翰和智慧书法教学方案，实现教、学、练、录、播、考、评、创、临、摹等功能，多方位满足不同的教学授课需求，是目前同业中功能强大的软件系统集合有效解决书法教学专业师资力量不足的难题，实现书法教学的标准化、数字化、流程化、高效化。帮助教师解决在教学实践中遇到的真实教学问题和困惑，找到具有实际意义的教学问题，深入教学实践，深入教学现场，充分了解教师们的所思所想，所困所难，为广大教师在教学工作中，排忧解难，进而提升教学质量，实现教学数据和资源的智能化分析、管理，分析教学、实训情况，成为提高教学成绩的有利的依据。

智慧教学 以科技助力教育数字化战略，以AI+大数据构建智慧教学生态，助力学校高质量发展，服务义务教育双减，基于智慧教室、教学云平台、移动应用，形成以教学大数据为核心的感知、采集、监测、挖掘和分析体系，深化新时代教育评价改革，支撑高质量个性化人才培养。 智慧教室 根据学校教学模式和学科特点构建双屏教室、三板教室、研讨型教室、MOOC教室、VR/AR/全息教室等多形态智慧教室，实现常态化直播录播、可视化督导评教、跨校区互联互通、线上线下混合教学，打造无边界课堂，让每一堂课实现智慧化升级。 教学大数据 聚焦教育内涵式发展，通过全过程、多维度的教、学、管、评、考大数据采集、汇聚、展示、分析、挖掘，构建科学化、精细化的教学质量监测评价指标体系及辅助支撑平台，赋能传统智慧教室，为提高院校教育教学质量、提升教育治理水平提供支撑。 虚拟仿真实验教学 依托虚拟仿真、裸眼3D显示、全息影像、数字孪生、体感交互等技术，构建高度仿真、可互动的沉浸式虚拟实验环境、实验平台和实验课程，有效解决传统实验教学中高危或极端环境、不可及或不可逆操作、学生数量多实验设备少等多种因素限制的问题。 工程训练中心 建设实施工业基础教育和工程创新素质教育的工程训练中心，涵盖机器人、人工智能、自动驾驶、无人机、5G等领域，为学生的实习、设计、竞赛等实践环节提供实验及工程实践训练环境，培养具有工程意识、创新意识和工程实践综合能力的高素质人才。 智慧校园 依托物联网、人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术，实现校园内人、事、地、物、干的万物智能互联，实现全校域感知、全空间打通、全流程采集、全数据互联、全过程保障、全智能服务，服务智慧教学、智能安全、智慧科研、智慧后勤等多业务场景，以教育信息化全面推动教育现代化。 智慧后勤 以智能感知终端为基础，基于超低功耗物联网技术、大数据技术，服务学校能耗监测、资产统计、宿舍管理、车辆调度、人员值排班等后勤业务，实现学校后勤人、事、物精细化、网格化管理。 平安校园 基于AI与网格化引擎，实现校园视频监控、消防报警、综合值班、师生求助、远程会议、应急指挥6位1体的联动管理，全面把控学校人员、车辆、设备动态，通过安稳大数据互联互通、主动防御与风险预警，打造全方位、全天候的平安校园。 智慧校园 基于物联网与数字孪生，实现一张网全校域智能感知、一张图可视化管理，构建校园大脑，为各业务体系提供能力输出，整合实现微观全面感知、宏观全局掌控、信息精准采集、态势立体展现、实时分析预警、联动应急指挥、事件接诉即办、决策科学高效。

根据不同学科特点，打造设计集VR沉浸式体验教学等特色功能、研讨型投屏互动智慧教学等于一体的智慧教学场景。包含智慧课堂相关系统、远程直播互动系统、中控系统、智慧黑板、交互一体机、录播系统、学生双面互动终端等硬件，统一建设，数据联通。实现智慧教室下的智慧课堂、沉浸式体验教学、专递课堂、数据云监管等多重场景。

本发明公开了一种具有高效解密特性的基于身份匿名广播加密 方法，属于密码学和计算机安全领域。本方法涉及三方实体：发送方、 密钥生成中心、接收方(授权接收者集合)。发送方预先指定接收方，使 用接收方公钥将明文加密为密文之后经广播发送给接收者。密钥生成 中心负责参数的生成与传递，将主公开参数发送给每个授权接收者， 将主秘密参数保密，将私钥发送给对应的授权接收者。授权接收者在 接收到密文之后能够使用自身的私钥定位并提取出属于

本发明提出一种基于HybridUML和定理证明的CPS自适应性验证方法，本发明步骤包括：首先利用HybridUML视图对CPS建模；然后将HybridUML规约转换为定理证明器KeYmaera的输入-量化混合程序QHP；结合生成的QHP，以量化微分动态逻辑QdL公式的形式对待验证的属性进行规约，然后利用KeYmaera进行自动验证。

利用液晶电视制作不用配戴特殊眼镜就可以观看到立体图像的显示装置，观看者可以自由移动，从不 本技术成果提供了一种基于双线性的联合CNN的人脸验证方法。该方法将获得的人脸正面图像作为输 同的方向上可以看到立体图像的不同侧面，不会引起眼睛生理性疲劳和损害。通过研究裸眼可视全息立体 入，进行人脸图像特征提取和识别，与参考集人脸进行两两对比，最后输出此人是否与参考人脸属于同一 图像显示技术和相关理论，本研究开发了具有自主专利技术的、具有高精度、大景深的立体显示器产品 个人的分类结果。包括下述步骤：1)使用预先准备的人脸图像进行卷积神经网络（下简称CNN）的训练； S3DD-4及基于具体应用的系列产品，让观众可以在大范围内自由移动裸眼观看到高质量的全息立体图像 2）使用训练集中的人脸图片，进行双线性CNN的微调；3)输入待验证的人脸图片，将两张图片进行切分， 和视频。 提取双线性CNN输出的联合特征。4)得到的向量经过一个自编码网络训练，得到最终的验证结果。 本技术成果的应用范围包括：1．各领域、各行业的各种型号尺寸（包括手机、游戏机、笔记本、显 本技术成果基于双线性的CNN的方法，并且通过将原

“虚拟工艺”软件可由标准工艺流程文件和掩膜版图文件，模拟出所要加工的MEMS器件的真实三维结构，具有良好的通用性和精度。下图为自主开发的“虚拟工艺”软件生成的微夹钳三维结构。 “虚拟运行”软件对器件的运动情况进行仿真，并与最初设计方案比较来指导和修正实际加工。下图显示了微夹钳的虚拟运行结果，图中的器件颜色表示了器件运动时的剧烈程度，红色表示变形最剧烈的部分，淡蓝色表示变形较小的部分。

项目的背景及目的 迄今为止，集成电路的模拟、仿真直至评测已有了非常完善的工具软件；并已成为设计过程的重要组成部分；对设计的成功、可靠、高效都已起到决定性作用。而对MEMS而言，还相差甚远，这和MEMS发展的成熟程度有着直接关系。当然，这并不意味着MEMS不需要这样的工具和系统。相反，由于MEMS的功能多样、加工复杂、分析困难、设计周期长、成本高等。特别需要一个能包括运动仿真、评测在内的设计工具和系统。这是当前推动MEMS发展的当务之急。