产品详细介绍奥龙RFID图书馆自动化管理系统一、项目背景大量的文献信息资源，积极地开发，广泛地利用这些文献资源是图书馆的重要职能之一，它也是图书馆承担各种职能的基础。由于当今社会文献的生产数量大、增长快，社会文献的类型复杂、形式多样，文献的时效性强，文献的传播速度加快，文献的内容交叉重复，文献所用语种扩大等特点，使人们普遍感到利用起来十分不容易。　　图书馆需要通过对文献信息进行加工整理、科学分析，形成有秩序、有规律、源源不断的信息流，以适应更加广泛的交流与传递，从而让读者能更好地利用它们。　　目前在国内图书管理系统中普遍采用“安全磁条+条形码”的技术手段，以安全磁条作为图书的安全保证，以条形码作为图书的身份证，解决了图书管理中的一些问题,但是还是存在一些问题：　　※ 顺架、排架困难，劳动强度高;　　※ 图书查找、馆藏清点繁琐耗时;　　※ 音像读物难以流通;　　※ 自动化程度低，管理缺乏人性化;　　※ 磁条容易被消磁，防盗效果差等等;　　※ 图书馆管理人员意识到在新的形势下，需要大幅度地提高图书管理的信息化程度。现代图书馆需要做到图书自动盘点、图书自助借还、图书区域定位、图书自动分拣，以适应当前的发展要求。有没有一种集中了“条形码”优点，同时还能符合新形势下的图书馆管理需求的解决方案呢?答案是肯定的——RFID图书馆智能管理系统，不但安全可靠，效率高，而且还可以在未来相当长的一段时间内，满足图书管理的发展要求。二、运作过程　新书进馆：　　首先为书籍粘贴RFID电子标签。利用标签转换装置将数据信息写入电子标签。这个过程就是在给每本书配上一个独一无二的身份证。　　上架、顺架：　　粘贴了电子标签的新书，利用推车式移动盘点系统，扫描书籍，系统会自动在地图上定位该书应存放的书架，用推车载书籍到指定书架上架即可。利用推车式移动盘点系统，可以对书架逐个扫描，系统会自动挑出错架书籍，并且标明正确位置。　　盘点：　　在对图书馆图书进行盘点时，可以使用移动盘点系统或者手持式盘点系统，对所有需要盘点的书架进行扫描，通过无线网络传输即可将数据录入数据库，完成盘点，可以大量节省人力、物力。　　自助借还书：　　读者借书时，只需要将借书卡在自助借还机上扫描，再将所借书籍一起放在借还机的扫描区域，通过扫描，确认所借书籍。系统即可录入借书信息完成借书。并且利用热敏打印机打印票据。完全读者自助，方便快捷。还书操作更简单，只需要扫描书籍，即可完成还书操作，打印还书票据。　　24小时自助还书系统：　　自助还书系统可以像银行自动取款机一样穿墙安装或者摆放在合适位置，方便读者随时还书。读者只需要将书籍放入还书口，确认后即可完成还书并可打印还书凭证。　　安全门禁：　　当没有办理借书手续的图书经过安全门时，系统会自动进行声光报警，防止图书被带出。安全门禁支持在线、离线两种工作模式，系统更安全、更可靠。　　移动图书馆：　　读者扫描借书证，确认身份以后，选择想要借阅的书籍，系统会自动将图书送到出书口，并打印票据。还书过程只须将书放入还书口，系统自动识别打印出还书票据，并自动将书放入正确位置。

产品详细介绍 产品介绍 支持学科课程设置，支持对学科每周上课节次数设置。 选课套餐设置，学校根据自身教学条件设置选课组合。系统支持新高考“7选3”“6选3”“3+1+2”等选科模式。 新型智能搜索算法支撑，支持丰富的排课条件设置，一键获取排课结果。 提供教师课表、学生课表、教室课表、学科班学生课表、年级总课表等多种课表展示，支持手动调整。教师和学生根据课表轻松走班上课。 宏途教育新高考走班排课系统 ——解决校园班级管理问题 广州宏途教育网络科技有限公司 联系人：王生 公司官网：www.gzhtedu.cn

大者希综合数字化经营实训实践管理平台，简称大者希数字网平台，是综合数字化经营生产性平台，是无代码低代码应用开发平台，采用B/S 架构，SaaS云服务模式，可视化操作，开箱即用在平台基础上形成自己的数字化经营综合应用。主要包含网站、B2B2C综合商城平台、轻应用小程序、AI在线云图设计、H5交互宣传应用、互动营销、智能客户关系管理SCRM、数字门店运营管理、智能教育应用、域名管理、短信平台、公众号助手、企业邮箱等相关应用功能模块。 平台实训特点：项目真实运营、建设和运营一体化全程实训实践。 产品适用范围：培养数字化复合应用型人才，学科专业+数字营销应用方向    

“智教”学生工作一体化服务平台通过其高效协同的后台分类处置能力，把高校学工事项进行整合和业务流程的约简化处理，包括迎新、学工管理、宿舍服务、报修服务、奖学金管理、勤工助学、学生返校、请销假等，运用大数据打通“最后一公里”，将线下的业务操作剥离开实体大厅转化为线上业务，实现高校学生管理工作的无纸化办公，让学生真正实现“最多跑一次”。 整合学生信息管理、奖助学金评定、日常事务审批（如请假、社团活动申请）等多项工作流程，实现自动化流转。以往奖助学金评定需人工收集资料、多部门线下传递审核，周期长达数月。借助平台，学生在线提交申请，系统自动抓取学业成绩、家庭经济状况等数据，各部门线上协同审核，评定周期缩短至，大幅提升工作效率。同时，流程节点清晰可查，每个环节的处理时间、负责人明确，方便监督与管理。 为学生打造一站式服务平台，学生无需在多个系统或部门间切换奔波。无论是查询考试成绩、办理学籍证明，还是申请校园活动场地，均可在平台上一站式完成。 将分散在学校各部门（教务处、学工处、财务处等）的学生数据统一汇聚至平台，建立学生综合数据库。通过数据清洗、整合与标准化处理，确保数据的准确性与完整性。学校管理人员可在平台上快速查询、分析学生各类数据，如通过分析学生成绩波动与考勤数据，提前发现学业困难学生，为制定针对性帮扶措施提供数据支撑，使数据利用效率提升数倍，消除数据孤岛。

成果描述：本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。市场前景分析：暖通工程领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。

大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧，经过至少两次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才达到了现今大气O2水平（21%）。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。