产品详细介绍校园综合管理办公平台：平台管理、留言管理、校内信息管理、公文流转管理、全网检索、发布内容统计、后勤/总务维修管理、日程安排管理、校车管理、资料印刷管理、请假管理、工资查询、课表查询、调查问卷、教师签到、学校会议管理、备忘录管理、校园网络磁盘     学生成绩分析： 考场管理： 考试管理： 成绩跟踪分析： 学期学年成绩：        教育资源平台：        校园读书网 ：        班级常规管理：        学生选修课管理：        教师成长档案袋：        校园网站管理：        教师评价管理： 2.2服务 软件购买托管服务： 系统免费设置维护服务： 资料备份服务： 个性化修改服务： 资料辅助录入服务： 资料转移服务： 用户培训服务： 客户软件升级服务： 校园网络维护服务：  

1、自动采集老师教学，学生学习数据，每节课提供44项以上教学数据记录 2、自动推送教师教学报告、学生学习报告、生成学校课程运行报告 3、可视化教学数据驾驶舱：满足校级，院级，老师，学生多维度的数据展示 4、实现教学过程从定性分析向定量分析的转变 5、提升学校对教学质量的精确评价和精准控制 6、促进教学模式的提升，让学校教学管理更科学化

一、教学内容平台： 老师备授课课件，授课板书，师生互动笔记，微课视频，录课视频，课后练习等都可保存在教学内容平台中，方便随时回看。 二、自主学习资源： 通过ClassIn云盘，学生可随时阅读老师发放的教学材料，布置的练习作业及课堂笔记，观看视频资源，大大提高学习自主性。 三、公共资源平台： 共享多版本多系列高校教材，试卷试题资源库，慕课，校本资源共建等资源内容。

启明AI防作弊在线考试平台 点滴投入，轻松考试     核心功能   在线考试 360°智能监考：精准识别环境异常、照片/真人替考、虚拟摄像头等； 本地环境监控，屏键锁定、热键屏蔽、远程协助工具屏蔽； 人脸识别，身份认证，活体检测，考中抓拍； 视频监控，手机监控，双机位或三机位监考； 随机抽题，小题乱序，选项乱序，一人一卷。 高中低三挡监考策略； 考中可通话、可求助； 云端巡考，监控大屏鸟瞰实时考场； AI监考，智能预警；作弊排查，违规记录存底可追溯。 功能稳定：集中统考、随到随考，随机组卷，支撑安全稳定的10万+并发考试。 故障防备：考中异常中断，作答实时保存，实现断点续考。 统计分析：统计考试的总人数、参考/缺考/及格人数、考试排名等多维度信息。   制题组卷 题库管理：强大题库管理，支持全试题模型（文字、图片、表格、公式、音频等），单题/批量录入，在线/离线录入，录入、编辑、审核、组卷、检索操作简单，试题与成绩关联，记录试题版本和使用次数等。 智能组卷：手动组卷/自动组卷，单套/批量组卷，可按题量、分数、题型结构、知识结构、难度系数等多重模式组卷，简单组卷、精确组卷、蓝图组卷。 高效输出：试题试卷可预览、可修改、可导出，可一体化输出线下印刷，也可联通线上网考。   网上阅卷 在线管理：阅卷进度、阅卷质量全监管，监管与阅卷线上协同，科学化管理。 高效阅卷：客观题自动判分，主观题在线评阅；键盘给分、鼠标给分、轨迹给分；智能回评、问题卷提交；可看标答；评卷轨迹可追溯，复核可定义题位；自动加分、登分、统计。 统计分析：题目得分、题类得分；平均分、最高最低分、得分率、标准差；其他统计指标。 信息查询：查询考生答卷信息（答题、得分、评分等）；查询阅卷进度、分科目阅卷进度、老师阅卷情况等。   产品优势   制题组卷 系统化：对题以资料库的概念进行整合，能精准识别各类试题。 全题型：文件、图片、表格、音频等试题模型都可以得到支持。 多维度：可对试题进行多种属性定义，如难易度、章节等；且能按需生成多套试卷。 高效率：支持批量导入、批量组卷，自动组卷，在线预览，快速导出。 超专业：多种组卷模式，可按试卷结构/题量/章节/知识点/难度进行蓝图组卷，按试卷结构/大小题/分数/题量进行精确组卷，按照试卷总分/题型题数/抽取规则进行简易成卷。   在线考试 最新的线上监考技术：四级监考策略灵活选择。自研监考系统，AI智能监考，主动识别预防作弊。利用人脸识别、行为识别等最新技术，自动捕捉记录考中的违纪情况。 监管更加精准：窗口防作弊控制，多屏实现360°无死角视频监控，一个主机摄像头针对一个人，同时支持手机机位视频监控。 防泄题防作弊：支持考生端远程环境检测，考生端屏键双锁，随机抽卷/小题乱序/选项乱序/逐题作答。 安全验证全程护航：网考环境复杂多变，为保证数据安全，采用基于人工智能，融合人机区分技术，层层过滤风险，全程护航。   网上阅卷 快速高效：客观题自动判分，帮助管理者快速完成大规模考试，主观题智能整理，降低对人工操作的依赖，提高阅卷工作效率。 超强容错：考试过程中发现试题或答案问题，可以及时纠正，不影响后续考生作答。 稳定安全：系统分权限进行用户操作和系统管理；确保阅卷信息不外泄，在互联网环境下采用高等级的安全防护措施。  

本发明的主要工作是基于多源异构网络推断主体(用户)之间的社 会关系(包括同类型之间或不同类型之间的主体关系，本发明中只以用 户为例)的方法，异构网络是指网络中主体类型多种或者主体之间的关 系类型多种，关系可以分为好友和其他两种。主要内容包括在两个(例 如 Twitter 网络、通讯网络)异构网络中，两个网络的主体类型都包含有 用户，但不同网络中主体之间的关系链接类型是不同的在 Twitter 网络 中用户之间的关系是

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

分布式光纤传感网络系统是一种融合传感、控制等功能的网络系统。光纤传感器通过改变的各种特性，比如波长、相位、强度等，来实现对外界物理量的传感。同时光纤又是一种很好的通信媒介，因此可以很好的同光纤传感网络系统融合。该网络系统具有抗电磁干扰，可靠性高，远距离分布式监测等特点，具有广阔的应用价值和市场前景。 　　电子科学与工程学院光子学与光通信研究室早在上世纪八十年代中便开始了光纤传感器的研究工作，九五期间又承接了国家重点科技攻关项目"光纤工业控制网络系统"的研制任务。多年来潜心攻关，埋头研究，成功的研制了多模光纤光栅、长周期光纤光栅，各类光纤传感器件（包括微弱力传感器，光纤温度传感器等）以及光纤工业控制网络系统，各项成果通过国家、部省级科技成果鉴定，达到国际先进水平，取得多项自主知识产权。 　　该成果进一步加速了我国在光纤传感以及光纤工业控制网络系统领域的发展，为发展全光传感控制网络奠定了基础，广泛用于工业控制、管道监控以及周界安防等领域。

随着P2P（Peer-to-Peer，即对等连接）技术的迅速推广和普及，基于P2P技术的文件共享、音视频直播/点播、网络游戏、协同处理和深度搜索等各类应用大量涌现，而其中的安全问题尤为突出，给网络运营商、网络监管部门带来了新的安全问题和管理挑战。 目前，已经存在一些使用P2P特征码的方式对P2P应用进行识别和控制，当前对P2P应用进行识别的方式不少采用X86平台+Linux操作系统，使用纯软件的方式进行识别和控制，但是由于X86平台自身的性能瓶颈，使得在千兆网络环境中很容易形成性能瓶颈，不仅影响网络通信质量，也使得对P2P应用进行识别时达不到应有的效果。网阀项目组通过对目前架构中出现的问题的研究，找到当前X86平台中的缺陷，并针对该缺陷，提出了使用FPGA卡，在硬件级对P2P协议进行识别和控制。这种软硬件相结合的方式，解决了传统的X86平台中的瓶颈问题，使得系统的整体性能得到了很大的提高。 针对目前市场上的需求，我们在对P2P应用进行识别和监控的系统中增加了带宽管理、流量清洗以及日志统计等功能，实现了对网络进行有效管理的功能。另外，通过对多核技术的研究和应用，对操作系统及网络协议栈的优化，使系统更能够满足在高速网络中的性能需求。 1. 支持对多种P2P应用及其传统网络应用的分析、识别 2. 基于P2P应用的网络带宽管理 3. P2P流量统计与分析 4. 远程管理和维护 5. 面向对象的管理机制 6. 多级权限管理功能 7. 账户锁定保护功能 8. 独立、强大的日志功能 9. 快速的P2P协议/应用分析响应机制 10. 智能升级功能 11. 支持两种工作模式 12. 支持ByPass功能 13. 串口控制台功能模块 14. 支持配置参数的导处和导入功能 15. 支持状态监控功能 16. 利用FPGA实现高速协议特征识别； 17. 在高速网络应用识别和控制的系统中增加了带宽优化技术； 18. 使用流量清洗，能够对网络中的异常流量进行清洗过滤； 19. 实现高速网络环境下的各种应用协议的流量统计、排序； 20. 实现基于主机的流量统计、分析，并实现TOP-n排序等功能； 21. 对Linux内核的网络协议栈进行优化； 22. 采用多核技术实现高速网络数据处理。 “P2P应用监控关键技术研究及系统研发”获得2008年度四川省科技进步奖二等奖。 该系统的前一代产品（基于纯软件实现）在取得公安部销售许可证的情况下，已经在学校、政府以及一些高信息化的事业单位进行应用。而软硬件结合的网络监控与带宽管理系统也将一步步替换前一代的纯软件平台，并将进一步的部署在党政、电信、教育、企业等行业。该系统投产条件要求不高，可以根据市场情况调整生产能力。需要的生产能力是装配工业控制计算机及软件（初期可以采用硬件装配外包的形式）。

项目简介：目前，基于互联网的搜索系统，主要依赖于GOOGLE、BAIDU等搜索引擎，这类搜索引擎功能强大，但在同一关键词中，所搜索的结果往往多达几千条甚至几万条或更多，在如此多的结果面前去寻找自己想要的结果，其难度那是可想而知的。另外，由于这些搜索引擎反馈的信息以关键字为线索，导致反馈结果完全可能与用户希望查找的结果相关度不大，反馈大量无用信息。 本项目研究使用主题爬虫技术建立分布式爬虫，采用精准搜索技术对互联网上的包含特定信息的网页进行抓取和存储，并采用自然语言处理技术和文本挖掘技术对抓取的网页元素进行智能分析和智能抽取，然后将包含特定主题的精准信息呈现给用户。形成的项目产品内容如下： 1. 部署、研发基于主题的互联网精准搜索咨询服务系统平台。在互联网上部署精准搜索系统，由用户提交需要搜索的主题，帮助用户建立、完善基于主题的描述库，用户只需简单地提交搜索指令，则通过平台获取及时、全面、精准的搜索结果； 2. 开发互联网精准搜索软件系统。供一些特殊用户群自己部署系统，独立获取所需要的信息。协助用户自行部署，并为用户建立特定主题的描述语义库，用户可根据搜索主题扩展、定制主题描述库。 建设投产条件：本系统为软件系统，因此应用本系统的推广和维护条件非常简单，只需软件开发环境、4台服务器，以及10M以上的网络带宽。如果要提供信息搜索服务，则需要分布式部署服务器，该投入可以根据具体市场规划、预测进行预算。 主要技术指标：由于一些特殊的用户群体，他们所关注的主题信息较为敏感，这样，他们的系统往往要求单独部署（如军队、安全等行业）。此类用户以一套软件系统销售25万元计算，2011年市场拓展期，销售系统10套，销售收入250万元；2012年销售系统20套，销售收入500万元。另一类用户直接为其提供特定主题的信息搜索服务，以信息服务的方式为其提供产品。 应用范围覆盖国家各职能机关、金融、企业、军事、科研等不同行业，为相关行业提供特定主题的情报/信息获取，如：交通、环保、金融、水电、公安、安全、教育、国防等各行业及单位，以及与民生相关的各个行业。项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。