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。

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。

物联网感知大数据可信存储与分析处理平台（IOT-SeaCloudDM）：针对智慧城市、物联网、车   联网中各种采样数据（包括各类传感器、RFID、条形码阅读器采样的时空相关数据）的数据管理需求，  提供一个通用的感知大数据处理平台，对各类相关的感知采样数据进行统一管理，并达到如下目标：（1） 提供 PB~EB 级的感知采样数据存储、管理与查询处理。（2） 提供时态 - 空间数据、采样数值数据的统计分析与数据挖掘。（3）在此基础上，为各类智慧城市、物联网应用提供基础软件支撑。

研究背景及挑战:高精度无缝位置服务是智慧生活的关键技术之一, 也是实现以人为中心的智能情境感知技术基础。然而, 复杂城市峡谷(高楼、天桥、隧道)地区连续导航、室内外高精度无缝定位由于卫星信号频繁受到阻隔、室内布局动态变化等因素,实现连续高精度全空间定位存在诸多挑战。本科研团队研究内容:基于团队在 Wi-Fi, ZigBee, INS、图像、超声波、声音、RFID 等多种定位技术科研成果,研发高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平台,提供全时空位置服务及用户行为挖掘服务平台。融合定位云平台体系框架全时空定位服务平台上下文突破弹性导航软硬件架构及理论体系基于因子图多源融合定位算法科研基础:国家重点研发计划项目“自适应导航软硬件技术”、高精度高鲁棒性室内定位关键技术及装置研究(863)、无线传感网络定位技术研究(NSFC)、基于众包和群智计算的室内无线定位理论和方法 (NSFC)、自适应室内无线信号变化的低代价高精度定位技术研究(NSFC)等项目的支持下,已完成全时空融合定位云平台,以及用户行为挖掘大数据平台建设。 科研成果:1中国卫星导航定位科技进步一等奖2 获UbiComp交通模式识别比赛冠军3获阿里巴巴天池世界比赛冠军4 制定国家实时定位标准6项5 发表中科院一区顶级SCI期刊论文 10 篇6 获得国家发明专利授权 20项,申请国家发明专利 32项7 国际 IPIN2016 室内定位比赛第3名 成果应用案例:华为、三星、中国电信集成、华大电子、22所等

研究背景及挑战: 高精度无缝位置服务是智慧生活的关键技术之一, 也是实现以人为中心的智能情境感知技术基础。然而, 复杂城市峡谷(高楼、天桥、隧道)地区连续导航、室内外高精度无缝定位由于卫星信号频繁受到阻隔、室内布局动态变化等因素,实现连续高精度全空间定位存在诸多挑战。 本科研团队研究内容: 基于团队在 Wi-Fi, ZigBee, INS、图像、超声波、声音、RFID 等多种定位技术科研成果,研发高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平台,提供全时空位置服务及用户行为挖掘服务平台。 融合定位云平台体系框架 全时空定位服务平台上下文 突破弹性导航软硬件架构及理论体系 基于因子图多源融合定位算法 科研基础: 国家重点研发计划项目“自适应导航软硬件技术”、高精度高鲁棒性室内定位关键技术及装置研究(863)、无线传感网络定位技术研究(NSFC)、基于众包和群智计算的室内无线定位理论和方法 (NSFC)、自适应室内无线信号变化的低代价高精度定位技术研究(NSFC)等项目的支持下,已完成全时空融合定位云平台,以及用户行为挖掘大数据平台建设。   科研成果: 1中国卫星导航定位科技进步一等奖 2 获UbiComp交通模式识别比赛冠军 3获阿里巴巴天池世界比赛冠军 4 制定国家实时定位标准6项 5 发表中科院一区顶级SCI期刊论文 10 篇 6 获得国家发明专利授权 20项,申请国家发明专利 32项 7 国际 IPIN2016 室内定位比赛第3名   成果应用案例: 华为、三星、中国电信集成、华大电子、22所等

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