高校教研大数据分析系统 数据洞察现在，智慧决策未来 核心功能 群体动态画像 用动态发展变化的眼光，采用数据动态描绘“学生”、“教师”的群体特征，为“学生分群施教”、“教师分群管理”提供最新的分析决策依据。 动态学情跟踪、预警 关注学情动态, 跟踪每个学生实时的出勤率、课堂参与度、作业完成率&优秀率，进行学业趋势预测、作业抄袭预警、挂科预警，帮助学校针对性调整教学过程。 教学质量评价跟踪 定期师生评价、同行评价，质量量化及趋势对比，正向激励教师、对教学质量异常预警。 成绩分析、预警 多维度洞察教学问题、卷面命题分析，持续改进，验证决策措施有效性。 命题质量分析 支持单卷单题区分度&变化、难度&变化、得分率及平均水平、错题难度及知识情况分析。 学生成绩分析 学生个人的各科成绩在班级、年级位置、变化趋势，以及知识点强弱分析、偏科分析、学业预测和实际结果对比。 教师成绩分析 班级学生总体情况（得分率、各难度题目作答情况分析、错题难度-知识点分析），与其它班级对比等 学院、校级管理者成绩分析 多维度数据洞察（公共课/核心课程分别从科次、平均分分布、学科、学院、教师、班级多维度交错分析，洞察本质）。 产品优势 数据全流程 打通日常教学、教学质量评价、学期考试、成绩分析等教学数据周期及各环节。 全角色 面向高校教学组织的各个角色成员（学生、学科教师、班主任/辅导员、学科负责人、院级及校级管理者等）提供数据应用场景。 数据可视化及洞察 分析展现及数据挖掘，可进行数据下钻，对异常预警进行抽丝剥茧、逐层深入，深度展开数据洞察。 随时随地 用户可随时随地掌握教学动态及异常预警，支持微信业务通知、审批待办，分析数据实时查看。 API集成 提供API接口，便于与教务系统和第三方系统数据对接。  

在加速建设工业互联网的国家战略背景下，培养工业互联网新兴职业人才。针对数据采集、组网通信到协议设计、应用的基础认知到实际项目工程实施等内容进行职业资格认证服务。

Tempo大数据应用能力成长平台（简称：Tempo Talents）是美林数据自主研发的面向高校大数据与人工智能领域“教学实践、集中实训与科研创新应用的一体化实验平台”。平台以专业课程教学实践、项目实训为核心，以创新产业应用孵化为目标，围绕大数据核心技术体系及应用，提供丰富元子化课程实践与实训案例资源。依托可视化分析与机器学习开发引擎，过程与结果兼顾的教学管理方式，闯关、考试、竞赛、数据游乐场等多种实验模式，为高校打造教与学充分互动的“大数据应用能力成长平台”。 一、创新教学管理模式，打造自驱型能力成长平台——教学管理平台→柔性化定制课堂教师可以根据教学目标、学生情况，灵活搭配原子课、实训项目及教材→教学考评管一体化统一的审阅、评分入口，实时查看作业提交情况→全景学情分析多维度图表展示学生的学习进度、学习成绩，直观了解到课堂的学习情况 二、Docker集群化部署，支持实验环境一键式访问及智能化管理——实验管理平台→高可用的容器化集群基于容器及容器集群架构运行的大数据实验基础平台，系统高可靠，高灵活，高伸缩性。→智能化实践环境管理预装实验需求的各类软件运行环境，基于浏览器的B/S模式直接访问，根据访问自动启停→一键式虚拟桌面实验台支持基于浏览器B/S模式的 “一键式”访问基于Linux的虚拟桌面环境，可提供 Linux 桌面和命令行操作，并可实现 Linux系统管理 三、不同难易度 不同实践模式相结合，因材施教更进一步——课程实践平台→多模式课程实践在线编码式、命令行、云桌面等多种实验模式→课程自动评测学生在线提交代码，一键自动评测打分，快速获取学习成果反馈→趣味闯关寓教于乐将课堂小测验转换为趣味闯关，激发自主学习热情 四、编码式与拖拽式双环境，开发型与应用型兼顾——项目实训平台→编码式与拖拽式双环境交互式笔记和拖拽式平台双操作模式，满足不同层次学生学习需求→完整实训项目指导手册还原项目落地全过程，将业务分析方法论融入具体项目实训中 →实验报告点评与优秀作业共享实验报告在线提交与点评，分享优秀作业，积累优秀成果 五、智能机器学习开发平台，满足人工智能教学科研需求——人工智能平台→强大的建模算法引擎9大算法类型、120余种分布式算法支持、15种文本算法→全面的分析洞察帮教全方位观察建模过程及结果，让学生在掌握方法的同时也能洞悉建模原理→多模式扩展编程R\Python\Java\Scala\Tensorflow等多种编程语言，学生可自定义算法开发实践 六、拖拽式大数据分析平台，培养学生数据创新探索能力——大数据分析平台→自助式大数据探索分析低门槛拖拽式数据可视化分析，让学生快速构建数据分析应用能力→灵活的可视化交互看板40余种可视化图形，钻取、联动、链接等多种交互模式 →多样的分析报告可视化大屏、分析看板、word报告、数据报表等多种报告形式呈现 七、真实项目经验 名师课程资源，构建优质教学课程资源库——课程资源平台→多学科教学名师课程引入国内一流高校教学团队优质课程，贴合学科最新发展趋势 →创新原子课设计将专业课程的知识点“原子化”，层层递进融会贯通→丰富行业实训案例精选美林数据 200+能源、政府、高端制造等行业头部客户真实项目案例 八、丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求——数据资源管理平台→多种数据源接入满足不同大数据平台和SQL数据源、Excel文件数据库、多维数据库、分析型数据库实时数据等不同类型数据源接入 →数据管理与权限分配支持后台配置数据权限，多种数据资源自定义管理→开放数据超市提供宏观、中观、微观全维度数据体系，上亿条数据，数据总容量超过500T丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求  

数据资源中心主要用于维护系统分析所用的数据源、构建数据模型、新建视图，并进行数据权限分配与管理。师生可以根据实验和实训需求，自定义新的数据源，作为学生实验练习的数据。同时也满足教师科研项目需求，对接各类科研数据。支持数据按人员、按类型进行分类，确保满足不同数据的精准使用要求，也保证教学与科研的顺畅进行。1、 数据管理数据源管理支持多种类型数据源添加、API数据接口配置；数据模型支持同一数据源下的数据分类管理、元数据管理和维护、数据抽取加速、数据权限设置等功能；模型授权支持将数据模型按照组织机构、角色、组的方式授权给设计用户；总体上来说，数据管理实现各类科研数据的统一接入、管理与权限的按需分配。2、开放数据超市数据超市提供了30多个维度、700多个二级类目、上万个业务标签的全维度业务数据画像，数据总量超过500亿，存储总量超过100T，日均增长超过500万条,为企业采购风控、销售客户评估、AI精准获客、精准招商、投融资、高校科研机构、政府事业单位及各类专业人员提供了企业活力指数评估和全息数据画像，从微观、中观、宏观多方面提供了各类企业数据分析报告、行业趋势报告和相关指数。同时基于国家电网创新应用开发平台、中广核新能源数据价值创新联合体等行业组织，可以精准提供电力、新能源等产业的真实业务数据，为高校相关课题研究提供数据支撑。

吉星实训移动数据采集推车，用于职业院校、高校实训室，从不同角度展现实训过程，内置操作系统，触屏即可完成拍照、录制、回看等操作，HDMI直连电视，一体化灵活设计，满足不同实训场景的移动需求，解决移动实训中围观教学以及推车场景应用单一的问题。 在教学过程中，利用实训移动数据采集推车，解决移动实训围观展示、实训录制、微课编辑难的问题，提高学校进行实训课程授课的效率与便捷性。

吉星跨时代实训移动数据采集终端，用于职业院校、高校实训室，双角度高清展示，触摸控制，内置专用操作系统，HDMI直连电视，单双屏切换，放大微距细节画面拍摄精细操作过程，解决精细操作中围观教学和微课录制的难题。 在教学过程中，利用实训移动数据终端，解决精细操作课程细节展示、实训录制、后期编辑难的问题，提高学校进行精细操作实训课程授课的效率与便捷性。

教学大数据分析展示平台作为专为高校教研开发的数据挖掘分析应用系统，致力于通过对学校教学中的数据的科学采集、存储，智能建模、分析，辅助学院管理员及时把控教学进度，让教师科学制定教学方案，让学生精准认知自我。

该成果属于农业生物技术领域。针对畜牧业生产中出现的饲料短缺及利用率低、抗生素滥用、畜禽粪便不合理排放等问题，开展了饲用益生菌的筛选、微生态制剂的研发、果渣发酵饲料菌株筛选及发酵菌剂研发、果渣发酵饲料生产工艺优化、生物活性饲料喂养效果评价等研究，获得了具备产业化的饲用优良益生菌菌株，建立了高密度发酵工艺，可实现活菌数高达1013cfu/g的微生态制剂的生产，可部分或全部替代抗生素；获得了多株果渣发酵菌种及发酵复合菌剂。建立了苹果渣生物活性蛋白饲料两步固态发酵工艺，实现了多菌种协同发酵，使发酵产物富含蛋白质、水溶性氨基酸、益生菌和水解酶等多种活性物质；建立了微生物制剂中试生产线、果渣发酵饲料中试生产线。该成果可应用于生物活性饲料、替代抗生素类生物添加剂和非粮生物饲料，生物发酵饲料可以精确到8-15%添加使用。在不增加喂养成本的基础上，提高肉蛋奶产量及品质，降低成本。全省可形成30万吨优质活性发酵饲料，应用价值大。  

在经济全球化的今天，商品贸易引起了大气污染物的跨境转移，改变了其空间分布和环境健康影响。但是，贸易与环境的相互关系、特别是贸易发展与全球环境变化的关联至今仍不清楚。近期愈演愈烈的贸易战不但影响了全球经济，也会造成排放和跨境污染的变化，但是对于这个问题的定量认识仍未建立。 自2011年以来，北京大学物理学院大气与海洋科学系长聘副教授林金泰研究组携国内外合作团队，着眼于全球化大气污染、跨境转移及其环境气候健康影响这一科学问题，开展了一系列研究（Lin JT et al., 2014 PNAS (Cozzarelli Prize Winner); Lin JT et al., 2016 Nature Geoscience; Zhang et al., 2017 Nature）。在本研究中，林金泰团队以近期的贸易战为背景，针对贸易与环境的相互关系问题展开了定量研究，其成果以“Carbon and health implications of trade restrictions”为题发表于最近一期的Nature Communications。 本研究通过结合经济模型、排放清单、大气化学传输模型和污染-暴露健康模型，探讨了多种贸易战规模情景下全球二氧化碳排放、污染物浓度以及PM2.5相关过早死亡量的变化。研究结果表明（图），在分行业排放强度不变的条件下，与全球自由贸易（零关税）情景相比，全球极端贸易战（在当前关税基础上在全球范围加征25%关税）情景下全球出口额可能下降32.5%，GDP下降9%，与经济生产有关的二氧化碳排放下降6.3%、PM2.5致死人数下降4.1%，并且对于美国（分别下降57.2%, 8.9%, 8.2%和7.7%）、西欧（分别下降11.7%, 6.7%, 4.4%和2.3%）和中国（分别下降46.0%, 10.9%, 5.4%和3.3%)的影响也十分显著。世界各区域经济、环境和健康的受影响程度取决于该区域的经济结构、排放强度、大气条件、人口数目和医疗卫生水平等。从全球总量上看，贸易对环境的影响主要取决于贸易对于排放强度相对较高的发展中国家的影响。若在降低贸易门槛、促进贸易自由化的同时通过加强国际合作、资金援助、技术交流等手段帮助发展中国家降低排放强度，则可实现全球化背景下经济与环境的双赢。 林金泰及其研究组博士后杜鸣溪、博士生陈璐璐为论文共同第一作者。林金泰、马里兰大学冯奎双教授和中国科学院科技战略咨询研究院刘宇研究员为论文的共同通讯作者。

系统基于物联网技术，通过带有短距离通信功能的健康数据釆集设备 釆集用户健康数据，存入数据库，实现数据的管理、查询、导出，系统 通过对健康数据的分析展示健康状况，形成健康档案，发送健康报告， 为用户提供合理的反馈和建议。本系统可以与其他医用检测设备联合使 用。 系统数据釆集设备通过移动终端或者传统Internet上传数据到服务 器，用户可以通过WEB进行远程访问。