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高等教育领域数字化综合服务平台
噢易PC终端运维管理平台
噢易PC终端运维管理系统为PC终端机房管理提供更具针对性的环境，为上机过程提供完善的运维支持，保障教学平台网络畅通，保证软件系统系统免受病毒或人为操作的损坏，并且对使用者在上机过程中的行为进行有效的管理和约束，限制计算机的部分功能等。另外，管理端还可以对上机过程中客户端的各种操作进行监控和统计，统计客户端的实时数据。
系统界面
主要功能
噢易PC终端运维管理系统包括三个部分：中心服务器（服务端）、管理端、客户端。
中心服务器负责客户端的连接和消息通信，负责整个系统的运营任务，负责对客户端进行监控、限制和管理。主要包括客户端控制、环境部署、行为管控、内网安全、资产管理、策略管理、查询统计七大功能模块。
管理端主要起着浏览器的作用，打开管理端查看主界面，对客户端进行各类操作，一般用谷歌浏览器代替管理端的使用。
产品特点
多角色、多权限全方位管理模式
规范网络行为，保障网络安全畅通
规范终端操作行为，提高管理质量
有效监管终端资产，保障资产设备完整
操作记录统计与查询，掌握过程精准
武汉噢易云计算股份有限公司
2022-09-23
无人机教学管理云平台
平台功能
1.日常教学管理
2.教学考核
3.学习情况查询
4.工学结合
5.支持自由组课
6.招聘就业
西安天翼智控教育科技有限公司
2022-07-09
KINGOSOFT高校学生综合管理服务平台
青果软件集团有限公司
2022-08-02
教创赛专家报告荟萃② | 复旦大学高等教育研究所教授副所长陆一：形具而神生——大学通识课程教学质量的关键所在
只有真正促进学生精神气质的转变，使本科教育面貌焕然一新并形成新的传统，才能说通识教育产生了效果。
高等教育博览会
2025-09-26
高速列车走行及悬挂系关键零部件载荷谱测试及可靠性设计技术
该项目是国家部委项目，现处于实验室研究阶段。 项目主要研究内容如下： （1）关键构件载荷谱编谱平台 建立以转向架构架标定试验台为主要装备的关键构件载荷谱编谱平台，该平台以多通道、高精度转向架测力构架标定加载系统为主要设备，配以多通道协同作用控制软件和相应的加载工装，完成转向架载荷谱测试中测力构架的载荷标定，这是确保载荷谱研究圆满完成所必需的基本试验手段。 （2）载荷线路测试与评估平台技术 建立以大容量、多通道、高信噪比（包括无线测量）的载荷线路测试与评估平台技术，该平台以高信噪比动态数据采集系统和无线遥测数据采集系统为主要设备，能够在高速动车组运行时，全程往返连续测试高速动车组转向架构架、轮轴等关键部件的载荷与动应力。 项目主要技术创新点如下：Ø 建立复杂载荷系下载荷标定技术和方法；Ø 载荷谱的损伤一致性编谱准则；Ø 高置信度编谱技术；Ø 各类测力装置和大容量高抗干扰能力的测试系统；Ø 可靠性评估技术。 本项目将形成以转向架构架标定试验台、结构疲劳试验系统和材料疲劳试验系统为主要装备的关键构件载荷谱编谱平台和多通道高信噪比测试设备为主体的载荷线路测试与评估平台。 应用范围： 高速列车车轮、车轴、构架、轴箱、齿轮箱、悬吊螺栓、悬吊支座等走行及悬挂系关键零部件的设计及试验评估。
北京交通大学
2021-04-13
一图了解|2023年，这样推动知识产权高质量发展
一图了解|2023年，这样推动知识产权高质量发展
国家知识产权局
2023-03-31
离子注入技术辅助制备高质量石墨烯玻璃及其应用
本项目设计开发了一种石墨烯玻璃制备方法，通过利用离子注入技术，将过渡金属粒子注入到玻璃表面，然后在石墨烯生长过程中注入的金属粒子有效提升玻璃表面对于碳源的裂解能力，并且促进石墨烯晶畴的成核和生长。这种方法成功在二氧化硅、蓝宝石、石英玻璃等绝缘衬底上制备出高质量单层石墨烯。
北京大学
2023-02-27
用于胚胎发育质量评估的精子长非编码RNA检测方法
本发明提供了一种用于胚胎发育质量评估的精子长非编码RNA检测方法。提取受试者精液中的RNA，进行反转录反应，得模板cDNA进行实时荧光定量PCR，检测长非编码RNA分子LA16c390E6.5的表达与正常精子样本进行比较。临床通过精子的LA16c390E6.5表达能准确的预测胚胎发育的潜能，并对疗效检测与辅助生殖方式的选择有指导意义。
四川大学
2016-10-11
条码技术在饲料加工质量控制中的应用研究
成果简介： 饲料添加剂微量组分计算机配料添加系统V1.0是一种实用软硬件系统，主要用于饲料添加剂微量组分的配料、称量和添加作业工序。它主要利用条码技术和计算机过程控制技术实现饲料添加剂微量组分的正确配料，精确称量和可靠添加。在具有微量组分正确配料，精确称量和可靠添加的其他使用场合中也可以使用该技术。 该系统的应用软件部分已取得国家版权局计算机软件著作产权登记证书，登记号2010SRBJ3262。 技术指标：
中国农业大学
2021-04-14
一种网络视频流的无参考图像质量在线估计方法
本发明公开了一种网络视频流的无参考图像质量在线估计方法。 所述方法利用 P 帧 PSNR 相对于 I 帧纹理复杂度和 P 帧运动量的线性 预测模型，估计网络视频流的 P 帧 PSNR 值；同时结合模型系数随 P 帧帧长和场景的变化而动态变化的规律，利用 I 帧的 PSNR 调整纹理 系数，利用上一 P 帧的运动系数和当前帧的运动信息调整当前帧的运 动系数，最终得出了较为准确的适应视频内容变化的 P 帧 PSNR 估计
华中科技大学
2021-04-14