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高等教育领域数字化综合服务平台
云桌面管理平台
一、产品介绍
云之翼云桌面管理软件（yiCenter）是针对云桌面系统运维管理所研发的综合操作平台，它从服务器，桌面，终端三个维度实行统一管理，全方位操作云桌面系统实施，交付，运维，更新等各类任务。
云平台管理软件（yiCenter)可以在系统布局中产生重大作用，通过将业务资源整合到云平台，然后对整个平台进行系统化集中管理，让网络、服务器、桌面、终端资源能够在一个平台中实现集中管控和运维，极大的提高了管理运维的水平和效率，节约了大量的人力、物力成本。
二、产品优势
化繁为简，提高效率
将“云”的所有管理任务集中于同一平台，将大量工作制度化，简化管理流 程、Web 管理界面，无需安装客户端或者借助 MMC 控制台，将大量专业术语通俗化，达到一看便知，降低上手难度。
智能排课，智慧办公
涵盖了服务器、桌面、终端的全部资源管理，功能实用且操作简单，兼容全部的主流操作系统，同时，产品功能可根据需求扩展开发。
功能强大，兼容性好
可以使用任意智能设备，通过局域网或 Internet 随时随地接入管理平台进行管理维护，无需针对各类应用系统定制开发客户端，无需任何插件。
简单高效的远程管理
可对教室进行排课，系统镜像自动切换，满足不同教学需求。办公中，能够对终端，系统资源集中管控，降低业务风险，提高数据安全性。
湖南云之翼软件有限公司
2022-09-07
虚拟仿真竞赛平台
广州南方高速铁路测量技术有限公司根据以往举办南方高速铁路工务及精测精调技能竞赛的成功经验，基于相关比赛平台的开发经验，开发出可以对接轨道精测虚拟仿真项目竞赛系统及工务标准化作业虚拟仿真项目竞赛系统等多套比赛系统的竞赛平台，平台具有考试管理功能，账户管理，考试安排及成绩公布等功能，可以做到公平高效，快捷方便的举行比赛，同时拥有相应的赛前练习等功能，可以更好地解决在当前疫情时代下铁路职业院校的教育教学等方面的困难和问题，促进教学培训新模式的探索。
当前疫情常态化，线上培训教学成为主流，随着首届全国职业学校“南方高铁杯”铁路工务作业虚拟仿真技能竞赛的顺利举办，将以往在线下举办的比赛真正的带到了线上来进行，实现了线上开幕，线上比赛和线上监考，进一步推动了虚拟仿真软件和线上竞赛平台的发展。
广州南方高速铁路测量技术有限公司
2022-05-24
果蔬检测装置及果蔬检测方法
本发明涉及检测领域，公开了一种果蔬检测装置及果蔬检测方法，果蔬检测装置包括传送机构以及设置在所述传送机构的传送途径上的至少一个检测单元，所述传送机构包括：轨道；托盘组件，沿所述轨道运动，所述托盘组件包括第一托盘以及位于所述第一托盘内的第二托盘，所述第二托盘尺寸小于所述第一托盘；以及升降模块，至少部分与所述第二托盘连接，用于带动所述第二托盘相对所述第一托盘升起或降落。本发明的果蔬检测装置及果蔬检测方法，兼顾待检物平稳运输的同时减小检测时承载件对待检物的过多遮挡，以提高检测精度。
中国农业大学
2021-04-11
进口无损检测仪泄露检测仪器
产品详细介绍进口无损检测仪泄露检测仪器电压范围: 10-25KV,调节精度5KV电压选择: 旋钮选择电压形式: 单级脉冲脉冲幅度： ＜10us电源: 6V 4.5Ah,分离式蓄电池组蓄电池尺寸及重量： 90X45X120mm 0.9公斤持续工作时间： 最长持续工作时间9小时尺寸及重量： 220X256X88mm不含蓄电池的外壳重量： 小于3公斤音频报警信号： 约为86分贝，频率3500HZ连接测试干额中继电缆长度: 1.5米相关标准及行业规定 DIN55670,DIN28055,DIN30670,DIN4681,DIN28063,DIN EN14330(IV),DVGW462/1,W400-2
北京百达泰科机电设备有限公司
2021-08-23
人工智能教学实验平台---边缘智联网(eAIOT)综合实验平台
边缘智联网（edge+AI+IOT=eAIOT）综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。
整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能（AI），三个部分互相支撑、互为补充。平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与OpenCV计算机视觉库，支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度学习端侧推理框架。
实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。
本项目实验平台搭载瑞芯微RK3399处理器，不少于9个无线传感器节点，配备11.6寸高清触摸屏、高清相机模块、7麦麦克风阵列和ODB接口。
硬件系统采用DC12V电源适配器安全统一供电，结构为上下两层一体化设计，上层紧固式安装实验所需硬件（非磁吸式安装），实验所需硬件均平铺安装在一整块底板上，下层收纳放置配套线材、配件等设备。
实验平台支持ZigBee、BLE、lorawan、nbiot、RFID等无线网络通信，支持无线传感器网络、物联网人工智能、嵌入式系统开发、RFID射频识别技术等课程实验。同时配备可私有云和公有云部署的“物联网云平台”，配合多种传感器模块，可完成基于物联网云平台的嵌入式无线传感器综合实验。本平台提供嵌入式深度学习框架Tengine，可完成人工智能实验，包含基于深度学习的目标检测实验、基于深度学习的人脸识别实验，可完成声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、知识图谱和聊天机器人实验等人工智能实验。
江苏学蠡信息科技有限公司
2023-06-21
环境检测技术
究团队在线光电检测技术及仪器方面，主要采用光谱技术对水质进行监测，具体包括：1）采用紫外-可见光谱技术实现了水质COD和浊度的在线监测。自主开发了浸没式、小型化、一体化的采样分析的探头，探头直径仅50m，能耗低，可在野外无人值守的环境工作。该探头经过上海市计量测试技术研究院的测试，结果表明，该探头符合国家环保行业相关标准；2）采用红外光谱技术实现水体CO2含量的在线监测，为水生态环境的监测提供支撑。
上海理工大学
2021-04-10
光谱检测技术
研究团队十余年来致力于光谱检测与分析领域，研发了数件产品，持有多项发明专利，发表了多篇高水平论文。例如， 1）采用紫外-可见光谱技术实现了水质COD和浊度的在线监测。自主开发了浸没式、小型化、一体化的采样分析的探头，直径仅50 mm，能耗低，可在野外无人值守环境工作。2）采用红外光谱技术实现水体CO2含量的在线监测，分辨率高，稳定性高。目前，探头正在三峡库区进行测试。3）建立一系列基于表面增强拉曼光谱效应的新型光学免疫检测方法，发展了相关纳米光学探针和微通道芯片器件，实现了血液、唾液等体外复杂环境中肿瘤标志物（包括循环肿瘤细胞、循环肿瘤DNA、肿瘤来源外泌体表面受体分子及内含miRNA分子等）的高灵敏、高通量和快速检测。
上海理工大学
2023-05-09
自主飞行器平台
机器人研究中心自主研制的自主飞行器平台，用于控制旋翼飞机，实现旋翼飞机的自我控制。目前，市场上现存的自主飞行器平台存在功能单一、移植性差、自我控制不稳定等问题。自主飞行器借助先进的控制理论技术，实现自主飞行器自主起降、悬停、避障等多种功能，在自主飞行器平台市场具有广阔的市场发展前景。 国内外对采用以遥控直升机为基础进行旋翼飞行器的全自主高机动飞行控制的研究必将继续推进，研究成果也会被更广泛应用。我们设计了一套完整的四旋翼自动控制系统。该系统不仅包括控制算法的设计，还包括传感器、控制板等相关硬件平台的实现。
电子科技大学
2021-04-10
智慧水利大数据平台
技术优势
智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。
1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。
2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。
3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。
智慧水利大数据平台——功能模块图
大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图
系统主要功能模块
西安电子科技大学
2021-05-12
抗体药物设计平台算法
简介：
抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。
我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。
优势：
1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍
2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率
3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。
图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1%
图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证
中国人民大学
2021-05-15