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教室智能運維管理平臺結合先進的AI、大數據、物聯網等技術，與先進管理體制與先進管理模式相融合，建立現代化的智能運維體系，讓教室管理更高效、更科學 產品特性： AI智能巡檢，智能識別設備故障，主動防范教學事故 支持教學管理人員遠程巡課 多維度可視化數據分析，助力科學決策 信息化建設成果展示 為滿足多樣化的大屏展示需求，智能運維管理平臺能夠充分呈現信息化建設的關鍵成果，如信息化系統建設情況、信息化設備日常使用情況，以及智能化系統的實時運行態勢。  AI運維系統 當前許多的運維工作還是靠人工完成，例如教室設備巡檢、設備關機檢查、調換教室等。特別是巡檢工作主要靠運維老師定期完成，平時只能根據報修電話被動開展檢查維護。運維管理平臺依靠AI技術，可按需（每天/隔天）對教室設備進行自動檢查，實現課前發現問題，輔助分析解決問題，達成課中無故障的目標。同時智能機器人24小時值守，自動完成管理員設定的各類智能策略，幫助管理員實現簡單而高效的運維工作。 教學設備統一管控 教室綜合運維管控平臺可以實現對教室內所有的教學設備設施進行統一集中的自動化管理。包含對傳統多媒體教學設備（如：電腦、投影機、投影幕、功放等）、在新型教學理念支撐下所出現的新型教學設備，如：交互大屏等，以及環境控制設備（如：燈光、窗簾、空調等）進行自動化、智能化的控制。 教室巡課 平臺專門為教學管理人員設計了的巡課功能。在辦公室即可遠程巡視教師的上課過程，通過教室的實際畫面，也可通過勾選只看上課教室查看正在上課的教室，點擊某一教室畫面會進入巡課三畫面頁面，包括教師畫面，學生畫面，電腦畫面。 移動運維系統 教室智能運維管理平臺為更好的服務于教室管理老師，提升工作效率，提供了移動運維客戶端，即使不在辦公室，也能完成大部分教室遠程管控工作。實現教室設備移動管控、設備故障移動處理，提升整體服務的效率和體驗。。 統計分析 教室智能運維管理平臺通過多維度分析教室運維管理的各項工作指標，形成量化數據并以圖形化的方式呈現，為相關領導提供決策支撐。統計分析包括教室設備使用情況分析、故障統計與分析、燈時統計、能耗統計等模塊。  

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分?；竞徒K端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

相對其它軟件，本項目有如下優點： 采用Web結構的分布式多層處理方式，使對數據的處理合理地分布在服務器和工作站上，保證了系統的穩定性、實時性。 靈活而安全地網絡機制與權限管滾動發布基本信息：本系統提供動態滾動文本、圖象、視頻信息發布功能，可以在交易大廳的顯示屏上發布基本信息，也可以在其它顯示終端上接收這些信息。支持多媒體信息的播放發布：用戶可以通過本系統發布房屋的多媒體信息，也可以從服務器的多媒體數據庫中取得房屋的各種信息。提供與客戶需求動態交互的網頁。先進的加密、壓縮算法，網絡傳輸安全、實時。 同時滿足交易大廳查詢和家庭上網查詢。與房地產交易系統交互，可由管理員直接操作。程序結構、層次清晰，保障程序易于更新和維護。滿足大型網站實時、多服務器、交易大廳顯示屏及觸摸屏電腦等發布要求。