海鳗（北京）数据技术有限公司是专注于智慧旅游大数据应用场景研究和价值挖掘的高科技公司，基于多年旅游大数据行业积累，整合成一套理论实践与行业应用相结合的旅游大数据教学、实训一体化平台。平台面向开设旅游专业的本科和高职、高专院校，助力院校专业数字化改造、课程数字化升级、教学数字化创新。 海鳗旅游大数据教学实训平台嵌入真实的产业数据及产业分析平台，帮助学生利用大数据相关知识在真实场景中解决实际的数据分析问题，并做出有效的业务决策。  

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责” 推出背景：         3D模型能够给人以更强烈的视觉刺激，震撼程度远远高于二维画面。有了物体的三维数据，可以产生任意视图，视图间能保持正确的投影关系，这为生产工程图带来了方便。此外还能生成透视图和轴侧图，这在二维系统中是做不到的。   我们的日常生活是在三维空间下开展的，那么对于生物体而言，三维空间的数据展示才是最真实的。举例：我们检测到的数据是浓度（点），单个位点浓度的进出（线），两个位点浓度的进出（面），多个位点浓度的进出（立体）。不同的维度所展现的内容不同，科研的发展趋势必将是向多维方向，向上发展。   产品介绍 名称：NMT-3D数据分析软件V3.0（MageFluxV3.0） 品牌：旭月 产地：中国 简介： 应对挑战： 活体样品是立体的，使用立体图形及3D数据能够才能更加真实的展现样品情况 如何获得3D数据是较难的问题 解决方法： NMT是检测活体样品的技术，并拥有三维流速数据监测的功能，配合NMT-3D数据分析软件，能够制作科研人员可直接观看的三维可视化流速数据图。更加直观，更加真实地展现样品在立体空间中的流速情况   功能特点 1.基本功能： 展示可视化三维流速数据图 可以录制三维流速云数据图视频 可以随时随地查看图形 可根据客户需求进行定制材料模型 流速指标展示的颜色自定义 2.软件参数： 根据科研人员上传的数据信息和建模信息，帮助科研人员生成可以裸眼观看的三维可视化流速数据图。还可以对流速数据图进行：      1）手动平移、缩放和旋转      2）自动围绕x轴、y轴和z轴旋转      3）录制并下载1分钟之内的三维可视化流速数据图的视频      4）背景色调整，可调整为任意颜色      5）任意选择一个或多个显示内容，包括：离子流速、分子流速、材料、材料比例尺、离子流速比例尺、分子流速比例尺      6）调整离子流速比例、分子流速比例，可以设置离子分子比例联动      7）调整材料透明度

可以量产/n领域专业知识资源中心大数据服务平台重点整合各个专业领域知识资源中心的数据集群；构建适用于各领域的多维知识资源组织体系；实现数据“从收集到使用”生命周期的平台化管理。目前领域知识资源中心大数据服务平台已经集成整合重点领域（能源、生物安全、材料、长江…）信息资源，构建重要领域知识资源中心。数据涵盖领域主管政府部门、国际组织、行业协会、科研机构、重点企业、国际公认的权威数据统计网站，领域专家审核数据来源，保障数据权威性。该项目汇集创新链涉及的宏观政策、科技投入、科技产出与应用，以及产业链涉及的

随着计算机互联网、移动互联网，物联网，高速发展，数据资料的增长正发生巨大的变化，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 DDP 是德拓公司自主研发的成熟的大数据商用平台，整合了德拓在近几年大数据项目实践中的技术沉淀。平台涵盖了数据的采集、存储计算、分析挖掘、应用建模、可视化展现 以及运维管理等全部能力。各行业应用和最终用户可以通过 平台提供的丰富的接口，完成行业大规模数据的挖掘分析和应用对接管理。

水是维系生态系统健康的重要因子，具有调节河川经流、发展灌溉、提供工业和饮用水源、繁衍水生生物、沟通航运、改善区域生态环境以及开发矿产等多种功能，在支撑经济社会发展和维持生态环境平衡中发挥了重要作用。水质监测是水资源保护中的基础性工作，对于污染源控制、环境规划具有重要意义和作用。我国一贯主张预防优先于治理的环境保护政策，在《国家中长期科学技术发展规划纲(2006-2020)》确定的16 个重大专项中，水专项是迄今为止我国资金投入总量最大的环境科研项目，投入逾百亿，旨在为中国水体污染控制与治理提供强有力的科技支撑。建立智能水质监测网络，加强水质监测能力，提升河湖管理水平，是水污染防治与水资源可持续利用的重要前提。 二、前期研究基础 项目组与联合环境技术（厦门）有限公司签署了合作课题“水环境远程监测云平台技术服务”，2017.9-2020.8，30万。利用无线网搭建水环境远程监测云平台，通过云端实时收集系统运行的过程数据，并进行统计分析，服务端和APP客户端实现实时查看数据和远程设备运行情况，并能远程控制设备启停等。 三、应用技术成果 项目组开发了膜系统远程监控维护系统（UE-MRTU），并于2017年12月部署应用在云南昆明的一个自来水厂。 四、合作企业 联合环境技术（厦门）有限公司于2006年6月成立，专业从事以膜法技术为核心的中水回用、固液分离、纯水制备、废水等项目的设计、研究与开发应用。作为中国最早的膜系统服务商，提供膜系统的设计、制造、安装；以及膜系统的污染检测、清洗维护、运营管理。联合环境技术公司的膜法水处理技术在工业、民用及商业领域得到广泛应用（如江苏某市政污水处理厂，福建某市政污水处理厂，外蒙古乌兰巴托某饮料厂污水处理项目和江苏某太阳能光电有限公司污水处理项目）。工业应用产品包括外压式中空纤维膜组件和浸入式膜组件，可应用于给水/污水处理、水回用、海水淡化、食品、制药、石油、化工、电力、生物分离及其它分离过程；家用/商用净水设备包括膜净水器或集成水净化系统；集装式一体式应急超滤设备等，成功运用于各个领域的水处理项目；扩展水生态系统综合项目，包括提供水生态修复、水环境监测及水务投资/运营。已获得十几项国家发明和实用新型专利授权，在远程监控方面也获得了多项软件著作权。

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。

河南大学软件学院依托开封市大数据与人工智能研究院，开发“开封市政务数据分析和可视化系统”，助力疫情防控。 该系统针对开封市各县区、各社区每日产生海量的文本数据，通过自然语言理解等人工智能技术手段进行数据分析，让采集的数据能够进行自动比对、分析、研判，生成可视化分析图，及时准确将结果以可视化的形式直观展现出来，以更精准的数据为打赢疫情防控攻坚战提供保障，对开封市疫情防控工作提供有力的决策支持。

发布的数据库（Arabidopsis RNA-seq database, ARS）整合了来自GEO、SRA、ENA和DDBJ数据库的20,068个拟南芥RNA-seq数据，提供了“Google-style”在线查询工具。该研究对所有文库进行了基因表达水平定量和共表达网络分析，并将所有文库进行分类，总共涉及1176个突变体、1102种处理条件、12个

鹏博士深耕云计算、网络SDN、自然语言处理、情感分析、图像理解，专注大数据的采集存储和信息挖掘，致力于提升各行业的大数据技术创新能力，通过全面的信息可视化、精准营销、新媒体数据挖掘、人群画像等为政务、工业、金融、医疗、交通、建筑、公安等各行业的合作伙伴提供一揽子的大数据解决方案，帮助企业实现增效降损，提高业务能力

南京工业大学计算机科学与技术学院史本云教授团队联合香港浸会大学计算机科学系与中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所（国家热带病研究中心）共建的智能化疾病监控联合实验室，及时搜集疫情相关信息，追踪相关数据，运用多源异构数据驱动的传染病学模型和分析方法，针对武汉（新冠肺炎发源地）、北京、天津（京津冀地区）、深圳（粤港澳大湾区）、杭州和苏州（长三角经济区）6座典型城市，开展了新冠肺炎疫情的回顾性分析和趋势预判，精准评估了不同复工场景下的疫情风险和经济损失。该研究针对新冠肺炎疫情发展期、控制期和恢复期的不同阶段，以及不同城市的传播特点（本地传播为主/输入病例为主），综合考虑了各个城市内不同年龄段的人口分布和不同人群（如学生、上班族和老人）的接触强度、接触时长等，设计了居家场所、学校场所、工作场所和公共场所4种主要接触场景。通过结合城市间的人口流动数据，构建了数据驱动的传染病动力学模型，对不同城市不同干预手段下的疫情走势进行了评估。在此基础上，研究人员结合不同城市的GDP增长预期和产业结构，基于对未来数日各城市疫情走势的研判，对下一阶段有序推动恢复正常生产提出了若干建议并进行了相应的经济损失评估。据悉，该研究成果和建议已经通过国务院参事提交国家相关部门。