赛尔网络有限公司成立于2000年12月，经教育部批准，负责中国教育和科研计算机网CERNET的运营与管理。秉承“网络服务教育”的宗旨，赛尔网络立足教育、服务社会，充分发挥人才、技术等方面的优势，为用户提供包括网络接入、网络技术、网络信息等全方位高品质的服务。 成立十年来，赛尔网络坚持不懈地进行技术创新，不断提高CERNET网络运行质量与服务水平，扩大网络覆盖范围，打造安全畅通的绿色网络，广泛开展网络集成、建设、运维等全方位的网络技术服务与国际贸易服务，以及教育资讯、在线培训、远程视频面试等多样化的网络信息服务，积极参与下一代互联网研发与试商用建设，成为中国领先的互联网技术与服务提供商。 赛尔网络不断吸纳国际领先管理理念，进行流程优化，提升运营效率，为客户创造更高价值。公司先后通过了ISO9001:2000质量管理体系认证和CMMI3等国际认证，在全国范围内设立29家分公司，建立了全面的质量保障体系与快速响应市场变化的营销体系。公司积极推动与国际一流技术和最新应用的合作，拥有赛尔投资、赛尔毕博、赛尔教育、赛尔新概念、赛尔时代传媒、赛尔汇力安全等多家子公司。 服务求生存，贡献求发展。在教育部的正确领导下，在国家有关部门和社会各界的大力支持下，赛尔网络将加倍努力，推动教育信息化，促进优质教育资源共享，为教育改革与发展和国家信息化建设做出更大的贡献。  

      实名制网络学习空间，旨在打造与现实教育组织中各级教育机构、学校、班级、师生等主体相对应的网络教育组织体系。空间为多层次用户团队（包括从师生个体协作团队班级团队学校团队学科团队区域团队）提供相应的资源、工具、环境的支持和服务，实现“自上而下”、“自下而上”的双向良性互动。 教师空间：为教师开辟一个集学习、工作、交流于一体的实名制网络学习空间，以基于SNS的人际关系架构和知识体系、教材体系构建服务体系，实现信息的快速传播和精准获取，并汇聚为校、区、市、省各级生成性资源。 学生空间: 学生空间不仅能够全面记录学生成长全过程，还能为学生自主学习提供良好的信息化环境，让学生随想随学、自主学习、个性发展。学生可制定自己的学习计划，相关通知、信息都会自动推送到学习空间，空间资源能自动汇集和推送，学生相互之间，以及与学校空间、班级空间、教师空间可以互联互通，完美实现师生互动、生生互动。 家长空间：平台为针对家长用户提供便捷的，平台将呈现家校交流的相关服务。家长以家长身份、学生帐号登录，平台就会将学生近期的一些学习情况呈现出来，方便家长全面主动了解学生在校学习情况、班级情况以及，班主任、任课教师的情况，并与。家长可通过平台与任课教师进行深入的交流和沟通，关注学生的学习全过程，还可得到一线教育专家的指导和点拨。 协作组空间：教师可以按年级、学科、兴趣爱好、教育行政结构等多维度组建协作组。协作组提供资源管理、话题、问答、问卷、投票等基本应用模块，并支持文章、资源、图片、视频等分类管理，能从个人空间中选取已发布的各类资源拉取到协作组。 班级空间：班级空间是师生间的协作教学、讨论交流的网络环境，是现实班级课堂的补充与延续。班主任可组建班级，聚合管理班级学科教师、学生，课程安排，学习内容，开展学习活动，形成学习反馈，增强学生班级凝聚力和成员归属感。 学校空间：以学校为单位开展教学研活动，可与本校师生组织衔接，便于校内各项业务活动的组织管理。学校管理者可发布校内公告、查看基础管理数据。本校教师可随时参与各类教、学、研活动，本校学生可积极参与各类校园活动及社会实践活动。师生发布的所有内容会自动汇聚到学校空间，积淀本校生成性资源，支持各学校空间独立管理。 学科空间：省、市、区县、校各级机构管理的所有学科均可拥有相应的学科空间，能够自动汇聚范围内相同学科的教研员、学科带头人、教研资源、工作室、协作组、学科文章、学科活动等，加速本学科教师之间的协作交流，展示特色学科资源和成果。学科教研员可发布学科新闻公告等内容、查看基础管理数据等，支持各学科空间独立管理。 区域空间：区域各级机构、各机构学科各类信息的集中汇聚区，同时也是各级政策的集中发布区、研修动态的集中展现区，为开展区域性教育业务提供全面的支持和服务。省、市、区各级空间融合互通，内容、人员至下而上汇聚，政策、任务至上而下传达。通过区域空间及业务应用系统，可促使城镇和农村的学校之间、教师之间实现“手拉手、结对子”， 共同参与各类业务活动、分享优质教育资源，先进帮后进，推动教育公平。

项目“动态频谱资源共享宽带无线通信系统验证网络开发”属于国家863重点项目“频谱资源共享无线通信系统”的子课题。该项目目标是开发与现有系统共存的宽带无线通信系统验证网络，并在694～806MHz频段进行演示验证。在不影响现有系统业务的前提下，为固定和移动用户提供语音和其它宽带业务。 项目所开发的动态频谱资源共享实验验证网络支持8个网络节点，可通过配置构成集中、分布和混合网络架构。与现有业务共存的情况下，在694～806MHz频段完成实验验证；单节点的覆盖范围>1km2；支持20Mbps的峰值传输速率，并支持可变速率传输；可接入Internet网络，支持VoIP、交互式视频业务；工作频段的整体频谱利用效率达到30％以上； 本课题对动态频谱资源共享网络的体系架构、系统设计、协议栈开发、演示验证以及相应的关键技术进行了系统级研究，完成了系统总体方案设计、软件无线电平台和协议栈开发的相关工作，成功搭建了具有认知功能的、能够在694-806MHz频段内动态使用频谱资源的集中式、分布式和混合式实验验证网络，并在多种环境下，对该系统进行了实际测量，获取了大量实验数据，实际测试结果表明，本课题搭建的具有认知功能的三种不同架构验证网络能够正常完成预期功能（如协同感知、动态获取可用频谱资源、组网、切换、保护主用户、多跳传输等），并能够实现较好的网络性能（如吞吐量、网络时延、丢包率等）。同时，本课题还对动态频谱资源共享网络的多项关键技术进行了深入研究，在物理层频谱感知技术、传输技术、MAC协议设计、频谱接入策略研究、网络层路由协议设计等发面均取得了大量研究成果。 动态频谱资源共享宽带无线通信系统能够有效地应用于我国国民生产生活的各个方面，其中该系统的分布式网络架构尤其具有广阔的应用前景，可以在移动环境下，在任何地点建立起高速无线数据链路，处置紧急、突发事件，或建立临时信息采集网络。该类型设备可以广泛应用于军事指挥、油田监控、水文调查、地质勘探、野外抢险作业以及特种行业的实时移动数据传输和监控。

该成果获2018年度国家科学技术奖科技进步类二等奖。创立了多模式公交网络供需辨识与协问设计技术，研发了多模式公交网络协同仿與与效能评估技术、多模式公交系统协调控制技术及面向多模式公交网络的智能版务技术与平台，大幅提升了多模式公交运行信总化管理水平和公众出行服务能力，项目攻克了城市多模式公交网络协同设计与智能服务的核心理论与关键技术，解决了当前城市公交系统缺乏协同、效率低下的问题，实现了城市多模式公交网络协同设计、综合评佔、协调控制与智能服务的技术突破.成果在京津翼、长三角、长江经济带等重点城市的工程项目中得到推广应用，全面提升了应用城市公交系统的整体效 能，有力支撑公交都市国家战略的实施，经济社会效益显著。

1 成果简介由于网络应用中所特有的不可接触的特点，以及声纹特征容易被获取（甚至可能是唯一可获取的）、其采集易被用户接受、所需设备成本低廉等优势，研发团队在本领域的重要成果包括： （ 1）北京市科技计划项目“ 通用声纹识别身份认证系统引擎的研制” 于 2008 年 2 月28 日通过了验收。验收专家组一致认为：“ 该课题完成了任务书中规定的各项考核指标，创新性强，达到了国际先进水平，具有广泛的应用前景。” （ 2） 起草了原信息产业部行业标准《自动声纹识别（说话人识别）技术规范》标准（编号 S06014-T），于 2006 年 12 月 24 日在京召开了标准审定会，获顺利通过；并在原信息产业部进行网上公示获通过并正式颁布。是我国第一个关于“ 声纹识别（说话人识别）” 的标准。 （ 3） 2006 年 12 月 25 日，国家标准化管理委员会[2006]95 号文件批准公安部负责筹建“全国安全防范报警系统标准化技术委员会人体生物特征识别应用分技术委员会（ SAC/TC100/SC2）”，研发团队作为主要起草单位参与标准制修订工作。 （ 4）联合承担的“ 司法语音自动分析和鉴别系统的研制” 课题，于 2004 年 5 月 29 日通过了公安部科技局主持的科技成果鉴定会，鉴定委员会专家一致认为，该项技术“ 是一项创新的、国内领先的研究成果”。2 应用范围声纹识别关键技术可以广泛应用于金融、证券和信息等方面的安全认证，公安、国防和军队等方面的侦听和刑侦排查，日常生活中的个性化服务等诸多方面。包括金融交易和电子商务，公共安全和国家安全以及呼叫中心客户服务等各个领域。3 效益分析目前已完成核心技术攻关和应用，达到产业化前期阶段，预期产业规模在 100 人左右。产值超过 2000 万元人民币。

1 成果简介由于网络应用中所特有的不可接触的特点，以及声纹特征容易被获取（甚至可能是唯一可获取的）、其采集易被用户接受、所需设备成本低廉等优势，研发团队在本领域的重要成果包括： （ 1）北京市科技计划项目“ 通用声纹识别身份认证系统引擎的研制” 于 2008 年 2 月28 日通过了验收。验收专家组一致认为：“ 该课题完成了任务书中规定的各项考核指标，创新性强，达到了国际先进水平，具有广泛的应用前景。” （ 2） 起草了原信息产业部行业标准《自动声纹识别（说话人识别）技术规范》标准（编号 S06014-T），于 2006 年 12 月 24 日在京召开了标准审定会，获顺利通过；并在原信息产业部进行网上公示获通过并正式颁布。是我国第一个关于“ 声纹识别（说话人识别）” 的标准。 （ 3） 2006 年 12 月 25 日，国家标准化管理委员会[2006]95 号文件批准公安部负责筹建“全国安全防范报警系统标准化技术委员会人体生物特征识别应用分技术委员会（ SAC/TC100/SC2）”，研发团队作为主要起草单位参与标准制修订工作。 （ 4）联合承担的“ 司法语音自动分析和鉴别系统的研制” 课题，于 2004 年 5 月 29 日通过了公安部科技局主持的科技成果鉴定会，鉴定委员会专家一致认为，该项技术“ 是一项创新的、国内领先的研究成果”。2 应用范围声纹识别关键技术可以广泛应用于金融、证券和信息等方面的安全认证，公安、国防和军队等方面的侦听和刑侦排查，日常生活中的个性化服务等诸多方面。包括金融交易和电子商务，公共安全和国家安全以及呼叫中心客户服务等各个领域。3 效益分析目前已完成核心技术攻关和应用，达到产业化前期阶段，预期产业规模在 100 人左右。产值超过 2000 万元人民币。

无线缓存技术是一种减轻无线网络负载的技术，其基本原理是将热门文件缓存到网络边缘的缓存节点中，当用户需要下载这些文件的时候，可以直接从缓存节点的本地内存中获取，不需要通过容量有限的无线链路从基站获取这些数据。王锐课题组将缓存文件的传输和放置联合优化，设计了一种基于马尔可夫决策过程和强化学习的低复杂度无线资源调度算法来降低基站传输资源的消耗。 在有限的文件生命周期内，用户访问文件的次数是随

本发明提供了一种基于神经网络的超密集异构网络负载均衡优化方法，将ART2型神经网络和基于代价的分布式方法相结合的低复杂度超密集异构网络下行用户连接方法，联合调整所有小站的代价偏置值，解决超密集异构网中的负载均衡问题。本发明采用ART2型神经网络的分类设置初始值，可以大大降低迭代次数和计算复杂度，能提高基站边缘和中间的用户的吞吐量率，自动的均衡跨层和同层之间基站的负载，进一步显著降低负载均衡迭代方法的迭代次数，更加适应快速复杂多变的实际情况。

本发明公开了一种用于网络虚拟手术的网络数据传输方法及系统，包括：获得网络虚拟手术的工作在线特征，将工作在线特征输入至预训练后的反向传播神经网络获得四个监测输出特征；根据四个监测输出特征计算获得数据压缩率、预测补偿窗口大小、冗余重传次数以及本地插值平滑因子；按照数据压缩率对网络虚拟手术的工作数据压缩后执行数据传输；在网络虚拟手术的数据传输过程中，基于预测补偿窗口大小的卡尔曼预测器补偿延迟，根据冗余重传次数触发冗余重传对抗丢包，将本地插值平滑因子代入插值滤波器平滑网络抖动；将反向传播神经网络与虚拟手术力反馈系统相结合，实现了对网络化虚拟手术中延迟、抖动和丢包问题的自适应调节。

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。