该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链，以应用传播动力学为方法，以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有关数据，并将分析结果生成可视化网页，开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作，对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。 研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔，南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日，每3日发布一次预测，已连续发布疫情传播预测6期，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标，其预测区域也进一步细化，由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测，拓展为对全国各省市的预测。

项目简介 本成果基于高性能计算技术和大数据存储与处理技术，避开传统依赖单个计算机或 集群计算的缺点，应用先进的分布式文件系统和并行计算架构，使用普通的 PC 级机器构 建高性能的大数据处理平台。属国内领先项目。该成果处于中试研究阶段，并申请了专 利，专利号：ZL201010510071.8。 性能指标 （1）能利用 PC 级机器实现高速的大数据处理。 （2）能高效存储和管理海量的数据。 （

DanaStudio 基于 B/S 架构，底层可对接通用的大数据底层平台，经历了多个大数据项目考验，是一款稳定、高性能的技 术服务平台。DanaStudio 作为数据智能工具中台，与底层大数据平台可灵活适配，适配不同数据规模环境，支持 GB 级 别数据量的单机业务数据库场景、TB 级别 MPP 分布式数据库场景，也支持 PB 级别 Hadoop 离线数仓大数据处理场景。 DanaStudio 采用前后端分离架构，后端服务支持微服务化管理，便于运维和管理。

集数据预处理、模型训练、预测、评估为一体的一站式大数据智能分析挖掘平台，提供丰富的大数据教学资源，交互式图形接口及高质量的算法库，满足高校在大数据分析教学、实验、科研等典型场景的应用。

一.科学的图书分析 实时挖掘教师、学生阅读情况，进行阅读种类排名，并分析各学校图书馆藏的分布情况，便于领导科学管理，优化馆藏。 二.及时的疫情防控 实时监测学生在校体质健康状况，根据校内数据，实现疾病预测，做到及时预警。 三.体质健康监控 通过建立健康模型、运动模型，以同伴分组推荐的形式，给出针对性的运动处方，激励学生自主运动锻炼，形成良性循环。 四.精准的教与学 通过展示各校师资力量、优势及薄弱学科、资源分配等信息，分析出模范学校、模范教师，为领导提供科学管理与决策。 五.体质健康实时监测 监控学生体质健康数据与体育课运动数据，通过健康模型对学生体质状况进行分析以及及时预警。 六.薄弱知识精准推送 根据学生的学习轨迹、薄弱知识点，平台自动推送学习内容，并形成成长轨迹，从而实现精准推送，达到个性化学习的效果。 七.科学管理与决策 区领导实时把控各学校师资力量情况，给予合理的相应资源配比。 八.数据可视化 所有数据分析形成可视化平台，各级角色可以实时查看数据分析结果，及时做出科学决策。

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  

本发明公开了一种用于大数据处理系统的内存数据集置换系统， 包括分析模块、信息监测模块、决策模块。分析模块用于对上层用户 程序进行逻辑分析，得出各运算阶段中生成内存数据集时的运算步骤 集合；信息监测模块用于对运行中的用户程序进行监测，并收集生成 内存数据集时的信息提交给决策模块；决策模块用于对收集到的信息 进行分析和排序，判断当前阶段是否需要对系统中的内存数据集进行 置换，在系统需要进行置换时确定需要移除的内存数据集并

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。