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产品详细介绍系统概述： 作业是老师交代给学生的课后学习任务，一般要求在规定的时间段内完成。 作业系统就是一个管理课后学习任务的系统，提供教师版和学生版两种界面；教师利用该系统来创建、引用、布置和批阅作业，而学生则能利用该系统按时接收教师布置的学习任务并及时上交作业；在教师创建作业时，系统自动生成了全校共享乃至全区共享的作业库，以实现更加智能化的作业管理，提高作业资源的重复利用率，减轻教师作业管理工作量。 核心功能： 老师创建作业 创建作业就是教师创建一个需求明确的学习任务(“学习任务描述、预计用时、适用范围、分享范围”)，并且将该任务分配给指定学生去按时完成。 学习任务描述方式有很多，常见的描述方式有“文本叙述、文档说明、图片说明、视频说明、音频说明、在线资源”； 适用范围则负责说明该学习任务适合什么阶段的学生来做，适用哪个年级？适用哪个学科？适用哪篇课文和哪几个知识点？ 分享范围则限定了谁可以引用该作业，支持私有，校内共享，区内共享三种分享范围。 一个作业就是一个独立的实体，创建一次之后，可以被多次引用和多次布置，同样内容的作业尽量不要重复建设。 老师布置作业 布置作业就是老师将一个学习任务分配给指定学生们，并且规定了在多长时间内完成。一个完整的作业布置流程必须指定班级和作业日期，如图4-19-3。 一个作业可以被多次布置，同一个作业同一个班级同一天只能安排一次，这样，但是一个班级一天可以安排不同学科的多个作业。 学生写作业 学生接收到老师布置的各类课后作业之后，务必按照各门学科的作业要求在规定的时间内去“写作业”，写作业的核心工作就是完成作业要求的学习任务，完成任务的方式不一定是线上完成，也可以是线下完成作业任务，再去线上提交作业结果。 学生交作业 交作业就是将学习任务完成后的答案或者任务作品通过系统提供的文本、拍照等多种方式提交给老师。系统不强求一定要用键盘打字来写作业，线下将学习任务做完，然后通过拍照或者视频摄像等方式来提交作业答案或任务作品都是支持的。 老师批阅作业 老师一旦布置完作业之后，进入该作业的“批阅”窗口内，可以随时检查学生的作业上交情况，如果发现有未按时交作业的学生，可以给学生发送催交信件，如图4-19-5所示；一旦学生上交了作业，老师就能在线批阅学生的作业了；批阅作业时，不但能给学生当天作业打分，还能给出简短评语。 学生本人在看到老师的批阅内容后，还能针对该作业向老师提问(图4-19-4)。 作业分析 作业分析将根据每位学生的作业提交情况从“作业得分、作业用时、作业引用次数”等多种维度进行统计分析，通过作业分析能够发现学生学习中存在的各种问题。 系统特色： 支持线下完成学习任务，然后线上拍照O2O提交作业方式； 作业资源可以校内共享，形成全校统一的作业库； 通过知识点关联实现作业与“教学资源和网络课程”的匹配，实现个性化学习推送； 作业可以直接被网络课程引用。

社会网络已经成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的 Web2.0 业务，在世界范围内，最著名的社会网络代表是 Facebook、Twitter，用户量分别达到 12 亿、5 亿;国 内使用人数最多的社会网络工具是新浪微博和腾讯微博，其中新浪微博用户达到 5 亿，腾讯 微博用户超过 8 亿。社会网络中的巨大用户群每天产生海量的用户数据、关系数据和信息数 据，若能够对海量数据进行准确、及时的分析，则会在精确营销、舆情探测以及网络安全等方面创造巨大价值。然而由于社会网络的大数据特性以及分析方面要求准确、及时，目前缺 乏融合多项社会网络分析技术的、成熟的社会网络大数据分析系统。社会网络分析技术是一项关键技术，也是一项热门的研究，涵盖了社会学、人类学、社 会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经 济学以及生物学等多个领域，是一项多学科交叉技术。社会网络大数据分析系统要求具有坚 实的数据支撑，即数据获取全面、更新及时、获取数量大，也强调多维度、多粒度的分析手 段相结合，并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。基于上述现状和挑战，在国家科技支撑项目的资助下，实现基于新浪微博、Twitter 等 主要社会网络交流工具的大数据分析系统，系统完成从数据获取、数据预处理、数据存储、 消息中心、数据分析、结果可视化展示的闭环处理流程，支持多种社会网络(Twitter、新浪 微博等)的数据实时、不间断获取，获取数据量在国内外同研究领域处于领先地位;实现整 体、个体、群体以及事件的多层次、多粒度分析模式;同时具备良好的人机交互操作界面以 及优秀的分析展示效果。

湖南网络工程职业学院属省教育厅直属公办全日制普通高等学校，是一所依托广播电视大学丰富的网络和教学资源，致力于用互联网技术推动职业人才培养的新型高职学院。运用全方位覆盖的数字化智慧校园，大数据背景下的云计算网络空间，在全国高职教育领域首创了“开放式高职”的教育模式。学院有着39年专科办学历史，累计培养各类专业技术人才6万多名。 学院位于长沙市中心城区，毗邻中南大学铁道学院校区，中南林业科技大学等高校，属长沙市主城区内的大学城片区，学风浓厚，环境优美。学院紧临市区主干道芙蓉路，公交线路四通八达，地铁一号线直达学院东校门，各种交通换乘方便快捷。 学院是教育部“全国高职高专院校人才培养工作水平评估”优秀学校。学院秉承“让学习伴随一生”的校训，围绕湖南十三五“五化两型”新战略，面向信息产业，服务互联网经济的办学定位，主动适应产业发展，不断增强办学实力，以国家“互联网+”行动计划为指导，聚焦互联网技术与应用产业链，重点建设“互联网资源制作与服务”、“互联网工程”、“网络经济管理与服务”等专业群，培养各类高素质互联网技术技能型人才。 学院开设有数字媒体应用技术专业、软件技术专业、移动应用开发专业、计算机应用技术专业、艺术设计专业、计算机网络技术专业、物联网应用技术专业、工业机器人技术专业、数控技术专业(智能编程方向)、数控技术专业、机电一体化技术专业(智能装备装调与维护)、机电一体化技术专业、工商企业管理专业、电子商务专业、会计专业、市场营销专业、金融管理专业、旅游管理专业、酒店管理专业、机场运行专业(机场管理与服务方向)、机场运行专业{民航安检方向)、商务英语等20个专业。 学院办学实力雄厚，现有教授45人、副教授138人，博士18人、硕士231人，省级教学名师4人，省级专业带头人4名，省级青年骨干教师9名，省级教学团队3个，近年来先后有50多名教师赴美国、加拿大、英国、香港等地接受国际专业培训或访问学习。学院拥有省级示范性特色专业群1个，省级特色专业1个，省级教改试点专业4个;国家级精品课程1门，省级精品课程3门;中央财政资助的重点实训基地1个，中央财政支持的专业重点建设项目2个。

生物振荡网络作为生命体的内禀时钟，调节各种与时间信息相关的生命过程，因此需要在减小计时涨落的同时，保持对环境信号的敏感性。 对于处于热力学平衡态的系统，涨落耗散定理表明，高响应与低涨落不可能同时完成。但是生命系统处于非平衡态，并没有涨落耗散定理的约束。对于振荡网络这一非平衡态系统，如何保持高敏感性和精确性，以及对应的热力学的设计原理，是一个重要的利用物理原理理解生命系统的基本问题。 欧阳颀教授研究组与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北京大学物理学院/定量生物学中心教授）展开合作，首次从理论上揭示了生化反应网络优化振荡功设计原则。研究发现，通过增加系统的自由能耗散，振荡的计时精确性增加，这与之前的研究相符；更重要的是，耗散的增加还能够增强系统对于外界信号的响应，两者呈正比关系。通过对简单模型的解析发现，额外的自由能耗散可以加强振荡相位与振幅的耦合，借此来增强对信号的响应，从而打破了平衡态的涨落响应关系。为了同时达到高敏感性和精确性，系统需要精细的分配参与反应的非平衡环路中的自由能耗散。研究基于化学势与反应流提出了两条重要的能量分配原则，并在相关实验数据分析中得到验证。

无线传感器网络是由许多功能相同或不同的无线传感器节点组成，每一个传感器节点由数据采集模块、数据处理和控制模块、通信模块和供电模块等组成，传感器节点之间通过自组织的方式构成网络，以无线的方式进行数据传输。 基于无线传感器网络的监测系统即是利用传感器测量所在环境的温度、振动、压力等信号，并将测量的信号进行处理后通过无线传感网络发送到监控主机，监控主机以可视化方式动态显示监测数据，并可进行数据处理、分析、存储和打印。 监测系统平台集数据采集、数据无线传输、数据处理、异常数据预报警及辅助决策于一体，采用无线通信的方式实现对环境和设备的实时监测，达到了对环境和设备事故的早发现、早预报、早防治的效果。

已有样品/n“基于龙芯CPU的网络处理芯片”是2017年中国科学院重点部署项目，面向核 心行业信息网络建设的应用需求，基于国产龙芯CPU，研究基于通用多核CPU的新型 网络处理芯片的设计方法。在CPU微体系结构、片上互连网络、片上存储系统等关 键技术方面取得突破，优化通用多核CPU的网络处理软件栈，完成原型芯片的研制， 满足千兆速率的局域网网关、路由器、交换机、防火墙等网络设备的应用需求。