产品详细介绍 赛名师平台利用信息化技术，集数百门精品课程、丰富教学资源于一体，专为解决职教老师的痛点量身打造，致力提升教学质量、教学效果，集“课前备课-课中互动-课后考核”为一体，使教师备课更高效、学生理解更轻松、教学互动更 有趣。资源持续更新，实时共享，助力全国职教老师成为未来名师。 一、三大特色助推教育信息化2.0 1.教学管理功能全面强大  产品功能全面强大，功能中心涵盖教学、资源、数据分析等功能，完整适配“讲什么”、“怎么讲”、“讲出彩”的提升过程，快速提升教学和课堂管理水平。学生端可进行在线测试和讨论，记录笔记，学习更加轻松便捷。 2.数字资源超市轻松选择  平台聚集了数百门优质课程，涵盖公共基础课以及数十个专业，创新创业、金融、会计、物流、汽车、电商、学前、国贸、市场营销、文秘、酒店管理、旅游服务、现代农业、护理、助产、中餐烹饪、机械、计算机等。资源形式多样，涵盖视频、交互式动画、3D游戏、VR再现等，生动立体，提升课堂活跃度。 3.增值服务助力学校合作 增值服务涵盖校级协同中心、职教课程联盟、教学资源合作开发等内容。依托国泰安的丰富资源和研发实力，协助院校建立校级协同中心，开展合作开发、课题申报等。奖励“赛名师”职业教育课程资源共建共享联盟，共同开发，合作共赢。 二、赛名师应用价值 1.课前  备课功能强大，线上备课有效助力提升备课效率，节约50%以上时间；自有定义课程章节，灵活排序，课程进度表设置让重点难点一目了然；海量素材可供调用，课间资源快速高效，即改即得，轻松拖拽，一键发布。还可进行多人云协同备课，教师间资源共享，有效减负。 2.课中  PC端和移动端无缝链接，资源涵盖课程大纲、课程标准、课件、微课、案例、习题、实训指导书等多种形式，笔记、开启、测试、讨论均可在线运作，方便实用。资源实时共享，可引导预习、线上答疑，方便学生复习，巩固学习效果。笔记和答疑均可云端存储，提升教学经验和资源的积累。 3.课后 课后作业一键发布，线上测评讨论更加快捷。可进行在线自测和考试，智能评分更加高效。可进行可视化分析，教学成果更直观，教学反思更方便。教师可将课程进行云同步，所授课程一目了然，同时可快速进行教学总结。

产品详细介绍系统概述： 教育资源系统为全体教师提供一个教学资源和专题资源的共建和共享平台，汇集优质教育资源，提高优质教育资源的利用率。 该系统是数字化学习平台(数字化学习背景和概念解释详见“网络课程系统”概述)和教师研修平台的核心成员系统，课程和主题教研等很多应用系统也都依赖该系统。 系统特色： 所有资源文件都统一进行格式转换或转码处理，确保任何格式的文档都被转换成统一的pdf文件，任何格式的视频都被转码成mp4格式，并且打上客户方水印； 系统支持跟JMS异步消息系统通讯；系统支持QUEUE队列系统，用于转码排队，由JMS消息系统来统一调度； 采用“教育社区”模式，建成一个“上传、转码、审核、上线、预览、购买、评价、应用”为主轴的教育交易市场，优胜劣汰，符合《教育 信息化2.0行动计划》利用平台模式实现资源“众筹众创”的指导方向； 重视一线教师的资源建设参与力度，改变数字教育资源自产自销的传统模式，鼓励教师“先共享，再自创”，解决资源供需瓶颈问题； 严禁重复上传，同一个教育资源除了在资源平台可以调用之外，还能被网络课程、主题教研、评课和作业等其它应用系统引用，大大提高了教育资源的利用率。

产品详细介绍     U伴慧学的资源中心，内置丰富结构化教学资源库，匹配不同版本的教材，包含小学、初中、高中9大主学科及其他专题内容，包含自学资源、点睛题和练习题库三大类，可以应用于课前安排预习、课中现场授课、课后布置作业。      阶段：小学、初中、高中    学科：语文、数学、英语、物理、化学、生物、政治、地理、历史、信息技术应用、安全教育    形式：视频、图片、文字    教材版本：包含全国各地主要应用版本，如部编版、人教版、北师大版、浙教版、苏教版等，与当地教学教材高度匹配   结构化资源内容：由浅到深，逐步进阶 1、课前—自学资源： “学材”区别于“教材”，指的是经过精心加工、适合学生自主学习的教学资源。 2、课中—点睛题： 点睛题是U伴慧学平台特有的教学资源，专门用于让教师即时了解学生对核心概念的理解与掌握状况，目的是培养学生的高阶思维能力。 3、课后—探究资料 对知识点的补充、拓展、探究性资料，可以引导学生更深入地思考问题，完善自己的知识，解决问题。 4、练习题库：全过程可应用，知识点的测试题目。

本项目研发一种基于国际先进的微环流分析技术的原位水质监测系统，体积小，成本低，试剂损耗量较小，维护周期长。基于此仪器进行高密度水质监测网络的搭建，并通过无线技术将水质监测网络的数据上传到服务器，通过算法对数据进行分析，完成快速、准确的污染溯源，为水域污染的进一步防、治提供一种实时、有效的手段。

本实用新型提供一种监测空气参数的无人机，其特征在于，包括：无人机本体，无人机本体顶部设 有第一通孔；密封罩，密封罩设置在无人机本体顶部并罩住第一通孔；空心杆，空心杆的下端设置在密 封罩顶部并与密封罩内部连通；电源；空气监测装置，空气监测装置设置在密封罩内；控制器，控制器 分别与电源、空气监测装置线路连接。一种应用所述的一种监测空气参数的无人机的监测系统，通过信 息接收/发送装置与地面基站实现信息传递，实时接收并显示监测数据，同时实现对无人机的远

（1）主要功能和应用领域 本成果面向环境与灾害监测预警需求，可在地形复杂、通信条件受限、运营维护困难的复杂环境下，建立监测预警信息传输系统，实现监测预警工作的持续、可靠运行，解决现有监测预警网络中的覆盖面受限、长期持续监测难度高、信息传输可靠性低等问题。 本成果可应用于自然灾害监测预警与应急处理、各种类型的环境监测等领域。 （2）特色及先进性 基于三大核心（新型组网架构、高效节能机制、可靠传输保障）机制，设计八项创新技术。提出了基于监测事件预测的节能机制和能量均衡消耗机制，设计了支持中继转发、双信道汇聚式接入的组网架构，研发了集自动重传、自适应传输、机会通信于一体的滑坡泥石流监测预警可靠传输技术，提升了监测预警网络的稳定性和可靠性。 本成果申请国家发明专利10余项，除正在受理部分，目前已获得国家发明专利授权8项。 （3）技术指标 本成果已示范应用于龙门山地震带小流域滑坡泥石流灾害监测预警技术研究与示范系统。根据示范系统运行效果，本成果与灾害监测传统方式技术参数相比，可达到如下技术指标： ？ 丢失/出错数据恢复率提高约30%，现场通信质量越差，优势越明显； ？ 视频和图像传输实时性可提高约1/3； ？ 传感节点能耗10%-50%，监测系统有效工作时间延长20-30%； ？ 网络故障对监测预警影响极大降低，网络故障带来的数据时延趋向于0。 （4）解决问题与实施效果 当前问题 解决方案与效果 技术状态 监测点部署受限于区域通信条件 中继转发技术： 采用中继转发技术，可在无信号覆盖区域建设监测点，通过中继转发技术将监测数据转移到具备GPRS/3G/卫星信号的位置。 示范系统应用 监测点的信息传输存在数据丢失、甚至意外中断的风险 集自动重传、自适应传输、机会通信于一体的传输保障技术： （1）研发低开销、高能效自动重传技术，恢复丢失数据，较传统方式的丢失/出错数据恢复率提高约30%，现场通信质量越差，优势越明显； （2）研发视频与图像自适应传输方法，提高视频、图像传输效率与可靠性，在网络信号较差时，视频和图像传输实时性可提高约1/3； （3）设计机会通信技术，传输网络中断处监测节点的数据，在邻近节点可替代传输时，可实现网络中断带来的时延效应趋于0。 授权专利2件 示范系统应用 监测点持续工作能力受到能量供应的约束 基于监测事件预测和能量均衡消耗的节能机制： （1）研发基于监测事件预测的休眠机制，降低传感节点能耗10%-50%； （2）研发能量均衡消耗方法，监测设备有效工作时间延长24.3%。 授权专利5件 示范系统应用 监测预警系统存在故障或破坏的问题 双信道、汇聚式接入的组网架构： （1）设计双信道、汇聚式接入的组网架构，支持系统部分故障时的网络自愈能力，保障监测数据传输不中断； （2）所设计组网架构下的设备可互相自动查询工作状态，设备故障可由其邻居设备主动上报，同时保留的传统设备状态查询方式，提高及时发现失效设备的能力。 授权专利2件 示范系统应用

一种锅炉水循环安全在线监测仪,其特点是:包括锅炉汽包管路a上的高压阀门a,仪表阀门a与差压变送器a连接,锅炉汽包的下联箱的高压阀门b与并连的仪表阀门b,c连接,仪表阀门b与差压变送器a连接,仪表阀门c与压力变送器a连接,锅炉汽包水冷壁管上的测速管上的高压阀门c与并连的仪表阀门e,f连接,仪表阀门e与压力变送器b连接,仪表阀门f与差压变送器b连接,锅炉汽包管路a上的高压阀门a与仪表阀门g连接,仪表阀门g与差压变送器b连接,差压变送器a,b,压力变送器a,b与各自的测压电阻电连接,锅炉汽包上的热电偶与测温电阻电连接,测压电阻,测温电阻均与数据采集器,计算机电连接.具有自动监测,诊断故障准确等优点.

成果描述：本实用新型公开了一种汽车胎压监测装置,包括气门嘴头、主连接管道、充气阀芯、副连接管道和检测装置,所述气门嘴头的进气口连接一组所述主连接管道,所述主连接管道的表面设有外螺纹,且所述主连接管道的一端面设有一组所述充气阀芯,所述主连接管道的杆体上设有所述副连接管道,且所述主连接管道的内部和副连接管道的内部连通,所述副连接管道的一端面设有检测装置。本实用新型,结构简单,将用于充气的装置和检测气压的装置进行并联,两者在工作时并不会产生任何影响,保证了该装置的稳定工作能力,且使用寿命长。市场前景分析：本实用新型,结构简单,将用于充气的装置和检测气压的装置进行并联,两者在工作时并不会产生任何影响,保证了该装置的稳定工作能力,且使用寿命长。与同类成果相比的优势分析：国内领先

与国内外现有的关于天然气混合气体中各种种类的识别以及在线检测设备的技术相比较，该技术选择用多种传感器构造智能传感器阵列的技术手段。以深度学习算法网络为信息辨识计算方法，以 FPGA 来完成网络算法的硬件实现，最终获得一套智能化天然气混合气体多种气体（包括氮气）在线监测装置。

与国内外现有的关于天然气混合气体中各种种类的识别以及在线检测设备的技术相比较，该技术选择用多种传感器构造智能传感器阵列的技术手段。以深度学习算法网络为信息辨识计算方法，以 FPGA 来完成网络算法的硬件实现，最终获得一套智能化天然气混合气体多种气体（包括氮气）在线监测装置。