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DMV是業界領先的IT架構圖管理平臺，致力于為IT運維團隊提供更加準確、易用、豐富的架構圖。通過DMV，實現架構搜索、版本管理、團隊協作等架構管理，實現組合透視、運維分析等場景使用，實現標準繪圖、數據聯動等架構設計。

廣凌安全文明校園管理平臺全面推進高校建設安全文明校園，有效統計高校監控、應急報警、車輛人員管理等校園安全信息化建設情況，輔導完成對“平安校園”考評的咨詢工作，實現更高水平的“平安校園”100%全覆蓋。

廣凌報障運維管理系統從工單填寫、工單指派、工單結束、工單評價、維修費用等多個方面進行工單的全生命周期管理，形成工作質量有反饋，維修費用去向明了，建立健全知識庫，有效統計各類設備故障，給管理員后期采購產品或服務提供決策依據，支持移動端辦公。

實現“教學考評管”全流程課堂管理，教師教學過程中可以按年級、班級、學生等不同單元組建教學課堂，根據課程教學目標自由進行課程實踐、項目實訓的實驗內容、進度、結果的管理。教師可以自定義教學計劃，并結合學生情況設置拓展和必修課程及相關考核要求。平臺將學生實驗進度、學習行為和結果的全流程數據完整記錄，支持教師管理課程學習與考核數據，開展多維度學情分析，滿足多種類型教學管理場景需求。 定制課堂 平臺基于元子課及實訓項目，教師可以根據課程教學目標、學生情況、選用教材等，選擇不同方向、分類、難易度的實踐元子課和實訓項目組合教學課堂，針對不同專業、年級、班級的學生靈活搭配出符合自身教學需求的課堂，實現個性化定制，讓實踐教學與整體教學目標更好地融合。 教學計劃 教師可以根據自身課程教學內容和教學進度，設置課程評分規則、完成時間等，并實時查看學生的學習進度、學習成績，直觀了解到當前課堂的學習進度。同時平臺還提供必修課與拓展課配置，在滿足教學目標的基礎上，還能添加“拓展內容”，為學習意愿與能力較好的學生提供更多的學習機會，更好地激發學生的學習興趣。 作業評價 平臺中對于實訓項目作業提供了統一的審閱、評分入口，教師可實時查看實訓項目作業的提交情況，便于對學生作業進行評分。同時平臺還提供了優秀作業展示模塊，教師可以在評分時將學生的作業評選為優秀作業展示出來，樹立榜樣，為優秀學生提供了展示風采的平臺，營造出了評優爭先的學習氛圍，調動了學生的積極性。 學情分析 學情分析模塊中統計了每個學生的課程學習進度、課程平均分及總學習時長等關鍵數據，以圖表的形式直觀展示出來，將學生的學習情況量化，使教師對學生的學習情況一目了然。教師可以通過對課程學習進度、學習時長等數據，了解到每個學生的學習積極性，便于教師對學生的平時成績進行一個更準確更有依據的評判。平臺還內置了生動形象的“成績單”，可以讓教師看到課堂中單個學生的全部課程學習情況及成績，使教師對每個學生的學習動態有了更加全面、及時的了解，協助教師更有效地優化教學過程，達成教學目標，提高教學質量。 在后臺中，平臺記錄了每個課程的訪問情況、使用情況以及每個用戶在平臺中的操作記錄，并按課程與用戶兩個維度分別進行統計，以統計表的形式進行匯總展示，方便平臺管理者對平臺內資源使用情況及用戶操作情況有一個全面的了解。 課程資源 平臺針對每個課堂，都提供了公共的課程資源庫，可供教師上傳課堂教學過程中全部課件、文檔、視頻、代碼包等教學資源，實時共享到課程資源庫中，方便學生進行查看、下載，教師教學資源共享更便捷，學生課后自學歸納更高效。 課程考核 平臺為教師提供了試卷、試題庫，支持教師自定義新建試題或批量導入試題，以及通過模板自動組卷和手動選題組卷兩種方式創建試卷，積累自己的教學成果。教師可通過試卷創建考試并發送至課堂，以課堂為單位進行在線考試，可在線評閱試卷并查閱考試成績、成績分布以及詳細答題情況分析，幫助教師快速了解學生對課程知識的掌握情況。 優秀作業 優秀作業模塊展示了教師在實訓課程中評選出來的優秀作業，可以在學生間樹立優秀榜樣，其他學生用戶也可以瀏覽查看優秀作業，促進學生互相學習，共同進步。同時優秀作業還將展示相同專業課程的往屆優秀作業，可供學生在學習過程中參考，助推總結反思。為學生們搭建了展示風采、相互促進、觀摩學習的平臺。  

產品詳細介紹校園綜合管理辦公平臺：平臺管理、留言管理、校內信息管理、公文流轉管理、全網檢索、發布內容統計、后勤/總務維修管理、日程安排管理、校車管理、資料印刷管理、請假管理、工資查詢、課表查詢、調查問卷、教師簽到、學校會議管理、備忘錄管理、校園網絡磁盤     學生成績分析： 考場管理： 考試管理： 成績跟蹤分析： 學期學年成績：        教育資源平臺：        校園讀書網 ：        班級常規管理：        學生選修課管理：        教師成長檔案袋：        校園網站管理：        教師評價管理： 2.2服務 軟件購買托管服務： 系統免費設置維護服務： 資料備份服務： 個性化修改服務： 資料輔助錄入服務： 資料轉移服務： 用戶培訓服務： 客戶軟件升級服務： 校園網絡維護服務：  

  高校智能題庫資源管理系統 試題試卷永久歸檔  資源數字化管理     核心功能   試題試卷數字化 試題試卷數字化管理，建立數據庫系統，永久保存，規范管理。 單題/批量導入，在線/離線錄入，客戶端/管理端錄入。 支持常用文件格式，導入方式多樣（word、excel、json）。 支持全試題模型（文字、圖片、表格、公式、音頻等）。 錄入、編輯、審核、組卷、檢索操作簡單。 完備的錯誤警報機制。   試題維護 可預覽、可檢索、可編輯，支持全題型。內置屬性多樣且可以自定義，如難度、公開度、區分度、差異系數、標準差。引入版本概念，記錄試題變更歷程。與最終考試結果關聯，迭代更新試題屬性值。統計試題使用次數，加權計算試題曝光度。   智能組卷 支持自動組卷/手動組卷，在線組卷/離線組卷，單套/批量組卷。 組卷靈活：簡單組卷、精確組卷、藍圖組卷。 可按題量、分數、題型結構、知識結構、難度系數等多重模式組卷。題庫系統與閱卷系統關聯，可獲取作答得分詳情，用于屬性分析。提供多維度屬性，如難度、區分度、標準差、差異系數、信度等，便于組卷抉擇。重復試題自動篩選提示。 試卷可預覽、可修改、可導出，可一體化輸出線下印刷，也可聯通線上網考。   審核管理 試題審核：新錄試題進入管理端數據庫，需要經過規定的審核流程，自主設置相似度閾值，審核提供預計屬性值（難度、標準差、差異系數） 考卷審核：客戶端同步至管理端，試卷進入待審列表，由管理員對試卷及內容進行審核，還可審核試卷屬性（難度分布、知識點分布、標準差與區分度）   查重比對 查重列表：根據設計的閾值，摘選出庫中超出閾值的試題；按本題型與其他題型劃分陳列。 比對標記：原題與相似試題間的判定重復部分，高亮表示，便于核查。 配置設置：可自定義比對閾值、最多比對數量、查重范圍等參數。 屬性預估：根據相似試題屬性，綜合計算本題預估屬性值，包括難度、區分度等   產品優勢   部署靈活 同時支持在線云端部署與本地離線部署，客戶端與管理端分離使用。   安全性高 制卷與命題動作分離，獨立運作，相互隔絕。 數據流轉安全，依托特定密鑰加密的數據文件，不顯示明文信息。   題型支撐廣泛 支撐目前已知所有試題類型的錄入，支持音視頻、圖片、數學公式的在線編輯。   系統使用簡便 為不同角色制訂不同的使用界面；為管理人員與命題老師分別優化使用過程。    

湖南大學設計藝術學院數據智能與服務協同實驗室（DISCO Lab）發起并聯合湖南大學嵌入式與網絡計算湖南省重點實驗室、國防科技大學高性能計算國家重點實驗室、中山大學大數據與計算智能研究所等科研單位師生，歷時十天，從無到有、響應關切，快速開發上線了“急物幫”疫情公益微信小程序，助力社區居民應急生活物資供需和網格化管理。 解決的主要困難：為民眾提供物資供應信息，助力防疫工作；搜集物價線索，信息透明公開；線上線下結合，實體虛擬融合。基本功能：結合地理位置收集物資信息，構建周邊物資數據庫；搜索周邊物資信息，規劃購買行程；發布物資求助信息，從線上社區中獲得反饋。 

給體片段以氟原子修飾的n型給受體聚合物熱電材料，利用聚合物鏈間的給受體相互作用維持聚合物的電子遷移率，通過引入氟原子增加聚合物的電子親和性以提高n摻雜效率，兩者的協同作用大幅度提高了聚合物的n型電導率。通過進一步提高聚合物的塞貝克系數，成功地將n型給受體聚合物的熱電性能提高了三個數量級。引入氟原子的聚合物的n型電導率提升至1.3 S/cm，功率因子提升至4.6 μW/mK2，是目前n型給受體聚合物熱電材料的最佳性能。?通過對聚合物在摻雜狀態下的電子順磁共振譜、紫外光電子能譜和X射線光電子能譜的表征證明了氟原子的引入提高了聚合物的n摻雜能力。場效應晶體管器件結果則表明氟原子的引入提高了聚合物在n摻雜狀態下的電子遷移率。這兩者的協同作用使得該聚合物的電導率相比沒有引入氟原子的聚合物提高了1000倍。此外，掠入射X射線衍射、原子力顯微鏡以及導電原子力顯微鏡實驗證明了氟原子的引入改變了聚合物的分子排列，提高了聚合物與摻雜劑的混溶性，使聚合物從“局部摻雜”的狀態轉變為“均勻摻雜”狀態，從而維持了摻雜聚合物較高的n型塞貝克系數。

研究團隊擁有可進行污染物分析的氣質聯用儀和塵螨分析儀，可對室內 VOC采樣柱、灰塵取樣等進行 SVOC、VOCs、苯系物、塵螨等過敏原進行分析。

智慧公路物聯網系統通過在公路廣泛部署低成本的集成多種傳感器的具有通信功能的智慧無線信標產品實時獲取路況信息，實現車流量、車速、車型的實時精準時空統計，通過設備的廣泛部署實現高精度、大范圍的精準監測，為智能交通系統高效管理與養護提供交通與環境態勢的精準監測、識別和態勢預測，為交通決策提供科學依據與數據支持。其次針對公路場景下定位誤差較大等問題，采用 GPS 定位、慣性導航與物聯網感知設備結合的新型多重組合定位方法，通過車路協同實現車道級的高精定位，優化車輛偏離預警等功能，為車輛提供準確的位置信息及導航與綜合服務功能。最后通過車路協同環境下車載終端、路側多源異構傳感器協作環境數據采集、多維度感知融合與超視距全局環境態勢構建，實現智能交通系統全息實時交通、路況環境感知及智能網聯汽車超視距精準環境感知與精準定位。智慧公路物聯網系統旨在突破制約高速公路智能車路協同系統集成應用的重大共性關鍵技術，開展典型示范應用，提升高速公路的智能化水平和服務品質，促進全國范圍大規模推廣。 目前，如圖 1 所示，技術成果已經研發出第三版樣機。樣機已經小批量生成并在齊魯高速、長安大學測試場進行了實際部署測試。此外，項目組正在對第三版樣機進行改造升級，全力打造穩定性更強功能更加豐富的第四版樣機。 圖 1 第一版樣機；第二版樣機；第三版樣機 主要技術指標 1. 節能增收 20% 通過對城市邊緣交通環境及流量等數據的智能分析，優化燈光使用場景。該系統在滿足車輛日夜間安全行車條件下，工程綜合節能可達 20%。 2. 交通流量增加 20% 通過對交通運行安全風險預警及控制策略處理模塊將路段監測數據匯總后，根據車流密度、速度、流量、各級風險事件結合其它傳感器數據，包括上游主線流量、匝道流量、公路氣候數據、環境數據、消防系統數據等，進行大數據綜合分析研判。 構建算法模型，自動制定和優化的控制策略，通過智能預警發布及綜合自動管控系統進行預警發布和綜合自動管控。為管理者實時預警的同時，將預警、誘導信息和控制指令自動發布于上游路段、匝道區段的可變信息標志、可變限速標志、車道線主動發光標志等，對交通流速及交通流量進行有效調控及誘導。綜合評估能增加 20% 交通流量。 3. 減少交通事故 30% 任何異常事件報警被觸發時，系統同時依據預案自動將異常事件聯動燈光預警、可變信息標志、可變限速標志、車道指示標志等自動發布預警給司乘人員，實現對車流車速的動態調控和誘導，增加公路通容量，減少交通擁堵，防止二次事故和連環事故的發生。 實踐證明，采用該系統，至少可以降低公路安全事故 30%，同時提高交通流量，進而降低交通污染，均衡交通流平順性，信息的及時推送，降低駕駛員駕駛緊張感，提高了駕駛員的舒適性，可以整體有效提高交通運輸設施安全水平及服務水平。 4. 100% 信息覆蓋 全自動監測傳感器都可以實現對整條公路的全面信息覆蓋。 5. 對接智能網聯駕駛 a. 提供智能網聯車實時交通圖，推薦進場事件和速遞協調； b. 告知智能網聯車輛風險，實時定位公路中的駕駛風險，將這些風險傳達給下游智能網聯車輛； c. 為智能網聯車提供車道級交通數據，警告即將來到的交通擁堵； d. 識別相關車道的駕駛風險，促使智慧駕駛車輛提前做出反應； e. 為智能網聯駕駛提供超視距感知、惡劣天氣環境下的精準感知，促進智能網聯車早日實現大規模商用。