专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生的历年人数及趋势曲线。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。 历年各学科学生数量  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示历年各学科的学生人数及变化曲线。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。 历年学生年龄分布 图形或表格的形式分别统计展示历年各年龄段的学生人数及变化曲线。年龄段 以 0-16、17-20,20-23、24-26、27-30、30 以上进行分组。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。 历年学生来源地区分布  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示历年各生源地的学生人数及变化曲线。生源地 可以按照省内、省外进行分组，亦可以按照地市进行分组。 图形或表格的形式分别统计展示历年各民族的学生人数及变化曲线。民族可以 按照汉族和少数民族进行分组统计，亦可以按照各具体民族进行统计。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。 历年录取分数分析  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示历年录取分数及变化曲线。 完成招生计划情况分析  系统将以学校、院系

需要一年或以上的时间成本，方 能判断大致的能耗使用情况； • 容易忽略分时段电价及用能的高 峰和低谷 • 能耗数据实时在线； • 可综合气象数据进行条件分析，具备自学 习特性； • 精准直观的能耗报表曲线； 核心技术 能耗预测技术，数据驱动分解技术。突出显示预期能 耗与实际能耗的区别，便于查找能耗使用问题 模式识别 系统自学习算法，设备运行监控，支持异常问题的 实时判断，并预警或报警 精细化管理

高标准、高保真音质 教室讲台端放置 2 台高档音箱，让教室全 体学生清晰听到老师说话；师生教学畅通 无阻。 授课数据分析 • 个人汇总、课程汇总、教师汇总、班级汇总、听课汇总等报表 • 教室能耗统计，曲线图，有效授课时间，设备状态 • 学生老师考勤汇总，签到记录汇总 教学资料汇总统计 28% 36% 30% 52% 6 智慧灯杆系统 概述 教学 其他 科研 管理 校园生活

小组成绩分析 • 组内学生成绩分析 • 学生成绩汇总 • 学生成绩跟踪分析 • 小题得分表 • 学生汇总成绩分析 • 学期 /学年报告单 智慧教学—可视化呈现 • 柱状图 • 雷达图 • 曲线图 • 饼图 三、智慧管理概要 数字校园文化传播 进校 /离校考 勤 智慧管理 -- 一卡通电子学生证 电子学生证与一卡通平台打通，学生一套设备完成校园考勤、消费、活动、图 书借阅等校内活动。

并利用 BERI 学生模型、投 入 度模型等多种运算模型，挖掘潜在风险与机会，辅助改善教学设计。 智能录制 教学过程及时回溯 人脸识别 表情识别 语音识别 声纹识别 行为识别 投入度曲线 便捷了解教学过裎中学 生学习投入度的起伏 BERI 学生 投入度模型 S 一 T 教 学 分析模型 投入度热力图 情绪趋势图 洞见情绪、教学设计和教 学成效的关联 学生课堂投入度

能耗监测系统 能耗趋势 智能调优 智能空调 智能照明 能耗趋势 结合实时用能数据和历史 数据记录统计 ，以总体用 能曲线展示能源消耗情况。 减少人工抄表的工作量，提升能耗统计准确性，减少费用核查流程，提升用能费用管理效率； 智能优化建议，支撑管理层的节能决策，减少不必要的费用浪费，提升校园用能费用管理的专业 度

5)统计图示功能。对运行数据进行补充、计算、编辑、整理后，可按照需要 进行相关统计图示，包括折线图、直方图以及饼图等统计显示，统计显示支持网 络共享。 6)数据趋势分析功能。对运行数据在任一时段内生成趋势曲线。 (3)设备状态信息的录入功能 在每个巡检点，巡检设备要能作为一个现场信息采集的工具使用，能够依据 现场巡检的具体要求，制定出一套适合要求的巡检项目。 (4)巡检路线管理功能 每个巡检 集中监控内容包括以下几部分：动力监测、环境监测和安防监控。 机房动力环境监控系统中，机房的数据均由集中监控软件处理。在软件界面 中，可从树状图中清晰地找出每个机房的情况。数据可以通过图形化界面、列表 和曲线的方式反映，图形化界面的优势在于让用户直观看到数据和传感器相对位 置，列表则更利于用户对数据进行对比。 4.3.5.3.1 权限管理 机房联网监控项目由于涉及的管理人员权限和工作范畴有所区别。联网集中 的该项状态或参数会变红色并闪烁显示，同时产生报警事件进行记录存储并有 相 应的处理提示，并第一时间发出手机短信、声光等对外报警。 3)提供曲线记录，直观显示实时及历史曲线，可查询一年内相应参数的历史 曲线及具体时间的参数值(包括最大值、最小值),并可将历史曲线导出为 EXCEL 格式，方便管理员全面了解 UPS 的运行状况。 82 阿坝 职 业学院智 慧 校园项

时间线按照 年度、学期、月份，成绩按照年度分析第一学期及第二学期， 最小单位到个人横向时间纵向分值，向上层扩展是平均值；图 书馆按照年度分析阅读达人标准分别为进馆次数、进馆时长、 借书次数，曲线展示排名校排名、院排名、班排名；分析用餐 次数与用餐时间分布，由个人到全校的平均值；课程属性分析 学生在校学习的课程归类，和课程占比 2.以最小单位学生个人为模型，综合查询学生在校情况历史轨 用于展示各生源省区的在校学生人数； 3.支持对不同民族的在校学生统计，或对不同民族下的不同年 届的学生统计；支持多个维度相互组合形成新的条件统计对应 的学生人数； 4.设置各省份学生的标准计划数据现有学生数据形成上下曲线 比较； 5.分析包含的基础维度：入学年份、院系【专业、班级】、性 别、培养层次、学制、民族、籍贯、生源省份、政治面貌、入 学方式； 6.分析结果支持导出，预览，打印，导出格式为 excel 表格形 式。 评教状况 多维分析模 型 1.根据学生评价获取的结果区间值，统计对应区间人数，深度 向下扩展到教师课堂考勤率、教学备课程度、教学课程学生平 均成绩绩点、学生平均到课率分别曲线维度统计 2.根据各学院专业，分布评教结果占比图，可深度向下查看各 学院下的详细数据 3 分析包含的基础维度：年份、学年、学期、院系、部门、专 业、班级、参与教师、参与学生、评教结果 4.

进行工作、学习或生活时 所留下的数据记录，可作 为源头数据进行采集。 数据源头、实时采集 数据源头 采集 • 根据由教室内摄像头感知到的信息，电脑计算 处 理得到教室热力图和抬头率曲线； • 授课教师便能够通过数据图直观地了解到自己 学 生们的主要兴趣所在，以有针对性地进行反 思总 结，并相应地调整自己的授课方式； • 通过人脸识别技术自动实现师生考勤 运用人工智能技术的数据伴随式采集

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