本发明公开了一种基于并发改进的大规模图数据流式划分方法 及系统，属于计算机存储领域。本发明包括：工作节点登记同步；代 理服务器发送顶点信息；工作节点返回梯度信息；代理服务器发送最 优分区信息；工作节点保存分区结果。本发明通过一次发送多个顶点 及其相关信息的方法，解决了现有流式图划分方法一次网络时延处理 一个顶点的问题，减少网络时延对系统的影响，提高了图划分效率。

该系统采用数据采集专用终端对多种类、多型号便携式取证设备产生的音视频资料进行采集，实现电子证据采集自动化。采集终端设备具备接入设备认证、数据加密、时间校准以 及自动充电等功能，达到解放人力，提高执法办案人员工作效率的作用。可将执法场所监控视频抽取至统一音视频数据管理平台，与便携式取证设备对接处警、 执法现场等执法行为形成的音视频资料一起，共同形成完整的执法过程音视频管理资料库。 专用采集终端设备将数据采集到统一数据管理平台，各级不同用户根据权限通过统一的执法过程音视频管理系统实现数据共享。上级执法管理部门可实现跨区域跨级别执法资料的 查询、调用与统计，有效掌控一线民警的执法情况。执法监督部门可通过后台管理系统实时查看、监督执法过程音视频资料采集的及时性、 完整性、规范性，通过自动统计分析，对各单位执法规范化水平和执法办案人员工作绩效情 况进行量化统计。

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       深圳市中图信息技术有限公司在图书馆领域已拥有十五年的行业经验，是一家集图书馆智能化设备研发生产、方案提供、项目建设和运营服务为一体，针对各类 阅读需求提供顶层设计与整体解决方案的国家级高新技 术企业。        公司秉承“让图书触手可及，让阅读无处不在”的使命感，持续加大研发投入和科技创新力度，一直走在智慧图书馆行业发展前列，研发推出多款产品，拥有数百项自主知识产权和设计专利，运用科技手段推动图书馆行业实现智慧化建设。  理   念：无边界、共未来理   念：无边界、共未来价   值：专业、专注、求变、立新使   命：让图书触手可及  让阅读无处不在

1. 痛点问题 PDF电子工程图作为一类重要的非结构化数据，承载了丰富的业务知识和信息。然而，因其复杂性和专业性，PDF工程图难以被机器直接处理，目前主要还是靠人来读取、理解、核对和应用，限制了工程建设领域行业的深层次智能发展。若机器能够像人类一样理解图纸的内涵，就可以支撑丰富多彩的下游智慧应用。如规范智能审查、3D模型智能重建、面向应急逃生、无障碍等特定应用场景的信息智能提取等。这些基于图纸的智慧应用，其核心挑战就是对图纸内容的有效识别和理解。 2. 解决方案 清华大学软件学院BIMChecker Group，自主研发了“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统，基于深度学习技术和工程领域业务知识应用的有效融合，解决了现实PDF工程图纸信息高分辨率、高密度、相互遮挡等识别难题，实现了对建筑平面图图元和空间布局的智能识别和结构化表达。主要特点如下。 1） 适用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及仓库、厂房等工业建筑； 2） 支持建筑设计说明、表格、建筑平面图的一键式AI识别； 3） 支持Revit模型一键生成和面向《建筑设计防火规范》的一键审查； 4）支持对现有防火条文、其他国家规范、企业规范的修改和自定义，系统的审查算法可自动适配更新。 合作需求 寻找在AI审图、室内矢量模型重建、图纸特定信息智能提取及其它基于图纸的智能应用场景方面有需求的合作方；开展系统的应用推广、定制化图纸内容识别服务等内容，为各类下游应用、平台提供核心AI图纸理解技术支撑。合作方需具备项目或资金支持。

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

1. 痛点问题 工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，但是这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，通常的数字水印采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。此外，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。 2. 解决方案 工业物联网数据是工业大数据规模迅速扩张的主要来源。各类物联网传感器以极高的频率采集其所在设备的工作状态数据，通常为一系列包含数据产生时间戳（Timestamp）和采集数据（Data）形式为(Timestamp, Data) 的元组序列，称为时间序列。工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。 数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，包括但不限于：数据加密、用户权限划分等等。但是，这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。此外，数字水印通常采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。 本项目针对常见的水印失效场景进行了分析，提出了能够有效提示水印鲁棒性的技术，更好的确保数据安全的管理能力。 3.合作需求 在全国范围内工业互联网/工业大数据相关领域寻求应用场景，希望能与能源/装备制造行业的大中型企业开展这方面的合作研究和落地实施；并针对上述企业开展包括二次开发在内的各类实际应用，助力企业降本增效、转型升级。

海鳗（北京）数据技术有限公司，是专注于文旅大数据平台型及深度价值挖掘的高科技公司，公司本部设在北京，天津设有平台和数据运维团队，是国家高新技术企业和中关村高新技术企业。 海鳗云是面向智慧旅游大数据典型应用场景推出的SAAS服务平台，基于全景外部数据（互联网内容数据、手机GPS位置数据、银联清算数据、搜索数据等）对旅游目的地运营的各类场景提供大数据解决方案，为政府监管部门、景区等涉旅企业、旅游院校等提供数据驱动的新旅游生态下的行业监管、投资咨询、产品规划、管理提升、服务优化、智能营销等新能力。海鳗云客户已覆盖宁夏文旅厅、青海文旅厅、甘肃文旅厅、文山文旅局等省市级监管机构和泰山、崂山、黄山、青城山、都江堰等著名景区。 海鳗云大力推进旅游大数据的产教融合，用多年积累的旅游大数据产业应用的技术、工具和案例，帮助旅游类本科院校和高职院校构建旅游大数据实训体系，所能提供的服务包括但不限于教学实训平台、教材、课程设计、师资培训等。与北京联合大学、北京工商大学、北京第二外国语学院等保持良好的合作关系。