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高等教育领域数字化综合服务平台
青鹿教学督导平台
对课堂的互动数据进行分析，并对其中练习结果、答题情况进行分析，指导老师调整计划。
产品优势
提供便捷巡课模式
支持实时巡课与实录巡课。督导员可实时远程观看教室内教师的教学过程，也可通过平台进行回溯式教学督导与评价。
支持多维督导评价
提供可灵活定义的督导评价体系，在巡课过程中，还可以拍照 存证，为督导专家提供多维度的评分依据。
自动生成督导报告
督导员完成教学督导评价后， 系统将进行自动的统计和分析，并结合对课程以及互动数据的分析，生成教学督导报告。
产品应用
录播互动智慧教室
方案依托互动录播主机，为学校打造融合教学互动、智慧录播、数据分析为一体的智慧教学空间；可快速形成丰富的校本同步教学资源，为教师教学评估、教研活动提供有效的参考材料；为学生预习、复习提供更为生动的学习空间。本方案还可满足学校管理员与管理决策者的教学督导需求，实现一套方案服务教学与管理两大核心环节的信息化改革。
手机互动智慧教室
手机互动智慧教室解决方案可支撑多种新型教学模式，兼容多种学生终端，学校无需另外采购终端设备让学生方便快捷参与智慧教学，包括课前备课自习、课中即时互动、课后分析巩固，拿起手机便能做到教学流程全覆盖，随时随地实现交互反哺的教与学。
研讨互动智慧教室
依托交互式大屏一体机、平板电脑、手机等智能终端和智慧课堂系统，研讨型智慧教室为“小组分组-小组研讨交流-小组成果展示”等小组研讨过程提供全方位的支持，集支持交流研讨、多屏互动、成果展示、多元评价等功能于一体的智慧化教学环境，让小组研讨活动组织更加便捷，让研讨过程和细节可视化、可回溯，教师对各个小组、各个学生进行有针对性的评价，实现差异化教学。
广州青鹿教育科技有限公司
2022-09-20
第五届教创赛同期活动预告：教师教学能力提升系列交流活动来了！
2025年8月17日、19日，北京理工大学良乡校区
中国高等教育学会
2025-07-22
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。
本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。
本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。
图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学
2025-02-11
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统（简称“海嘉PMS管理系统”）是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社（CCS）型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点，坚持“以人为本”的管理理念，全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理；通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高；PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审（如RightShip检查）机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。
PMS型式认可证书
核心功能
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段，系统利用高带宽卫星通信和5G网络，提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术，能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时，系统对海上数据流量进行智能化管理，提升了传输的稳定性。
厦门大学
2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。
厦门大学
2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学
2025-02-08
锂电池管理系统AI算法研究
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。
西南大学
2025-05-12
一种虚拟化环境下密码卡资源动态控制方法
本发明公开了一种在虚拟化环境下，对多个物理节点上的 PCI-E 密码设备资源信息进行动态分配和实时监控的方法。该发明专利包括 以下两个小部分:一是在单台物理服务器上，对物理密码卡设备的分配 方法；二是在多台服务器情况下，对各台服务器上的物理密码卡的使 用情况实时监控的一种方法。对于监控的内容包括使用该加密卡的虚 拟化服务器的个数以及绑定虚拟化服务器的名称，同时还包括该密码 卡加密和解密的数据量。
华中科技大学
2021-04-14
一种利用储能装置补偿风电场虚拟惯量的方法
本发明公开了一种利用储能装置补偿风电场虚拟惯量的方法； 该方法采用大约 5％风电场额定装机容量的储能装置可以使得风电场 产生与等容量同步发电机差不多的虚拟惯量效果。本发明通过测量风 电场出口母线处的频率偏差、频率变化率，经过模糊逻辑处理后产生 储能装置需要输出的有功指令。储能装置按照该指令输出功率补偿风 电场的虚拟惯量。本发明有效评估了储能装置容量需求，可以用于指 导风电场的储能容量配置；而且其控制器结构简单可靠、易于实现， 为“友好型”风电场开发提供了基础，利于电网对大规模风电的消纳， 提高风电并
华中科技大学
2021-04-14