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成果描述：本系統已經能實現校園信息的共享和發布，基本覆蓋了校園所有活動的信息，受到學生和老師的歡迎。市場前景分析：大學校園課余活動豐富多彩，形式多樣，但缺少一定的導向性，很容易造成學生選擇上的猶豫或是盲目，從而致使學校資源和自己有限的時間沒能得到有效利用。除此之外，海報張貼的方式并未能及時地將信息傳遞給學生，許多學生并不清楚當天或最近學校所進行的一些活動，錯過了參與的機會。 許多相同興趣愛好者之間缺乏一個更有效的交流平臺，致使個人能力與興趣無法得到充分發揮。隨著教育改革和教育信息化戰略的實施，智慧校園建設已逐步成為學校的基礎建設項目，更成為衡量一個學校教育信息化、現代化的重要標志。與同類成果相比的優勢分析：本軟件立足于將校園的各種資源進行整合，以交流平臺的方式向所有用戶進行開放，作為移動教育資源項目的資源共享和用戶交流部分。

本系統已經能實現校園信息的共享和發布，基本覆蓋了校園所有活動的信息，受到學生和老師的歡迎。

本書首先分析目前存在的圖書館信息資源共享模式存在的弊端, 指出迫切地需要建立一個打破現有的體制和形式, 按照不同的地域組成一個個更具競爭力的信息資源共享服務系統。這種將各種系統和區域的圖書館聯合起來, 從而在更大范圍內建立一個信息資源共享統一體, 業界稱為圖書館信息集群。

提供了基于移動互聯網及云計算技術的跨區域多機構整合急救資源協同救治的醫療信息共享平臺，具有以下幾大功能:基于 FMC-D 時間的智能轉運決策輔助、系統內醫療單元 通訊、系統內醫療單元信息共享及 PCI 醫院介入影像質控管理。系統分為醫療單元終端(包 括 EMS 終端、非 PCI 醫院終端及 PCI 醫院終端)和云計算服務端兩部分，通過 3G/4G 無線 互聯進行數據交換處理。急救車客戶端考慮到用戶的操作體驗，采用基于 Android 系統進行 開發。云計算服務端處理中心部署在云服務器上，按照 SOA 架構的理念進行框架設計，依 托于數據倉庫對業務數據進行深度挖掘分析。本系統的特色包括:? 體系結構設計以時間軸為中心。時間軸是描述 AMI 患者救治流程的關鍵事件時間節 點的集合，如:呼叫 EMS 時間，EMS 響應時間，急救車到達時間，首次胸痛發作時間，本 次胸痛發作時間，EMS 首份心電圖時間，等。通過對上述關鍵事件時間節點的統計、分析 通過資源合理調配、輔助決策支持等方式提高針對 AMI 的救治效率。? 智能推薦技術。該推薦主要基于以下信息:1，實時的醫院醫療資源信息(如床位資 源、醫生資源、手術資源等);2，地理位置信息，主要是權衡道路擁堵情況以及距目標醫院 距離信息;3，救治能力，主要指通過救治流程中產生的歷史數據挖掘分析衡量 PCI 醫院救 治能力的信息。? 大規模的支持。急救車客戶端考慮到用戶的操作體驗，采用基于Android系統進行開發。 云計算服務端處理中心部署在云服務器上，按照 SOA 架構以及基于 XMPP(Jabber)協議通信 機制的開源架構的理念進行框架設計，依托于數據倉庫對業務數據進行深度挖掘分析。在北京 等地的實踐表明該系統具有支持區域內多 PCI 醫院，多非 PCI 醫療機構，多 EMS 機構并發協 同救治的流程以及流程中產生的 PB 級的數據。在一套完整、獨立的 RCTS-AMI 系統內，預計 500-800 家 PCI 以及非醫院，12 萬臺終端，2000-2500 位醫生可以使用本系統。

資源共享平臺整合了小初高語數英、政史地、物化生等多個科目、多個版本的優質教學資源，如微課、優課、套卷、試題、學案/導學案、課件、素材等，資源豐富，調用便捷，可為全國各地中小學用戶的個性化教學提供資源保障。平臺所有資源均與章節單元、知識點進行關聯，方便用戶查找與使用。學校可以把備課組的優質資源放在校本資源庫；教師可以創建資源，開展課程教學；學生可以隨時利用平臺資源開展自主學習。所有資源分門別類進行管理，具有統一搜索功能，同時平臺支持資源的共享與下載。資源中心擁有超過500萬、K12階段、9大學科的資料，含PPT、微課、優課、導學案、教案、習題。

該項目是863計劃項目，現處于實驗室研究階段。項目成果受專利保護。 1、項目概述 本項目針對高速公路進出城路段交通擁堵嚴重、事故頻發，以及高速公路監控系統和城市快速路監控系統各自為政、協同性差的普遍現象，構建了基于互聯網的分布式交通特征信息共享平臺，實現了不同監控系統的信息共享；借助信息共享平臺，系統分析了結合部的動態交通特征，提出了適應不同交通條件的短時交通特征預測技術；采用分層遞階控制和神經網絡控制的方法，研發了多匝道的協同控制系統軟件，并實現了結合部道路交通系統的微觀仿真。 2、技術創新點 在監控系統的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺，其中對異構監控系統之間交通特征級信息共享的內容和模式進行了系統分析，對異構信息進行了融合處理，實現了特征級信息的發布。 在短時交通特征預測研究方面，已對京津塘高速公路及北京市快速環路監控系統的海量交通流實測數據進行了特征與關聯分析，完成了短時交通特征的預測，并實現了交通擁擠的預判。 在結合部的協同控制方面，利用模糊神經網絡的建模和學習方法，對高速公路多匝道控制系統算法進行設計，并進行了控制效果仿真。   3、能為產業解決的關鍵技術 （1）基于服務水平的特征級交通動態信息融合技術 針對目前高速公路和城市快速路監控系統所采集的交通流基礎數據格式和像素級融合技術都有所不同，控制目標參數不統一的現實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現有高速公路和城市快速路服務水平判定標準不統一的問題，其次需要解決區域交通監控系統的特征級數據融合問題，尋求基于服務水平的動態信息融合技術和方法。 （2）交通特征信息共享平臺的設計技術 針對集中式信息共享平臺投資大、實施困難的缺點，提出采用成熟的互聯網技術，以及分布式技術建立交通信息共享平臺，為異構監控系統的信息共享模式提供了一種新的建設思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現有的管理體制來說，也容易實現。 （3）基于關聯分析和智能控制技術的短時交通特征預測模型 將時間序列理論與關聯理論引入交通狀態分析，并根據不同交通條件建立的短時交通預測模型，在很大程度上提高了預測方法的實時性、準確性和可靠性，有利于預測技術的應用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結合部實現協同控制的關鍵技術 基于區域道路交通網絡動態信息采集系統數據資源的綜合利用與共享，在交通服務水平判定技術的支持下，運用系統論、控制論的思想以及智能交通系統工程的理論方法，實現高速公路和城市快速路結合部的協同控制。 4、相關的行業發展水平，以及同類技術產品或成果比較 目前，我國已建設的交通信息系統中，各子系統基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統自身的數據尚未實現充分融合，集成度很低，而且系統之間存在行政分割問題，異構情況嚴重；在信息共享平臺設計上，大都采用集中式為主，需要新建一個監控總中心，投資大，操作困難。 與本項目所提出的預測思路及預測方法相比，現有預測方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國高速公路和城市快速路交通控制所采取的區域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術產品。 應用范圍： 本課題針對的主要對象是高速公路與城市快速路的結合部，課題研究成果不僅充分利用了現有的道路監控系統硬件資源，節省了建設成本，而且可以滿足結合部的交通控制與管理需要，具有較強的應用和推廣價值。在實際的應用和推廣中，還需進一步擴充和細化協同控制目標，優化大范圍內的多匝道協同控制模型及其算法，并對具體的控制策略和控制設施進行詳細設計，以提升協同控制的實際效果。 預期效果： 運用系統論和其他相關領域研究的最新成果，探索建立區域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺的新思路和新方法，并在系統平臺的基礎上研究協同控制的策略和方法，并形成整套協同控制系統算法和軟件。在實踐中，研究成果能夠得到較好的應用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結合部的交通問題。

本發明公開了云存儲系統中基于溯源信息的視頻共享方法。系統客戶端收集視頻溯源信息，客戶端上傳共享的視頻及相關視頻溯源信息，服務器根據客戶端上傳的視頻溯源信息建立溯源圖。云存儲系統服務器接收到視頻下載請求后，在溯源圖中查找所述請求下載視頻的起始視頻，若查找到起始視頻存在于云存儲系統中，則根據 BFS(廣度優先遍歷)算法選擇一條從所述起始視頻到所述請求下載視頻的代價最小的路徑，依照該路徑重新生成所述請求下載的視頻并發送給客

廣東順德宙思信息科技有限公司成立于2016年，是一家三維虛擬仿真交互軟件研發設計的國家高新技術企業，致力于為各行業提供數字孿生、XR虛擬仿真教育實訓軟件、3D數字化營銷(3D動畫、3D虛擬展廳、3D產品展示、3D營銷小程序等)等系統開發綜合解決方案服務商。產品廣泛應用于數字化工廠、智慧城市、智慧園區、展覽展會、高職院校、工業培訓、產學研究等眾多領域。