资源库系统基于三层体系体系结构，将多种形式的教学资源有层次，有组织，科学地组织起来。根据教学需要，灵活构建与本校教学相适应的特色资源库系统，有效运用教学资源，为提高教学质量提供了有效的手段。 教学资源建设是教育信息化的基础，需要长期的建设和维护。由于教学资源的内容丰富多彩，形式多种多样，所以一个高效的教学资源管理应用系统，是现代远程教育系统中一个重要的、必不可少的基础系统。 科大奥锐针对目前高校物理教学的特点，基于改进的三层体系体系结构开发出《物理实验资源库系统》，将多种形式的教学资源有层次，有组织，科学地组织起来。用户可根据教学需要，灵活构建与本校物理教学相适应的特色资源库系统，有效运用教学资源，为教学质量提供了有效的手段。系统具有良好的扩展性和可维护性，可以方便地移植到其他学科教学领域。 系统拥有3G容量教学资源，可根据实际课程体系分类组织、管理。具体包括76个物理实验资源、物理学CAI、大学双语网络课程、Flash演示课件等。资料包括千余张实际仪器图片、900余张珍贵的物理学发展史的图片、近600个生动形象的物理现象Flash演示动画、1.2G以上教学录像、7门双语网络课程、25个可操作的CAI课件等资源。丰富的资源可供教师制作课件，供学生预习、复习实验内容，为学生自主学习创造环境。 系统介绍 工作流程： 系统特色：   1.  按照实验中心实际课程体系分类组织管理，便于教学应用。   2.  76个物理实验资源，包括授课教案、实验仪器、实验习题、教学录像、教学讲座等。。   3.  资源内容形式多样，Flash动画、录像、图片、文字。   4.  方便下载，可方便用于制作教师自己的课件。   5.  学生可方便地利用该系统进行课前预习、课后复习，课中结合仿真实验学习和得到指导信息。实验中心的授课更具开放性，学生在教学中更具自主学习性。   6.  针对本系统资源量大，系统设计了巧妙方便的搜索功能。 特色资源： 功能模块 系统包括资源服务平台、资源库管理平台两个部分。系统功能结构如下图所示。 详细功能介绍： 1.  资源管理平台 实验课程管理：管理实验课程，包括新增、修改和删除。 实验项目管理：管理实验项目，包括新增、修改和删除。 资源类型管理：系统预设了授课教案、实验指导、实验仪器、实验习题、实验讲座、实验录像、学生论文、教材资料等八类。可根据实际需要增删。 用户管理：管理系统用户及权限。 资源查询：检索现有资源。 资源审核：对用户上传的资源进行审核。 资源编辑：修改资源的基本信息或在线编辑资源。 2.  资源服务平台 资源上传：资源由两部分构成：一是图文并茂的描述；二是相关文件构成的附件。通过本功能可将资源分门别类的上传到资源库，供用户浏览下载。 资源浏览：在线浏览资源。 资源检索：提供功能强大的资源检索功能。 资源浏览下载：学生下载资源文件。 典型应用 在教学中的应用模式 1.  作为信息化教学手段应用于实验教学中 教师可将教案、教学的重点难点等以多媒体形式加入资源库系统，课堂教学时通过网络访问资源，利信息化手段教学，激发学生学习兴趣，提高教学质量。 2.  利用资源库管理系统，建设学生课外自主学习的教学环境 丰富的资源可供教师制作课件，供学生预习、复习实验内容，为学生自主学习创造环境。

围绕学习者网上自主学习，创新性的引入人脸实时识别功能对学习过程进行判断，这个判断可以由教师进行开启或关闭，并设定判断标准。对学习资源采用课程资源包的形式，支持上传和在线编辑多种形式的资源。资源可以设定学习时长和作业测试，未达标则不允许进行下一步学习，包括人脸核验失败也会暂停学习动作，避免出现非本人等无效学习现象。 课堂交互能增加课堂趣味，提升学习者兴趣，并可进行课前、课中、课后报告对比。课末考试能及时检查学习效果。学习报告能统一呈现课程资源的学习时长、学习进度、考试成绩、教师评价等信息。

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。

成果简介：该技术适用于车辆发动机或发动机和变速箱的一体化匹配仿真、控制和标定技术。成果可以分为三个部分：动力传动一体化的匹配仿真技术，动力传动一体化控制系统软硬件技术，动力传动一体化控制系统的参数标定和试验技术。可以进行发动机和变速箱的系统的匹配、控制和标定开发，也可以就单项技术进行技术转让或合作开发。发动机的控制内容包括：汽油机的点火、喷油和怠速空气量的动态和稳态协调控制，具有空燃比的闭环控制功能。变速箱的控制功能包括：换档控制、液力变矩器闭锁和滑转率控制、变速箱液压油路主油压控制。一体化控制功

机械制造自动化相关技术

电力产业高质量发展需要提升现有资源配置效率，目前火电、风电、水电部门能源结构能耗偏高，产能过剩问题突出。因此，需要良好设计的产业政策降低错配以提高全要素生产率。本项目通过建立衡量产业内厂商间生产性资源的错配程度的理论模型，从调整成本出发进一步解释厂商间生产性收益率差距产生的原因，并通过反事实模拟分析为电力产业的政策制定提供参考。

在反向不同引诱物浓度梯度下，细菌首先趋向聚集于强引诱物而少营养的一端， 但当细胞密度超过一个阈值时，细菌群落部分“逃逸”强引诱物浓度场，游向趋化因子相对弱但可代谢物质富集的一端。这一现象被刻画为细菌群体运动的“逃逸相变行为”。罗春雄研究组通过与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北大定量生物学中心资深访问学者）合作，对此现象涉及的趋化受体间的协作行为进行了系统细致的理论分析和实验论证，发现营养物质通过数量较少的Tap趋化受体进行了响应行为，而且在较大的一个趋化响应参数空间均会出现由细菌密度超过临界密度而产生的逃逸条带（“Escape Band”）行为，该行为可以使得细菌群落在复杂的趋化物浓度场中获得更好的生长优势。细菌群体趋化运动的“逃逸相变行为”

本平台基于SAAS云模式，以大数据与人工智能技术为支撑，解决了多中心医学健康研究、药物试验、慢病管理、随访管理等各类临床数据采集与分析问题，集成了轻量级项目管理、多终端灵活病例采集、支持队列与随机对照的临床试验设计、数据采集、数据质控、生物样本库、数据统计分析以及临床资料数据存储管理等功能，有效提高临床科研、流行病调查、临床试验和健康随访的流程化数据全生命周期的管理效率，保障了临床数据真实性和有效性。平台提供了项目管理、临床业务管理（随访管理、队列数据采集、随机试验、流程规划、慢病管理）、盲法设定、邮件提醒（微信扫描）、CRF表库管理、受试者管理（电子病历管理与知情同意书）、数据分析、数据高级检索、生物样本库管理、数据集管理与共享、知识库管理、平台门户（新闻公告）、公开注册、微信集成与智能通知、用户管理、机构伦理审核与管理、日志管理、字典管理、菜单管理、角色管理、数据留痕等服务，帮助快速配置和积累各临床科室CRF表和数据采集（教育培训）流程规划，形成临床大数据采集、管理与分析平台，提供全生命周期的临床数据服务，服务于医院随访管理、队列研究、临床评价、医学健康调查、慢病管理、健康管理等各类临床业务，积累临床大数据资源，促进医学科学发展。