本发明公开了网络环境下城市事件驱动的决策信息聚焦服务方法及系统，本发明提出的从关联城市 事件类型及阶段的抽象决策信息聚焦服务链建模与注册，到城市事件驱动的关联的抽象决策信息聚焦服 务链的发现，到抽象决策信息聚焦服务链的实例化与执行，到最后的决策结果的网络化共享的整个流程， 是一种网络环境下城市事件驱动的决策信息聚焦服务方法，实现了抽象决策信息聚焦服务链网络化共享 及协作管理、事件驱动的抽象决策信息聚焦服务链精确高效发现和决策结果的网络化共享，为智慧城市 突发事件的科学准确决策和快速应急响应提供了支持。 

完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西安市等颁发的优秀成果奖；主持国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划项目课题、陕西省“13115”重大科技创新工程公共服务平台建设项目等20余项国家、省部级科研项目。   陕西省科技文档数字化管理与资源共享平台资源共享体系 成果内容：文档数字化管理与资源共享平台是承载未来陕西省科技信息资源中心四大平台之一，以资源共享的方式进行全省科技文档统一建设、集中管理、信息共享。其主要核心技术如下：（1）海量异构资源动态管理模型：针对服务类型和服务属性的多样性，提出了动态模型管理方法，结合数据挖掘、策略设计模式等理论，采用数据定义语言（DDL），实现资源动态定义模型。对不同服务类型，根据不同类型调用相匹配的函数，实现43类不同格式服务资源自动化转换为规范格式的服务资源。（2）属性级可控访问：基于规范属性标准与RBAC模型，将资源属性信息独立保存，建立授权用户与资源属性的直接关联，实现对资源的属性级授权控制，在单次授权的基础上实现二次授权及多次授权，进一步提升权限控制的灵活性。（3）多类型径向筛选：通过对筛选条件的优化分析，构造以筛选关键字、公共信息服务类型、规范属性、属性值为筛选路径的径向筛选技术，并通过匹配用户历史筛选，主动对筛选结果进行内容过滤，返回个性化的可控筛选。 成果成熟度：中试产品阶段（已解决关键技术，需要合作进行产业化攻关）。 转化方式：合作推广。 预期成果收益：进一步市场化放大约需投入180万元，若建成覆盖陕西省的科技资源共享平台，以年服务人群数量10万计，每人次节约相关费用15元计，每年能够为社会节约150万元。

本成果建立以城市基础传感器为基础，以城市数据中心为核心的智慧城市一体化监控平台。该平台通过对各传感器数据进行标准化并将其投影至GIS（地理信息系统），对来源各异的数据建立统一的视角，以增强数据间的关联性。同时在此基础上，进一步完成自动化的城市监控应用，例如运动目标的检测、跟踪，异常事件的报警，实时路况的监控等。同时平台还能够整合城市运营的常用基础数据，以达到充分挖掘城市运营数据间的关联性，从而提高城市管理效率。 该平台系统主要面向的是国家城市管理部门实现了城市公共监控视频内容分析与管理的一体化，能够有效的提高城市运营管理的准确性和有效性。平台将在国内具有良好信息化建设基础的大中型城市开展示范应用。

项目成果/简介:完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西安

1、智能车间：生产自动化、维护智能化、分装迅捷化智能车间为整个智慧工厂的核心功能模块，它在原有工厂电气化的基础上进行升级改造，加装各种控制器，将生产过程变得简单易学，可实现工人的快速培训、快速上岗、减少培训费用支出，降低生产成本；将生产过程程式化，降低生产过程中残次品的产生。2、智能仓储转运系统（WCS、WMS、TCS）：成品（半成品）自动转运，自动出入库，仓库管理实现完全自动化。3、智能品质管控：产品品质管控智能化，智能品质管控依托工厂大数据和人工智能技术，对智慧工厂品质管控环节历史数据以及当前数据进行处理分析，搭建计算机视觉识别网络，运用统计学原理对产品进行精准品质分析，避免残次品流入市场，影响企业品牌形象。4、集成相关管理系统：与ERP，MES系统集成，与工厂现有ERP和MES系统集成，实现订单、原料管控、人员管理、成本分析、生产计划、生产具体实施、仓储物流、成品进入市场全过程无缝衔接，工厂生产管理完全智能化。5、产品追溯系统：产品生产全周期追溯产品问题追溯一直是困扰工厂生产的较为严重问题之一，产品追溯系统从半成品开始就生成此项产品的唯一工厂标识码，存在于整个生产周期，通过追溯标识码可以定位到其生产机台，转运时间，入库时间，存储库位信息，出库时间，有效降低不合格品的管理成本，做到责任到人。

产品详细介绍奥龙数字化校园软件解决方案1.1数字化校园建设意义1.1.1解决学校信息孤岛数字化校园将学校内部的相对独立分散的业务系统，进行统一整合和有效的集成，通过“谁产生谁维护”的原则对集成数据按标准进行验证，然后把正确的信息同步给需要这些信息的部门到达所有部门相同的信息一致。同时消除对数据的重复管理，避免多部门的重复劳动，节约人力成本，保证信息标准统一。1.1.2规范业务流程数字化校园集成学校内各种业务流程，通过建立规范的、合理的、高效的业务流程可以约束工作的随意性，避免一边“省事”多处“费事”情况。而且通过合理的业务规则，不但可以提高本部门的工作效率，减轻工作压力，同时也为其它门户带来快捷和方便。1.1.3提高工作效率数字化校园使集成学校各种业务流程实现了自动化，不需或极少需要人工干预。集成的业务流程工作一旦建立好以后自动工作，工作人员只需要通过任务完成状态进行监控即可。数字化校园将人员从繁杂、简单重复的数据输入、传送、管理、检索等工作中解脱出来，信息的检索及统计报表的生成功能交给平台来完成。用户可以随时随地从信息门户获取相关授权信息。无纸化办公使学校各项行政管理工作更加便利快捷。1.1.4为师生员工提供“一站式”服务教职员工、学生和办事者可通过网络可以及时了解办事流程、学习安排、学校资源、各种申请状态等信息，免去不必要的东奔西走，减少盲目性、提高办事效率、减轻工作量，是学校为教职员工、学生和办事者提供的服务窗口。1.1.5创建虚拟大学空间，实现跨地域管理数字化校园建设以信息资源与信息服务为核心内容，实现数字化、网络化的学习、教学、科研和管理，对于学校今后创建数字化的生活空间，创建虚拟大学空间，实现教育信息化和现代化。虚拟大学空间可为学校今后的跨地域业务管理提供坚实的基础保障。1.1.6体现决策管理水平，及整体综合实力在教育行业信息化的大背景下，数字化校园的建设水平不仅体现了职教教育信息化的程度，也反映了决策者的对现代教育发展趋势高瞻远瞩的水平；更是衡量学校办学能力和教学科研水平的重要标准之一的知名度，吸引更好的生源和优秀的科研、教学人才。1.1.7有助于教学模式和观念的转变在教学中，教师们可以充分利用网络教学资源，开展网上多媒体教学实践，建立学科教学网站和教学资源库。学生可以利用数字化图书馆以及各种教学资源库进行研究性学习，同时利用互联网与其它学习者进行广泛的合作探索和讨论交流，并将学校以外的信息资源和智力资源引入到教学中。1.1.8辅助学校领导决策数字化校园还包括各级管理与决策部门，使各级领导在决策上实现数字化，利用决策支持系统结合学校数字资源、个人智力资源和计算机的计算能力，辅助改进领导决策的质量。为各级领导提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助他们进行问题的识别，并明确决策目标，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供有力的辅助支持。第 2 章奥龙数字化校园平台软件系列数据门户产品列表：1、奥龙-统一信息门户平台2、奥龙-统一身份认证平台3、奥龙-数据交换平台4、奥龙-数据综合分析平台5、奥龙-网站门户系统应用系统产品列表：1、奥龙-教务管理系统2、奥龙-学生综合信息管理系统3、奥龙-OA办公自动化管理系统4、奥龙-数字迎新管理系统5、奥龙-招生管理系统6、奥龙-就业管理系统7、奥龙-网络学习平台8、奥龙-宿舍管理系统9、奥龙-站群管理系统10、奥龙-三维地图信息管理系统11、奥龙-成绩自助打印管理系统12、奥龙-移动信息平台13、奥龙-图书馆自动化管理系统14、奥龙-在线考试题库管理系统

系统以“学、教、练、考、管、评”的设计理念为依托，基于多学科、高质量、成体系的资源优势，满足全时段数字化教学、自主学习和标本考试需求，形成全场景应用的形态学数字化教学体系，满足师生全流程教学应用。

本项目受成都市市政公用局委托，由西南交通大学运输学院、成都市市政公用局、成都市公交集团公司共同完成。本次规划在人口出行调查和公交客流调查资料处理分析的基础上，建立了动态信息数据库，并自行开发了公交规划系统软件，该软件基于动态信息数据库，吸取了国内外优秀规划软件的先进技术，具有功能完善、使用灵活、可视化 强等优点，为本次线网规划和今后成都市网线的优化搭建了信息平台。线网规划充分结合成都市城市窨发展格局变化、城镇体系的发展，运用交通规划理论，从系统角度出发，将公交线网与公交专用道、轨道交通及换乘枢纽紧密结合，提出了有利于公交快速发展的线网布局与组织模式；并较好的处理了城区线路与郊区线路的衔接与换乘，为都市区大公交格局的构造奠定了良好基础。

苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。系统可以处理多种非结构化数据，比如说明书、技术标准、车间工单等纸质文档或电子文档。把图像识别技术(OCR)和自然语言理解技术(NLP)相结合，从表单图像中抽取关键要素信息。在此基础上，我们搭建了包括知识图谱问答 (KBQA)、常见问题检索 (FAQ)、对话 (Chatbot)在内的智能问答及对话系统、以及面向大数据的文档信息抽取系统。能够对给定的自然语言问题通过查询、推理提供精准满意的答案，和面向大规模文档提供信息抽取和舆情分析等服务。目前已经向多家公司提供各项相关服务。