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爱学堂教学大数据展示平台是专为高校教研开发的数据挖掘分析应用系统，致力于对学校教学中互动数据、学生行为数据、教学数据的科学分析，用数据让校方把控教改方向，让教师科学制定教学方案，让学生精准认知自我。

建设专业的大数据实践教学平台，提供多样的实践教学环境和算力支持。 提高大数据专业建设水平，丰富大数据教学资源和提高专业能力。 链接产业，转化和对接企业级大数据项目案例、数据集并做到及时更新。 提供师资工程能力，提供充足的大数据专业师资和技术支持服务。

本实用新型公开了一种养殖场猪粪处理系统，包含猪舍、粪便收集池、粪便烘干机、粪液存储池，所述粪便收集池和粪液存储池均设置在猪舍的底部，所述粪便收集池的内部下端设置有粪便沉淀装置，所述粪便收集池的下端通过排液管一与粪液存储池的下端进液口连接，所述猪舍的上端设置有粪便烘干机，所述粪便烘干机的一端与粪便收集池之间连接有进料管，所述进料管上设置有抽粪泵；本实用新型结构简单，设计合理，先将粪便进行沉淀处理，然后通过粪便烘干机进行烘干处理，处理后的粪便污水进行杂质过滤后即可用于农作物的灌溉，烘干的粪便通过粪便输送装置进行输出，可进行打包封袋处理，有效减少环境污染。

  简单介绍： ZL-620U医学信号采集处理系统采用小巧薄型的外置式结构。即适用于笔记本电脑，也适用于台式电脑。与计算机接口：USB2.0。由于系统内部A/D采集部分采用了独立的电路板（在外置机箱内），因此以后无论计算机的接口技术如何发展，仪器均可通过更换A/D采集器模块和相应软件适应计算机的发展，仪器升级十分方便。刺激器采用了光耦合全隔离系统、ECG具12种导联模式。 详情介绍： 硬件技术指标：1.仪器采用小巧薄型且抗干扰电源一体化外置式结构,电源交流220V，除机箱内置变压器外，外部无需接任何变压器，从而确保仪器在做任意生物电实验时，无须外接任何地线都能确保其显示的生物电信号的清晰和准确。从而保证本机抗干扰性能及准确度。2.仪器具有4个通道（八道为8个通道），所有通道均为多功能全程控隔离型放大器。每一通道的放大器均可作生物电放大器、血压放大器、桥式放大器使用，还可作肺量计、温度计等。且每个通道拥有独立的硬件模块，互相独立，大大加大了通道间的抗干扰能力，同时也为仪器养护维修带来了很大方便。3.采用高精度16位A/D转换芯片，单通道硬件*高采样率1000KHz。硬件*低采样率0.01Hz。四通道连续采样时*高采样频率200kHz ，且实时采样的过程中可以根据需要来改变采样率。4.扫描速度：0.05ms/div~3200s/div。5.放大器输入电阻≥１００MΩ（双端输入）及5０MΩ（单端输入）、共模抑制比≥100dB、噪音≤±1μＶ(RMS)或≤±3μＶ（P-P)。6.频响：DC~20kHz。7.输入范围：5μＶ~500mV。8.灵敏度：  a)生物电模式：20uV/div~500mV/div   b)血压模式3.6-360(mmHg/div)   0.36-180(mmHg/div)(高灵敏度换能器)9.交、直流具有相同的增益：量程500mv、200mv、100mv、50mv、20mv、10mv、5mv、2mv、1mv、500uV、200uV、100uV、50uV、20uV、10uV档可调；可直接输入10V电信号而放大器不饱和。10.低通滤波（硬件）：0.3 Hz、 3 Hz 、10Hz、30Hz、100Hz、500Hz、1kHz、3kHz、10 kHz、OFF（20kHz）。具有5阶以上的滤波方式。11.时间常数（硬件）：0.001s、0.002s、0.02s、0.2s、1s、5s、DC。12.光电隔离程控刺激器的主要技术要求：具备单刺激、串单刺激、连续单刺激、双刺激、串双刺激、连续双刺激、定时刺激、强度递增刺激、频率递增刺激、波宽递增刺激、强间隔递增刺激、自动串双刺激等刺激模式。*大负载电流：100 mA、具备正电流、负电流输出方式，满足国家对实验安全用电标准、不会因为误操作导致电击。输出电压<=50V，以满足国家安全用电标准。13.数字滤波模式：    1）滤波参数可调的高通、低通、带通、带阻。    2）有阶数可调的零相移数字滤波。14.硬件系统包含ECG全导联导联卡，每个通道均可作12种导联方式的心电图，导联切换方式可程控，导联方式共12种： Ⅰ、 Ⅱ 、Ⅲ、aVR、 aVL、 aVF、 V1、 V2、V3、V4、V5、V6。13.实验环境数据检测功能，可以在实验信息中测量并添加当前实验的环境温度、大气压、湿度，做为仪器实验的环境参数。14.可配套医学网络管理教学系统，进行实验室网络化教学。   软件技术性能：1. 智能式，一体式设计2.具有监听和记滴功能，记滴具有专用的分析计数软件。3.单台设备之间可以任何组合并构成新的8~16通道记录仪，并拥有独立的8通道和16通道软件。软件可任意设定1~16个显示通道（5~16通道用于分析）。4.包含生理、药理、病理生理实验项目，实验项目数不少于50个；并可根据用户需要自行无线扩展实验项目（自己定义参数）。具有灵活的量纲转换功能，由数据库对各类实验的零位、量纲转换比例、实验参数等各类参数进行存储，并灵活快捷的调用修改。5.支持波形数据导出功能，可被Matlab，Spss，Sas等软件打开。可定制开放数据接口，对软件进行二次开发。用户可自己编写软件对实验波形数据进行采集，记录，分析。6.支持外刺激捕捉模块、和血压血氧监测仪同步显示。微循环同步视频显示、记录；并可与视频视教系统配套使用。将生理信号和视频信号同步记录，并支持同步回放。7.具有数据分析功能：积分、微分、频率直方图、序列/非序列密度直方图和二维和三维频谱分析等。8.软件集成专用药理分析工具箱，集成多种药理分析工具，如：PA2的计算， 使用Bliss法完成的LD50计算，t检验计算.回归分析等。具备心电自动统计分析功能。具备心率变异性（HRV）分析功能。具备心肌细胞动作电位、LTP、脑电、细胞及神经放电的专用测量分析功能。具备心电、血压、心室内压、脉搏、呼吸等动态自动测量功能。作定量的呼吸流量测量及呼吸力学指标测定功能、并可做运动肺通气测量。9.数据结果导出、导入、备份、保存功能和数据断电恢复功能。数据测量结果能够以数据浮动板或通道内显示方式显示。软件具备波形声音回放功能，将实验波形以音频的格式播放。（如减压神经放电，心音，耳蜗微音器电位等实验的声音还原）。10.软件可配套英文版软件，适用于对外教育。具备上下文帮助系统。11.软件具备拆分示波功能（即左视功能），用于在记录过程中、可以随时观察已经记录的波形，并可对齐进行相关数据分析。12.WINDOWS传统软件界面，支持XP、WIN7/8/10操作系统。主要配件：（可根据用户需求改变附加配置）1-主机一台；2-生物信号采集处理系统分析软件1套；3-USB2.0信号线配件 1根；4-屏蔽保护生物电信号输入线2根;刺激输出线1根;记滴输入线1根。

ZH-JCT集成化信息化信号采集处理系统集成了可移动实验平台、生物信号采集处理系统、生命维持系统、环境温度检测系统。 可进行实验信息化管理，运用于各项生理学、药理学、病理生理学等实验。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

产品详细介绍互联网+大数据智能书柜教学实训系统 一、 概述智能书柜是以智慧图书柜或微型智慧图书馆为载体，可以广泛的在校园、公司写字楼、商场、社区、公园等地方使用，比如放置在校园的各个角落，如教学楼每层走廊、每间教室、宿舍楼等地，无需专门的图书管理员，学生可以随时随地快速方便的进行图书借还操作，而且校园内的所有图书可以随意流通借还，是传统图书馆功能在使用空间和时间上的扩展，是实现阅读无处不在、阅读触手可及的基础平台。互联网+大数据智能书柜是以智能书柜为硬件平台，综合了互联网数据传输、云大数据处理功能，通过在图书上粘贴RFID标签，利用智能书柜里面的RIFD读写器和RFID天线对图书标签自动实时识别，实现图书批量自助借还、智能盘点、智慧拣选、图书防盗等一系列智能化的图书管理，结合云平台大数据分析挖掘，实现精准图书采购、个性化指导学生借书种类和阅读时间，构建阅读学习成长模型。互联网+大数据智能书柜基本组成部分如下：第一部分：感知层和控制层，包括RFID图书信息采集模块、RFID人员身份信息采集模块、二维码信息采集、摄像头信息采集和控制、电控锁控制模块等；第二部分：传输层，包括有线网络传输、无线网络传输，如WIFI、4G等；第三部分：应用层，主要是智能书柜应用软件功能；第四部分：云服务器大数据处理，主要是大数据挖掘分析功能。这四部分功能，结合配套的相关设备，使互联网+大数据智能书柜成为用RFID等物联网技术手段改变图书馆传统借阅、阅读环境的典型应用。互联网+大数据智能书柜教学实训系统是用于研究RFID等物联网技术实现典型应用的平台，完成RFID等物联网技术从技术到实现典型应用相关的教学和学习13965501553