麦可思通过对师范类专业认证标准的研究与分析，设计调研评价指标。以结果为导向，基于师范生培养的“出口 - 过程 - 入口”全过程，从毕业生中期发展、应届毕业生跟踪、用人单位评价、教学质量与改进、师资保障、学生成长及生源与招生等维度，对师范类专业人才培养质量进行监测，同时也结合师范认证中关注的校本数据，为专业构建内部质量监测体系及撰写自评报告提供数据举证。

目前的高校，数据中心建设存在的大量的问题，难以满足高校在决策、管理、服务、流程优化、业务创新等多方面的要求。为此，急需进行全面的数据治理。通过数据治理可重复的迭代过程，螺旋式上升模型，实现数据资产的不断沉淀、积累和质量的持续提升。 高校数据中台的建设遵循技术与管理的相结合，贯穿在数据管理的过程中。建立科学有效的数据中台体系，对学校各业务系统和数据中心的数据质量实施全程、全域和全员的管理。将数据质量管理以制度化、规范化的方式落实到数据采集、存储、清洗、生成、转化、传递和使用的各个过程环节之中。 方案优势： 1. 多元化的数据管理，真正实现数据全生命周期管理 通过数据中台及数据治理，定位核心数据，将信息数据通过标准化采集、自动化清洗、共享化整合入库等操作最终实现信息标准管理、元数据管理、主数据管理、历史数据管理、数据资源管理、数据安全管理等多元化数据管理场景，真正实现数据全生命周期管理。 2. 高自由度组合，打破固有局限 以信息化建设为基础，通过数据中台体系，对于信息标准、元数据、公共数据、数据交换、数据质量检测进行统一规划管理，同时所有产品功能模块可独立或按需组合，支持多种自定义模式，突破原有的固定局限，满足用户不同的数据中心建设需求。 3. 数据监控运维一览，实现可持续数据治理 通过统一监控与运维平台，实现主动监控、集中管理的方式，满足对于数据标准、数据采集、数据质量检测、数据内容等可视化监控与一站式管理，降低了人工运维成本，实现运维水平和可持续维护能力的效果。

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

教育云数据中心解决方案，奠定教育数字化转型基石，资源整合与共享是教育信息化建设的重要课题，而教育数据中心是实现共享，弥合数字鸿沟的重要基础设施。 华为教育云数据中心解决方案，依托领先的服务器、模块化数据中心基础设施，统一管理软件以及可靠的业务连续性保障机制，打造敏捷高效、安全可靠、绿色节能的数据中心。 华为FusionCloud虚拟化技术，提供资源池化、全栈云服务能力，为教育客户提供融合资源池、托管云、混合云等场景下的解决方案，助力教育信息化迈向云时代。华为领先的模块化数据中心基础设施采用模块化架构，UPS效率高达97%，“泊位”建设模式快捷复制扩容，节省初期投资，省50%交付工期。 1.敏捷部署：资源灵活分配，教育业务分钟级上线 2.高效管理：统一管理多校区数据中心，效率10倍提升 3.节省投资：基于OpenStack架构，异构兼容多厂家设备

建设专业的大数据实践教学平台，提供多样的实践教学环境和算力支持。 提高大数据专业建设水平，丰富大数据教学资源和提高专业能力。 链接产业，转化和对接企业级大数据项目案例、数据集并做到及时更新。 提供师资工程能力，提供充足的大数据专业师资和技术支持服务。

可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法，该方法首先确定神经网络参数，再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势，但对流量数值的精度预测上还有较大差距；基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性，因此在预测流量的变化趋势上效果一般，但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来，设计了一种

采用一体化的监控管理体系结构，支持管理功能的跨域、分布式部署、运行与协作。支持和扩展了标准的信息模型，提供了主机、集群、节点、网络计算系统四个层次的监控信息，为各监控层次提供了完整的监控度量指标。支持对硬件、软件、网络、服务等各类资源的监控。支持OpenPBS、LSF、OAR等计算作业管理系统。 提供虚拟组织、系统操作员、站点管理员、普通用户等不同层次的信息抽象视图；提供强大的故障检测和报警功能，以邮件等方式报告资源故障；提供完整的基于web2.0的数据展示界面；支持用户定制的图表的生成；采用分布式记账方式，准确记录用户的资源消耗情况；支持灵活的计费策略。该技术目前在中国国家网格、药物设计网格、高能物理网格以及中国国家网格工业社区等多个实际运行的分布式网络计算系统当中得到应用。

随着科技的发展和网络技术的应用，网络在带给人便利的同时，其安全性问题也日趋严重。各种新的应用和未知协议导致网络越来越复杂、多样化和难以管理。例如:P2P、视频 流等应用，占用了大量带宽，造成网络带宽耗尽;各种网络恶意攻击(僵尸网、蠕虫、病毒 等)更是严重地危害到网络服务和信息安全。网络安全问题不仅使普通网络用户的个人信息 和隐私受到威胁，还使得企业机密变得不再安全，网络服务提供商和管理者对网络的管理也 变得更加困难。更为严重的是，不法分子在网上肆意进行盗版、黄色和反动内容传播等不法 行为，如果不将这些恶意流量从骨干网的背景流量中识别并分类出来，就会对网络的净化、 社会的和谐、国家的稳定造成不良影响。网络流分类技术的提出和发展解决了网路流量的实 时分类和识别问题，是解决上述问题的必由之路，是网络安全技术的基础研究之一。网络流分类技术是网络安全领域中迫切需要解决的核心技术和热点问题。只有对流量进 行实时的有效识别和分类，才能对网络进行有效的管理和控制，从而净化网络环境，确保网 络和信息安全。本系统基于采样的、基于交互控制命令信息和基于载荷的网络流分类技术，提出了融合 三种分类技术的层次化网络流分类方法，建立和完善一整套适用于网络流分类问题，由基本 模型、分类算法、硬件平台和体系结构组成的实用系统，系统具有在真实环境下的网络中对 网络流进行快速、准确和实时分类的能力。应用说明 政府管理部门 通过精确的网络流分类系统，可以对一些涉及盗版、黄色内容、网络攻击、非法反动思想的传播工具所使用的协议作出有效识别。同时对一些 P2P 视频网站、国外热门论坛等内 容进行流分类，只有将这些恶意不法流量或者敏感流量准确并实时地识别和分类，才可以从 技术上提供有效的后续管理和控制。 企业随着计算机技术和网络技术的发展，大部分企业都实现了电子办公和互联网办公，因此 网络安全对于企业尤为重要。首先，企业的网络管理十分严格，如果没有流分类技术将无法 进行流量识别，那么如 P2P 等流量必将会对企业的正常工作带来影响。其次，企业的机密 可能会因为网络安全问题被泄露，使得企业的利益受到损失。因此准确有效的流分类技术对 于各大企业来说是非常重要的。 网络服务提供商(Internet Service Provider，ISP)网络服务提供商非常关心如何保证其服务能够正常运行并使用户满意，对于网络流分类 技术的需求也很迫切。准确有效的流分类技术能够提供当前流量的组成部分，可以帮助网络 服务提供商制定有效的管理策略和合理的收费政策，保证网络服务的质量，提升网络服务的 经济效益。 网络管理者网络管理者需要利用网络流分类技术来更有效地管理带宽，避免出现带宽被 P2P 等流 量耗尽而使得正常业务流量不畅的问题，同时避免网络攻击等危害。这就需要流分类技术实 时有效地将这些流量识别分类出来。 研究者5 合作方式 商议。6 所属行业领域 电子信息领域。对于现有协议的分析可以促进新的更完善的协议出现，通过对流量的分类，也可以判断 当前网络流量的组成和发展趋势，有助于整体网络模型的研究。

空间多波束延迟网络主要应用于光控相控阵天线内部的波束形成网络，通过分组多抽头延迟，使相控阵天线在空间形成多个空间波束。 该延迟网络通过微波光子技术，在光域对微波信号进行高精度多路分组延迟及多路合成，通过光延迟技术克服了电延迟技术（同轴电缆延迟线、声表面波延迟线、微波PIN二极管延迟线等）在延迟移相上存在的固有技术缺陷，可满足高频宽带信号的延迟移相及空间波束形成需求。同时，该技术还可应用于其他需要实现射频信号精确延迟及分配的系统当中。

换热器网络作为热回收系统是石油化工和其他过程工程中不可或缺的部分，通过对换热器网络的系统最优化设计，可以最有效地利用物料本身带有的热量和冷量，从而达到节能和降低设备费用的效果。我校和汉堡工业大学联合研发的换热器网络最优化设计软件以混合遗传算法作为MINLP问题的基本求解器，并结合了多种进化策略，特别是提出了大规模换热网络的单性遗传算法的进化策略，使得设计软件能够有效地运用于流股数超过100股的大型换热器网络最优化设计问题，这是目前使用商用软件无法进行有效计算的。使用这一软件对文献中的许多经典算例进行了计算比较，大多获得了比文献报道的结果更优的换热网络设计，远远好于使用商业软件HEXTRAN得到的结果；对于大规模换热器网络，其年度总费用（投资费用与运行费用之和）的降低更为显著。 主要性能指标1．换热器网络的最优化设计所涉及的换热器包括加热器和冷却器的可选类型可以由用户自行增减； 2．可以使用多个冷热公用工程，软件自动选择最优的公用工程匹配；3．可以在用户子程序中根据实际设计要求自行设定最优化目标函数，加入禁止匹配、禁止分流、面积限制、换热器种类限制等多种约束条件；4.可以选择多种进化策略及不同的相关参数以检验计算结果收敛于全局最优解的可信度； 5.可用于流股数超过100股的大型换热器网络最优化设计； 可在个人计算机的windows环境下运行（带用户界面），也可在大型并行计算机的UNIX系统中运行（不带用户界面）。