企业数字化领域产业项目案例
产业项目案例库来自于真实项目案例,采用企业级技术架构,经过教学化的拆解和设计,形成了可应用于高校实践教学环节的实践教学资源,案例覆盖软件工程、人工智能、大数据、物联网等技术方向。
特色与优势
面向对象
本科院校 计算机相关专业 大一至大四学年
程序设计(Java)、程序设计(Python)、数据库设计(MySQL)、网站开发(Web前端开发)、网站开发(框架开发)、人工智能(机器学习)、大数据(Hive数仓)、嵌入式(Linux系统及应用)等人培方案中相关课程
资源介绍
软件技术、嵌入式、人工智能、大数据等主流及热门课程
资源介绍
涵盖东软环保公众监督系统、东软金融风控大数据分析、东软电动汽车充电桩智慧管理系统、生产安全检测系统、东软电信大数据分析等产业级项目案例资源,采用企业实战级技术架构,实现软件工程全流程的能力培养及训练,培养学生完整的开发思维,有效提升学生的工程实践能力。
典型案例介绍
东软环保公众监督系统:实现了公众监督员提交信息、网格员实地检测、系统对实地检测数据进行统计和可视化展示的完整业务流;
东软金融风控大数据分析:基于大数据技术和风险模型,对借贷、信用评估等金融业务进行分析和预测,以提供决策支持和风险警示;
东软电动汽车充电桩智慧管理系统:为电动汽车用户提供充电服务,包含查看附近的充电站、充电桩信息、在线充电、订单查询、个人中心等多个功能;
生产安全检测系统:实现了安全生产检测中涉及的几大核心功能,包括安全帽检测、反光衣检测、漏油检测,为生产环境下的安全监控提供算法支撑;
企业数字化产业案例库为软件、能源、金融、环保、智能制造等众多领域的企业数字化转型赋能。
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特色与优势
- 源自于企业真实项目,具有真实业务场景,经过充分的应用实践验证,实践价值更强;
- 充分结合互联网行业发展,案例资源迭代快,技术架构与开发工具前沿,前瞻性更强;
- 充分匹配课程的培养目标、核心知识点及教学计划,真正做到产教结合,应用性更强;
- 采用分层级、分层次设计思路,可实现不同年级、不同应用场景课程覆盖,适用性更强;
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本科院校 计算机相关专业 大一至大四学年
课程级轻量型项目案例
应用场景- 作为教师授课案例
- 作为课程实验、课程实践案例
- 作为产教融合类教材 、校本实践教材的案例素材
程序设计(Java)、程序设计(Python)、数据库设计(MySQL)、网站开发(Web前端开发)、网站开发(框架开发)、人工智能(机器学习)、大数据(Hive数仓)、嵌入式(Linux系统及应用)等人培方案中相关课程
资源介绍
涵盖企业考勤管理系统、企业通讯录管理系统、电力用户管理系统、食品溯源系统的数据库设计实战、农业数据分析可视化平台、Hive企业专利分析系统、Wechat聊天系统等,课程时长12-48课时,课程难度覆盖初级、中级、高级,可应用于大一至大三的教学案例或实践教学环节。同时,也支持一个项目拆解至不同学年的教学方案设计,实现项目的贯穿性及连贯性,可有效提升学生的学习兴趣。
资源涵盖课件、源代码、教学视频,学校可直接进行教学应用,使用过程学习成本低。
实训级综合性项目
应用场景- 作为综合实践、项目实训案例
- 支撑工程教育专业认证指标项
- 支撑合格评估/审核评估指标项
软件技术、嵌入式、人工智能、大数据等主流及热门课程
资源介绍
涵盖东软环保公众监督系统、东软金融风控大数据分析、东软电动汽车充电桩智慧管理系统、生产安全检测系统、东软电信大数据分析等产业级项目案例资源,采用企业实战级技术架构,实现软件工程全流程的能力培养及训练,培养学生完整的开发思维,有效提升学生的工程实践能力。
典型案例介绍
东软环保公众监督系统:实现了公众监督员提交信息、网格员实地检测、系统对实地检测数据进行统计和可视化展示的完整业务流;
东软金融风控大数据分析:基于大数据技术和风险模型,对借贷、信用评估等金融业务进行分析和预测,以提供决策支持和风险警示;
东软电动汽车充电桩智慧管理系统:为电动汽车用户提供充电服务,包含查看附近的充电站、充电桩信息、在线充电、订单查询、个人中心等多个功能;
生产安全检测系统:实现了安全生产检测中涉及的几大核心功能,包括安全帽检测、反光衣检测、漏油检测,为生产环境下的安全监控提供算法支撑;
东软电信大数据分析:通过数据采集、处理、存储、可视化的一体化应用,实现运营商对离线主叫号码、异常被叫号码、服务编码种类等运营指标的过程监控;
项目案例提供详尽的项目教学资源,包括实践任务书、项目指导书、实践手册/项目课件、源代码、数据、软件安装包、项目运行手册、完整的项目视频等。
多学科交叉型项目
应用场景- 教育教学改革项目
- 大赛训练项目
- 以软件技术为主,融合嵌入式/人工智能/大数据技术,实现多学科的交叉
- 软硬件一体化设计,进行综合能力培养与多维能力构建,培养复合型高级人才
覆盖主流技术
- 软件开发类技术:HTML/CSS、JavaScript、Vue框架、Axios框架、SpringBoot框架、MyBatis框架等主流技术
- 物联网开发技术:单片机技术,传感器技术,嵌入式开发技术、物联网通信技术等
- 人工智能开发技术:常用机器学习算法、深度学习算法、数据分析与挖掘、机器视觉技术、自然语言处理技术等
- 大数据开发技术:数据采集技术,数据存储技术,分布式数据计算技术,大数据可视化技术等
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