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江西鑫源仪测科技有限公司
江西鑫源仪测科技有限公司，成立于2005-03-14，注册资本为507万人民币，法定代表人为卫华龙，经营状态为存续，工商注册号为360100210105494，注册地址为江西省南昌市东湖区南京西路242号二楼3-4号写字楼，经营范围包括实验室设备、仪器仪表的开发、销售及维修；办公自动化设备、五金工具、家电产品的销售；信息技术工程；自营和代理各类商品和技术的进出口贸易（以上项目依法需经批准的项目，需经相关部门批准后方可开展经营活动）。
江西鑫源仪测科技有限公司
2021-12-07
数据科学与计算机学院在大数据及社交网络
得到三个重要结果：（1）在在线社交网络中，个体的传播力可以被精确地定义为最大连通渗流集团的大小与个体在该连通集团的概率的乘积。这里第一次给出了社交网络中个体传播力的简洁数学方程。（2）任何个体的影响力都可以在特征关联长度内，仅仅通过局部的网络结构信息来精确衡量，其误差会随该长度成指数衰减。这种现象与物理相变中临界行为之间有着深刻的理论关联。（3）基于上述发现，设计了一个优化算法来选择最具有影响力的个体。该算法不需要知道网络结构的全局信息，从而其计算时间复杂度与网络规模无关为一常数。在顶点数量以亿为单位的网络上，该算法时间复杂度比以往最快的贪心算法快上千万倍，且可以获得质量极高的优化解。
中山大学
2021-04-13
一种分开处理数据与元数据读写请求的方法
本发明公开了一种分开处理数据与元数据请求的方法。包括： 增加请求的元数据语义；为每个 SCSI 设备设置数据请求队列与元数据 请求队列，后者专门用来处理元数据请求，且对不同的请求采用不同 的处理方式。根据元数据请求粒度小、实时性强、分布分散的特点， 元数据请求队列采用优先响应处理的方式，请求不经过 I/O 调度层， 不在请求队列中延迟，直接下发到磁盘驱动器；对请求粒度大，频度 相对低，分布集中的数据请求，采用经过 I
华中科技大学
2021-04-14
基于关联数据的地理科学数据检索系统
成果简介： 数据获取手段的不断进步，产生了海量的地理科学数据，在科学数据共享需求的背景下，如何从大数据中准确发现并获取用户所需的数据，是地理信息共享迫切需要解决的问题。本研究针对常规信息检索方法不适用于地理共享数据智能发现的现状，从数据关联和用户模型两方面着手，构建面向地理共享数据的异构信息网络模型，将地理共享数据和其他相关信息放入一个更加复杂的环境中去
南京工业大学
2021-01-12
中国高等教育学会2024年“体健融合”项目启动仪式在浙江嘉兴举行
6月14日，中国高等教育学会2024年“体健融合”项目启动仪式在浙江嘉兴举行。
中国高等教育学会
2024-06-18
【院士名师重庆行】推动科技教育深度融合，服务地方经济社会发展
2024年11月15日至17日，第62届中国高等教育博览会特色活动“院士名师重庆行”成功举行。本次活动邀请了中国科学院院士高德利，全国高校黄大年式教师团队负责人彭成、李小兵等十余位来自全国知名专家学者。他们走进重庆的高校、企业、中学和乡村，聚焦教育与科技的深度融合，服务重庆经济社会高质量发展。
中国高等教育博览会
2024-12-11
科技讲堂第三讲｜李志民：推进”教育、科技、人才”融合发展的机遇和挑战
中国高等教育学会科技服务专家指导委员会、中国高等教育培训中心、中国教育在线及千校万企协同创新平台共同举办“落实全会精神 建设科技强国”科技讲堂活动。旨在通过权威解读、经验分享、实践探讨等方式，全面深化对全会精神的理解，推动教育科技人才体制机制改革向纵深发展，加速新质生产力的形成，为科技强国建设提供强劲支撑。
中国高等教育学会
2024-10-10
科技讲堂第一讲｜周玉：推动科技产业深度融合 加快建设世界科技强国
中国高等教育学会科技服务专家指导委员会、中国高等教育培训中心、中国教育在线及千校万企协同创新平台共同举办“落实全会精神 建设科技强国”科技讲堂活动。旨在通过权威解读、经验分享、实践探讨等方式，全面深化对全会精神的理解，推动教育科技人才体制机制改革向纵深发展，加速新质生产力的形成，为科技强国建设提供强劲支撑。
中国高等教育学会
2024-09-10
【高教前沿】屈凌波：地方高校与地方经济社会融合发展，同频共振
在第62届中国高等教育博览会期间，中国高等教育学会地方大学教育研究分会理事长屈凌波接受中国教育在线专访，就地方大学的高质量发展、河南高教强省建设和产教融合科教融汇等话题，分享了他的经验和思考。
中国教育在线
2025-02-27
智慧水利大数据平台
技术优势
智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。
1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。
2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。
3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。
智慧水利大数据平台——功能模块图
大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图
系统主要功能模块
西安电子科技大学
2021-05-12