智慧高校CIO丨润和软件HopeStage荣获智慧校园产品实践创新奖

9月27日-28日,由智慧高校CIO信息化专业委员会和WRE Digital主办的“第六届智慧高校CIO南京论坛”成功举办,润和软件HopeStage荣获“智慧校园产品实践创新奖”。

本次论坛以“以数赋智、融合创新、立德树人 ”为主题,现场汇聚全国各地百所高校的信息化专家、教育行业相关部门领导以及教育行业信息化解决方案服务商,聚焦智慧校园、智慧教学、智慧管理等热点话题,分享 AI、大数据、云计算等在高校教育中的最新应用场景,推动信息技术与教育的深度融合!

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润和软件HopeStage操作系统在众多产品中脱颖而出,荣获“智慧校园产品实践创新奖”。HopeStage是润和软件基于openEuler开源社区构建的企业级国产安全操作系统,已获得多项技术与行业认证,打通了国产芯片、国产服务器、国产数据库、国产中间件的生态体系,并实现了教育、医疗、电力、金融等行业解决方案的应用落地。

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同时,论坛展区现场,润和软件展台充分展示HopeStage的特点、优势与行业案例,由专业人员讲解,吸引众多高校领导驻足并表示肯定。

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百年大计,教育为本,信创产业的高质量发展离不开人才的培养。未来,润和软件将持续发挥技术优势,坚持国产化道路,联合信创生态合作伙伴打造教育行业优质解决方案,共同助力教育数字化转型。

基于python+NSGA2算法的供水管网水质监测点布局+源码+项目文档,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 供水管网水质监测点/传感器布局优化 1.基于整数编码的NSGA2算法 2.最短监测时间与最大监测概率双目标函数 3.使用基于epanet的wntr库进行水力水质模拟,并处理结果 4.将处理结果代入NSGA2算法, 迭代计算出结果 5. 所有功能基本实现, 流程基本可以走通 程序概述 本程序主要是解决供水管网水质监测点的布局优化问题; 面向的是突发污染情况下的水质监测点选取,因此需要多节点进行水质污染注入实验; 之前的做法都是使用epanet的程序包,链接库,但USEPA之后开源了基于Python的水力水质模拟库WNTR; 因此本程序使用了WNTR进行水力水质模拟,编写了水质模拟、数据处理模块;用于解决污染实验的实现与数据收集处理; 由于选择监测点是布局优化问题,因此使用了常见的进化算法NSGA2——非支配遗传算法; 水质监测布局常用的目标是最小化监测时间和最大化监测事件,即一组监测点尽可能对污染事件发生响应最快,对污染事件监测到的数量最多即为最优,但两个目标属于负相关。 有关帕累托解、NGSA2算法请自行搜索其他资料。 本程序实现了水质模拟、数据处理、算法迭代的全部过程。
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