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    疫情防控下基于大數(shù)據(jù)的高校實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)

    2021-11-01 05:54:28楊呈永肖博懷謝曉蘭黎秋艷張琰霖
    實(shí)驗(yàn)室研究與探索 2021年9期
    關(guān)鍵詞:門(mén)禁系統(tǒng)可視化預(yù)警

    楊呈永, 肖博懷, 謝曉蘭, 黎秋艷, 張琰霖

    (1.桂林理工大學(xué)a.網(wǎng)絡(luò)與信息中心;b.信息科學(xué)與工程學(xué)院;c.外國(guó)語(yǔ)學(xué)院,廣西桂林 541004;2.桂林信息科技學(xué)院外貿(mào)與外語(yǔ)系,廣西桂林 541004)

    0 引 言

    2020 年5 月起,國(guó)內(nèi)疫情得到有效控制,各行各業(yè)陸續(xù)復(fù)工復(fù)產(chǎn),但復(fù)工復(fù)產(chǎn)后需要保持疫情常態(tài)化防控不能放松,各行各業(yè)在復(fù)工復(fù)產(chǎn)后如何科學(xué)精準(zhǔn)、全力以赴做好常態(tài)化疫情防控依然是一個(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。實(shí)驗(yàn)中心是高校實(shí)驗(yàn)室匯聚和開(kāi)展實(shí)踐教學(xué)和科研創(chuàng)新的重要場(chǎng)所,承擔(dān)著高校人才培養(yǎng)的重要任務(wù)[1-2],同時(shí)存在人流量大、潛伏因素多等原因使得防疫工作更具有挑戰(zhàn)性。所以,在疫情管控期間充分利用先進(jìn)技術(shù)研發(fā)系統(tǒng)保障好高校實(shí)驗(yàn)室的正常運(yùn)行同時(shí)又要做好防疫工作,是高校實(shí)驗(yàn)中心管理的重要工作。本文以物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)為技術(shù)手段,設(shè)計(jì)了一個(gè)疫情防控下實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)。

    1 現(xiàn)狀分析

    隨著近幾年高校的發(fā)展,很多高校都建設(shè)了大規(guī)模高校實(shí)驗(yàn)中心。以我?,F(xiàn)有實(shí)驗(yàn)中心為例,建設(shè)科創(chuàng)實(shí)驗(yàn)中心40 間,大學(xué)生創(chuàng)業(yè)中心48 間,計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)中心24 間,外語(yǔ)語(yǔ)音室中心28 間,虛擬仿真實(shí)訓(xùn)中心12 間,工程實(shí)訓(xùn)中心8 間。

    由于受疫情影響,原有管理方式面臨眾多問(wèn)題。

    (1)缺乏防疫經(jīng)驗(yàn)。在當(dāng)下疫情的環(huán)境下,大部分高校的實(shí)驗(yàn)中心缺少防疫經(jīng)驗(yàn)。教師亦缺乏自我防護(hù)、秩序維護(hù)、學(xué)生追蹤等操作經(jīng)驗(yàn);學(xué)生缺乏信息認(rèn)證、突發(fā)情況等經(jīng)驗(yàn);場(chǎng)所本身缺乏檢測(cè)、預(yù)警、殺毒等防疫經(jīng)驗(yàn)。

    (2)防疫設(shè)備不充足。要保障疫情防控下安全上實(shí)驗(yàn)課,實(shí)驗(yàn)中心必須有充足的新型防疫設(shè)備支持,而目前大部分高校的新型防疫設(shè)備相對(duì)匱乏,這就導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)不能得到全面發(fā)展。

    (3)技術(shù)復(fù)雜。一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng),需要物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、新一代人工智能等新興技術(shù)[3],并把這些技術(shù)與實(shí)驗(yàn)中心現(xiàn)有的技術(shù)結(jié)合,再結(jié)合疫情防控業(yè)務(wù),技術(shù)層面要求的較為復(fù)雜,開(kāi)發(fā)相對(duì)不易。

    (4)信息資源缺乏開(kāi)放平臺(tái),無(wú)法開(kāi)放共享。由于歷史建設(shè)原因一些類似大型儀器設(shè)備實(shí)驗(yàn)室建設(shè)相對(duì)獨(dú)立,對(duì)于設(shè)備場(chǎng)地要求過(guò)高,沒(méi)有集中到對(duì)應(yīng)實(shí)驗(yàn)中心,資源管理相對(duì)獨(dú)立,無(wú)法實(shí)現(xiàn)資源共享[4]。

    2 大數(shù)據(jù)技術(shù)的實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

    經(jīng)過(guò)調(diào)研分析,實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)采用分層架構(gòu)[5]。該系統(tǒng)通過(guò)實(shí)驗(yàn)室預(yù)約、每天出入等龐大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ),這就需要通過(guò)各種接口來(lái)采集數(shù)據(jù)并且存儲(chǔ)到大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)中;采集和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)雜亂無(wú)章,這就需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;處理過(guò)后的數(shù)據(jù)通過(guò)算法和各種數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)化成信號(hào)作為預(yù)警信息;處理過(guò)后的數(shù)據(jù)服務(wù)各種功能,如數(shù)據(jù)可視化等。另外,系統(tǒng)需保留各種應(yīng)用終端的平臺(tái)接口。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)的框架具體分為五大層,如圖1 所示。

    圖1 實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

    2.1 數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層

    數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層的數(shù)據(jù)源主要有3 個(gè):高校大數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)中心調(diào)用的數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)采集的學(xué)生行為數(shù)據(jù)、智能終端傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。采集與存儲(chǔ)的方案見(jiàn)圖2。

    圖2 數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)方案

    Zookeeper是一個(gè)具有容錯(cuò)性和高可用性的分布式協(xié)作組件。在zk 集群的基礎(chǔ)上,可以配置Hadoop高可用模式。該模型具有雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN 節(jié)點(diǎn),可實(shí)現(xiàn)容災(zāi)。另外,結(jié)合F1ume、Kafka、Hbase等技術(shù),通過(guò)F1ume實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集,采集的數(shù)據(jù)緩存在Kafka模塊中,最后存儲(chǔ)在Hbase、MongoDB、Spark SQL 等數(shù)據(jù)庫(kù)中[6],供數(shù)據(jù)預(yù)處理層提取。

    2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理層

    數(shù)據(jù)預(yù)處理層主要包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成。對(duì)于數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行四步驟處理:①將數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層中感興趣的數(shù)據(jù)源進(jìn)行抽?。虎趯⒊槿〉牟糠指信d趣的數(shù)據(jù)源進(jìn)行糾正,包括數(shù)據(jù)一致性、處理無(wú)效值和缺失值等;③將糾正好的數(shù)據(jù)源進(jìn)行轉(zhuǎn)換或歸并,從而構(gòu)成一個(gè)適合數(shù)據(jù)處理的描述形式;④再把處理好的數(shù)據(jù)根據(jù)業(yè)務(wù)的需要有機(jī)地集中,從而為實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)提供全面的數(shù)據(jù)共享[7]。

    2.3 數(shù)據(jù)預(yù)警信號(hào)生成層

    該層是一個(gè)信號(hào)輸出、模型優(yōu)化、預(yù)警模型、觸發(fā)規(guī)則相互循環(huán)的一個(gè)流程。推理規(guī)則和本地構(gòu)建構(gòu)成的本體庫(kù)為預(yù)警模型提供了數(shù)據(jù)源[8],知識(shí)庫(kù)、案例庫(kù)、應(yīng)急庫(kù)等疫情的數(shù)據(jù)庫(kù)不斷建模用來(lái)優(yōu)化模型,而本體庫(kù)則是用來(lái)推理規(guī)則和本地建構(gòu),如疫情信息、學(xué)生信息等數(shù)據(jù)的建構(gòu)與推理。

    2.4 數(shù)據(jù)服務(wù)層

    (1)實(shí)驗(yàn)預(yù)約。學(xué)生可通過(guò)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)課前實(shí)名預(yù)約,系統(tǒng)通過(guò)該學(xué)生的行為數(shù)據(jù)和算法實(shí)現(xiàn)個(gè)人疫情風(fēng)險(xiǎn)分析,判斷有無(wú)實(shí)驗(yàn)預(yù)約的條件。

    (2)數(shù)據(jù)可視化。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)目前主要的可視化功能模塊如圖3 所示,包括全國(guó)疫情監(jiān)測(cè)可視化,實(shí)驗(yàn)室預(yù)約可視化,學(xué)生行為數(shù)據(jù)可視化,智能預(yù)警可視化,門(mén)禁系統(tǒng)可視化等。

    圖3 可視化功能模塊圖

    通過(guò)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)中心開(kāi)放接口,對(duì)接口提供的疫情全國(guó)分布、每日新增數(shù)量等數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化;通過(guò)學(xué)生預(yù)約實(shí)驗(yàn)室的情況進(jìn)行可視化;通過(guò)各個(gè)終端對(duì)學(xué)生行為如進(jìn)出某個(gè)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行可視化;通過(guò)建模以及優(yōu)化算法對(duì)智能預(yù)警信息進(jìn)行可視化;通過(guò)門(mén)禁設(shè)備對(duì)門(mén)禁系統(tǒng)進(jìn)行可視化??梢暬瘍?nèi)容展現(xiàn)在大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)中心智慧屏和后臺(tái)管理中。

    (3)預(yù)警信息查詢。教師和學(xué)生可通過(guò)實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)獲取公共衛(wèi)生事件應(yīng)急數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)中心的數(shù)據(jù),進(jìn)行預(yù)警信息查詢。

    (4)數(shù)據(jù)錄入管理。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)可把通過(guò)門(mén)禁和測(cè)溫系統(tǒng)把人員的信息、體溫、從何處來(lái)等數(shù)據(jù)封裝成數(shù)據(jù)包和接口,供其他平臺(tái)使用。

    (5)預(yù)警決策推薦。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)采用樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)等算法。其中,樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)普通模式為實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)加上已有疫情數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)計(jì)算后得出決策信息;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有高修復(fù)性、高自適應(yīng)性以及高多維度函數(shù)學(xué)習(xí)型[9]。

    (6)檢測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)放。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)采用XMA整合協(xié)同平臺(tái),XMA 相對(duì)于其他數(shù)據(jù)接口管理的平臺(tái),優(yōu)勢(shì)在于其具有高并發(fā)、高可靠、高效率的優(yōu)點(diǎn)。XMA整合協(xié)同平臺(tái)由部署在專用的服務(wù)器上,改服務(wù)器與數(shù)據(jù)接口共享系統(tǒng)共同組成該平臺(tái),解決數(shù)據(jù)收集、并發(fā)、調(diào)用、同步性等問(wèn)題。各個(gè)實(shí)驗(yàn)中心的設(shè)備都可通過(guò)XMA整合協(xié)同平臺(tái)向數(shù)據(jù)中心共享數(shù)據(jù)。具體流程見(jiàn)圖4。

    圖4 數(shù)據(jù)共享流程圖

    在如今疫情仍未完全平息的時(shí)間下,全國(guó)疫情防控?cái)?shù)據(jù)變得尤為重要,全國(guó)數(shù)據(jù)都要相通[10]。實(shí)驗(yàn)中心要完全開(kāi)放疫情數(shù)據(jù),可以把采集到的疫情大數(shù)據(jù)打包封裝,對(duì)外暴露開(kāi)放的接口供各大防疫平臺(tái)使用,為疫情防控做出一份微薄的力量。

    2.5 應(yīng)用終端層

    常見(jiàn)的應(yīng)用終端包括Web 端、移動(dòng)終端,實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)的應(yīng)用終端也使用這兩種常見(jiàn)的終端以及預(yù)警信息發(fā)布平臺(tái),可采用ZigBee[11]的無(wú)線通信技術(shù),它具備短距離、低功耗、高可靠的特性。ZigBee 的每個(gè)分支傳感器在識(shí)別并接受大數(shù)據(jù)時(shí),會(huì)通過(guò)通信的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給數(shù)據(jù)采集協(xié)調(diào)器,接著把該項(xiàng)目與互聯(lián)網(wǎng)連接,然后通過(guò)有線網(wǎng)絡(luò)向已連接的服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)和電子信號(hào),最終可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)雙向通信,并進(jìn)行智能化管理。實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)的防疫數(shù)據(jù)也可對(duì)接在公共平臺(tái)上,比如預(yù)警信息發(fā)布平臺(tái)、公共衛(wèi)生事件應(yīng)急平臺(tái)等。

    3 實(shí)驗(yàn)中心管理的物聯(lián)網(wǎng)感知層設(shè)計(jì)

    3.1 門(mén)禁系統(tǒng)

    實(shí)驗(yàn)中心將大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有機(jī)結(jié)合[12],將來(lái)訪人員的身份信息等數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器中,并上傳到大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)。

    (1)門(mén)禁分控器。分控器增強(qiáng)了門(mén)禁系統(tǒng)在單機(jī)情況下的正常運(yùn)作。分控器確保在網(wǎng)絡(luò)或者主控器發(fā)生故障的情況下,門(mén)禁依然正常運(yùn)作。

    (2)讀卡器。選用PK-R35X/W34 讀卡器,應(yīng)用了Mifare1 技術(shù)。此讀卡器功能強(qiáng)大,容錯(cuò)率高,具有免實(shí)體接觸、防水防電、使用壽命高的特點(diǎn),是實(shí)驗(yàn)中心門(mén)禁系統(tǒng)的最佳選擇。

    (3)電控鎖。電控鎖是門(mén)禁系統(tǒng)中必不可少的零件之一,選用了通CE 等認(rèn)證的電控鎖,確保系統(tǒng)穩(wěn)定。①單扇木門(mén):一般選用機(jī)械鎖,要注意內(nèi)門(mén)把手為標(biāo)準(zhǔn)型,可開(kāi)鎖;外門(mén)把手可以空轉(zhuǎn)但只能用鑰匙開(kāi)門(mén)。②90 度開(kāi)玻璃門(mén)、防盜門(mén)或雙開(kāi)門(mén)(消防通道等)。

    (4)紅外線防盜。紅外線防盜采用熱成像技術(shù),若在實(shí)驗(yàn)中心非開(kāi)放時(shí)間或者未通過(guò)門(mén)禁系統(tǒng)進(jìn)來(lái)的人員,會(huì)被防盜系統(tǒng)檢測(cè),管理員將第一時(shí)間知道并選擇是否報(bào)警。

    (5)指紋門(mén)禁傳感器。記錄進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室的人員的指紋情況,并上傳到大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)中[13]。具體拓?fù)淙鐖D5 所示。

    圖5 門(mén)禁系統(tǒng)拓?fù)鋱D

    3.2 智能預(yù)警

    對(duì)實(shí)驗(yàn)中心的設(shè)備進(jìn)行觀察,如遇到故障,比如電壓異常、電量、內(nèi)部溫度等故障,立即發(fā)出警告,并立即通知管理員,具體如下:

    (1)溫度預(yù)警。當(dāng)溫度傳感器感應(yīng)到設(shè)備溫度超過(guò)正常溫度,就會(huì)通過(guò)語(yǔ)音系統(tǒng)發(fā)出警告,并第一時(shí)間通過(guò)公眾號(hào)或者APP通知實(shí)驗(yàn)中心管理員。

    (2)防盜預(yù)警。當(dāng)紅外線傳感器感應(yīng)到非開(kāi)放時(shí)間并未通過(guò)門(mén)禁系統(tǒng)的人員闖入實(shí)驗(yàn)中心,就會(huì)第一時(shí)間通過(guò)公眾號(hào)或者APP通知實(shí)驗(yàn)中心管理員。

    (3)門(mén)禁管理。管理員可通過(guò)公眾號(hào)遠(yuǎn)程查看門(mén)禁情況,并可遠(yuǎn)程控制門(mén)禁進(jìn)出來(lái)控制進(jìn)出成員。

    以上的預(yù)警都有分預(yù)警程度,管理員可通過(guò)不同的預(yù)警程度來(lái)做出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施,小到自己通過(guò)設(shè)備來(lái)管理預(yù)警,大到一鍵報(bào)警,這樣可以有效避免各種情況的發(fā)生,大大地提高了管理員的管理效率。

    3.3 防疫措施

    (1)AI 人臉識(shí)別。疫情原因下進(jìn)出實(shí)驗(yàn)中心必須得佩戴口罩,這就需要對(duì)佩戴罩的人員進(jìn)行AI人臉識(shí)別,以辨別進(jìn)出人員的身份。實(shí)驗(yàn)中心調(diào)用百度AI人臉識(shí)別接口,該接口開(kāi)放、免費(fèi),可以在戴口罩的情況下通過(guò)AI技術(shù)識(shí)別人員身份,并與高校學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行核對(duì),從而實(shí)現(xiàn)個(gè)人身份驗(yàn)證。

    (2)溫度檢測(cè)。在大自然中,每個(gè)物體都會(huì)受到紅外線的輻射。紅外線是一種電磁波,可根據(jù)不同溫度對(duì)不同物體造成輻射,又稱紅外輻射的電磁波。系統(tǒng)防疫的體溫監(jiān)測(cè)是通過(guò)紅外線的照射,對(duì)進(jìn)出人員的體溫進(jìn)行熱紅外成像。斯特藩-玻爾茲曼定律[14]得出物體的紅外線輻射量與物體表面上的溫度的四次方成正比例,由此可見(jiàn)物體表面的溫度即使微弱波動(dòng),紅外線輻射量也會(huì)發(fā)生巨大的變動(dòng),這就是本系統(tǒng)體溫測(cè)試紅外線熱成像的原理,工作流程見(jiàn)圖6。

    圖6 體溫測(cè)試流程圖

    (3)自動(dòng)消毒。當(dāng)進(jìn)入成員經(jīng)過(guò)溫度檢測(cè)后顯示正常溫度,仍需要對(duì)雙手進(jìn)行消毒殺菌。消毒液采用濃度為80%的乙醇?xì)怏w,并利用紫外線照射增強(qiáng)殺菌效果。

    (4)異常報(bào)警。在人體測(cè)溫高于正常閾值時(shí),實(shí)驗(yàn)中心會(huì)第一時(shí)間通過(guò)公眾號(hào)或者APP 來(lái)通知管理員,并第一時(shí)間報(bào)警。

    4 基于大數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)分為四大層,見(jiàn)圖7。

    圖7 實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

    (1)第一層為前端UI 層。這層需要用到HTML,CSS,JS等常用的Web技術(shù)。

    (2)第二層為展示層。使用ajax 用于數(shù)據(jù)發(fā)送、緩沖和獲取,本實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)使用了Vue 框架和Echars組件,并用了ElementUI框架渲染頁(yè)面。

    (3)第三層為服務(wù)層。本實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)使用了SpringCloud的技術(shù),將實(shí)驗(yàn)室的主要功能分為用戶服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、可視化服務(wù)和分析服務(wù)。

    (4)第四層為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算層。實(shí)驗(yàn)中心的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MySql 數(shù)據(jù)庫(kù)中,數(shù)據(jù)分析的文件會(huì)通過(guò)hadoop集群存儲(chǔ)到存儲(chǔ)平臺(tái)。

    實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng)通過(guò)訪問(wèn)瀏覽器網(wǎng)頁(yè)來(lái)實(shí)現(xiàn)。網(wǎng)頁(yè)所加載的數(shù)據(jù)通過(guò)ajax 緩沖得來(lái),并通過(guò)json 數(shù)據(jù)解析,構(gòu)造成html頁(yè)面顯示。

    部分代碼如下:

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    //讀取進(jìn)出人員信息、預(yù)警信息、防疫信息等

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    實(shí)驗(yàn)中心大數(shù)據(jù)預(yù)警平臺(tái)界面如圖8 所示。

    圖8 實(shí)驗(yàn)中心大數(shù)據(jù)預(yù)警平臺(tái)界面圖

    5 結(jié) 語(yǔ)

    在疫情防控期間,充分利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的高校實(shí)驗(yàn)中心管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)課前實(shí)名預(yù)約進(jìn)行個(gè)人疫情風(fēng)險(xiǎn)分析、在實(shí)驗(yàn)中心入口實(shí)現(xiàn)個(gè)人身份驗(yàn)證和溫度預(yù)警,為公共衛(wèi)生防疫系統(tǒng)提供準(zhǔn)確個(gè)人軌跡分析數(shù)據(jù),有效輔助學(xué)校做好疫情的防控工作,保障高校實(shí)驗(yàn)教學(xué)順利進(jìn)行,對(duì)常態(tài)化疫情防控下高校實(shí)驗(yàn)中心管理具有重要借鑒意義。

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