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大数据
监控管理平台
小试阶段/n大数据监控管理平台的目标为:建立基于大数据处理技术的数据中 心,整合各种数据源的数据;实现多源数据的高效管理和可靠存储;为 应用开发人员提供统一的数据访问层,方便平台的二次应用开发;提供 图形化的文件管理;实现界面化的数据管理;提供图形化的集群的部署 和监控;实现方便高效的数据迁移。同时,提供有效的安全访问控制和 界面化的快捷操作。 当前各行各业均有大数据应用的需求,需要投入巨大的人力、物力 来简历和维护大数据平台,技术升级和平台迁移的成本非常高,大数据 监控管理平台的应用,将在大数据应
华中科技大学
2021-01-12
大数据
挖掘技术及应用
针对国家大数据战略的重大需求,着重发展了空间大数据、互联网大数据等研究方向,攻克了深度挖掘和深度分析等关键技术,显著提升了数据挖掘精度和智能化水平,利用这些技术研发了气象短临预报系统、国产气象卫星自定标模型、通用数据挖掘平台DMBOX、华为应用市场推荐系统和深圳海关自动检验检疫系统等,解决了智慧气象、企业应用和智能通关等领域的实际应用问题,获得了重大的社会和经济效益。
哈尔滨工业大学
2021-04-14
爱学堂教学
大数据
平台
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。
安徽爱学堂教育科技有限公司
2021-02-01
大数据
综合展示智慧墙
智慧墙通过挖掘分析图书馆服务应用数据实现可视化输出,能够实时展示图书馆动态信息数据,形成高价值信息网,将图书馆的信息数据第一时间展示在公众面前,实时进行互动,使阅读变得社交化,提高图书馆社会效益。
广州图创计算机软件开发有限公司
2021-01-22
大数据
实验室
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。
青软创新科技集团股份有限公司
2022-07-06
ClassIn
大数据
分析平台
1、自动采集老师教学,学生学习数据,每节课提供44项以上教学数据记录 2、自动推送教师教学报告、学生学习报告、生成学校课程运行报告 3、可视化教学数据驾驶舱:满足校级,院级,老师,学生多维度的数据展示 4、实现教学过程从定性分析向定量分析的转变 5、提升学校对教学质量的精确评价和精准控制 6、促进教学模式的提升,让学校教学管理更科学化
北京翼鸥教育科技有限公司
2021-12-08
基于
大数据
的能源互联网能量管理
系统
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。
清华大学
2021-04-11
基于
大数据
技术的患者医疗健康信息服务
系统
北京工业大学
2021-04-14
互联网RFID
大数据
智能书柜实训
系统
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
泰格瑞德科技有限公司
2021-08-23
BARMS污水
处理系统
—污水生化
处理
革新科技
"BARMS技术的目标是发展一种兼具高效,低污泥产量,低能耗,能在有氧条件下清除氮磷污染的生化处理技术。在先进生物材料技术的支撑下,BARMS技术在微米尺度上实现了上述功能的有机整合。 污水处理机构现场使用结果显示,相对于通常情况下的“活性污泥法”,BARMS能显著提高处理效率,能处理COD高达10000 ppm的高浓污水;BARMS可大幅度降低生化污泥产率,减排达90%以上;BARMS使用搅拌装置即可满足反应需求,节约用电50%以上;结合SND菌培育技术,BARMS可在有氧条件下高效去除水体的氮磷污染,实现一步法去除水体中氮,磷和有机物等主要污染,简化处理流程,增加系统稳定性。BARMS的技术原理是制备了一种具有独特纳米微结构的微生物载体,BARMS载体 (已申请国家发明专利)。BARMS载体是一种直径10微米大小的微球,可支持环境友好型的微生物在其表面生长,并形成稳定性极高的“材料-微生物”复合结构,可以适应各种不良环境,显著提高了系统的适应性和稳定性。 每一个发育成熟的由微生物活化的载体微球就成为一个微米级的处理单元。微球表面的微生物全部参与污染物的降解,由于微球巨大的比表面积,相对于“活性污泥法”,BARMS系统的水接触面积提高了10000倍以上,是系统高效运转的根本保障。由于BARMS载体强大的吸附性,阻止了细菌之间自发形成的污泥,使得BARMS系统几乎做到了污泥零排放,污泥减排达90%以上,是目前国内外市场上唯一能做到这一点的技术产品。 SND菌是可在有氧情况下进行硝化和反硝化的细菌,并且具有磷聚合的特征,可以一步做到清除水体的三大污染物(N,P,COD)。BARMS载体配合特定的反应条件,可与SND菌形成稳定的复合物,从而实现有氧状态下的三种主要污染物的一步去除,这也是目前市场上唯一能实现该技术标准的产品。"
南京大学
2021-04-10
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