万欣实验室综合管理系统由实验室基础信息管理中心、信息门户中心、数据报表中心、数据交互中心、系统设置管理几个部分组成。通过实验室综合管理系统及相关业务系统模块的组合，可实现高校实验室各项业务的信息化、流程化管理，同时让实验室基础数据在各业务系统中流通，并生成使用数据进行汇总，为实验室建设及业务决策提供数据依据，减轻实验室管理人员工作负担，提高实验室管理业务水平。

为了提高学生的动手能力和创新能力，提高实验教学质量。北京润尼尔网络科技有限公司针对各类大中专院校《数据结构》实验课程,开发出了配套的可在网上开展的基于C/S结构的数据结构实验教学系统。系统由课程实验平台和虚拟实验教学管理系统两部分组成，课程实验平台提供了真实的C/C++数据结构程序编制编译开发环境，可进行C/C++数据结构程序编辑、编译、运行、项目工程的提交、实验报告的编写，虚拟实验教学管理系统提供全方位的虚拟实验教学辅助功能，包括：实验前的预习、实验的开课管理、典型实验案例库的维护、实验教学安排、实验过程智能指导，实验结果的自动批改、实验成绩统计查询等功能，为实验教学环境提供服务并开展应用。 通过大量数据结构实验知识点的训练题目，以及系统综合的训练，能够快速提高学生对数据结构的理解能力和实际动手能 力。同时，能够很好解决开发学习中关键学习点掌握的问题，该软件可满足各类大中专院校和培训机构C/C++课程的实验教学环节的需要。 系统依据大多数高校数据结构教学大纲提出了12个典型实验案例的训练：  (1) 实验1 堆栈和队列  (2) 实验2 树、二叉树的存储结构  (3) 实验3 树、二叉树的遍历  (4) 实验4 树、森林及二叉树的基本概念练习  (5) 实验5 线性表  (6) 实验6 开发一个可应用于双向链表的Bidirectional Iterator  (7) 实验7 Linked类的进一步扩充  (8) 实验8 List类的另一种设计和实现  (9) 实验9 Binary Search Tree的平均树高  (10) 实验10 查找、排序的应用实验  (11) 实验11 冒泡排序实验  (12) 实验12 初​始​化​队​列​+​入​队​列​+​出​队​列​+​销​毁​队​列 除上述实验之外，用户也可以根据教学需要自主添加典型实验。 系统用户分为学生、教师、教务管理员和系统管理员四种角色，不同角色拥有不同权限。  ►学生：选课、选择实验、开展实验、接受实验指导、在线提交实验报告、保存和提交实验结果、查询实验成绩和批语。  ►教师：典型实验库维护、发布实验、安排实验、批改实验报告、系统指导、统计并发布学生的实验成绩和批语。  ►教务管理员：课程计划、开课计划、选课日期设置、开课审核、开课查询。  ►系统管理员：用户管理、分组管理、角色管理、权限管理、系统维护等。 性能指标 支持同时在线用户数1万人以上，经过在多所学校的实验教学应用，系统运行稳定，不限终端用户数，完全能满足各类高校的实验教学需要。 服务器运行环境 操作系统：Windows Client/Server，Linux/Unix Server 环境支持：JDK1.6_25 客户端运行环境 操作系统： All Windows系列

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

计算机各部件优化升级，全面高效支持计算机各部件和各种模型计算机的开放性设计实验。在保证电路开放性的同时，各部件和各种复杂模型机电路的搭接更加简捷、高效和直观，极大提高了实验效率和实验成功率。

本发明公开了一种基于虚拟化技术的数控系统远程监控及调试 系统，包括设置在远程服务器上的虚拟上位机、位于本地的下位机和 远程监控终端，其中，虚拟上位机集成有远程监控及调试模块、安全 登录认证模块以及智能诊断模块，安全登录认证模块用于虚拟上位机 的安全登录认证，远程监控及调试模块用于将从本地下位机反馈至虚 拟上位机的状态数据通过验证后的远程监控终端显示出来，并同时将 其输入所述智能诊断模块以对机床进行故障预警和/或健康诊断，且所 述预警或诊断结果可被相应的远程监控终端显示。本发明基于虚拟化 实现了数控系统的远程监控与调试，提高了数控加工的智能化程度与可靠性，降低了车间维护成本。

本发明公开了一种基于 KVM 的虚拟机文件强制访问控制方法 及系统，属于云计算和信息安全技术领域。本发明包括系统调用截获， 语义解析和策略分析三个部分。系统调用截获是指当虚拟机内部发生 系统调用时，发生虚拟机退出，陷入 KVM 中；语义解析是指当虚拟 机陷入 KVM 后，通过虚拟处理器中的寄存器信息还原出虚拟机陷入 前的状态信息；策略分析是指根据虚拟机陷入前的状态信息与用户自 定义策略对比决定是否对文件进行访问控制。