基于容器化技术的智能实验支撑平台，支持后台容器资源自动创建、更新。采用B/S架构设计，师生可通过浏览器快速访问系统，实现实验、实训环境一键式访问，可根据具体实验需求自动启停、回收释放。平台预装50余种实验环境，满足大数据、人工智能等专业课程实验需求。技术与模式创新，实现实验管理智能化应用，大大降低实验平台管理的复杂度。 一、实验环境管理提供Hadoop、Hive、Hbase、Spark、Linux、MySQL、C、Java、Python、Tensorflow等多种实践环境，并支持环境自由组合、自定义添加扩展及个性化资源配置，满足大数据相关专业课程应用实验需求。1、实验环境组合平台支持多种环境之间可以相互组合，教师可根据自身教学需求进行选择，如MySQL+Python、Java+Hive+Hadoop等，组建个性化实验环境。同时支持教师根据自己的需要，自定义添加特定的实验环境，以满足不同教学场景需求。2、资源管控对于包含的全部实验环境，平台提供了统一的管理入口，可自由配置环境参数、运行规则以及进行版本管理，控制每个学生在做实践的时候所占用的CPU、内存资源，保证实验室服务器资源有效利用。二、云端实验环境仓库平台提供云端实践环境仓库，支持远程自动拉取、手动导入更新本地实践环境仓库的功能。  

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。

涵盖工业通信领域三大主流技术：工业以太网、工业总线、工业无线，分别选用了能耗监测，生产管理，物流监管三个应用场景辅助工业通信教学平台教学。

仿真现实的工业设备和自动化生产线，帮助学生快速掌握自动化生产线关键技术、智能装备与产线智能化、PLC虚拟组态和仿真、工业数字孪生技术和工业场景应用等知识。

随着媒体技术的发展，直播、短视频等新媒体技术已经深入到各行各业，因此对传媒高校的全媒体技术培训有着越来越高的要求，校园教学信息技术化的发展，使校园实训系统这一新型的教学方法也逐步进入高校，为高校的教学活动添光增彩。实训练习不单是传统教学模式的重要补充，更是完善教学体系、提高学生实操能力，动手能力的重要途径。趣看院校实训平台应运而生，方案满足基础和高阶视频制作的实训需求，覆盖融媒体生产的所有环节，学生在老师的指导下充分地实践与专业媒体机构生产相似的全过程。

1、区块链应用技术与实践 2、地震体数据三维建模技术 3、大数据算法研究与应用 4、基于ARM的智能终端研究与应用

本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际，以奥运会数据为载体，引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析，并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育，通过剖析我国奥运奖牌数据变化，让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展，深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时，鼓励学生从数据中探寻体育精神内核，内化于心、践之于行，涵养积极人生态度与爱国情怀。此外，案例数据可视化呈现国际竞技格局，助学生理解多元包容、拓宽国际化视野，增强民族自豪感与文化自信，实现知识传授与价值引领的有机统一。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先