由上海复旦天欣科教仪器有限公司研制生产的磁光克尔与法拉第效应综合测试系统将两种研究磁光效应的实验结合于同一套测试系统中。在表面磁光克尔效应的研究中，应用该系统可以自动改变电磁铁电流大小及方向，并实时采集记录偏振光信号与磁场强度信号的改变，从而获得薄膜样品矫顽力、磁各异性等方面的信息；在法拉第效应的实验中加入了控温装置，可在不同温度下利用正交消光法检测样品的的费尔德常数。 应用该实验仪主要完成以下实验： 1．磁光克尔效应实验：测量薄膜或者块状抛光铁磁性样品的克尔旋转角，分析其磁学性质； 2．常温法拉第效应实验：测量不同材料的常温费尔德常数； 3．变温法拉第效应实验：测量不同温度情况下材料的菲尔德常数，分析温度对材料磁滞旋光的影响； 4．法拉第效应谱线测量：测量不同光谱照射情况下材料的菲尔德常数（选用不同波长的激光器）。

WRCAM焊接机器人编程与维护离线编程软件是根据《焊接机器人编程与维护职业技能等级标准》开发的一款焊接机器人离线编程软件。软件结合国内外工业机器人编程方法和指令的共性特点，结合焊接机器人编程的要点，软件采用通用性的离线编程操作界面与多品牌机器人数模导入，易学易懂易上手，是焊接机器人离线编程学习的基础。 焊接机器人编程与维护离线编程是专业的软件，是利用CAD图形建立起机器人及其工作环境的几何模型，再利用一些规划算法。通过对图形的控制和操作，在离线的情况下进行轨迹规划。对编程结果进行三维虚拟仿真，检验编程的正确性，最后用后置处理器将生成的代码传到机器人控制器，控制机器人运动，完成计划任务。WRCAM是完全自主可控的国产可扩展的离线编程软件平台，软件集成了大量全新的专利核心技术。软件具有强大的图形编辑环境，可对机器人单元进行离线编程和轨迹验证，支持焊接、切割、融覆、3D打印等多种工艺。

齿数相同的两齿轮相互啮合，分别驱动两压力辊转动，压力辊径向施加作用力，以使板材在两压力辊之间输出，压力辊既要能够转动，又要能径向浮动，这两个运动相互独立（即解耦），在齿轮与压力辊之间连接双向万向节，利用双万向节的工作特性实现压力辊的转动与径向浮动的运动解耦。 特点：用于机械原理教学。 主要技术参数如下： ①输送辊子：直径80mm，长度180mm； ②减速电机：功率80W，电压220V，输出转速23.5rpm； ③外形尺寸：长x 宽x 高=1000㎜x 750㎜x 320㎜； ④重量：80kg；

两齿轮相互啮合，驱动凸轮转动，凸轮驱动平底推杆上下往复运动，通过花键使推杆转动，即推杆在凸轮的作用下可沿轴向移动，又可以在齿轮的作用下转动，这两个运动互不干扰，相互独立（解耦）。 特点：用于机械原理教学。 主要技术参数如下： ①中心距：180mm； ②顶升盘直径：160mm； ③减速电机：功率80W，电压220V，输出转速23.5rpm； ④外形尺寸：长x 宽x 高=650㎜x 450㎜x 550㎜；； ⑤实验台重量：50kg;

产品详细介绍

麒麟工坊以企业化生产实践场景为载体，呈现三大特点真项目、真场景、真实践。 一、应用类别 解决方案项目 二、项目简介 麒麟工坊，以企业化生产实践场景为载体，将生态适配、移植技术等大量产业真实项目带进学校，企业导师通过学生边学边做项目，完成真实商业项目交付，形成实训实习一人才评价认证-就业闭环联通模式。打造网信领域“引产入校、工学结合’新模式，助力学生有使命感的高质量就业。 麒麟工坊有三大特点:真项目、真场景、真实践。 1.真项目:在教学实施过程中，以完成真实项目为线索，把教学内容巧妙地隐含在每个项目之中，让学生自己提出问题，通过思考和老师点拨来解决问题。在完成项目的同时，培养学生自主学习、注重实践、团队协作、自我反思、解决问题的良好习惯。 2.真场景:为更好的帮助学生完成企业级商业项目交付，麒麟软件对标在全国各地的适配测试中心建设内容，搭建教学所需的项目场景，重构适用于适配迁移、移植开发的实验环境，为学生完成真项目提供了软硬件保障。 3.真实践:麒麟工坊的移植开发项目融合了一线的商业开发流程管理工具;且按照麒麟软件现在运行的生态适配流程规则来要求移植软件全产品的周期管理。因此学生是完全遵循标准化工作流程，完成企业相应岗位的核心工作任务的真实践。 三、麒麟工坊项目案例素材 麒麟工坊是工业和信息化部教育与考试中心与麒麟软件联合推出的“百城百万”操作系统培训专项行动中重点开展的实践基地共建项目。麒麟工坊现已被推广至50多所院校，本期以麒麟工坊在北京航空航天大学、南开大学、天津科技大学、天津职业大学的实施应用案例作为重点来推荐。 一、“麒麟工坊”实训基地共建——“百城百万”操作系统培训专项行动 “麒麟工坊”实训基共建旨在面向普通高等学校、高等职业学校征集共建50个示范性实训基地。由教考中心中心与麒麟软件共同为共建院校授牌，三方共同制定“麒麟工坊”实训基地建设方案，确定工作目标和计划，包括实验室实训、训练营、项目实战、专业教学及科研等多样化场景项目。麒麟软件负责根据产业需求提炼实际项目案例,结合岗位技能要求,为“麒麟工坊”实训基地学生实习实训环节提供专项课程和教学模式支持服务，帮助学生通过真实场景训练有效提升就业能力。 二、麒麟工坊-北京航空航天大学 麒麟软件与北京航空航天大学基于首批国家级特色化示范性软件学院共建合作，开展麒麟软件大学毕业生就业实习基地-麒麟工坊建设。校企双方将行业用人需求融入教学与人才培养体系，共建就业实习基地，共同推动操作系统领域人才的高质量就业。 合作以来，双方建立了常态化校企联合实习实训模式，目前已联合共建课程3门，共建实践基地2个，面向本科生与研究生开展党建+就业活动、麒麟大讲堂、企业开放日、科普活动、校园招聘、职业生涯规划等活动十数次，覆盖近千人次。 本案例经教育部高校学生司推荐，成功入选2022届全国普通高校毕业生就业促进周就业育人项目精选案例。 三、麒麟工坊-南开大学     麒麟软件与南开大学于2021年成功申报教育部产学合作协同育人项目——《软件测试与维护》新工科建设。本项目结合国产操作系统生态适配需求与业务现状，与实践课程相融合，引入麒麟工坊核心生态适配项目与考核验收机制，形成“引产入校”的最佳实践。 (一)教学设计 麒麟软件从提高学生们对国产操作系统的认知与应用技能出发，本着科学合理原则，以提高学生实践和创新应用能力为重点，将本项目设置为理论课与实践课相结合模式。 具体内容涵盖软件测试与维护公共理论知识，自动化测试开发、自动化运维实践环节。课程实施采用项目驱动教学法，通过线上线下混合教学模式，全程为学生提供技术支持和辅导，最后通过两个大作业产出丰硕成果，可为下一步工具演进提供技术参考。 （二）教学成果 本次校企联合大作业成果显著，验证了麒麟自研工具目前基本能够满足生态应用适配需求，并针对此工具产出以下成果： 在项目《麒麟自研AutoGUI进行自动化测试用例的开发》中，通过使用UnitTest+PaddleOCR+KylinAutoGUI，对桌面20多个常用应用进行了工具试验，合计转化测试用例超200条，覆盖微信，蓝信，浏览器，阅读器，杀毒软件，输入法等；针对此工具收集了近40条的创新建议与方案设想；建立了19个代码仓库；提交了超10万行代码行数；提交总数达600次，充分验证该工具基本满足生态应用适配需求，并为下一步工具演进提供技术参考。 在项目《对虚拟环境指标监控的开发任务》中，使用Vue+Django+InfluxDB，实现对国产化适配环境的管理工作，涉及到对物理硬件、虚拟机等资源的自动添加、移除、指标监控等自动化平台管理能力，为麒麟软件“国产软硬件环境管理平台”拓展了功能。 四、麒麟工坊-天津科技大学 麒麟软件与天津科技大学以特软学院建设为主线，开展麒麟工坊-信创适配实训营，打造服务信创产业的校企协同育人特软样板间，本实训营是国内首个基于信创适配测试“真项目”的引产入校合作模式项目。 实训营以强化学生职业胜任力和持续发展能力为目标，以提高学生实践和创新应用能力为重点，引入多位技术专家和高级工程师作为企业导师，整体教学设计以麒麟软件适配测试真实核心项目为基础。面向软件工程专业大四本科生，学时8周，首届招生共20人。通过真场景真项目的实训实习机制，夯实学生就业能力，最终助力学生实现信创领域100%高质量就业。 本项目案例荣获2021-2022年度中国高等教育博览会“校企合作双百计划”典型案例提名。 (一)合作亮点 1.真项目，真场景 麒麟软件作为操作系统国家队，生态适配是关键，目前尚有千万量级生态适配需完成，故提供给学生真实项目，在企业导师带领下，按照企业商业交付的标准来实施交付。 2.能力分解/精准招聘 麒麟软件以始为终，从行业需要人才出发分析学生应该具备的职业能力，并通过实训营来直接培养锻炼学生的七大能力。首先将真项目拆解成单独的任务，以组合方式来定义学生完成情况，并通过软件将学生行为轨迹表现出来，便于做更精准的人才匹配。 3.公司制管理 本训练营要求保证出勤，钉钉打卡记考勤。需按时提交日报周报，每日晨会沟通交流。 (二)合作成果 1.就业效果喜人 高质量就业100%，offer签约率95%，有1名学生选择读研究生。 2.高质量商业项目交付 国内信创领域首次把真实适配测试项目引入高校，实现学与产的无缝连接。 3.建设了一套企业内部适配测试工程师的人才培养体系。 麒麟软件通过本项目梳理了适配测试典型任务和岗位发展路径，建立了基于内部的适配测试人才标准，从而形成了适配测试岗位能力模型和培训评价标准。未来麒麟软件将积极参与国家职业标准的开发，推进适配验证领域规范化培训和能力评价，最终推动我国适配领域人才队伍的建设。 五、麒麟工坊-天津职业大学 为加强国产操作系统人才队伍建设，提高适配测试高技能人才培养质量，麒麟软件与天津职业大学基于麒麟工坊开展了国内职业类院校首个基于信创适配测试“工学结合”的师资实训项目——适配测试师资实训营，旨在通过先赋能高校老师，进而培养学生。老师学会真项目流程及技术，有助于学生具备更夯实的基础。 实训营为期了5天，培训了近20余名学员，课程围绕提升操作系统适配测试专业教学能力展开，通过集中讲解和实训指导，帮助职业院校一线教师在短时间内提升对操作系统适配的综合认知和灵活运用能力。实训营面向一线教师，可帮助老师们明晰适配测试岗位要求和工作流程，进一步发现自身专业知识短板，完善知识构成体系，提升教学能力，从而培养优秀的适配测试专业技能人才。

       计算全息与信息安全综合实验系统是用光电传感器件（如CCD或CMOS）代替干板记录全息图，然后将全息图存入计算机。全息图可以通过用计算机模拟来实现被测物体的数字再现和处理。也可以利用空间光调制器（SLM）实现光学再现。数字全息与传统光学全息相比具有制作成本低、成像速度快、记录和再现灵活等优点。近年来，随着计算机特别是高分辨率CCD的发展，数字全息技术及其应用受到越来越多的关注，其应用范围已涉及形貌测量、变形测量、粒子场测试、数字全息显微、防伪、三维图像识别、医学诊断等许多领域。        TP-XOS1 计算全息与信息安全综合实验系统使用高精度CMOS相机和空间光调制器（SLM）进行采集和再现，降低了对环境（暗室、防震）的要求，免去了冲洗的不安全隐患，可以对数据进行二次开发，如滤波、存储、传输、加密安全等，拓展了全息的应用领域。 主要实验内容： 数字记录数字再现实验 光学记录数字再现实验 数字记录光学再现实验 光学记录光学再现实验 信息安全光学加密原理实验    

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

该研究采用污水处理厂改造前后的运行数据，对传统活性污泥法和膜生物反应器（MBR）两种污水处理工艺进行技术经济上的严格配对比较研究，对比分析污水处理厂采用两种工艺时的成本能耗、净利润和技术效率，采用敏感性分析评价计算结果的可靠性，为污水处理工艺的选择和应用提供技术经济方面的理性参考。