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高等教育领域数字化综合服务平台
DanaStudio 大数据智能开发平台
DanaStudio 基于 B/S 架构，底层可对接通用的大数据底层平台，经历了多个大数据项目考验，是一款稳定、高性能的技 术服务平台。DanaStudio 作为数据智能工具中台，与底层大数据平台可灵活适配，适配不同数据规模环境，支持 GB 级 别数据量的单机业务数据库场景、TB 级别 MPP 分布式数据库场景，也支持 PB 级别 Hadoop 离线数仓大数据处理场景。 DanaStudio 采用前后端分离架构，后端服务支持微服务化管理，便于运维和管理。
上海德拓信息技术股份有限公司
2022-05-25
PandaBI 大数据分析决策平台
PandaBI 是德拓自主研发的一站式数据分析与决策系统。 帮助客户快速搭建自己的大数据可视化分析平台，完成多数 据整合，建立统一数据口径，并提供灵活、易用、高效可视 化探索式分析能力，提升客户数据洞察能力，并将数据决策 快速覆盖各种应用场景，使客户成功转型为“数据驱动”的 智慧型应用。
PandaBI 为客户提供的核心价值在于用直观、多维、实时 的方式展示和分析数据，力足于提供简洁、实用操作体验， 全面激活内部数据。
上海德拓信息技术股份有限公司
2022-05-25
高校教研大数据分析系统
高校教研大数据分析系统
数据洞察现在，智慧决策未来
核心功能
群体动态画像
用动态发展变化的眼光，采用数据动态描绘“学生”、“教师”的群体特征，为“学生分群施教”、“教师分群管理”提供最新的分析决策依据。
动态学情跟踪、预警
关注学情动态, 跟踪每个学生实时的出勤率、课堂参与度、作业完成率&优秀率，进行学业趋势预测、作业抄袭预警、挂科预警，帮助学校针对性调整教学过程。
教学质量评价跟踪
定期师生评价、同行评价，质量量化及趋势对比，正向激励教师、对教学质量异常预警。
成绩分析、预警
多维度洞察教学问题、卷面命题分析，持续改进，验证决策措施有效性。
命题质量分析
支持单卷单题区分度&变化、难度&变化、得分率及平均水平、错题难度及知识情况分析。
学生成绩分析
学生个人的各科成绩在班级、年级位置、变化趋势，以及知识点强弱分析、偏科分析、学业预测和实际结果对比。
教师成绩分析
班级学生总体情况（得分率、各难度题目作答情况分析、错题难度-知识点分析），与其它班级对比等
学院、校级管理者成绩分析
多维度数据洞察（公共课/核心课程分别从科次、平均分分布、学科、学院、教师、班级多维度交错分析，洞察本质）。
产品优势
数据全流程
打通日常教学、教学质量评价、学期考试、成绩分析等教学数据周期及各环节。
全角色
面向高校教学组织的各个角色成员（学生、学科教师、班主任/辅导员、学科负责人、院级及校级管理者等）提供数据应用场景。
数据可视化及洞察
分析展现及数据挖掘，可进行数据下钻，对异常预警进行抽丝剥茧、逐层深入，深度展开数据洞察。
随时随地
用户可随时随地掌握教学动态及异常预警，支持微信业务通知、审批待办，分析数据实时查看。
API集成
提供API接口，便于与教务系统和第三方系统数据对接。
武汉启明泰和软件服务有限公司
2022-06-07
【关注】教育大数据创新发展学术论坛
第62届中国高等教育博览会——教育大数据创新发展学术论坛
中国高等教育博览会
2024-11-11
基于大数据的体质健康数据采集及挖掘技术
基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
聚焦全民健康,尤其是青少年体质健康的提升，融合人工智能、物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术，以健康失衡状态的动态辨识与健康自主管理为主攻方向，构建以信息科技为引领的一体化健康服务管理体系。通过非二代设备的智慧化升级技术开发智慧化设备，并进一步构建智慧化场景。基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。建设运动康复处方库、健康行为评价体系与健康行为风险预警模型，基于控制论、行为科学等理论方法构建健身指导决策支持系统，形成基于“大数据”的健康行为决策技术体系。
西南交通大学
2022-09-13
IMAGINELab视觉感知和大数据分析
自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用
南京大学
2021-04-10
数字乡村物联网大数据平台
浙江大学
2021-05-10
疫情大数据实时可视分析系统
北京大学信息学院机器感知与智能教育部重点实验室袁晓如研究组设计开发了一系列大数据可视化与可视分析工具。针对目前在新冠疫情方面形势变化，通过处理、分析、接入多种数据，提供多维度、多视角的交互式可视化。 项目组件包括1.疫情变化晴雨表，可视化各地每日新增病例和变化趋势；2.各类动态时空地图，提供在地图空间浏览分析和多角度对比国内外各地疫情趋势；3.相关舆情可视分析，分析媒体和社交媒体舆情影响；4.综合态势可视分析系统，支持面向专家或者决策判研。
北京大学
2021-02-01
城市大数据的计算理论和方法
本项目围绕“城市场景的全息表达与复杂事件的临场分析理解”这一关键 科学问题展开研究，基于人机智能的有机结合、数据和知识的联合驱动以及多 模态数据的关联增强等学术思想，以城市场景的三维时空模型为载体，研究城 市的全息表达理论方法，探索多源感知信息的多层次关联、语义提取与融合分 析的机制和方法，形成城市场景的准全息计算模型，以提高机器对城市对象和 场景语义分析与理解的精准性；研究多源信息的视觉转换机制和自适应交互可 视化方法，探寻信息按需提取或采集的临场分析机制，推进人机智能的深度耦 合，提高对复杂事件分析和推理的能力。项目预期在城市场景的渐进式三维重 建、跨时空城市感知数据的关联学习和聚合分析、城市事件的交互式临场分析 等方面取得理论与方法的重要突破，培养一批优秀人才，使我国在城市信息化 和智能化方面的研究达到国际先进水平，产生重要的学术影响。
山东大学
2021-04-13
企业征信通大数据平台软件
南京理工大学与南京合众通数据技术有限公司合作研发的企业征信系列大数据平台，实现企业全面15大类100余项创新能力相关信息的精准跟踪和监测，产品已经加工成纵向、微向分析的深度征信产品，按照客户的需求种类制定DaaS策略，在目前征信报告的基础上，把服务和创新的意识运用于征信产品加工各个环节上。 基于该产品，受中央军委科技委委托，南京理工大学承担研发全球科技人才发现与跟踪平台的任务。 信用报告：提供企业信用报告服务为客户有偿提供目标企业详尽的信用信息数据以帮助客户制定商业运营
南京理工大学
2021-04-14