1、企业占地面积较大，各车间之间距离较远，不利于企业生产经营的开展，迫切需要引入成熟的系统管理软件或体系，加强企业管理，提升管理效能。 2、为更好服务客户，收集、分析客户运动数据；需要利用云存储的方式进行；企业自行建立服务器，成本高，为整合和充分利用资源，建议利用政府推进企业云项目进行。

网络投诉数据综合管理系统是针对网优投诉数据简历的管理机制，通过建立和完善地址库信息，利用多种识别机适配算法，对投诉数据进行整理和分析。提取投诉数据的地点信息、用户信息、工单号、流水号、投诉内容、投诉分类等，实现投诉信息的标准化和规范化。

本项目开发的流量预测系统，主要功能是预测未来某一天的资金流量，设计了一套深度学习系统用来精确预测未来某天的资金流量

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产品详细介绍 一）硬件部分 1、感应方式: 红外光学感应技术。 ★2、定位及书写方式：提供4点、16点、25点定位模式；专用电子笔、教鞭实现书写。 3、画面比例:   4:3。 4、尺寸：板面≥86英寸，有效感应区域≥82英寸。 ★5、硬件性能：感应分辨率：≥12800*9600；采样率90帧/秒；跟踪速度不低于16m/s，定位精度≤2mm。 6、电源要求：无需外接电源，USB直接供电。 ★7、材质：白板边框采用高抗压铝合金边框，板面采用高抗压、高耐磨、可用磁性材料吸附的金属投影材料，白板背部采用冷轧镀锌钢板。 8、传输方式：支持有线或无线传输。 ★9、电子白板耐用性能：可承受不低于 50  千克的冲击，板面出现明显凹陷或凸起时，不影响电子白板交互式操作使用；除可承受95%以上湿度环境下的正常使用外，泼水到互动板面不影响电子白板交互式操作的使用。 ★10、快捷键：板面拥有双边彩色中文快捷键，快捷键数量不少于28个； 11、多系统平台支持功能：白板硬件需支持WINDOWS XP及WINDOWS7/8系统，电脑开机后可直接实现触控操作； ★12、触控要求：支持4笔书写，且4个人同时书写互不影响 ★13、书写笔：采用红外压感式金属笔、金属教鞭   （二）软件部分： 1、操作界面简单方便，功能多样，支持对软件界面自定义 2、3D多媒体教学功能： 1）具备3D白板浏览功能，可对任意板面进行书写、擦除、保存，并能添加和删除白板页面； 2）具有将标准PPT文件自动转化为3DPPPT浏览的显示功能，可左右拖动点选页面，书写、擦除播放并能进行标注和擦除； 3）支持图片库、视屏库的3D浏览模式； 2、智能放映功能：在标准PPT的全屏播放模式下，可暂停动画播放并进行标注和擦除； ★3、具备自主设置抗干扰功能； 4、可直接在白板上对其他多媒体设备进行控制操作；（选配功能，需定制） ★5、资源库功能：软件自带本地小学、初中和高中版资源库，按年级、学科命名分类，以素材形式独立呈现（非网络版）。

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。

美林数据技术股份有限公司（简称：美林数据，NEEQ：831546）是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商，重点面向企业客户提供数据资产管理、数据分析与挖掘、数据开发应用为主的大数据产品及增值解决方案。成立至今，在能源、制造、金融、政务等领域积累了丰富的项目经验，自主研发的 Tempodata 系列大数据产品广泛应用于上千家大型企业，为用户提供从数据采集、数据资产管理、数据挖掘、数据分析应用等综合解决方案。 当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素，实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案——Tempo Talents 大数据人才应用能力成长平台。  

本发明公开了一种异构存储介质下嵌入式数据库的管理方法，具体为：将数据文件分为小数据块和大数据块，将大数据块和优先级低的小数据块存入外存，将优先级高的小数据块存入内存；嵌入式处理器查询到待访问数据的索引块，若该数据块存在于内存，则直接访问数据，若该数据块存在于外存，则访问外存中的数据；在系统空闲期，数据库根据访问情况将部分数据块降级释放到外存，加载部分急需的数据块到内存，以实现动态调度。本发明综合两种存储介质的优

本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际，以奥运会数据为载体，引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析，并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育，通过剖析我国奥运奖牌数据变化，让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展，深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时，鼓励学生从数据中探寻体育精神内核，内化于心、践之于行，涵养积极人生态度与爱国情怀。此外，案例数据可视化呈现国际竞技格局，助学生理解多元包容、拓宽国际化视野，增强民族自豪感与文化自信，实现知识传授与价值引领的有机统一。