非结构化数据中台，能够让业务产生的海量非结构化数据也能够得到有效利用。非结构化数据中台以数据架构为底座，以人工智能来驱动，打通数据孤岛，统一管理并处理、分析非结构化数据，让数据赋能业务，实现数字资产管理、内容自动化、知识运营、业务合规性管理。 非结构化数据管理平台采用分布式架构，实现对海量非结构化数据的采集、存储、处理、索引。实现对非结构化数据的抽象、描述、分类、管理、分析、挖掘、监控等。

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……

“引企入校、引才科创、引果转化”打造企校协同的全链条产学研用生态体系

本发明公开了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别方法，本发明方法包括预处理步骤、无效信息剔除步骤、连通区域标记步骤、特征提取步骤和分类器设计步骤；采取由粗到精的策略，首先将卫星图像进行降采样和高斯滤波处理，之后从处理后图像中剔除陆地和孤立噪点，快速提取出候选区域，对候选区域进行标记，图像旋转后提取特征信息，之后将特征信息放入预先训练好的分类器中进一步确认分析，去除虚警，找出真实的船舶目标。同时本发明还实现了一种星载遥感光学图像的船舶目标检测识别系统。

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一种无人机多重叠遥感影像的建筑物轮廓线提取方法，包括利用空三结合密集匹配的方法生成三维 点云，并对点云进行滤波处理，从其中检测出建筑物。对检测的建筑删除墙面后，从建筑物顶面信息提 取建筑物粗轮廓。建筑物粗轮廓作为缓冲区叠加拼接影像上，利用建筑物粗轮廓作为形状先验信息，在 缓冲区内用水平集算法进行演化，最后得到建筑物精确轮廓。本发明充分利用了多重叠影像生成的点云 三维信息，同时结合高分辨率遥感影像的高精度几何信息，不但显著提高了建筑物轮廓提取的精

研发阶段/n由于信息基础设施建设环境复杂，以卫星移动通信为代表的空天地一体化网络 建设成为首选。中科院计算所无线中心在已有成果的基础上，重点提升卫星终端芯 片的产品化量产能力，实现终端芯片量产，并设计多类型卫星移动通信终端设备及 行业应用解决方案，填补我国卫星移动通信“产业空洞”。截止2017年底，项目成 功实现卫星移动通信终端基带芯片Full Mask量产并推广应用，占领产业链高端核 心器件供给；推出面向行业应用的手持、便携、车载等多型终端解决方案，项目相 关成果目前依托产业化主体中科晶上实现产业

1、区块链应用技术与实践 2、地震体数据三维建模技术 3、大数据算法研究与应用 4、基于ARM的智能终端研究与应用

疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。近日，西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，可基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区也是关键点，严重影响着疫情防治的效果，即：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此，上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，使其无法开展有效核查，也无法有效规避风险。据刘跃文介绍，2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用，基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。