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高等教育領域數字化綜合服務平臺
AI+教育 智聯WE來2020智慧校園標準體系建設與人工智能+教育論壇
為深入學習貫徹習近平新時代中國特色社會主義思想和十九屆五中全會精神，主動適應“后疫情時代”高等教育的新形勢，認真應對新一輪科技革命和產業變革之變局，充分發揮高等教育服務經濟發展的作用，加快推進教育現代化，建設高等教育強國，經教育部批準，中國高等教育學會定于 2020 年 11 月 8-10 日在湖南省長沙市舉辦第55屆中國高等教育博覽會 (2020) 。本屆高博會以“服務新發展格局開啟高教新征程”為主題，共有參展企業近千家、近80000平方米展覽展示面積，其中特裝展位比例超80%，將展出10000余件產品，展會同期舉辦30余場會議論壇及活動。
云上高博會
2020-11-08
AI+教育 智聯WE來2020智慧校園標準體系建設與人工智能+教育論壇
為深入學習貫徹習近平新時代中國特色社會主義思想和十九屆五中全會精神，主動適應“后疫情時代”高等教育的新形勢，認真應對新一輪科技革命和產業變革之變局，充分發揮高等教育服務經濟發展的作用，加快推進教育現代化，建設高等教育強國，經教育部批準，中國高等教育學會定于 2020 年 11 月 8-10 日在湖南省長沙市舉辦第55屆中國高等教育博覽會 (2020) 。本屆高博會以“服務新發展格局開啟高教新征程”為主題，共有參展企業近千家、近80000平方米展覽展示面積，其中特裝展位比例超80%，將展出10000余件產品，展會同期舉辦30余場會議論壇及活動。
云上高博會
2020-11-08
西北農林科技大學智慧數字農業實驗室采購項目競爭性磋商公告
西北農林科技大學智慧數字農業實驗室采購項目競爭性磋商
西北農林科技大學
2022-05-27
基于計算科學和多能優化分析的智慧能源云平臺關鍵技術及應用
圍繞未來能源需求特性辨識、場站/設備智能監測、能效優化管理3項核心內容，開展研究并提出以下3個核心創新點，創新點一為基于數據驅動的需求側用能行為特性辨識及容量價值評估方法，有效解決了需求側用能行為特性分析難度大、精確度差、有效性低的問題，為能源電力系統容量規劃和優化投資提供了科學依據；創新點二為基于數據挖掘計算的多元設備狀態監測與需求側能效優化技術，解決了需求側用能設備運行狀態監測能力差、管控水平低的問題，實現提質增效；創新點三為基于數據高效融合計算的場站環境監測及虛擬現實交互技術，有效解決了各種環境參數大量冗余導致的監測結果誤差大的問題。
平臺可應用于包括智能設備制造與銷售、能源設備在線監測、能源設備全壽命周期管理、能源站點智慧運行維護、用能負荷預測、能質能效分析與應用等。
華北電力大學
2022-09-05
高博會活動日程⑤ | 高等教育智慧教學與課堂教學改革學術活動
高等教育智慧教學與課堂教學改革學術活動日程
中國高等教育學會
2024-03-22
上海交通大學智慧助力發現火星遠古時代液態水存在新證據
上海交通大學物理與天文學院俞進教授與成都理工大學地科院行星科學國際研究中心趙宇鴳研究員、中國科學院上海技術物理研究所徐衛明研究員和中國科學院地球化學研究所劉建忠研究員為論文的共同通訊作者。
上海交通大學
2023-04-27
關于召開第五屆中國高等教育智慧教學與課堂教學改革論壇的通知
為深入學習貫徹全國教育大會精神和新時代全國高等學校本科教育工作會議精神，落實《關于深化本科教育教學改革全面提高人才培養質量的意見》有關要求，促進信息技術與教學深度融合背景下智慧教學與課堂教學改革創新，全面提升人才培養能力，實現高等教育高質量內涵式發展。經研究，中國高等教育學會決定舉辦“第五屆中國高等教育智慧教學與課堂教學改革論壇”。該論壇是2021年5月21-23日在青島舉辦的第56屆中國高等教育博覽會的組成部分。
中國高等教育學會
2021-04-13
關于召開第五屆中國高等教育智慧教學與課堂教學改革論壇的通知
為深入學習貫徹全國教育大會精神和新時代全國高等學校本科教育工作會議精神，落實《關于深化本科教育教學改革全面提高人才培養質量的意見》有關要求，促進信息技術與教學深度融合背景下智慧教學與課堂教學改革創新，全面提升人才培養能力，實現高等教育高質量內涵式發展。經研究，中國高等教育學會決定舉辦“第五屆中國高等教育智慧教學與課堂教學改革論壇”。該論壇是2021年5月21-23日在青島舉辦的第56屆中國高等教育博覽會的組成部分。
中國高等教育學會
2021-04-13
【高?？萍紕撔鲁晒平椤恐r田精準管理，浙江大學研發農用無人機及智慧管理系統
開拓創新·高校科技創新成果展
中國高等教育學會
2022-11-09
新型能效管理一體化采集與智慧用能關鍵技術研究及應用
基于智能終端控制、大數據集群分析、數字網關以及智能云平臺等技術構建智慧用能數據服務系統。
項目系統框架圖
項目整體思路框架圖
項目研究工作分解
針對項目不同負荷類型和典型應用場景，匹配相應的通訊控制模塊，通過電力載波或無線等多元傳輸方式，將用戶用能需求等相關電力數據集中在云平臺，結合用戶行為模型、能耗模型及能源管理控制模型對電力數據進行聚類整合及分析。達到提升用戶的用能體驗和節省用電成本的雙重目標，同時對于電網側能夠利用削峰填谷等策略，增加電網參與輔助服務的力度，有效利用電網資源。
智慧用能平臺系統圖
目前市場存在的用戶用能監測設備及系統之間的數據信息交流往往是單向的，難以達到人們對測量精度和實效性的要求。而本系統基于新型通信和人工智能技術，集成電力信息的感知、采集、通信和控制技術，創建以智能電能表和智能終端為核心的雙向互動體系，通過對電流、電壓、功率、電量等用戶用電信息及溫度等環境數據的自動采集，實現對電能的使用情況及各類關鍵供能用能設備進行的實時監控及能耗監測，對異常值做出預警，通過分析處理采集的數據生成各種用電行為曲線指導用戶進行經濟合理用電。
技術特點
1、實時性指標
常規數據查詢響應時間＜10s；90%界面切換響應時間≤3s，其余≤5s；計算機遠程網絡通信中實時數據傳送時間＜5s。
2、并發指標
支持300用戶同時在線，并發要求達到100用戶以上，并同時滿足以下指標：常規數據查詢響應時間≤15秒；主要節點CPU負載≤80%。
3、可用性指標
年可用率≥99.5%。負載率指標：在任意30分鐘內，各服務器CPU的平均負荷率≤80%；在任意30分鐘內，人機工作站CPU的平均負荷率≤80%；在任意30分鐘內，主站局域網的平均負荷率≤80%。
4、存儲容量指標
數據在線存儲容量滿足12個月以上數據存儲需求。
華北電力大學
2022-10-09