湖南国防工业职业技术学院是经湖南省人民政府批准、教育部备案成立的省属公办全日制普通高等职业学院。学院前身为1962年江南机器厂创办的职工工艺技术培训班;2008年1月，经湖南省人民政府批准正式成立湖南科技工业职业技术学院;2015年4月，学院移交湖南省人民政府管理，成为湖南省教育厅直属高职学院。2016年1月，经湖南省人民政府批准，学院更名为湖南国防工业职业技术学院。 学院是中国兵工行业唯一一所专门培养高素质技术技能人才的综合性职业院校，是中央军委和国家教育部确定的全国第一所为陆军定向培养直招士官的高职学院，是全国首批国家高技能人才培养示范基地和中国军工行业高技能人才培训基地，也是湖南省唯一一所依托中国兵器工业集团办学、具有真正意义上的校企合作、工学结合办学特色的培养军工和高端装备制造军地两用人才的省示范性(骨干)高等职业院校。 办学50余年来，学院坚持质量立校，内涵强校，特色兴校;秉持“德能兼融、行知并重”的校训，传承“把一切献给党”的人民兵工精神，弘扬“军工品质、忠诚奉献、立德树人、经世致用”的学院核心价值观，坚持“植根兵器工业，对接高端制造，坚持军地融合，打造三个高地”的办学定位，实施“工学结合”的人才培养模式，彰显“校企一体、军民融合培养军地两用人才”的军工办学特色，致力于创办军工特色鲜明、国际国内知名的高等职业教育。学院为我国国防军工建设和湖南区域经济的发展做出了重要贡献。 目前，学院占地面积430余亩，校园建筑总面积109775㎡，固定资产1.5亿元,教学仪器设备总值4500万元。省级财政办学经费拨款2800余万元。设有士官学院、武器装备制造学院、武器装备维修学院、车辆工程学院、建筑工程系和公共基础部“四院一系一部”。现有教职员工310余人，各类在校学生5000余人。 学院依托中国兵器集团办学，打造了一支包括教授、副教授、研究员级高级工程师、全国技能大师和技术能手、省级技能大师和技术能手、全国劳动模范、全国五一劳动奖章获得者、全国园丁奖获得者、中国兵器工业银华奖等获得者、全国优秀教师、湖南省道德模范、湖南省技能大赛优秀教练员、高级技师、等在内的优秀双师教学团队。现有专任教师230人，兼职教师93人。 一、孕育于军工企业，形成军工特有专业体系 学院始终依托中国兵器行业和国防军工企业办学，紧密对接中国兵器工业集团的光电信息、武器制造、特种化工和军用车辆四大业务板块及使用武器的中国人民解放军，以武器制造技术为核心专业组建了武器装备制造专业群，以应用电子技术为核心组建了武器装备维修专业群，分析军用车辆前后市场的关系，以汽车检测与维修专业为核心，组建了军用车辆专业群，形成了以武器装备制造专业群为示范引领，以武器装备维修专业群为主体，军用车辆专业群为补充的专业体系。 学院以中央财政重点支持的高技能人才实训基地为龙头，以“大师工作室”为引领，以校内实习实训室和中国兵器江南工业集团生产车间为主体，按照企业真实的生产环境，引入企业“6S”企业生产性管理标准，积极营造产业文化氛围，帮助学生养成职业素养，建成了数量足够、设备先进、功能齐全、管理接轨、校企文化融合的实习实训条件。现有校内实训大楼3座，校内教学型实训室55个，校内生产性实训基地7个(含“校中厂”3个)，校外实习实训基地95个(含“厂中校”8个)。 二、产教深度融合，产学研服务武器装备制造产业发展 学院历经50余年校企一体办学，校企深度融合，产学研结合成功经验，得到省委省政府主要领导、教育厅和湘潭市领导的称赞，被湖南省教育厅优选为“高等职业学校提升专业服务产业发展能力”的典型案例上报到教育部，进行宣传推广。学院已经成为湘潭市和湖南省职业教育校企合作、产教深度融合的典范单位。 学院是中国兵器江南工业集团军研产品试制生产定点单位、中国兵器北方光电集团军研产品研发与试制合作单位、国防科大临空所无人机技术产学研及人才培养合作基地、长株潭众多大型骨干企业定向人才培养、技术服务与技能人才培训单位、湖南省金蓝领工程承训单位。学院的职业教育事业逐步从“对接产业，服务产业”，向“提升产业，引领产业”发展转变，努力实现质量导向的发展方式转型。 学院坚持要求专业教师参加真实产品的加工生产，逐步形成了以真实产品为载体，工作过程导向的课程体系，由于教师长期参与真实产品的生产，其加工产品的质量和加工工艺水平不断提高，其加工一些武器核心研发部件的水平高于企业同类水平，受到了企业和军方的高度称赞。2014年为例，教师参与了5个大类，69个品种的产品的加工，其加工产值超过了1000万元，特别是教师参加兵科院的重点研制项目，陆军武器某远程精确打击系统，其中的某攻关部件的生产，其生产质量远远高于企业的生产质量，受到了中国人民解放军和中国兵器集团的高度认可。 2015年9月第十六届北京国际航展，我院作为唯一受邀参展的高职院校在无人机专区亮相。我国从事无人机相关产业的有1000余家，无人机操控和维护人才缺口非常大。学院作为国防科大临空所产学研及人才培养合作基地，与国防科大合作，主要培养军民应用领域使用无人机的专业应用人才，同时开展遥控无人机操控手的短期培训、通用无人机操控手的中期培训以及全日制无人机飞控师的培养。学院先后参与国防科大临空所用于空中监视和侦察的某型无人机部件的制作、整机的试制和装配，形成集无人机试制、装配、操控与维护、人才培养五位一体的全方位服务体系。学院成立了湖南省职业院校唯一一支蓝箭无人飞行器表演队，在省、市职教宣传活动周等重大活动中表演展示学院与国防科大联合研发、生产的各类型无人飞行器。 三、服务军队服务国防，为中国人民解放军培养高素质技术技能人才 2014年，总参谋部和教育部联合下文《关于做好2014年定向培养直招士官试点工作的通知》(参动〔2014〕5号文件)，批准我院为定向培养直招士官单位，当年为广州军区定向培养弹箭使用与维护专业方向、装甲车辆专业方向士官生100人。2015年，我院士官招生由2014年的2个专业增加到2015年8个专业方向，招生规模由首批100人扩大到385人，士官培养规模与专业位居全国第二位。2016年我院士官招生390人，2017年560人,2018年820人。未来2-3年在校生规模将达到2500人左右。 四、打造一流武器装备制造专业群，建设特色鲜明的国防职业学院 学院始终践行“军工品质、忠诚奉献、立德树人、经世致用”的核心价值观，做技能人才的“孕育者”和兵工文化的“传播者”。展望未来，学院将紧紧对接国防军工行业和我省高端装备制造业，继续走校企一体、深度融合的办学之路，坚持内涵发展，实现质量导向的发展方式。到十三五末，将学院武器装备制造专业群打造成为全国一流的军工特色专业群，将学院建设成为一个各类在校生规模6000-8000人左右(在校士官生3000人左右)、为中国兵器培养培训军工专业技术技能人才、为中国人民解放军培养武器装备售后服务士官人才、为本地区经济建设培养高端装备制造技能人才、具有鲜明国防军工特色的国防职业技术学院。

产品详细介绍制造业是国民经济的基础，是立国之本、强国之基。随着新一代信息技术与制造业的深度融合，智能制造已成为制造业发展的趋势。据国家《制造业人才发展规划指南》，2020年我国制造业重点领域——新一代信息技术产业人才需求将达到1800万人，其中人才缺口750万人；而到2025年，这一需求与缺口将分别增加至2000万人、950万人。 “未来智造中心”职业院校合作项目旨为智能制造产业发展输送技能人才，项目对标智能制造工程技术人员职业要求和职业院校特点进行规划，从双师教师培养、课程体系建设、实训环境建设、职业技能认证、学生技能竞赛、学生就业支持六个方面开展工作，培养具备完成以下工作任务能力的技能人才： 1.应用智能制造相关技术； 2.应用智能制造装备、生产线； 3.应用智能制造虚拟仿真技术； 4.操作、应用智能检测系统； 5.应用智能生产管控系统； 6.安装、调试、部署智能制造装备、生产线； 7.操作、应用工业软件进行数字化设计与制造； 8.操作、编程、应用智能制造装备、生产线进行智能加工； 9.提供智能制造相关技术服务。 “未来智造中心”项目以数字技术贯穿设计制造全过程，培育智能制造技能人才。项目包含数字设计、数字制造、智能产线三个方面的内容。 1.数字设计 以数字样机（三维数字化设计）技术、人工智能设计技术为主要内容，培养学生在数字化设计岗位群完成以下工作任务的能力：操作、应用工业软件进行数字化设计；应用智能制造虚拟仿真技术。 2.数字制造 以增材制造（3D打印）、减材制造及增减材复合加工为主要内容，培养学生在数字化制造岗位群完成以下工作任务的能力：应用工业软件进行数字化制造；应用智能制造装备进行智能加工。 3.智能产线 以智能装备全要素建模、装备及产线联调联试、故障诊断与处理为主要内容，培养学生在智能生产线相关岗位群从事以下工作的能力：安装、调试、部署智能制造装备；应用智能生产线进行智能加工；操作、应用智能检测系统；应用智能生产管控系统。

#软件具有国家版权局颁发的软件著作权登记证书。 #软件具有省级或国家级检测机构出具的软件产品登记测试报告。 学业与生涯发展指导系统旨在应对新高考及新课程改革需要，以科学选科、合理选专业、系统性开展职业规划为目标，是为学生提供学业、生涯、心理等多维度多要素支持和指导的生涯发展综合管理平台。 系统包括学科介绍、选科决策、专业定位、职业方向、高校选择、生涯规划、生涯导航、拓展应用等核心功能模块。可提供全面的学生信息及档案管理、完整的生涯数据记录、数据挖掘与智能处理、生涯课程及资源共享等。通过网络化、智能化、专业化的管理平台，掌握学校生涯教育基本状况，动态跟踪每一位学生的个人情况及档案信息，智能分析学生评估结果，高效生成各类统计报告。 1、系统可提供全面的学生信息及档案管理、完整的生涯数据记录、数据挖掘与智能处理、生涯课程及资源共享等，随机内置各学科课程大纲、试题示例及相关资源等内容。 2、系统支持学科决策6选3智能推荐。学生根据自己的学业水平及对所要学习的学科内容进行了解和选择，可以进行学科兴趣、学科能力、学科自我效能的分析与判别，再结合代表性考试成绩综合判断。系统可智能判别出个人的优势学科并推荐出匹配度最高的方案，并同时提供学科导向型方案推荐和职业导向型方案推荐两种智能匹配模式，满足不同场景需求。 3、系统提供包括学科兴趣问卷、职业兴趣测评、职业性格倾向测评、多元能力测评、职业价值观测评等等多种专业测评量表，涉及生涯指导、选科指导、心理指导等多个方面。通过测试发现学生最佳潜能优势结构，把握梦想与现实，喜欢与擅长的最佳结合点。在获取学生生涯、学业、心理等多维度的自我状态和发展情况数据后，可进行学科、专业、职业选择的智能推荐。 4、系统内含专业库、职业库、高校库三类职业核心数据库：每类数据库提供相应资料的详细介绍，可进行自由筛选和查询，并支持编辑和维护，打造独具特色的生涯大数据。学生可以在系统内收藏自己心仪的专业、职业、高校，并选取合适的学科、院校、专业、职业作为自己的目标方向。 5、系统提供了全国教育部数百种专业分类，并针对每项专业提供详细介绍，包括专业的基本介绍、课程内容、报考所必选的学科、高校排名等信息。 6、系统提供近千种职业内容供学生查询、了解职业。具体包含工作性质、工作内容、工作要求、工作环境、职业前景、相关专业等内容。可依据领域和行业分类进行职业筛选。 7、提供了全国范围内教育部认可的数千所高校信息的检索和查询，包括高校的基本情况、开设专业、录取条件等，可以根据地域、级别、院校类型等不同条件进行自由筛选和特色查询。 8、学生可根据职业推荐或自主选择的目标职业制定职业生涯规划，包括探索自我、梦想剧场、职业大对比、职业生涯规划等流程。系统通过人机互动模式帮助学生了解生涯规划的方法和流程，引导学生根据自身情况进行合理的规划。 9、系统包含了企业型、研究型、常规性、实操型、艺术型、社会型六种类型职业代表人物的经历故事和丰富内容，及家族职业树、我是大侦探、愿望清单等等生涯相关的趣味拓展应用。 10、系统提供全校的生涯大数据解析分析，支持自动生成全校选科统计综合报告、专业统计综合报告和职业统计综合报告及自由组合统计报告，支持任意班级年级校区自由选择组合生成报告。系统通过数据挖掘和统计分析，帮助老师了解全校学生的学科、专业和职业的选择倾向，学生们进行学科选择时的特点，学生在职业兴趣、优势智能、职业性格和价值观等特点上的整体情况。  11、系统提供数据筛选功能，通过选科数据筛查、专业数据筛查、职业数据筛查三种维度，帮助老师快速筛选出选择了不同学科、专业和职业的学生名单。同时全部统计数据及测评原始数据均支持导出为excel表格，方便老师后续调研研究。 12、系统提供了丰富的生涯规划课程的教案、课件、精品课程视频、职业测试、各学科试卷等丰富资源，以辅助老师高效开展生涯规划课程教学相关工作。

项目成果/简介: i4Ocean 的命名分为两个部分，其中Ocean代表本平台主要应用于海洋信息可视化领域，而i4寓意为四个英文单词即：Interactivity（交互性），Imagination（构想性），Immersion （浸没感），Intelligence（智慧性）。这四个单词概括了i4Ocean 的主要特点，也是本平台致力于实现的终极目标。 i4Ocean可视化原型系统主要实现以下功能： 1、数据处理：将常见的海洋数据转换为geotif、json、geojson。 2、可视化功能：标量数据可视化、剖面动画、体绘制、二、三维流线可视化。 3、可视化分析：中尺度涡识别、追踪。 4、舰船远洋航行系统：港口信息查询、全球港口显示、航线添加、海图导航、水文信息可视化。 5、视频录制：保存加载相机路径、高清截图、高清录像。 在系统中，我们提出了两种算法用于海洋环境数据可视化和分析。一种是基于gpu的光线投射算法绘制海洋温盐数据，一种是基于传输函数的海洋中尺度涡流交互式流场可视化算法，实现了时空相干和视口相干。引入交互式传输函数，从背景洋流中提取基于多种涡旋参数（如Okubo-Weiss参数）的二维和三维涡旋特征。 相关成果评选为2012年山东高等学校优秀科研成果奖、2013年青岛市科学技术奖、青岛市2017-2018年度优秀大数据解决方案。项目阶段:系统原型阶段效益分析: 该系统可用于船舶远洋航行、海洋数据分析、海洋数据处理。将常见的海洋数据转换为tiff，json。利用系统标量场、矢量场可视化功能，对海洋数据进行分析，为船舶航行提供指导。 该技术和装备可用于海洋深部结构研究，为发展我国海洋经济提供技术支撑，这将具有重要的社会经济效益。发展海洋数据分析及可视化功能，更可以拓展蓝色经济空间，推进军民深度融合。 该成果已与青岛海洋科学与技术试点国家实验室等单位开展深度合作，现阶段处在项目支持的前期研究中。同时与外地的合作单位有：中船工业集团，自然资源部直属单位国家海洋信息中心、国家海洋环境预报中心、国家海洋卫星应用中心。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权知识产权编号:201510066037.9 201510070177.3 201510212425.3 201510212424.9 201710827686.5 201710828365.7 2013SR004155 2013SR010109 2014SR062104 2015SR014980 2015SR038759 2015SR085063 2015SR246570 2016SR010562 2016SR326470 2016SR325154 2017SR732244 2017SR737071技术成熟度:通过中试技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

项目成果/简介:本作业平台可以实现掘进头支护作业的完全机械化，改善掘进头工作面的支护状况，大大减轻工人劳动强度，能满足一定的超前支护要求，能有效提高掘进面作业速度，充分保证工作人员的作业安全性，是改进目前掘进头支护作业工作方式的综合机械化成套作业设备。

系统面向大型项目管理与科研管理，以先进的项目管理原理与技术为核心，并充分考虑我国项目与科研管理的实际需求。系统以项目管理流程为主线，整合管理项目实施所需要的时间、费用、质量、资源、信息与知识。通过流程、角色、权限、资源的动态绑定，实现系统的可视化设计与系统功能配置。系统不仅是一个过程管理系统，同时也是一个质量检查与管理系统，不仅是一个专家管理系统，也是一个知识管理系统。系统汇聚了数据分析、文本挖掘、决策支持、自然语言处理等众多先进技术，并支持SOA软件体系结构。 在项目管理方面，系统基于项目流程，通过对信息进行不断地收集、加工，共同完成整个项目管理的过程。 项目信息管理：每个项目记录以下信息：项目编号、项目名称、承担单位、单位地点、计划开始时间、计划结束时间、优先等级、项目预算。 项目计划制定：可定义项目里程碑（包括交付成果）和计划时间，以明确科研项目所处的阶段，控制项目从某个状态提升到下一状态，并且能够直观地显示项目所处的阶段，实现了项目的流程化管理。 项目流程管理：对项目的各种技术文档的审批流程、变更进行管理，项目的进度管理，建设管理数据库、存储有关管理数据，保存项目相关材料。 在科研管理方面，系统支持完整的科研管理生命周期，包括科研项目征集阶段、评议阶段、立项审批阶段、立项阶段、实施阶段、验收阶段、跟踪阶段，整个项目管理生命周期。系统支持科研项目过程管理，支持科研绩效评估也支持科研决策。与此同时，系统提供了丰富的相关管理功能： 工作任务分解：整个项目活动分级分解至可管理工作单元的层次结构，每一个工作单元具体描述在一个规定单位或个人的具体责任和计划时间。 计划进度跟踪：项目各阶段或交付成果文档的负责人将必须定期地对所负责的工作进行进度维护。系统能够自动地综合相关的信息进行项目完成百分比的维护。 成果状态的管理：任务交付成果的管理将根据具体任务中规定的不同交付成果形式进行，例如交付形式可以为文件、设计模型、产品或部件等。 内容发布：面向各项目课题组、科研单位等用户，进行公共的信息发布以及公告。起到宣传、通报、展示等作用，即时地通过因特网向用户发布通知。 资料文档下载：各个项目中存在着大量地公共文档以及各种模板，为了方便所有用户，将此类文档和模板进行合理组织，用户可以轻松实现公共文档和模板的下载和上传功能。 辅助决策功能：提供相关的分析工具，综合应用现代管理技术，对各种关联管理信息进行对角度剖析，提供多维图表，实现对知识分析和知识挖掘，为决策提供了可靠的支持。 绩效评价：建立了多种大型项目与科研项目评估指标体系，利用关键绩效指标对工作完成效果进行测度，可以有效的对工作绩效作出评估。 本系统面向大型项目管理与科研管理，可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。

通过车载终端以至少 1Hz 的频率采集发动机动态运行数据和静态数据，并通过远程监管终端上传至远程监管平台；远程监管平台将车辆上传的动态运行数据输入相应的诊断模块进行信号诊断，输入相应的排放因子计算模型计算出排放因子，并读取 OBD 故障信息对排放结果进行有效性评估，从而获得车辆的实际排放状态。

本作业平台可以实现掘进头支护作业的完全机械化，改善掘进头 工作面的支护状况，大大减轻工人劳动强度，能满足一定的超前支护 要求，能有效提高掘进面作业速度，充分保证工作人员的作业安全性， 是改进目前掘进头支护作业工作方式的综合机械化成套作业设备。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。