一种基于云计算服务的智慧实验室管理系统设计

高等学校实验室是教师和学生开展教学科研活动的重要场所,随着高校办学规模不断扩大,高校实验室的数量、仪器设备的种类及原值、实验室的开放度和使用频率等方面均有大幅度增加,实验室人、财、物高度集中,涉及的业务流程管理复杂程度以及安全管理的难度日益增加。为解决实验室的各类管理问题,各种满足特定需求的应用软件系统孕育而生,可直接购买服务的云软件越来越多,也使得实验室师生面对的系统越来越多。在解决单个需求问题的同时,众多的系统导致用户使用的整体复杂性增加,系统质量参差不齐,个人隐私及实验数据的泄漏可能性大为增加,系统间联动不够,建设一个面向服务于实验室师生的智慧实验室成为客观需要。

基于全过程管理的高校科研协作平台探究

在高校实验室管理中,许多科研团队都存在人员管理分散,缺乏协作共享,实验数据保存不够完整,实验成果未集中归档,实验物品缺少统一管理等问题,给实验室的管理和科研带来困难。为了更好地助力高校实验室管理,减轻教辅人员工作量,本文提出基于全过程管理的高校科研协作平台建设方案,包含人员管理、物品管理、实验过程管理和成果资源管理等四大功能,将学生从进入实验室到毕业的全过程统一管理,全面提升人才培养质量和实验过程管理效率。

后疫情时期远程视讯交互平台的构建及应用

后疫情时期,高校各项业务工作的有序开展面临新的挑战。线上业务以及线上线下混合业务的开展,对现有的业务系统和平台提出新的要求。远程视讯交互平台以视频会议技术为基础,整合工作流系统,融合直播点播等流媒体技术,结合语音识别、视频分析等人工智能技术,能够为高校的教学和科研工作提供个性化的支撑和服务。

聚合支付在校园卡系统中的应用研究与实现

为了打破师生使用实体校园卡带来的消费局限,给师生提供更好的消费体验,提出了聚合支付在校园卡系统中的应用研究与实现。通过可信服务管理(TSM)来分发消费消息,在交易传输过程中引入国密SM3算法增强数据的安全,对每一种消费手段进行身份识别,并对消费数据统一管理,统一对账分账。以华中农业大学为例,聚合支付目前已满足多应用场景和消费手段,且都支持身份识别;满足数据隐私、信息安全的需求。通过对全校近两年的消费数据分析,聚合支付消费次数已占总比重的43%,聚合支付的消费金额占总比重的63%,证明了聚合支付在高校应用场景的必要性。

“互联网+”背景下学校教育的新特征与新发展

随着大数据、云计算以及人工智能等新兴技术的发展,现代信息技术与教育教学的深度融合已经成为可能。"互联网+"背景下的学校教育,主要表现出资源共享性、空间开放性、教学数据化和交互多样性四大新特征。在信息技术的帮助下,已具备以上新特征的未来学校教育将在教师、学生、教学模式等方面呈现出新的发展趋势:教师不断转变教学思维、升级角色定位、提升教学技能,注重学生的高阶综合素养和个性化发展,发展教学空间、教学内容与教学方法。

基于时频网络的深度学习调制识别方法

传统的调制识别方法通过提取信号中瞬时特征、循环平稳特征、高阶累积量特征等具有一定物理含义的特征进行识别,然而,该类方法无法充分利用信号中抽象的、高层的特征。基于神经网络的方法,利用时域的基带信号或星座图作为网络的输入进行训练,提取相应特征进行分类。将提出的原始时域信号和原始信号的频谱分别输入2个独立的特征提取子网络,将提取到的特征进行级联,组成更长的特征向量,再通过经典的卷积神经网络进行调制识别。所提方法能够更好地利用已有的时频域特征。开源的数据集的实验证明了所提方法相比于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)、CLDNN(CNN+long short-term memory(LSTM)+deep neural networks(DNN))、Inception网络、分离通道联合卷积网络(semantic color constancy using CNN,SCC-CNN),其识别率最高,在0 dB以上的信号中识别率可达92%。由于经过预处理,所提方法能够利用已有的频域特征,所需的训练时间也最少。