农业物联网云平台结合了最先进的物联网、云计算、传感器、自动控制等技术，在浏览器或手机客户端实时显示大棚、大田、温室、茶园等温度、湿度、PH值、光强度、CO2含量，或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。 平台架构： 农业物联网架构可分为三层：感知层、传输层和应用层。 感知层：采用各种传感器，如温湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、风向传感器、风速传感器、雨量传感器、土壤温湿度传感器等来获取植物的各类信息。 传输层：由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息，能将温度、湿度、PH值、光强度、CO2数据远传到云端数据服务器中，也可以将数据进行本地存储，具有远程查询，断点续传的特点，确保系统的数据完整性。 应用层：物联网和用户的接口，它与行业需求相结合，实现物联网的智能应用。平台可灵活配置实时画面，展现趋势图、报表、告警等，如温湿度、光照参数等，收集每个节点的数据，进行存储和管理实现整个测试点的信息动态显示，并根据各类信息进行自动灌溉、施肥、喷药、降温补光等控制。对异常信息进行自动报警。 平台监测功能（以茶树为例）： （1）PH值监测 茶树是喜酸性土壤的作物，它只能在酸性土壤中才能生存，要求土壤PH值在4~6.5之间，以4.5~5.5之间最适合茶树生长。当酸度不在正常范围时，可通过施肥改变土壤酸碱性； （2）水分监测 茶树要求土壤相对含水量在60%~90%之间，以70%~80%为宜，保证茶树水分的补给，满足生长要求； （3）湿度监测 茶树生长的相对湿度以80%~0%为宜，在空气湿度较高，土壤水分适当的情况下，新叶的持嫩性强，叶质柔软，叶面富有光泽，角膜层薄，品质更加精良； （4）雨量监测 茶树虽喜潮湿，但也不能长期积水，茶树最适合的年降水量在1500mm左右。茶园中应设排水沟和滴灌装置，一旦雨量超出正常范围，可及时采取措施； （5）温度监测 茶叶最适合的温度是15~35℃。10℃以下生长缓慢或停止；10℃左右开始发芽；35℃以上嫩叶灼伤，生长受限；-13℃，茶树冻枯甚至死亡； （6）光照监测 茶树耐阴，但也需要一定光照使其产生营养物质，根据光照分析叶片光合作用效率，避免在茶树适合生长的光照条件下采摘，避开生长期，完成采摘工作； （7）害虫监测 病虫害发生，是导致茶叶欠收和品质影响的重大因素，同时也是茶农使用农药，导致农药残留超标的罪魁祸首。对病虫害进行监测和防治，采用科学防治技术，不仅可以保证茶园的生态环境，更能保证茶叶质量； （8）数据分析 通过茶园安装的监测装置将茶树生长的环境实时传输到后台管理中心，对所有采集的数据进行分析识别； （9）数据推送 后台对茶园采集的数据进行大数据分析后，当某一数值超出设定范围时，后台管理中心会向茶农发送报警信息提示茶农； （10）自动控制 后台管理中心监控到茶树的土壤水分或者湿度等数值偏离适合茶树生长的范围时，自动控制系统会打开茶园相应的水阀实施喷灌或者滴灌，当达到适应值时自动关闭水阀。

基于教学名师、行业资深技术工程师联合开发丰富的实践课程资源，提供完整课程教学大纲、课程实践内容，名师课程配套教学PPT及完整讲解视频，结合美林数据上千个项目行业实践经验，以应用能力培养核心，打造真实行业应用案例库，为学生实训提供案例支撑，让学生了解行业最新实践与应用场景的同时，培养数据思维和解决问题的能力。 以“大数据技术学习路线”为核心，平台围绕大数据技术与分析应用相关技术体系，设置“两个基础一个链条”的专业课程体系，包含Hadoop技术序列、基础编程两个内容，以及从数据采集、数据管理、数据预处理到数据分析应用全链条的相关知识内容。打造专业、全面的课程体系，满足大数据相关专业教学需求。 针对每一个实训案例，平台都将项目落地全过程进行深度剖析，在具体业务场景中，将业务问题数据化，还原项目落地全流程。将分析方法论、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等，全部融入到具体的项目实训案例中，利用分析工具、大数据知识去找到解决方案，让学生通过实训，掌握方法、提升思维模式。课程资源可在Tempo云社区内查看，访问地址：edu.asktempo.com。

基于容器化技术的智能实验支撑平台，支持后台容器资源自动创建、更新。采用B/S架构设计，师生可通过浏览器快速访问系统，实现实验、实训环境一键式访问，可根据具体实验需求自动启停、回收释放。平台预装50余种实验环境，满足大数据、人工智能等专业课程实验需求。技术与模式创新，实现实验管理智能化应用，大大降低实验平台管理的复杂度。 一、实验环境管理提供Hadoop、Hive、Hbase、Spark、Linux、MySQL、C、Java、Python、Tensorflow等多种实践环境，并支持环境自由组合、自定义添加扩展及个性化资源配置，满足大数据相关专业课程应用实验需求。1、实验环境组合平台支持多种环境之间可以相互组合，教师可根据自身教学需求进行选择，如MySQL+Python、Java+Hive+Hadoop等，组建个性化实验环境。同时支持教师根据自己的需要，自定义添加特定的实验环境，以满足不同教学场景需求。2、资源管控对于包含的全部实验环境，平台提供了统一的管理入口，可自由配置环境参数、运行规则以及进行版本管理，控制每个学生在做实践的时候所占用的CPU、内存资源，保证实验室服务器资源有效利用。二、云端实验环境仓库平台提供云端实践环境仓库，支持远程自动拉取、手动导入更新本地实践环境仓库的功能。  

随着媒体技术的发展，直播、短视频等新媒体技术已经深入到各行各业，因此对传媒高校的全媒体技术培训有着越来越高的要求，校园教学信息技术化的发展，使校园实训系统这一新型的教学方法也逐步进入高校，为高校的教学活动添光增彩。实训练习不单是传统教学模式的重要补充，更是完善教学体系、提高学生实操能力，动手能力的重要途径。趣看院校实训平台应运而生，方案满足基础和高阶视频制作的实训需求，覆盖融媒体生产的所有环节，学生在老师的指导下充分地实践与专业媒体机构生产相似的全过程。

仿真现实的工业设备和自动化生产线，帮助学生快速掌握自动化生产线关键技术、智能装备与产线智能化、PLC虚拟组态和仿真、工业数字孪生技术和工业场景应用等知识。

汇萃人工智能实训平台采用了先进的模块化设计理念，创新性的将 python 编程、机器学习理论和方法、深度学习框架与工具等实验课程与机器人引导、机器视觉实训、人脸识别、语音识别等实践课程融合到一个平台，既有理论知识的学习，更有实践操作的体验。 平台集中展现了当前人工智能技术的主要应用场景，为培养人工智能领域人才的专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉提供了创新性的学习工具。同时，通过调整模块配置，平台还可做为智能制造领域专业训练平台，培养学生具备应对未来制造业及其它领域应用中对各种高速定位、测量、识别及检测等的专业技能要求。 // 输入电源：AC220V±10％ 50Hz// 工作环境：温度：-10 ～ 50℃，湿度≤ 90% 无水珠凝结// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 长 × 宽 × 高 )// 平台重量：220kg//额定功率：≤ 3.5KW//安全保护：急停按钮，漏电保护 , 光栅保护，接地保护 “一台多用，专业培养、灵活搭载、高效低价”， 这正是汇萃人工智能实训平台的最大特点。

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成果介绍本发明公开了一种虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。包括阴影映射图生成步骤，半影估计步骤，基于泊松碟采样的百分比渐近滤波步骤，最后通过加入漫反射环境光，生成具有真实感的虚拟家装室内场景阴影效果图。本发明方法能够高效且能改善阴影映射图锯齿走样的问题。技术创新点及参数本发明提供一种真实感强烈，生成了场景中物体的软阴影而且速度快， 可以满足虚拟家装实时渲染要求的虚拟家装室内场景设计中的阴影渲染方法。市场前景本发明方法结合阴影映射图与百分比渐进滤波技术实现虚拟室内家装 的实时阴影效果渲染，不仅能够生成具有真实感的家装室内设计中的阴影渲染，而且 不会随着场景中三维物体复杂度增加而增加，无需预处理能够满足实时应用需求。该 技术对计算机虚拟现实在虚拟家装领域的应用具有重要意义。