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智慧校园物联网管理云平台
产品详细介绍帝能智慧校园物联网管理云平台实施监测校园内外的所有设备运行情况:如投影机、电子白板、一体机、电脑、灯光、抽风系统、电视机、摄像头、空调、窗帘、路灯、花洒控制、水表、电能表等。设备故障、设备维修记录的信息统筹,设备定时开关机,实时广播发布,智能联动设备管理,数据库备份等功能。更多产品信息,可点击登录广州市帝能电子有限公司官网www.dineng.net进一步了解,也可关注“帝能电子”官方微信,时时关注公司动态。 
帝能(广州)电子科技股份有限公司 2021-08-23
Stata 14数据管理统计绘图软件
产品详细介绍请登录  中国科学软件网 了解stata软件报价和介绍信息。Stata是一款综合统计软件包,提供所有您想要的,包括数据分析,数据管理和绘图等.Stata各版本区别: Stata/SE, Stata/IC和Small Stata主要的区别在于每个版本能够分析的数据集大小。Stata/MP是一个拥有并行处理能力的Stata/SE。 Stata/MP: 适合双核、多核、多处理器计算机的Stata版本 Stata/SE: 适合大数据集的Stata版本 Stata/IC: Stata标准版本 Small Stata: 小型的、Stata学生版本 Stata/MP:运行最快和处理数据集最大的Stata版本。它通过并发运行多处理器或内核来加快运算速度。Stata/SE和Stata/MP允许数据集最多可达32,767个变量。观测值的数量仅受您计算机内存大小的限制。Stata/SE和Stata/MP在计算机内存大小足够的情况下允许最大11,000 x 11,000维矩阵。相关的是Stata/SE和Stata/MP能够拟合带有更多的自变量(最多10,998)的模型。 Stata/IC允许多达2,047个变量的数据集。观测值的数量仅受您计算机内存大小的限制。Stata/IC能够在一个模型中最多有798个右手边(right-hand-side)变量。 Small Stata限制能分析的数据集最多为99个变量并带有接近1,000观测值。Small Stata最多能在一个模型中有38个右手边(right-hand-side)变量。Student LabStudent Lab licenses are licenses that are strictly for use by students in a university computer lab for coursework and by faculty for teaching at degree-granting institutions.Student lab license限制只能安装在大学实验室内用于学生和教师上课教学使用。功能比较 版本最大变量数最大右手边变量数最大观测值数最大矩阵大小是否兼容64位系统?是否支持并行处理?平台 Stata/MP32,767 10,998无限*11,000是是Windows, Macintosh或 Unix Stata/SE32,767 10,998无限*11,000是否Windows, Macintosh或 Unix Stata/IC2,047798无限*800是否Windows, Macintosh或 Unix Small Stata99391,00040否否Windows 或Macintosh *最大观测值数仅受可使用的内存大小限制快速,简单并易于使用点击式的界面和强大,直观的命令语言让Stata使用起来快速,精确并易于使用。所有的分析结果都可以被复制和存档,并用来出版和审查。不管您什么时候写的内容,版本控制系统确保统计程序可继续生成同样的结果。统计功能介绍Stata使得大量的统计工具用于指尖标准方法基本表格和总结案例对照分析ARIMAANOVA 和MANOVA线性回归时间序列平滑广义线性模型(GLM)聚类分析对比和比较功率分析样本选择高级方法多层模型生存分析动态面板数据回归结构方程建模二进制,计数和审查结果ARCH多重替代法调查数据Treatment effects精确统计贝叶斯分析……
北京天演融智软件有限公司 2021-08-23
释锐-人员档案:学生学籍管理系统
产品详细介绍系统概述: 学籍管理系统负责学生“入学考试登记、学籍注册、学籍移动、奖励、处分、学生在校考试成绩管理、毕业和结业管理”的信息管理,是一个以“学生”为中心的个人档案管理系统。 产品特色: 1.产品符合《中华人民共和国教育行业标准 JY/T 1002—2012》学籍管理相关编码标准; 2.产品符合《中华人民共和国教育行业标准 JY/T 1004—2012》学籍管理相关编码标准 ,方便对接国家统一的学籍管理系统。
上海释锐教育软件有限公司 2021-08-23
一种基于心率变异性分析的可穿戴智能健康设备
健康管理大数据平台的建设,是实现全民健康国家战略的重要组成部分,虽然移动互联的技术和应用突飞猛进,但高效、便利的生物信号采集终端设备尚待有效解决。该研究成果是健康物联网领域的智能终端设备,它基于心率变异性分析的独特算法,通过个体佩戴的可穿戴带式设备采集生物信号,实现对个体健康状况的整体评价,同时生物信号数据的处理分析依托于移动互联网和云端,该项需要医-工结合的技术可助力健康管理大数据平台的建设。
天津医科大学 2021-02-01
一种基于心率变异性分析的可穿戴智能健康设备
健康管理大数据平台的建设,是实现全民健康国家战略的重要组成部分,虽然移动互联的技术和应用突飞猛进,但高效、便利的生物信号采集终端设备尚待有效解决。该研究成果是健康物联网领域的智能终端设备,它基于心率变异性分析的独特算法,通过个体佩戴的可穿戴带式设备采集生物信号,实现对个体健康状况的整体评价,同时生物信号数据的处理分析依托于移动互联网和云端,该项需要医-工结合的技术可助力健康管理大数据平台的建设。应用范围:可应用于各类人群的健康状况评估及健康管理大数据的采集。效益分析:该技术通过可穿戴式生物信号采集设备,实现对个体健康状况的整体评价。由于信号采集的硬件已非常成熟,该技术的核心部分主要在于信号分析的算法。 其技术优势在于:指标特异性高;生理基础明确;心电信号分析算法独特;是无创的诊断技术;检测条件简便;所需硬件技术成熟、成本低廉;便于健康管理大数据的采集;具有大规模推广的价值。
天津医科大学 2021-04-10
克氏原螯虾1年双季高效健康养殖技术研究
已有样品/n克氏原螯虾1年双季高效健康养殖技术研究。  成果简介:选择1龄虾作为繁殖亲本,其亲虾抱卵率、孵化率和苗种成活率都较选择2龄虾要高。采用插网分割技术,将水体分割成若干个小水体,有效扩大克氏原螯虾繁殖的面积,大大地增加了其繁殖数量。采用8月份和9月份分别投放亲虾繁殖和合理捕大留小的培育方法,可获得2季苗种,使苗种产量较原来翻一番以上。采用1年双季商品虾养殖技术,第一季商品虾养殖为4月上旬至6月,第二季商品虾养殖为6月至8月中旬。亩产量达到500kg。  应用前景:可在长江中下游地区广泛推广应
华中农业大学 2021-01-12
大功率风电机组健康状态监测与评估关键技术及应用
在国家、省部级科技项目支持下,研发团队历时8年攻克了前述难题, 提出了 2类关键部件特征参数提取方法,形成了 3种状态监测与评估系统新 产品,实现了 3项重大突破与创新:①提出了机、电、热多耦合特征参数和 动态阈值提取方法。研发了电流故障特征的叶轮不平衡状态监测技术,提出 变流器功率模块热应力疲劳特征参数及关键传感器故障观测模型,形成了特 征参数动态阈值确定方法。②研发了关键部件劣化度概率评估及寿命预测技 术。基于数据挖掘手段,提出了机械关键部件劣化状态评估概率分析和实时 寿命预测方法;基于功率模块疲劳失效机理,形成了变流器功率模块平均故 障间隔时间评估体系,研发了多时间尺度累积效应的变流器运行可靠性评估 技术。③研发了风电场整机多层次健康状态评估技术。形成了风电机组多层 次评估指标体系,提出了风电机组监测参数异常识别方法,研发了风电机组整 机健康状态评估技术。
重庆大学 2021-04-11
【高校科技创新成果推介】助力农田精准管理,浙江大学研发农用无人机及智慧管理系统
开拓创新·高校科技创新成果展
中国高等教育学会 2022-11-09
基于HDFS的在线学习信息管理系统
成果描述:基于HDFS的在线论文管理平台主要用于管理研究生和本科生毕业论文,学生在线提交论文,老师通过本系统下载论文。系统通过邮件将相关修改意见和答辩信息反馈给学生,所有版本论文和评审意见需存储归档。市场前景分析:毕业论文(设计)是高等院校毕业生提交的有一定的学术价值和实际价值的文章或设计。它是高校培养人才的重要实践教学环节, 是对学生四年学的专业知识、研究能力、自学能力以及各种综合能力的检验。目前很多高校对于本科学生毕业论文(设计)的管理均采用传统的手工方式。随着因特网的普及、现代远程教育的发展以及现代本 科教育模式的发展, 继续采用传统手工管理模式对毕业论文(设计)进行管理就显得费时、费力、工作量大、效率低。另外,传统的手工管理模式对于教学管理者来说难以及时准确地把握毕业论文的设计进展情况,给管理带来一定的难度。与同类成果相比的优势分析:本系统使用分布式文件系统HDFS对学生论文进行管理。HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。
电子科技大学 2021-04-10
基于数字孪生模型的智慧桥梁管理系统
成果介绍针对桥梁群服役期间的健康管养问题,建立了基于数字孪生模型的桥梁群数据管理系统。通过数字孪生模型实现桥梁群管养由被动养护向预防性养护转变过程。技术创新点及参数依据桥梁的设计信息生成与实际桥梁一致的虚拟孪生模型。市场前景主要基于在役桥梁数量庞大、病害严重、实际管养过程中纸质化、平面化的管养方法,数据管理混乱、维修决策困难。实施条件实时集成、更新多源数据信息,及时反应当前桥梁构件、整体状况;并根据桥面交通荷载流量等荷载信息,通过数字孪生模型预测桥梁性能未来演化趋势
东南大学 2021-04-11
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