苏州高博软件技术职业学院是由吴中集团和高博教育管理(苏州)有限公司合作举办，经江苏省人民政府批准、教育部备案的全日制普通高等院校，创办于2007年3月。学校占地面积近500亩，各类建筑17万余平方米。设有信息与软件学院、机电工程学院、艺术与建筑学院、国际商学院、城市公共服务学院、国际学院、基础部、继续教育学院等，开设43个紧贴区域经济发展需求的应用型专业。目前在校生近6000人。 紧邻上海 核心区位 苏州，素有“人间天堂”之美誉，紧邻上海，交通便捷、经济发达、环境优美。学校坐落于“真山真水”的高新区，毗邻苏州高新区行政中心，东临苏州大阳山国家级森林公园，与原生态的太湖湿地公园和苏州第一名山穹窿山相邻对望。近年来，高新区全面实施转型升级，大力发展大数据、云计算等新一代信息技术、智能制造、医疗器械、现代服务业和文化创意产业等，创新载体快速集聚，周边大院大所集聚，高新企业资源丰富，这为学校发展和学生创业就业创造了得天独厚的区域优势。 名师荟萃 人才强校 学校有一支优秀的师资队伍，有一支学科专业带头人队伍，聘请了南京理工大学、苏州大学、南京林业大学等知名高校的一批专家、教授、学者担任教学、科研和管理工作。建立了一支专兼结合、知识渊博、教学经验丰富的高水平师资队伍。 学校现有教师近300人，其中副高级及以上职称教师64人，具有研究生学历或硕士学位教师近80%。 狠抓内涵 提升质量 学校以“厚德、致知、慎微、博大”为校训，坚持立德树人，育人为本，学生为本，教学为大，全力推进高职特色的学分制、导师制和项目制教学改革，高度重视培养学生实践能力。通过开展与参加各类技能竞赛活动，培养学生动手操作能力，提高学生就业竞争力。 近两年，学校获批江苏省高水平骨干专业建设项目1项(软件技术专业)，江苏省产教深度融合实训平台1个(江苏移动互联技术产教深度融合实训平台)，江苏省教学成果奖二等奖1项，苏州市教学成果奖一等奖1项，苏州市优秀新课程3项(移动互联网技术与实践、智能手机软件测试技术、大数据技术与应用)。学校教师参加全国、省市级各类竞赛获奖20余项，指导学生参加各类技能竞赛获奖50余项。教育教学工作取得了可喜成绩。 优化专业 就业无忧 学校根据市场需求，及时调整和优化专业设置，坚持择优选择，重点推进信息技术、人工智能制造、设计艺术、国际商贸和城市公共服务五个学科，打造社会需求、学生青睐、家长满意的专业集群。 学校坚持以就业为导向，校企深度融合，促进学生高质量就业。先后与微软、埃森哲、中国电信、中国移动、金螳螂、东山国宾馆等100多家企业共建实习实训基地，开设定向班或冠名班，创造了“产教融合”、“工学交替”、“订单培养”、“顶岗实习”等多种形式的校企合作培养模式，实现了学校培养和企业需求的“无缝对接”。吴中集团作为区域经济的一支生力军，不仅为学校发展提供了雄厚的资金基础，更为学校提供了全方位的校企合作资源，促进学校教学改革、师资队伍建设、学生实习实训就业等。毕业生就业率均在98%以上，2017届毕业生年终就业率达98.12%，用人单位满意度为91.9%，高于江苏省和全国平均水平。 学校积极为学生提供广阔的升学通道，架设未来发展立交桥。组织在校学生参加“专转本”、“专接本”、“专升本”学习，是“苏州大学优质生源基地”、“南京理工大学优质生源基地”。构建中外合作办学平台，先后与英国斯泰福厦大学、法国商科联盟、马来西亚精英大学、西印度大学、佛罗伦萨大学等多所高等院校合作，多层次开展中外合作办学，实行校际学分互认，为学生海外留学提供便捷通道，是“扩大来华留学生规模”教育综合改革试点项目院校、留学江苏目标学校，也是江苏省教育国际合作交流先进单位。 立足当下 走向未来 建校以来，学校坚持立德树人的办学理念，坚持以服务地方经济社会发展为宗旨，办学业绩得到了党政各级领导和社会各界的肯定和赞赏。先后荣获“江苏省文明宿舍”、“江苏省文明食堂”、“江苏省价格诚信单位”、“江苏省平安校园”、“江苏省国际教育交流先进学校”、“苏州市职业教育先进单位”。新华日报、中国教育报、扬子晚报、姑苏晚报、苏州日报、江苏电视台、苏州电视台等权威媒体多次报道。2015年12月，学校以优异成绩顺利通过了高等职业院校人才培养工作评估，迈进了改革与发展的新阶段。 面向“十三五”，全体高博人正以昂扬的姿态、开放的胸襟、全球的视野，顺天时、乘地利、求人和，坚持人才强校、质量强校、特色强校，国际化四大战略，依托长三角地区雄厚的经济实力和优越的人文、地域条件，努力将学校建设成为学科具有特色、区域具有优势、国际化办学具有影响的国内一流高水平特色大学;成为区域内高水平特色应用技能人才培养的重要基地，服务于区域经济、社会和文化的发展，进入全国同类大学前十强。

Ø “Pointer”团队开发了自动化程度较高的“Point”自动化软件漏洞检测系统。以黑盒测试为主，主要检测方式首先是基于AC自动机的API序列树构建与基于显露模式的漏洞特征库匹配，其次是对可疑API参数HOOK检测，旨在准确检测出已知漏洞。同时，引入的模糊测试理念与智能离散化模拟数据大大提高了软件检测的自动化程度，能够脱离特征库检测出更多未知问题，并且系统中也加入了漏洞回溯模块，重现漏洞发生过程。本项目由学生自主开发并且参加2010年全国第三届大学生信息安全大赛获得全国二等奖。

该软件包括干式空芯电抗器、干式半芯电抗器以及干式铁芯电抗器等3种电抗器的设计模块。 1.干式空芯电抗器设计模块的主要功能和特点为： (1)包含自动优化设计和计算机辅助设计两个子模块。其中，自动优化设计子模块，只需输入待设计电抗器的额定电气参数，不需要任何结构参数，软件即可进行自动寻优，得到最优设计结果；计算机辅助设计子模块，只需要输入一些必要的结构参数。如果用户有特殊的要求，可选用该设计模块。 (2)可以设计各种用途的单相空芯电抗器和三相空芯电抗器。三相空芯电抗器组安装方式包括三相平面布置，三相垂直叠放布置和三相两叠一平布置等。 (3)可以精确、迅速地计算电抗器电感值。对传统温升计算公式进行了改进，温升计算更准确。 (4)特有的自动优化设计模块无需人工参与，避免了因给定结构参数不合适而导致的不合理的设计结果。同时，采用了改进遗传算法，具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度，对电抗器的优化设计效果明显。

艾维虚拟化软件基于X86硬件平台，采用了基于内核的KVM虚拟化的技术，提供包括虚拟机迁移、虚拟网络、HA、计算与存储资源动态调整等功能，可用于创建按需、弹性、实现自我管理且可以作为服务进行动态分配的云计算虚拟基础架构。艾维虚拟化软件既可以作为搭建私有云与公用云计算平台核心软件，也可以与高端服务器中集成并形成集计算、存储、虚拟化和云平台于一身的云一体机。云一体机具有预置的虚拟化、集群存储和云管理平台，自动化的交付部署和管理虚拟资源，并通过预置的虚拟化快照、迁移等功能可以保证业务的连续性和高可用性，对关键数据提供磁盘，卷及节点级别的多层次冗余保护。 主要性能指标：1. “北斗二号”兼容芯片组具有自主知识，可广泛应用于铁路、电信以及军事等关系国计民生、国家安全等领域；2. 性能评测指标接近业界顶尖公司VMWARE产品；3. 分钟级千台虚拟机部署、多层次的虚拟化安全、超高速虚拟化存储等分项技术领先。应用领域：国防、军工、政府等需要国产自主可控核心软件的客户；为避免供应商绑定，愿意低成本的虚拟化产品的客户。

成果简介：汽车线束是汽车电路、电信号控制的载体，素 有汽车神经之称。每辆汽车中平均需要 65 套线束，市场需求量 超过 10000 万套。汽车线束企业虽已普遍采用 CAD 软件，但工 艺流程仍是人工设计，迫切需要一种有效的工艺设计与信息管 理系统，提高工艺设计效率和质量。 主要功能包括：辅助线束工艺设计人员完成标准模板图和 排线图的绘制，内联工艺卡和预装工艺卡的设计，自动生成下

成果完成年份：2010年7月 成果简介：“Pointer”团队开发了自动化程度较高的“Point”自动化软件漏洞检测系统。以黑盒测试为主，主要检测方式首先是基于AC自动机的API序列树构建与基于显露模式的漏洞特征库匹配，其次是对可疑API参数HOOK检测，旨在准确检测出已知漏洞。同时，引入的模糊测试理念与智能离散化模拟数据大大提高了软件检测的自动化程度，能够脱离特征库检测出更多未知问题，并且系统中也加入了漏洞回溯模块，重现漏洞发生过程。本项目由学生自主开发并且参加2010年全国

南京理工大学与南京合众通数据技术有限公司合作研发的企业征信系列大数据平台，实现企业全面15大类100余项创新能力相关信息的精准跟踪和监测，产品已经加工成纵向、微向分析的深度征信产品，按照客户的需求种类制定DaaS策略，在目前征信报告的基础上，把服务和创新的意识运用于征信产品加工各个环节上。 基于该产品，受中央军委科技委委托，南京理工大学承担研发全球科技人才发现与跟踪平台的任务。 信用报告：提供企业信用报告服务为客户有偿提供目标企业详尽的信用信息数据以帮助客户制定商业运营

1. 痛点问题 自动驾驶受制于测试规模、测试成本、法律法规等多方面限制，导致实际道路的测试验证工作安全性差、成本高昂。据权威机构预测，实现全自动驾驶需至少170亿公里测试，所耗费的时间和人力成本是天文数字。合理的研发时间内完成百亿公里的测试验证，唯一途径就是通过准确可靠地仿真。 目前，我国汽车制造商大多选择采购国外的自动驾驶仿真软件，国内缺乏具有自主知识产权的同类软件产品。并且，自动驾驶是多学科交叉的新兴技术，传统仿真软件对新趋势适应性不足，存在渲染负担重、交互智能差、仿真精度低、测试评价难的问题，不足以高效的支撑自动驾驶技术的研发。 2. 解决方案 清华大学车辆与运载学院智能汽车团队，深耕自动驾驶技术研发，深刻理解现阶段技术瓶颈，聚焦细分领域重点攻关，打造了以LasVSim为平台的自动驾驶仿真-测试-研发工具链，并获国家发明专利和软件著作权。 该工具链面向大规模交通流的自动驾驶仿真，拥有完全自主知识产权，致力于解决现有仿真平台的需求痛点，覆盖典型自动驾驶测试场景，自主研发了交通参与者交互模型，高精度传感器模型和车辆动力学模型，支持标准化的算法开发I/O接口，内嵌客观性能评价体系，可实现自动驾驶算法的仿真测试加速迭代。 合作需求 （1）从事自动驾驶技术研发的企业开展业务合作。 （2）项目孵化需办公场地500平，天使轮融资需求约1000万元。

1. 痛点问题 当前，很多创新型的应用无法购买到可用的系统，如果在项目周期很紧急的情况下希望快速交付一个可以使用的原型系统，往往会遇到如下问题：不同客户系统之间存在巨大差异，大量需求要定制开发；市面上没有现成的应用程序可以直接购买；解决方案过于复杂和/或过于昂贵；难以低成本控制未来数字化的发展。 此外，很多软件公司人力成本达到65%，且无法满足企业业务快速变化的需求，交付周期无法保证，后续系统维护成本很高，已经影响到企业的发展。因此，很多企业都希望能有业务人员或参与配合少量开发即可快速构建原型系统的工具，满足企业的创新应用。 2. 解决方案 本成果”大数据应用软件建模系统-DWF“（清华数为DWF）支持应用开发人员快速实现中小规模协作型应用，是一款基于模型驱动的代码开发工具，可以构建复杂的数据模型，可以实现数据模型、表单模型、功能模型、组织模型、权限模型、模型包管理功能，通过前、后端的脚本可以提供业务系统的扩展功能。DWF还提供对异构数据的集成能力，方便企业快速进行模型迁移和部署。 DWF具有如下特点： 一站式：DWF自身追求尽可能简单的结构，可在普通PC上部署启动，也可以在云计算或者容器环境下部署，又可以并入容器管理器中成为微服务。 可配置：采用模型驱动的设计理念，通过组织建模、数据建模、表单建模、功能操作和权限控制直接建模产生系统本。 低码量：基于模型开展有针对性的扩展编码工作，减少编码总量，降低开发难度。配合敏捷定制功能，大幅度减少了代码量和系统缺陷产生的可能。 组件化：允许在线将全部或者部分模型从系统中导出独立的模型包，组合到其他DWF系统中，从而方便即时交付系统，即改即用，快速响应变更需求。