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1.項目系統的web端、移動端的研發，完成系統實時數據采集模塊、海量數據管理模塊、業務應用模塊、可視化展示模塊及移動App模塊的開發。2.實現設備記錄數據百億條規模的存儲、分析，支持B/S模式，支持移動端系統。3.系統達到在 200 用戶并發下平均響應時間不高于5秒的性能指標。

華棲云與浙大深度聯合，創新智慧教學新模式，將傳統課堂搬上云端，實現線上、線下、混合式教學、智慧學習等多樣化學習方式，構建集數字化教學組織、實施、分析和評價一體的智慧教學生態。

團隊以深地工程地質災害預警與防控為切入點，將微震監測、智能云與新型支護技術相融合，打造了一套從底層算法到頂層智能物聯網算法完整的解決方案，最終實現了 “精準監測”到“云端預警”再到“智能防控”。  一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 李想 環工院/土木水利 2020.09-2023.06 曾俊 環工院/建筑與土木工程 2019.09-2022.06 馬佳驥 環工院/地質工程 2019.09-2022.06 吉翔 環工院/土木水利 2020.09-2023.06 盧向前 環工院/地質資源與地質工程 2020.09-2023.06 喻妮 環工院/土木工程 2020.09-2023.06 代坤坤 環工院/土木工程 2021.09-2025.06 文倩 商學院/應用經濟學 2019.09-2022.06 彭豐 環工院/土木工程 2020.09-2024.06 李超飛 環工院/地質工程 2020.09-2024.06 宋濤 環工院/地質工程 2017.09-2023.06 張航 環工院/土木工程 2016.09-2022.12 鄧葉林 環工院/土木工程 2019.09-2022.06 馬俊杰 環工院/地質工程 2019.09-2022.06 朱玥 商學院/應用經濟學 2021.09-2023.06 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 馬春馳 環工院/ 無/副教授 隧道與地下工程 李天斌 環工院/ 院長/教授 隧道與地下工程 朱星 環工院 無/副教授 邊坡工程 崔圣華 環工院 無/講師 地質工程 楊曉軒 環工院 無/助教 無 趙偉華 環工院 系主任/副教授 邊坡工程 四、項目簡介 團隊以深地工程地質災害預警與防控為切入點，將微震監測、智能云與新型支護技術相融合，打造了一套從底層算法到頂層智能物聯網算法完整的解決方案，最終實現了 “精準監測”到“云端預警”再到“智能防控”。 根據國家西部大開發、扶貧開發、川藏鐵路、國防重大專項深地工程項目等重大戰略相繼開設，未來將有超過5.2萬億元的市場容量。①自主研發一套以傳感器—采集站—便攜檢測儀—云平臺為一體的高精度的微震監測系統。②基于智能云構架+MOC多輸出技術+BIM，研發了深地災害智能預警與防控云平臺。 ③自主研發了深地災害新型支護裝置。已完成智能預警與防控云平臺的研發設計，以及四個核心設備+三種新型支護裝置的小規模生產，具有專業背景的數據分析團隊已通過云平臺遠程處理監測數據。本項目正對硬件產品進行投入生產，計劃于2023年完成軟硬件的升級，2024年上線深地工程地質災害大數據云平臺，2025年實現掌上云技術。學生團隊已發表30篇高水平論文，申請發明專利18項，新型實用專利12項，軟件著作權5項，獲10余項國家、省部級創新創業類競賽獎勵。依托學校平臺已完成或參與國家、省部級項目10余項，合同總價值超千萬元，并獲得央視報道，引起了國內外社會的高度關注。

本發明屬于無人艇領域，并公開了一種基于云網絡的無人艇監控系統，包括本地監控站、云端服務器和云終端監控站，所述本地監控站包括本地通信單元、本地顯示單元和本地控制單元，所述云端服務器包括云端接收單元、云端存儲單元和云端發送單元，所述云終端監控站包括終端通信單元、終端顯示單元和終端控制單元。本發明能夠實現無人艇本地監視與控制、數據信息云存儲與云共享、遠程云終端監視與控制等功能，可通過無人艇航行狀態數據、環境數據和控制命令的云存儲與云共享實現遠程云終端與無人艇的信息交互。

針對傳統的信息安全領域老三件(防火墻、VPN、IDS)已無法滿足移動互聯網環境、特別是移動云計算環境和云計算環境中的信息安全要求，在系統、全面地分析了移動互聯網環境、移動云計算環境和云計算環境中數據安全保護可能存在的各種安全隱患之后，立足于“數據主動防止泄漏”的創新理念，認為“當對用戶數據和用戶應用數據以密文形式進行存儲、傳輸和訪問時，能最大程度地保護信息安全”。為此，項目組圍繞這一理念系統地展開移動云計算環境下數據主動防止泄漏的關鍵技術和技術實現架構的研究，圍繞密文的存儲、傳輸和訪問針對性地研發出動態透明加密技術、雙向雙因子認證技術、密文檢索調度技術、基于可信計算的密文存儲技術，以及面向數據主動防止泄漏的支撐平臺研發。支撐平臺通過在客戶端與云端之間架構數據安全管理層，構筑防止數據泄漏的 3 層防御體系，通過利用所研發的動態透明加密技術對所產生的敏感信息和重要文件實現可選透明加密和強制透明加密，從而實現從源頭上確保信息的安全性，實現“事前‘預防’”；通過利用所研發的雙向雙因子認證技術、密文的可信存儲技術、密文的透明調度和訪問技術以及外發文件的安全控制管理技術，避免越權訪問事件和系統管理人員主動泄密事件的發生，實現“事中‘控制’”；通過綜合利用審計追蹤技術，對訪問日志、用戶操作進行監控跟蹤，實現“事后‘追蹤’”，最終實現數據主動防止泄漏的多級、立體化安全防御。這一技術架構能同時兼顧隱私保護、防止信息泄密的技術要求。 創新要點： (1)動態透明加密技術。在傳統強制透明加密技術基礎上，實現了可選、動態透明加密； (2)雙向雙因子認證技術。面向終端設備的物理特征，實現用戶與終端、終端與終端之間的多重雙向認證; (3)密文檢索技術； (4)面向云存儲的可信程序操作文件備份技術; (5)通過研究創新、現有技術改進和綜合應用多項信息安全技術構筑了一個“事前預防、事中控制、事后追蹤”的多級、立體的數據主動防止泄漏安全防御體系。 效益分析： 該技術適用于信息隱私保護和防止信息泄密的多數應用場合；適用于對傳統信息安全保護軟件、信息安全軟件產品的升級改造；適用于傳統信息管理系統在向云計算環境、移動互聯網環境移植時，同樣能保護信息全生命周期的安全。 應用情況： 全部或局部地通過與數家高科技公司合作，改造、升級了若干件軟件產品，為公司創造了一定規模的經濟效益。

單分子磁體是一類具有強易軸各向異性的分子納米磁體，可以在特定溫度以下表現出磁滯等類似磁體的行為，是一種超順磁態。分子中僅含有一個金屬離子的單分子磁體通常被稱為單離子磁體，近20年來，人們通常可以使用各向異性很強的稀土離子來構筑單離子磁體。稀土離子配合物往往具有較低的對稱性，因此很難從幾何結構上確定稀土離子的磁各向異性軸和4f電子云的結構。 北京大學化學與分子工程學院高松教授，王炳武副教授和蔣尚達副研究員等近些年設計合成了大量稀土單離子磁體，并發展了多種方法研究稀土離子的磁軸取向。2010年該課題組報道了基于雙酮配體的稀土鏑單離子磁體（Angew. Chem., Int. Ed., 2010, 49, 7448）。經過系統研究，蔣尚達副研究員發現在某些特殊對稱性下，晶體和分子的磁各向異性軸嚴格重合，通過單晶轉動實驗確定晶體的磁化率張量，進而求得晶體和分子的各向異性軸（Jiang SD., Wang BW., Gao S. (2014) Advances in Lanthanide Single-Ion Magnets. In: Gao S. (eds) Molecular Nanomagnets and Related Phenomena. Structure and Bonding, vol 164. Springer, Berlin, Heidelberg）。2015年，蔣尚達和高松教授通過該方法首次確定了雙酮類稀土單離子磁體的磁易軸取向，結果顯示實驗結果與量子化學從頭算以及晶體場分析的結果非常接近，該工作發表在英國皇家化學會的旗艦雜志《化學科學》上（Chem. Sci., 2015, 6, 4587）。

產品簡介 云幻教育資源平臺是云幻科教國內首創、自主研發的全新一代針對于教學、實驗、拓展的綜合型虛擬仿真教育資源平臺。資源平臺教學課件遵循教材，通過3D模型、動畫、場景真實再現課本內容，采用國際領先的AR增強現實技術，實現現實課堂與虛擬場景的疊加融合，達到更加真實、自然的效果，平臺整個交互過程通過手勢（兼容鼠標、觸控）簡單完成，完美解決師生在日常教學和動手實驗中的痛點、難題。 u? 學科：科學、物理、化學、生物、地理 u? 階段：小學、初中 u? 教學形式：AR教學、3D教學、虛擬仿真教學 資源平臺內容介紹 科學： 科學學科包括1-6年級地球與宇宙、技術與工程、物質科學、生命科學分類內容，資源內容設置與教學環環相扣，綜合各個領域的知識與技能，為課堂教學提供豐富的素材，滿足學生的好奇心和求知欲，最大限度的將科學探究過程呈現在課程內容中。 地理： 地理學科內容包括自然地理與人文地理，與學科教材配套，將課本知識點涉及的內容以3D模型、視頻、圖片、動畫等形式展示出來，教師可根據自己教學環節的設置使用配套的教學素材，引導學生從現實生活的經歷和經驗出發，激發對地理的興趣，幫助學生掌握基本的地理事實、概念和技能，使學生了解地理知識的功能與價值。 物理： 物理學科按照國家課程標準實驗要求，將中學物理難懂的抽象的復雜的實驗運用3D建模及AR技術營造虛實合一的實驗場景，提升了實驗的互動性、內容的有趣性、視覺的創新性。讓親眼看或者做一些物理實驗，可以激發學生學習物理的興趣，充分調動學生的學習積極性和主動性，激發和培養學生的科學探究與創新的思想和精神。 化學： 化學學科根據國家課程標準實驗要求，收錄中學所有重難點的實驗，模擬真實實驗互動操作，有效輔助老師進行實驗操作和實驗原理講解，為學生提供安全的實踐探索空間，讓學生在實踐中去發現和探究問題，發展實踐能力和創新能力。 生物： 生物學科內容以直觀化立體化的3D知識模型，進行全方位多角度的展示，輔助學生觀察與學習知識內容，互動教學實踐，引導學生相互比較、探究、鑒別，深入剖析知識點。 資源平臺功能特點 1、多項功能設置滿足教學需求 云幻教育資源平臺設置檢索、錄屏、畫圖、微觀、輔助線、數據記錄、背包等多項功能，滿足多種教學需求，讓師生的教與學更加的便捷。 檢索功能：可以根據教學需求“選年級”“選分類”，直達需求內容，精準檢索 錄屏功能：設置錄屏功能，滿足教微課錄制需求 畫圖功能：可對界面進行隨意圈點和涂鴉，標注重點講解/提示內容 微觀：虛擬再現原子、分子等微觀現象，輔助理解 輔助線：將力、電、磁感線等不宜觀察的內容直觀展示出來 數據記錄：實時記錄，輔助數據原理講解及對比分析 背包：提供實驗相應實驗器材，修復因失敗破損器材 2、結構化系統化課程資源 云幻教育資源平臺資源緊扣國家標準課程教學大綱實驗要求，包括課本教材的重難點內容，科學規劃、明晰邏輯，應用最新的理念和技術，為學校教學改革和教學實施提供優質的資源。 同時每個欄目內含有豐富的知識內容，為教師提供全面、系統的教學素材，讓學生的課堂更有趣、更充實。 3、提供豐富多樣的教學素材 云幻教育資源平臺融合視頻、動畫、圖片、音頻等素材及互動操作內容，對素材類型、內容、質量都有著高要求，改變單一文本類、掃描類等簡單素材形式，教師與學生均能夠通過自主使用資源庫實現系統化、個性化教與學。 4、AR教學與2D教學輕松切換 云幻教育資源平臺支持AR手勢、鼠標操作，一體機等觸屏顯示設備還支持觸屏操作，教師可以根據自己的教學需求選擇合適的操作方式，多種選擇滿足不同教學需求。 5、易安裝易部署 云幻教育資源平臺可直接與常規教室顯示設備等融合使用，無需進行大規模改建調整，平臺易安裝易使用。 云幻教育資源平臺應用優勢???? 1、直觀化的內容知識易于學生學習理解 云幻教育資源平臺資源使用多種素材形式，將知識內容以最優質的形式展示出來，達到知識講解的最優化，多維度地呈現知識內容，便于學生理解與學習。 2、滿足學生課下深入探索與研究需求 云幻教育資源平臺內容豐富，形式豐富，學生可以在課下自由的運用平臺進行探索與學習，鼓勵學生多動手、多應用，通過體驗對知識理解更牢固。 3、互動教學體驗，活躍課堂氣氛 AR互動教學體驗虛虛實實，實實虛虛，虛擬與現實的交互，老師與互動的交互，3D虛擬的互動和聯系，加強老師與學生的聯系，學生可以在互動中發散思維進行思考，提高學生參與度活躍課堂氣氛。 4、智能化便捷化教學 教師可以針對不同學習對象和課程要求，利用云幻教育資源平臺資源庫靈活組織教學內容、輔助實施教學過程、實現教學目標；學生在教學素材的指導下較容易地理解知識及完成實訓任務。 5、豐富課堂教學形式 云幻教育資源平臺可進行AR教學及2D教學，通過AR技術，教師可以將學生學習中無法觸及、無法看到的事物帶進課堂，豐富課堂教學形式，智慧化課堂教學模式。 6、創新微課錄制模式 AR模式將教師與虛擬實驗器材融入到一個畫面之中，在教師進行微課錄制時，可摒除單一錄屏PPT等模式，AR技術將老師也融入到實驗畫面中去，真實的人物操作虛擬的實驗器材，知識演示直觀生動，微課形式創新、實用、高效。 8、節約學校教學器材成本 云幻教育資源平臺將課本需求的知識內容、實驗素材、教學器材等虛擬化展示出來，不會產生器材的損耗，避免實驗儀器、藥品、素材等的浪費，節約學校教學經費。 電話：0755-86093522/33/99,4008-988-168！ 網址：www.magicloudedu.com

云瓴智慧教育科技集團有限公司成立于2017年05月23日，經營范圍包括教育科技領域內的技術開發、技術推廣、技術服務、技術轉讓、計算機軟硬件技術開發及銷售、互聯網、物聯網技術開發、技術服務、互聯網科技創新平臺、互聯網公共服務平臺技術開發及應用、教育信息咨詢、創業指導服務、人力資源服務、知識產權服務、公民出國留學服務、教育文化活動組織與策劃、會議及展覽展示服務、設計、制作、發布國內外各類廣告。

武漢噢易云計算股份有限公司（簡稱：噢易云）成立于2013年，是專業的桌面云方案提供商，是國內桌面云技術第一梯隊，致力于成為全球桌面服務領域的領頭羊，為教育、政府、企業、醫療、金融等行業用戶，提供云電腦辦公、智慧教育、信創云等系列軟硬件產品及全場景一體化解決方案。 

南京智農云芯大數據科技有限公司(簡稱AgriBrain)是一家專注農業領域大數據分析與人工智能解決方案的高科技公司，基于自主研發的無代碼AI平臺GrowthBrain、自動化表型引擎PhenoBrain和高精度全基因組選擇算法平臺GSBrain，旨在為科研、教育和企業用戶提供低成本、高效率、智能化的AI解決方案。 GrowthBrain無需編程簡單拖拽即可實現海量算法訓練和分析，傻瓜式設計無需用戶具備算法背景，旨在降低AI應用門檻讓用戶更專注自身業務領域。PhenoBrain可以使得客戶根據自身場景進行快速的本地分析、調用或集成,同時相比業內高昂的表型平臺，具備低成本、高個性化等優勢；GSBrain中的全基因組選擇算法，經三組數據實驗數據驗證比當前國際開源算法穩定提升 9%~45%，可更高效的進行子代篩選和更精準的指導基因編輯。 公司核心團隊由美國上市公司的研發、南農等頂尖高校的機器學習、表觀遺傳、農學等專業背景成員組成，合作客戶包括上海交大、中國農大、上海農科院等知名單位。