产品详细介绍奥龙学生综合信息管理系统学生系统涵盖学生入学前、入学时、在校期间、毕业时以及毕业以后的整个流程，各子系统之间具有完整的业务关联，实现全局畅通的信息流。各模块之间的业务联动帮助学校规范对学生的管理，比如交费、注册、选课、成绩查询等模块之间的完整业务联动和控制可以有效的帮助学校解决学生欠费的难题。 以学生为中心，为学生提供各项服务，服务阶段包括入学前、入学时、在校期间、毕业时、毕业以后，提供对学生全过程生命周期的管理。 “管理＋服务”的设计思想，不仅实现学生管理全过程的一体化，而且为不同角色的用户提供个性化服务，大大提高了工作效率。 学生系统完整保留了学生从入学到毕业后成为校友的所有点数据和过程数据，为高校的决策支持管理提供大量的基础数据。各业务部门之间信息高度共享，消除信息孤岛的壁垒，信息资源的流转更加完整流畅。 模块化设计使各系统既可独立运行，又可组合使用，学校可以根据资源情况自由选择需要的系统或模块。系统支持与第三方系统的集成，包括数据集成与应用集成两个层面。 授权及认证平台以资源、角色、岗位的概念实现用户和权限的匹配。资源、角色、岗位改变，则所对应用户的权限会自动得到调整，用户权限管理机制灵活可靠，保证系统结构稳健。

产品详细介绍 　　《教育局信息化综合管理平台》包括日常办公、学籍管理、人事管理、校产管理、学业评价、综合素质评价管理、资源平台等模块，能够全面解决各级教育局的信息化应用问题，使教育管理的质量和效率得到质的提高。平台与《中小学数字化校园综合管理与评价系统》，可以无缝对接，实现互通互联，数字资源共享，形成教育局和学校两级一体的教育信息化管理平台。在此基础上，还可以与市级教育局实现无缝对接，形成市教育局、县（区）教育局、学校三级一体信息化管理平台。 　　●平台特点和优势： 　　1．基于Lucene综合搜索引擎等先进技术、对海量信息自动获取和分析，提供面向教育局多业务海量数据监测、分析、挖掘、溯源以及报表展示等功能，满足教育局及学校多用户复杂业务追踪工作过程中各个环节的用户需求。 　　2．富媒体文件综合处理，将Office文档，图像，视频，音频，动画等媒体表现方式，集中在一个组件中处理，使这些富文本内容使用起来更方便快捷。 　　3．基于Drools规则引擎、JAAS(Java验证和授权API)安全认证的权限管理组件，实现了权限管理和代码分离，只需改变相应的规则，就可以调整用户权限，使用户管理更安全。 　　4．基于jBPM4引擎的工作流组件。 　　5．平台应用系统采用B/S结构，系统采用Java开发语言并基于Seam2.0大型企业级应用框架开发，三级一体信息化可以采取共用服务器的方式，不需在客户端安装任何软件，只需统一部署机房，也就是在市、县（区）教育局装配共用的服务器集群即可。这样能够节省项目硬件设备投入资金，便于系统维护，便于网络、硬件及软件的维护和更新，确保数据安全性，避免因为管理不善而导致数据流失、损坏现象的发生。 　　●模块功能： 　　1．日常办公 　　本模块针对教育局的日常办公特点和需要，设置了公文流转、信息发布、留言管理等功能。公文流转打通了教育局与下级各学校的网络沟通渠道，实现公文上级下发、下级上报、平级互发，不仅可以像邮箱起到发送邮件交流的作用，而且还有公文流程、文件紧急度、电子签章、实名签读、公文监控、公文归档等个性化的设计。信息发布、留言管理可实现教育局内部、对下属学校通知等信息的发布和局内个人留言。 　　2．人事管理 　　本模块针对教育局人事管理工作的需要，设置了人事档案、人事报表等功能，实现公务员及教职员工的人事信息电子化管理，确保人事档案信息真实、管理规范和安全，并为各级单位提供了所需的、自由灵活的人事报表功能，可按任意字段和内容进行汇总、统计、分析。 　　3.学籍管理 本模块针对教育局学籍管理工作的需要，设置了招生管理、学籍注册、学籍查询、学籍异动、学籍报表以及相关统计报表打印等功能，极大地方便了教育局学籍的管理工作。 　　4．学业评价 　　本模块针对教育局学业管理工作的需要，设置了成绩分析、成绩报表功能。教育局可以对期中、期末等重要考试进行分析，对单个学校进行跟踪分析，校与校之间进行横向比对，为安排部署下一步教学工作提供科学、准确的参考。 　　5.综合素质评价管理 　　针对教育局对所属学校学生综合素质评价和教师素质评价工作管理的需要，本模块设置了学生综合素质评价和教师素质评价管理功能，实现学生评价和教师评价结果报表的自动上报上传，便于教育主管部门了解和掌握学期学生评价、教师评价和教师绩效考核情况，毕业生的综合素质评价结果及毕业生推荐结果，检查和指导所属学校学生评价和教师评价工作。 　　6．教学资源管理 　　为了整合优质教育资源，减少教育成本，提高教学质量，本系统设置了教学资源管理平台。不同类型的用户可以根据不同权限，按照资源类别上传下载和查找教学资源，实现教育局所辖区域内学校的资源共建共享。 　　7．资产管理 　　本模块针对教育局资产管理工作的特点和需要，设置了办学条件管理﹑设备管理和校产报表汇总三大功能，办学条件管理包括设备管理、建筑物管理、房屋管理、用地管理、设施管理和实验室管理；设备管理包括设备类别维护、仪器设备管理和设备使用管理；资产报表汇总包括达标状态报表、办学条件统计报表和设备报表。教育局可以维护和查看所属学校的资产信息，实现局级单位资产和校级单位资产信息化管理。    

电小盾用电安全智能管理系统是运用物联网、大数据、云计算等前沿技术，通过智能传感终端设备，实现电路线缆状态监测、故障掌上预警，通过用电安全防护器，实现防触电、防起火、放漏电等用电安全保护，避免触电伤害。 核心功能： 触电保护、短路保护、漏电保护、过载保护、过欠压保护、老化线路保护、防水保护、故障报警 应用场景： 实验室、园区、办公楼、银行、养老院、机场、社区、加油站

1、产品介绍： 心理云平台是一款基于系统化管理理念设计的心理健康综合系统，通过建立区教育局—学校—年级—班级—学生的纵向心理辅导体系，构建教育局—学校—家庭三方协作的心理管理平台，实现线上线下联动心理健康服务网络。 2、技术参数： 1)系统全面采用UTF-8全球标准编码，支持多种浏览器。 2)采用安全可靠的云计算技术，数据多重备份和加密，保证数据安全。 3)支持PC、微信公众号等多端口用户登录。 4)B/S架构，Mysql数据库引擎。 3、功能参数： 1)心理云平台主要由基础信息维护、心理测评、统计分析、咨询预约、量表管理、消息中心等模块组成，预留收集心理设备采集数据接口，便于进行大数据整合管理。 2)可根据需求设置组织架构（如区域、学校、年级、班级进行由上至下的分级），并提供对组织架构的新增、修改、查询等管理性操作。 3)灵活设置不同角色不同权限的管理员，如区级管理员、校级管理员、年级管理员、学生、教工、家长等。 4)具有新增、删除、修改、查询、关闭等账户管理功能，可单选或批量操作；同时，系统可自动生成学生对应家长的信息，便于家校互动；还可开设教职员工账号，开展教职员工的心理测评工作。 5)心理档案动态更新，包括个人基本情况、心理测量结果、危机预警、教师干预、心理咨询记录等。 6)心理测评量表涉及学业、情绪、智力、能力、人格、心理健康、婚姻与家庭、职业、人际关系等类别，可根据用户需求调整量表数量。 7)支持普测与个测，可自定义施测对象、施测量表、测试日期等。选择量表时可设置报告查看、测试次数等权限；系统智能分发，自动过滤不符合参测条件的对象；测评进度自动更新、详情随时可查，并支持未测名单导出。 8)个体测试完成后，系统即自动生成图文并茂的个体报告，报告内容包含量表简介、维度雷达图、结果分析、指导建议等。 9)团体测评完成后，按照性别、年级、班级等，即可一键生成团体分析报告，支持原始数据、异常数据导出。 10)心理预警功能：根据心理测评结果自动筛选预警名单，并智能分级预警。 11)统计分析：具有横向、纵向统计分析功能，可设置相关参数，一键生成分析报表。 12)量表管理：查看量表介绍及内容，可根据需求定制特殊量表及指定量表的更新；支持自定义量表的导入。 13)支持学校心理教师按周设置咨询排班时间、处理预约申请，并提供咨询过程中文字、图片、表格等的记录。 14)管理员可在消息中心发布新闻、通知、公告等。

一种大规模并发数据流处理系统及其处理方法,涉及数据处理技术领域,所解决的是提高流处理器处理效率的技术问题.该系统包括数据流单元缓冲区,数据流单元聚类队列池,数据流单元映射表,流处理器池,数据流读取部件,DSU聚类分配部件,任务调度部件,计算后处理部件,所述流处理器池由多个GPU构成,其中数据流读取部件用于将并发数据流写入数据流单元缓冲区,DSU聚类分配部件用于对数据流单元缓冲区中当前被处理的数据流单元进行分类,任务调度部件用于将数据流单元聚类队列池中的就绪队列加载至流处理器池中的GPU上执行流计算,计算后处理部件用于将GPU的计算结果返回到数据流.本发明提供的系统,能提高流处理器的处理效率.

本书共11章,第1章阐明了研究背景与意义,国内外研究现状,研究对象概况,三维建模技术方法;第2~6章分别介绍了海清寺的阿育王塔,万年宝鼎,关圣帝君像,浮雕长廊三维建模的技术方法;第7~9章分别介绍了淮海工学院苍梧校区的欣园亭,化工工程学院实验楼,测绘工程学院集中办公区三维建模的技术方法;第10~11章分别介绍了石灰岩矿与地质灾害体的三维建模与应用技术方法.

2020年1月30日，天津大学生物信息中心新型冠状病毒基因组注释数据库上线，并纳入中国国家基因组科学数据中心向全球开放服务。天津大学生物信息中心的高峰教授、罗昊博士采用已研发的ZCURVE_CoV系列软件对包括新型冠状病毒(2019-nCoV)在内的两千余株冠状病毒的基因组进行了基因识别和酶切位点预测，并以数据库(ZCURVE_CoV Database)的形式提供网上服务。

为服务社会大众了解疫情走势，并为相关部门提供决策支持，北京航空航天大学北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生，与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队，全力投入建模和系统研发，已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等，并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台，数据单日访问量近 5 万次。此外，中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测，为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务，实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点与结束日期预测、疫情缓解系数评估等功能。此外，大数据与脑机智能高精尖创新中心研究团队根据疫情确诊患者相关公开数据，利用自然语言处理等技术，从已公开全国各省市直辖区四千余位确诊患者轨迹中抽取了基本信息(性别、年龄、常住地、工作、接触史等)、轨迹(时间、地点、交通工具、事件)及病患关系形成结构化信息。同时开发确诊患者轨迹可视化查询与分析系统，为疫情传播与防控相关研究提供有效支撑。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

成果描述：本实用新型公开了一种用于串行雷达数据的协议转换器,包括中央处理器、网卡芯片、PHY芯片和交换芯片；其中,中央处理器对外部输入的串行雷达数据进行解析而得到数据报文,并通过数据总线传输给网卡芯片；网卡芯片按照设定的以太网协议,将数据报文封装成网络数据并将网络数据传输给PHY芯片,PHY芯片通过与其连接的交换芯片将网络数据转发至目标端口。因此,本实用新型能够通过协议转换实现串行雷达数据在网络中的传输。市场前景分析：本实用新型能够通过协议转换实现串行雷达数据在网络中的传输。与同类成果相比的优势分析：国内领先