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產品詳細介紹 智慧班牌 數字班牌方案 電子班牌系統云班牌 學校電子班牌軟件 云班牌 新高改特色化 解決新高考改革、分層走班教學改革下的選課走班模式的教學管理問題 支持分層教學的走班模式下為學校提供在線選課 實時發布走班模式下的課程信息和課堂內容 采集學生考勤數據為走班教學管理提供數據支持 完美支持一師一課表、一室一課表、一生一課表 功能豐富 一應俱全 便捷的選課平臺  不需要電腦、手機等終端，學生在每班一臺的云班牌上輕松完成選課操作 強大的走班管理   教室課表、教師課表、學生課表、走班考勤，通過云班牌輕松實現  全面的教學支撐  課前發布教學要點與課件、課中狀態展示、課后反饋改進，全周期支撐教學管理 無門檻的翻轉課堂  無需專屬系統和設備，馬上實現翻轉課堂 班級文化創意平臺 個性化的班級名稱、LOGO展示，多形式的風采呈現 高效的資源管理平臺  課件、習題、試卷、微課等多類型的教學資源輕松上傳、便捷發布和高效管理 最實用的信息發布窗口  校園通知、新聞資訊、考場信息，一個后臺輕松管理 最貼心的安全考勤  便捷隨意刷（卡）、輕松管理出勤、家長實時掌握 我們的優勢 1)課前課中課后協同支撐 課前 老師高效云備案，推送課件資源給學生，實現翻轉課堂。 學生在線選課 輕松搞定，一鍵智能生成個性化課表。 課中 課表實時呈現，走班制更靈活。 走班云動態考勤，數據實時傳遞，管理更便捷。 課后 老師資源推送，學生完成知識要點，個性化學習更智慧。 課堂反饋教學質量智能分析，隨時掌握學生學習動態。 2)家校協同推動家校共育 學校將公告和學生到校信息有效傳遞家長  消除家校溝通隔閡。 家長實時查看孩子課后作業、學習情況、在校信息等，實現家校共育。

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上海知匯云信息技術股份有限公司成立于2011年，公司專注于實驗教學的科研、創新與實踐。 2015年，全國首個實驗操作考評系統在太原市初中理化生實驗操作考試中得到應用，標志著中國實驗教育進入“數字化過程評價”的新時代！2019年，知匯云考評系統在深圳市初中理化生實驗操作信息化考核中得到應用，保障了實驗操作考試陽光透明、公平公正、高效便捷，成為全國實驗信息化考試的經典樣本！ 受中國教育裝備行業協會委托，知匯云作為牽頭單位組織《實驗操作考評系統技術規范》團體標準編制工作，該標準已于2021年5月正式發布。2020年知匯云和騰訊云簽署戰略合作協議，強強聯合，加速推進AI智能賦分的應用落地。 知匯云前身是寧波GQY視訊股份有限公司(上市代碼 300076)。1993年起，GQY大屏連續八年亮相中央電視臺春晚演播現場。2006年，GQY在激烈競爭中勝出，一舉拿下2008年北京奧運會四大指揮中心大屏指揮系統項目。 知匯云，專注于中國實驗操作考評解決方案！

成果描述：本發明申請要解決的問題是，云計算平臺中的動態任務調度問題。本專利針對動態任務調度問題的特點，引入了排隊論對任務分配、執行前的狀態進行快速建模、結構化處理；針對現有以任務高度值（粒度）來作為主要參考因素的任務調度算法所存在的嚴重不足，本專利提出了任務-計算資源分配矩陣，用以描述任務（或虛擬機）與計算資源（節點）之間的關系，并結合人工免疫理論給出了運算模式，保證能以概率1搜索到問題的最優解，能有效提高收斂速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群資源利用率市場前景分析：本發明為云計算平臺下的動態任務調度研究提供了一種新的途徑，本發明首先利用排隊論對任務進行排隊處理，然后用人工免疫理論中的免疫克隆選擇策略對集群中的計算資源進行合理配置，再利用負載均衡調整抗體基因，使得集群資源的配置更加滿足任務處理的需要，本發明能適應云平臺的動態變化和虛擬化的環境，快速搜索出最優配置，提高集群資源利用率。與同類成果相比的優勢分析：本專利提出了任務-計算資源分配矩陣，用以描述任務（或虛擬機）與計算資源（節點）之間的關系，并結合人工免疫理論給出了運算模式，保證能以概率1搜索到問題的最優解，能有效提高收斂速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群資源利用率。

哈爾濱工程大學攻防對抗演練云終端采購項目競爭性磋商

本發明公開了一種基于云計算的數控系統數據采集及處理系統， 包括由遠程服務器集群搭建而成的云平臺，該云平臺包括計算服務器 集群和存儲服務器集群，計算服務器集群中集成有虛擬機集群，且分 別與數控系統和存儲服務器集群連接通信，虛擬機集群具有多個分布式并行計算單元，用于執行數據采集與并行計算，存儲服務器集群中 用于對采集或分析處理后的車間數據進行分布式存儲。本發明還公開 了相應的方法。本發明以虛擬機代替實體機實現并行計算，并通過虛 擬化管理平臺對虛擬機集群進行管理，使車間服務器資源不再受單點 配置的限制，并

本發明公開了一種云環境下的分布式系統多級故障容錯方法， 包括：基于虛擬機磁盤快照的分布式應用協同備份算法，能夠對 I/O 狀態以及所依賴的操作系統環境進行備份；分層故障檢測和恢復機制， 能夠實時地檢測物理層、虛擬化層、云平臺層、虛擬機 OS 層和應用 層故障，針對不同的故障采用相匹配的故障恢復方法。使得故障檢測 和恢復細化到模塊，采用自頂向下逐級恢復的策略，做到恢復開銷最 小化；基于模板的虛擬容錯集群服務部署策略，用