语言程序代码、电路原理图、理论/实验指导书、主要芯片数据手册等资料通过学习掌握电池管理系统原理，并具备一定的系统开发、故障诊断能力。

实验室信息化管理系列产品主要以各类大中专院校的实验室管理流程和基本事务管理为核心，以规范实验室管理信息化为准则，充分利用学校实验室资源，更好地服务于师生，有利于实验室管理的科学化和规范化。系列产品提供了18个子系统，主要包括校级开放式实验教学及实验室综合管理平台、院级开放式实验教学与实验室管理系统、实验室开放预约管理系统、实验室耗材管理系统、实验室安全培训考试系统、数字化资源管理系统等，用户可以根据实际需求进行子系统自由组合部署实施。

教室智能运维管理平台结合先进的AI、大数据、物联网等技术，与先进管理体制与先进管理模式相融合，建立现代化的智能运维体系，让教室管理更高效、更科学 产品特性： AI智能巡检，智能识别设备故障，主动防范教学事故 支持教学管理人员远程巡课 多维度可视化数据分析，助力科学决策 信息化建设成果展示 为满足多样化的大屏展示需求，智能运维管理平台能够充分呈现信息化建设的关键成果，如信息化系统建设情况、信息化设备日常使用情况，以及智能化系统的实时运行态势。  AI运维系统 当前许多的运维工作还是靠人工完成，例如教室设备巡检、设备关机检查、调换教室等。特别是巡检工作主要靠运维老师定期完成，平时只能根据报修电话被动开展检查维护。运维管理平台依靠AI技术，可按需（每天/隔天）对教室设备进行自动检查，实现课前发现问题，辅助分析解决问题，达成课中无故障的目标。同时智能机器人24小时值守，自动完成管理员设定的各类智能策略，帮助管理员实现简单而高效的运维工作。 教学设备统一管控 教室综合运维管控平台可以实现对教室内所有的教学设备设施进行统一集中的自动化管理。包含对传统多媒体教学设备（如：电脑、投影机、投影幕、功放等）、在新型教学理念支撑下所出现的新型教学设备，如：交互大屏等，以及环境控制设备（如：灯光、窗帘、空调等）进行自动化、智能化的控制。 教室巡课 平台专门为教学管理人员设计了的巡课功能。在办公室即可远程巡视教师的上课过程，通过教室的实际画面，也可通过勾选只看上课教室查看正在上课的教室，点击某一教室画面会进入巡课三画面页面，包括教师画面，学生画面，电脑画面。 移动运维系统 教室智能运维管理平台为更好的服务于教室管理老师，提升工作效率，提供了移动运维客户端，即使不在办公室，也能完成大部分教室远程管控工作。实现教室设备移动管控、设备故障移动处理，提升整体服务的效率和体验。。 统计分析 教室智能运维管理平台通过多维度分析教室运维管理的各项工作指标，形成量化数据并以图形化的方式呈现，为相关领导提供决策支撑。统计分析包括教室设备使用情况分析、故障统计与分析、灯时统计、能耗统计等模块。  

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学团队”胡小永教授和龚旗煌院士等在非厄密拓扑光子学研究中取得重要进展：发展出一种研究新型增益-损耗畴壁拓扑光学体系的有效哈密顿量新方法，揭示了由增益-损耗畴壁诱导的拓扑态的产生机制。

中山大学黄立南教授课题组利用大规模宏基因组数据，探究酸性矿山废水（acid mine drainage, AMD）底泥环境中病毒物种和功能的生物地理分布及其对原核微生物群落、理化因子、气候条件以及地理距离的响应，促进了对于自然环境中病毒-宿主-环境三者间相互作用关系的理解。

针对高缺陷炭负极电化学储钾容量与稳定性难以兼顾的问题，报道一种原位缺陷选择性调变与导电骨架搭建策略，通过热力学与动力学双重调控，提高缺陷炭负极电化学储钾综合性能。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片