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。  

      实名制网络学习空间，旨在打造与现实教育组织中各级教育机构、学校、班级、师生等主体相对应的网络教育组织体系。空间为多层次用户团队（包括从师生个体协作团队班级团队学校团队学科团队区域团队）提供相应的资源、工具、环境的支持和服务，实现“自上而下”、“自下而上”的双向良性互动。 教师空间：为教师开辟一个集学习、工作、交流于一体的实名制网络学习空间，以基于SNS的人际关系架构和知识体系、教材体系构建服务体系，实现信息的快速传播和精准获取，并汇聚为校、区、市、省各级生成性资源。 学生空间: 学生空间不仅能够全面记录学生成长全过程，还能为学生自主学习提供良好的信息化环境，让学生随想随学、自主学习、个性发展。学生可制定自己的学习计划，相关通知、信息都会自动推送到学习空间，空间资源能自动汇集和推送，学生相互之间，以及与学校空间、班级空间、教师空间可以互联互通，完美实现师生互动、生生互动。 家长空间：平台为针对家长用户提供便捷的，平台将呈现家校交流的相关服务。家长以家长身份、学生帐号登录，平台就会将学生近期的一些学习情况呈现出来，方便家长全面主动了解学生在校学习情况、班级情况以及，班主任、任课教师的情况，并与。家长可通过平台与任课教师进行深入的交流和沟通，关注学生的学习全过程，还可得到一线教育专家的指导和点拨。 协作组空间：教师可以按年级、学科、兴趣爱好、教育行政结构等多维度组建协作组。协作组提供资源管理、话题、问答、问卷、投票等基本应用模块，并支持文章、资源、图片、视频等分类管理，能从个人空间中选取已发布的各类资源拉取到协作组。 班级空间：班级空间是师生间的协作教学、讨论交流的网络环境，是现实班级课堂的补充与延续。班主任可组建班级，聚合管理班级学科教师、学生，课程安排，学习内容，开展学习活动，形成学习反馈，增强学生班级凝聚力和成员归属感。 学校空间：以学校为单位开展教学研活动，可与本校师生组织衔接，便于校内各项业务活动的组织管理。学校管理者可发布校内公告、查看基础管理数据。本校教师可随时参与各类教、学、研活动，本校学生可积极参与各类校园活动及社会实践活动。师生发布的所有内容会自动汇聚到学校空间，积淀本校生成性资源，支持各学校空间独立管理。 学科空间：省、市、区县、校各级机构管理的所有学科均可拥有相应的学科空间，能够自动汇聚范围内相同学科的教研员、学科带头人、教研资源、工作室、协作组、学科文章、学科活动等，加速本学科教师之间的协作交流，展示特色学科资源和成果。学科教研员可发布学科新闻公告等内容、查看基础管理数据等，支持各学科空间独立管理。 区域空间：区域各级机构、各机构学科各类信息的集中汇聚区，同时也是各级政策的集中发布区、研修动态的集中展现区，为开展区域性教育业务提供全面的支持和服务。省、市、区各级空间融合互通，内容、人员至下而上汇聚，政策、任务至上而下传达。通过区域空间及业务应用系统，可促使城镇和农村的学校之间、教师之间实现“手拉手、结对子”， 共同参与各类业务活动、分享优质教育资源，先进帮后进，推动教育公平。

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项目成果/简介:复杂地层钻探取心工艺技术及实验装置，2016年，高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖一等奖。

科研成果：复杂地层钻探取心工艺技术及实验装置，2016年，高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖一等奖。

采用Intel i386EX单板微机作为系统核心，具有Windows环境的汇编语言和C语言源程序调试环境，具有单步、跳过、断点、连续、变量跟踪等调试手段，全面支持80x86实模式和保护模式的教学实验，支持课程设计和电子竞赛。

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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。