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交互式大数据处理与分析技术
1.痛点问题 多年来,工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现,效率低,难以实现快速开发。同时,工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成,计算流程复杂多变,迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则,一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段,各阶段相辅相成,形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计,完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括: (1)内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型,并提供了按需扩展机制,用户可以按照自己的需要随时添加和扩充,以支持客户特定的大数据应用需求; (2)支持拖拽方式构建处理与分析流程,完全图形化设计大数据处理分析计算流程,并能在设计过程中进行单步/多步运行调试,查看中间结果,实时调整运行结果,以获得用户期望的处理分析结果; (3)支持机器学习模型训练及使用,内置了机器学习模型训练框架,一般机器学习模型在该技术的支持下,可以实现快速训练,训练结果可支持进一步的大数据处理与分析; (4)支持数据处理与分析流程参数化,在其提供的内部数据处理与分析算法模板中,用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法,并集成和扩展到该技术的算法集合,实现按需定制处理分析; (5)支持数据画像和学习模型可视化,以图形化的方式定制数据画像的方法模型,并以二维和三维图表的形式展示给用户; (6)支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式; (7)按需定制运行计划与资源有效利用,用户可设置任务执行计划,任务执行计划定期运行,以实现周期性处理分析,方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色,包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计,分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具,用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型,并可进行调试和查看中间结果;管理工具,针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理,包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务,即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型;执行服务,是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务;计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务,如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务,包括计算组件或框架,以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点,并且能够广泛应用于多个行业和领域中,如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作,获得各领域的实际需求,促使该技术不断完善和升级迭代,走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会,在合作基础上,推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级,为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。
清华大学 2022-04-25
高含水有机固废直接阴燃处理技术
本技术针对高含水有机固废提出无需干化、直接阴燃的技术路线,从原理上克服了低热值固废焚烧处置的技术劣势。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 我国城镇有机固废具有高含水率、低热值的特点,传统的焚烧处置技术往往能耗高、投资大,难以推广应用。本技术针对高含水有机固废提出无需干化、直接阴燃的技术路线,从原理上克服了低热值固废焚烧处置的技术劣势。
华中科技大学 2022-07-26
面向大规模信息处理的 GPU 集群技术
成果简介:随着大数据分析、大规模视频监控、大规模支付系统等如火如荼地展开,提 高大规信息处理 能力已经成为业界的追逐的焦点。计算机集群技术成为重要手 段并突飞猛进,如我曙光系列、天河系 列、IBM 深蓝等超级计算机。这些高端 集群利用专用的计算节点、高速网路、特殊系统构成,具有成 本高、维护代价 高、运营成本贵等问题。利用普通的计算机、商业化的网络、通用的软件系统构 成的 普通计算机集群因其成本低、维护便宜,更适合广泛地构建大规模集群处 理和服务系统。 GOOGLE、Baidu、阿里、
上海理工大学 2021-01-12
雨水收集、处理、利用系统关键技术及工程
项目简介 分析归纳了城市雨水利用的途径、原则,通过对示范工程现场的水资源情况、雨水 径流污染的状况和水质特性的分析,进行了水量平衡计算;研究了雨水收集利用系统的230 关键技术,确定了工艺路线,主要净化工艺采用初期雨水弃流、旋流分离器和生态浮床 组合技术;开发了相关装备,实施了雨水收集、处理、利用示范工程,并对示范工程进 行技术经济分析。可根据雨水利用工程实地情况,为城市单位、大型小区及度假村等提 供雨水利用依据、技术支持和工程指导,必要情况下可结合实
江苏大学 2021-04-14
人脸图像的智能识别和手势姿态分析的人机交互技术
作为计算机视觉和模式识别领域中最为成功的应用之一,生物特征识别技术一直受到学术界和业界非常高的重视,生物特征识别技术应用领域非常广泛,比如法律执行部门、军事、政府部门、金融服务、游戏产业、医疗产业、高科技与电信产业、工业制造、零售业、旅游和运输业等。
西安交通大学 2021-04-11
一种基于虚拟技术的三维视景图像打印装置
一种基于虚拟技术的三维视景图像打印装置,包括图像釆集模块、 数据处理模块、虚拟模型模块、数据存储模块以及三维视景图像打印 模块。所述图像釆集模块一端与外部图像传输通道,或者深度传感器、 左摄像头和右摄像头相连,另一端与所述数据处理模块相连,能够从 所述图像传输通道接收三维视景图像数据,或者通过所述左摄像头、 所述右摄像头和所述深度传感器接收釆集的三维视景图像数据,将所 述三维视景图像数据发送至所述图像处理模块。所述图像处理模块一 端与所述图像釆集模块相连,另一端与所述虚拟模型模块,所述图像 处理模块
南京工程学院 2021-01-12
挥发性有机气体处理新技术-等离子体除臭技术
等离子体被称为是除固、液、气三态以外的第 4 种物形态,它是由电子、离子、自由基和中性粒子组成的呈电中性的导电性流体,一般分为热等离子体(平衡等离子体)和低温等离子体(非平衡等离子体),低温等离子体技术在半导体工业、聚合物薄膜、材料防腐蚀、等离子体电子学、等离子体合成、等离子体冶金、等离子体煤化工、等离子体三废处理等领域被广泛应用,通常是采用加热或放电的手段产生. 自然界中等离体产生的方式主要包括:电晕放电、介质阻挡放电、火花放电、辉光放电、汤生放电和弧光放电。其中,电晕放电和介质阻挡放电在常温常压环境下就可操作,因而被广泛应用。
北京交通大学 2021-02-01
挥发性有机气体处理新技术-等离子体除臭技术
项目成果/简介:等离子体被称为是除固、液、气三态以外的第 4 种物形态,它是由电子、离子、自由基和中性粒子组成的呈电中性的导电性流体,一般分为热等离子体(平衡等离子体)和低温等离子体(非平衡等离子体),低温等离子体技术在半导体工业、聚合物薄膜、材料防腐蚀、等离子体电子学、等离子体合成、等离子体冶金、等离子体煤化工、等离子体三废处理等领域被广泛应用,通常是采用加热或放电的手段产生. 自然界中等离体产生的方
北京交通大学 2021-01-12
船舶动力设备振动主动控制技术
        技术成熟度:技术突破         针对船舶机械设备减振降噪需求,提出了结构振动信息作为性能指标的主动减振控制策略。解决了船舶复杂应用环境下,主动减振技术“减振不一定降噪”的难题。攻克超低频、高出力密度主动减振系统执行机构的分析方法和设计关键技术,研发了系列化的电磁式作动器和主被动复合减振器,应用于船舶主机、辅机和管路系统振动抑制。突破了现有主动执行机构低频作动能力的瓶颈,发明了准零刚度作动器,有效覆盖国外探测技术的频率下限,解决了新一代船舶对超低频线谱振动和水下辐射噪声控制的迫切需求。提出了稳定性高、收敛速度快、扩展性强的主动减振核心控制算法并形成工程应用软件。突破了参考输入线谱增强、多频振动均衡控制、控制输出饱和抑制等一系列核心关键技术,解决了主动减振技术实船应用的稳、快、准的难题。研发了首套兼具工作过程自监测、运行故障自诊断、控制效果自评估功能的集成化、模块化主动控制系统,实现了主动减振系统100%国产化。解决了船舶机械设备主动减振系统关键部件自主可控难题。         意向开展成果转化的前提条件:船舶机械设备减振降噪
哈尔滨工程大学 2025-05-19
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介: 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。  
中国人民大学 2021-05-15
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