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浙科保险实务模拟教学软件 一.软件介绍浙科保险实务模拟教学软件系统用Browser/Server三层体系结构，将现行的人寿保险、财产保险核心业务流程和专业知识有机结合，缔造出一个拟真的“保险实务模拟实验平台”。软件既支持学生一人分饰五类角色来完成保险实验，也支持由班级学生组成实验小组，以相互协作或竞争的方式来完成实验。二.软件优势1.场景界面生动系统界面美观，使用动画和三维立体效果，模仿保险公司的工作场景，让用户在操作过程中具有沉浸感，使各个部门的工作一目了然，生动形象，能够高效及时完成保险相关实验任务。2.操作流程清晰业务操作简单，操作流程清晰明了，同时还具有智能化错误提示、操作流程控制等功能，帮助学生尽快了解软件各模块功能及操作方法，易学易懂，即使不需培训也能很快掌握软件的使用方法。3.知识内容丰富理论知识学习平台，为教师的教学和学生的学习提供了支持。参考高校保险类专业教材，通过产品库、保险机构等十二个目录，集中收录了与保险学原理、财产保险学、等相关的资料，供学生参考学习，使其在实践的同时得到相应理论知识的指导，有效拓宽学生的知识面。三.主要功能1.投保在该实验管理中，可以查看人寿保险的不同险种，决定购买保险之前，可以向人寿保险公司、人寿保险代理人、人寿保险经纪公司咨询售价，从而了解保险产品，选择合适的保险产品和保险公司。选择合适的产品和公司后，可自行进行投保，也可委托一家保险经纪公司，代为办理保险业务。2.保全业务主要内容包括承保前撤件、变更保险合同或解除保险合同。承保前撤件中用户可在承保之前撤销申请书。变更保险合同包括变更保险的用户资料、投保人等。解除保险合同是在承保合同之后，用户解除已承保的合同。3.理赔保险理赔是保险人在保险标的发生风险事故后，对被保险人提出的索赔请求进行处理的行为，保险理赔是保险补偿职能的具体体现。在事故发生后，可在系统中进行报案、申请理赔以及核赔，按照理赔的流程完成理赔。4.团队保险在团队保险中可进行发起团队，邀请成员后组成团队，然后共同投保，团队保单签收后，完成团队投保。团队保险作为基础保险的补充，有利于维护员工的合法权益，转移企业的经营风险。四.软件特点1.全面的保险作业流程从展业投保环节开始，至索赔理赔为止，全面操练保险核心业务中的投保、承保、核保、变更、理赔、核赔等流程，使学生的知识结构提升，弥补实践业务操作的缺乏，实现对健康险、意外险等险种的熟悉、掌握，对保险业务的主要工作流程有一个清晰的轮廓，为学以致用打下坚固的基础。2.规范的保险承保单证及保险理赔单证以优秀保险公司人寿险和财产险业务单证的样式、栏目、内容、大小等为依据，100%模拟仿真，有效确保系统中保险承保单证及保险理赔单证的真实性、完整性。学生通过操练单证在各项保险业务的应用方法，熟练掌握保险承保及理赔单证的填制，贴近与保险公司的距离。 3.数据备份与恢复机制系统内置数据备份与恢复接口，为系统数据的安全性提供了可靠的保障。系统管理员通过访问“主目录/eMarket/database/index.aspx”，打开数据备份与恢复操作页面，进行数据库连接测试、数据库还原、数据库备份操作。

建设特色软件实践教学平台，提供多样的实践教学环境。 提高软件工程专业教学水平，丰富软件领域教学资源和提高专业能力。 链接产业、转换和对接企业级创新项目案例，并做到及时更新。 提供师资工程能力，提供充足的新工科师资和技术支持服务。

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1.支持转写已有音频文件，便于二次编辑整理，一小时音频5分钟出稿。 2.支持根据自身行业特点，自定义个性化热词、敏感词等，提升准确率。 3.会议期间对语音信号进行实时转写和翻译，支持全屏、字幕多种展示样式。 4.支持网页和Windows客户端同步使用，满足不同场景的使用需求。

噢易多媒体互动教学软件是⼀套利用多媒体计算机辅助教师完成教学的软件，它充分借助了计算机对声音、图片、视频的处理优势，和对教学需求的深刻理解，用画中画可视对讲、⼀对⼀双向语音、影音直播等丰富的功能，为辅助教学提供支持。解决了以往多媒体对部分教学软件无法广播的情况，并采用独特的CPU节能技术让视频广播不再停顿、画面流畅，是目前国内先进的多媒体教学软件产品。 应用分析 多年以来，多媒体互动教学软件在教学应用中取得了不错的效果，由于它采用较为直观的文、图、声、像形式，加上大量的互动性操作,对教学起到了良好的辅助作用。但在具体的使用中，也存在着⼀些各式各样的问题: -不能支持OpenGL、DirectDraw、Direct3D软件的广播 -无法对AutoCAD、3DMax、Protel等教学软件提供支持 -广播VCD、DVD等视频流节目时画面停顿、不流畅 -全体广播时,后来的学生开机后不能立即进入同步广播状态 -教师机对学生机的操作限制不完全 -教师机与学生机之间不能单独进行文件传输 方案架构 特色功能 屏幕广播速度快 支持OpenGL、DirectDraw、Direct3D软件及游戏、AutoCAD、3DMax、Protel、几何画板等教学软件，实时发送网上VCD及DVD视频节目，流畅无停顿现象。 行为管控 强大的锁定限制功能，可禁止学生使⽤U盘、禁止学生访问外网；有效规范学生上课行为。 视频播放 广播视频文件，支持多种格式的视频文件。 收发作业 教师机不仅可以对所有学生进行整体“作业收发”，教师可设置自动收取作业，存放默认文件夹，存放路径老师可自由更改。 视频直播 可以将教师端连接的USB视频摄像头所拍摄的影像以及教师话筒的声音实时广播给所有学生端。 遥控监看 教师可选择监看单台学生机或部分学生机，支持多屏同时监看，可对被监控学生机进行单台或全体远程协助。 灵活多样的授课模式 授课模式多样灵活，支持多个班级、多个主控端（教师机）同时上课。

边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与OpenCV计算机视觉库，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度学习端侧推理框架。 实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。 本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。 硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。 实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。

机器人研究中心自主研制的自主飞行器平台，用于控制旋翼飞机，实现旋翼飞机的自我控制。目前，市场上现存的自主飞行器平台存在功能单一、移植性差、自我控制不稳定等问题。自主飞行器借助先进的控制理论技术，实现自主飞行器自主起降、悬停、避障等多种功能，在自主飞行器平台市场具有广阔的市场发展前景。 国内外对采用以遥控直升机为基础进行旋翼飞行器的全自主高机动飞行控制的研究必将继续推进，研究成果也会被更广泛应用。我们设计了一套完整的四旋翼自动控制系统。该系统不仅包括控制算法的设计，还包括传感器、控制板等相关硬件平台的实现。

技术优势 智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。 1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。 2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。 3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。 智慧水利大数据平台——功能模块图 大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图 系统主要功能模块

简介： 抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。 我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。  优势： 1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍 2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率 3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。 图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1% 图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证