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校园慕课云采用云计算为基础架构为高校提供校园MOOC平台和SPOC（Small Private Online Course）平台服务并提供海量MOOC课程供院校选择使用，应对不同高校生源不一、学习习惯不同的现状 提供多种灵活的高校MOOC课程共建、共享模式，满足不同的教学学习需求SPOC平台服务：学校可独立域名、独立空间，提供物理SPOC（本地部署）或逻辑SPOC（无需本地部署）两种部署方式 学校既可以按需定制课程内容，也可以使用平台自带的在线课程库。

产品特点 视频点播 1. 无插件点播:  支持客户通过浏览器，在无需安装专用播放插件的情况下，直接点播视频资源。 2. 二维码分享:  支持点播视频通过微博、微信二维码分享，可通过扫描二维码在手机端观看。 视频直播 1. 无插件直播观看,  用户可以通过浏览器，无需安装专用播放插件的情况下直接进行直播观看。 2. 直播互动：观看直播时可以做笔记，在线用户互相之间可以参加讨论，也可以将好的直播分享出去。 微课点播 1. 通过切片获取的精彩视频可推送到微课，用户可直接搜索观看具体视频，可通过关键字搜索目标视频。 2. 可以通过视频切片搜索到原视频和相关的微课，方便关联学习。 网络教研 1. 活动发起：支持教师自主发起优秀课评选；教师在参加活动时可直接从自己的课程资料选择参与，设置评估标准。后台管理员也可以发起评课，邀请老师参加。 2. 评估标准：教师可以自定义评估标准，根据评课活动实际情况进行使用。 教学资料 资源搜索：用户上传的公开资料如课程、视频、文档直接在平台汇集，可按年级、科目、关键字搜索，获取有用的资源。 后台管理 1. 组织架构：用户可根据需要设置组织架构，对用户进行归属分类，便于用户管理。 2. 用户管理：管理员可以在后台对用户进行单个新增、删除、禁用，也可以批量导入、批量导出，可以设置用户所属的组织。 3. 角色权限：管理员可以设置用户角色，根据角色分配给用户对应的权限。

浪潮英信NF系列机架式服务器随机配备ISBMC管理系统，通过带外方式保障服务器稳定运行；通过极致硬件设计以及弹性的模块化配置方案，实现面向应用的硬件级优化，有效降低大规模应用场景的IT基础设施建设与运营成本，主要适用于虚拟化，数据库，HPC，大数据分析，AI/深度学习，内存计算，CDN等应用场景

融合智能服务大脑以物联网技术为基础，人工智能、大数据、云服务为支撑，智能服务为主体，提供八大能力助力企事业单位数字化改革。平台实现设备、数据互联，业务、应用协同，管理、服务闭环；实现决策科学化、管理精准化、服务个性化，治理水平全面提升，支撑构建高质量服务体系。 1.物联互通：通过统一的标准应用协议并建立标准化的终端设备接入规范，提供园区内各种终端广泛感知和泛在接入能力，达到物物相连的目标； 2.能力复用：将园区内身份识别、金融支付、各类缴费、节能管控、安防控制等以API、微服务等方式进行统一汇聚发布，提供智能服务复用能力，实现信息化快速迭代； 3.数据分析：集合数据标准、元数据、数据质量、数据资产、数据安全等模块，为客户提供数据汇聚、共享及分析能力，为领导提供更加精准的决策依据； 4.业务协同：提供图形化配置及跨应用协同能力，实现校务应用之间功能、数据及权限的协同关联，消除身份孤岛、数据孤岛和服务孤岛； 5.能力开放：集合各类系统接口用于师生创新应用开发的技术平台，对外提供能力开放，对内完成服务集成，助力智慧校园建设过程中的创新应用拓展； 6.统一认证：提供统一身份库、身份介质管理、身份认证、身份识别及核验、统一授权、单点登录能功能，突出卡码脸一体的识别与核验能力，实现园区用户的一致管理； 7.数字孪生：基于数字孪生等技术建立镜像化、数字化、智能化的虚拟园区融合各种资源和服务，突破时空、资源、身份的限制为信息化带来全面变革； 8.服务闭环：对园区内的公寓、餐厅、教室、图书馆、场馆、停车、安防等场景化应用实现服务闭环能力，提升服务质量和管理效能。

TaiShan服务器是华为新一代数据中心服务器，基于华为鲲鹏处理器，适合为大数据、分布式存储、原生应用、高性能计算和数据库等应用高效加速，旨在满足数据中心多样性计算、绿色计算的需求。 TaiShan200服务器，基于鲲鹏920处理器，包含2280E边缘型、1280高密型、2280均衡型、2480高性能型、5280存储型和X6000高密型等产品型号。TaiShan100服务器，基于鲲鹏916处理器，包含2280均衡型和5280存储型等产品型号。

影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。