赛尔网络有限公司成立于2000年12月，经教育部批准，负责中国教育和科研计算机网CERNET的运营与管理。秉承“网络服务教育”的宗旨，赛尔网络立足教育、服务社会，充分发挥人才、技术等方面的优势，为用户提供包括网络接入、网络技术、网络信息等全方位高品质的服务。 成立十年来，赛尔网络坚持不懈地进行技术创新，不断提高CERNET网络运行质量与服务水平，扩大网络覆盖范围，打造安全畅通的绿色网络，广泛开展网络集成、建设、运维等全方位的网络技术服务与国际贸易服务，以及教育资讯、在线培训、远程视频面试等多样化的网络信息服务，积极参与下一代互联网研发与试商用建设，成为中国领先的互联网技术与服务提供商。 赛尔网络不断吸纳国际领先管理理念，进行流程优化，提升运营效率，为客户创造更高价值。公司先后通过了ISO9001:2000质量管理体系认证和CMMI3等国际认证，在全国范围内设立29家分公司，建立了全面的质量保障体系与快速响应市场变化的营销体系。公司积极推动与国际一流技术和最新应用的合作，拥有赛尔投资、赛尔毕博、赛尔教育、赛尔新概念、赛尔时代传媒、赛尔汇力安全等多家子公司。 服务求生存，贡献求发展。在教育部的正确领导下，在国家有关部门和社会各界的大力支持下，赛尔网络将加倍努力，推动教育信息化，促进优质教育资源共享，为教育改革与发展和国家信息化建设做出更大的贡献。  

借助云平台收集美术教学资源和开展探究性美术学习，支持在线学习交流，支持在线多人协同绘画完成一幅作品；支持美术作品点评、互评以及美术电子作业系统。

产品详细介绍腾创网络视频客服系统，给客户带来不一样的放心购物体验21世纪，网络给大家带来很多的方便。现在是信息社会，网络，是信息社会不 可或缺的一个因素，社会越发达，越离不开网络；有了网络，足不出户，就可 以逛“商城”，买自己看中的商品，但是怎样能让消费者更全面的了解您的产 品，从而提高产品销售量呢！深圳腾创网络，为您量身打造一款不一样的商城 客服系统客服系统，方便客户在网络购物中与客服的交谈和对产品的详细了解 。腾创网络客服系统相对于普通网站客服系统的优势在于：1.视频语音功能：客服可以通过视频语音给客户介绍产品，视频对话代替传统 的文字交流对话，一开始给客户留下的印象就比较深刻，比较放心。并可以通 过视频看到产品，客户也可以上视频上麦向客服咨询，沟通起来就像面对面一 样，提供沟通效率。2.白板功能：可以上传产品资料，（图片、视频、ppt等各种格式）更好的为客 户介绍自己的商品3.独有手写展台功能：通过接入多拍仪设备，可以把产品展示的动态视频实时 的展示给客户观看，代替传统的照片展示，360都全方位展示，让客户排除通过 照片挑选产品的干扰。3.文字聊天功能：没有麦克风的客户也可以在视频聊天区与客服咨询与交流（ 并且可以自动保存在服务器内，随时调出记录查证）4.录制功能：可以把客户和客服的对话录制下来供以后查证。对于热爱网上购物的我，让我选择，我当然会选择产品实物展示和实时 客服视频咨询更为放心啦！更多系统详细功能请咨询【肖经理】 QQ：417611849电话：13145883908

产品详细介绍SiaExam网络考试系统是套完全基于.net平台开发的新一代系统平台，系统采用XML完全数据结构模式开发的纯B/S网络考试系统。系统整体性能较传统的网络考试系统（即 C/S和B/S的混合模式）有极大的提高，比如在数据并发量、稳定性、数据迁移等指标等。同时结合多年用户的实践，遵循国家级考试要求及考试流程，整合大量用户的实际应用需求而推出全新的适合国内大中院校各类英语考试的最新一代智能网络考试系统。产品特点◆具备考试公告、组卷、考试、自测、阅卷和成绩统计与查询、试卷管理等模块功能。◆系统拥有先进的智能组卷出题、考试、自动阅卷、试卷分析、成绩统计和评估、考试管理等功能；可以能快速、随机生成符合要求的标准化试卷；◆系统采用B/S架构，不受点数限制，没有局限性。只要有浏览器功能就可以访问系统；无须安装客户端，学习者和教师无论在语言实验室、多媒体教室、计算机房、办公室、宿舍和任何一台校园机都可以开展学习，要符合当前软件应用发展的趋势。◆完全基于ASP.NET平台 C#语言开发的新一代系统平台，系统采用XML完全数据结构模式开发的纯B/S结构网考模拟仿真系统，在稳定性、数据并发量、数据迁移、维护成本低、安装简便、访问速度比较快、抗病毒性强等指标远远优于其它JAVA/JSP语言技术开发的传统网考系统。维护难度小，安装方便、可以跨平台运行。◆系统性能稳定，部署于WINDOWS操作系统，适合院系、教师根据需要进行CET4-6仿真模拟测试，考试流程完全仿真国家四、六级网考。◆系统支持流媒体播放、具备占用宽带资源少，对服务器压力小，对用户硬件的要求低的特点。学习者可大量访问和流畅访问视频文件、可以支持大量并发访问，应用的时候没有点数限制，提高使用效率，大大降低了用户使用成本。◆全面开放系统架构，独家提供无限题库分级层次，满足各语种各学科的分类管理。除系统自带试卷库外，老师可根据不同层级建立题库和试卷库。◆考试训练过程中能够实现断点续传功能，实现保障学生在出现故障的情况下可在另外的计算机继续完成考核。◆计算机主动阅卷和教师手工阅卷，客观题计算机自动阅卷打分，主观题教师手动打分，系统自动统计考试成绩。

产品详细介绍  SP-3000型校园田径运动会网络管理系统是信息网络化管理系统，本系统为田径运动会运动会组织者提供方便、快捷的使用方法，系统能够对运动会进行合理的安排与管理，实现数字化，网络化，智能化，无纸化工作，节省大量人力和物力。     校园田径运动会网络管理系统一种“人机交互系统”， WINDOWS 操作系统，界面友好，操作简单。通过计算机来完成烦琐的记录与安排工作，保证运动会的正常流畅的进行。校园田径运动会网络管理系统是典型的数据库应用系统，可完成田径运动会管理中的运动员报名、赛前编排，成绩自动测试，成绩自动记录，成绩自动统计，成绩公布．信息查询等事务处理功能。并且径赛支持预次复决四个赛次，支持电子报名。自动生成成绩册，使用该系统可以极大地减少裁判员和工作人员的人数及劳动量，同时还可大大提高工作效率、可靠性和正确性。  该系统非常适用，办学规模很大的中小学校、大专院校、各级体育、教育行政部门等举办的田径运动会。尤其这个系统完全可以交付学生来使用，它可以提高学生的组织管理能力，打破在组织上以教师为中心的运动管理模式，教师在其中充当一个指导者的或者监督角色。

大规模风电、光伏等可再生能源的接入是新能源电力系统的重要特征，其发电、负荷、设备故障以及天气等因素的多重不确定性交互渗透，对信息控制系统产生严重依赖，使系统安全面临严峻的挑战。 　　为全面提升新能源电力系统防御风险的能力，华北电力大学刘文霞和张建华教授团队在 2007 至 2016 年间 ，承担了国家科技部和国家自然科学基金委等 5 个纵向课题，同时与贵州、海南和吉林省等多家电力公司合作，从电网规划、运行、应急和信息四个应用领域入手本项目从电网规划、运行、应急和信息四个应用领域入手，开展风险评估理论及其应用关键技术研究。取得的创新性成果如下： 　　（1）创新提出了表征新能源不确定性影响的电压波动风险量化评价方法，突破了复杂大电网风险评价效率和风电场模型精度低的技术难题，研发了计及多重风险的大规模风电并网规划方案辅助决策系统（见图1、图2a）； 　　（2）提出了大规模风电并网下电力系统小信号稳定性与运行风险评估新方法，建立了融合运行风险的优化调度框架，率先研发了电网短期和超短期风险评估系统（见图2b），填补了国内外该应用领域空白； 　　（3）提出了电力系统大停电风险的辨识与预警方法，解决了大规模风电接入情况下电网自组织临界态的辨识难题，首次建立了区域电网大停电风险的应急管理体系； 　　（4）系统地提出了设备、厂站及广域系统三个层面的电力信息安全评估方法，突破了信息-物理域耦合带来的安全性量化难题，为新能源电力系统的安全经济运行提供了信息安全技术支撑。 　　基于此项目，研究团队共申请发明专利 11 项，已授权 7 项；软件著作权 3 项；发表论文 76 篇，其中 SCI 论文 10篇、 EI 期刊论文 46 篇，总被引用量 29237 次；专著 1 册。同时，此项目成功应用于北京、华北电网的安全和应急体系建设，有利支撑了奥运保电；研发的应用系统应用于贵州、海南和吉林等省，创造了巨大的经济效益。

针对地下金属矿作业场所分散、作业过程离散、作业环境恶劣、井下作业人员和装备移动频繁等问题，成果以信息化改造传统矿业理念，从融合业务流和数据流角度，对矿山生产安全协同管控的相关理论、技术、装置和系统等进行研究和开发。 提出并构建了矿山生产安全信息集成管理与融合应用系统框架体系，创立了面向成本、价格、效率等多维视角的地下金属矿生产安全协同管控新模式，研发了基于大数据的地下金属矿生产协同管控平台，实现了对地下金属矿生产安全全过程的精细化协同管控；研究了适应于地下金属矿泛在信息传输网络的快速构建技术，提出了基于等距扫描的井下空间激光探测方法，研制了基于超宽带技术（UWB）的井下作业人员及设备精确定位装置，研发了地下金属矿作业空间环境智能感知系统，解决了地下金属矿生产安全协同管控技术难题，在地下金属矿高效、安全与智能化开采方面取得的成果达到了国际领先水平。

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。

本发明提供了一种基于神经网络的超密集异构网络负载均衡优化方法，将ART2型神经网络和基于代价的分布式方法相结合的低复杂度超密集异构网络下行用户连接方法，联合调整所有小站的代价偏置值，解决超密集异构网中的负载均衡问题。本发明采用ART2型神经网络的分类设置初始值，可以大大降低迭代次数和计算复杂度，能提高基站边缘和中间的用户的吞吐量率，自动的均衡跨层和同层之间基站的负载，进一步显著降低负载均衡迭代方法的迭代次数，更加适应快速复杂多变的实际情况。