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  

教学大数据分析展示平台作为专为高校教研开发的数据挖掘分析应用系统，致力于通过对学校教学中的数据的科学采集、存储，智能建模、分析，辅助学院管理员及时把控教学进度，让教师科学制定教学方案，让学生精准认知自我。

采用层次化、模块化设计，整个系统由数据采集控制模块、数据传输系统、自动反馈系统和显示系统组成。服务器整合数据存入数据库，采用大数据分析技术建立专家系统， 并以此作为自动调控的标准。在自动反馈系统里采用三级自动控制技术，分别是单片机控制的模块级、嵌入式网关级和服务器级，三者相互独立，互为保险，并且均可以根据实时环境状况做出调节，并自动下达控制指令。显示系统由三部分组成，一是位于农业现场的显示屏，二是 PC 终端，三是基于安卓系统的移动终端，从而实现环境参数值的实时观测和控制，并实时指导农业生产。系统可

针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题，提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法，从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测，满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题，提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法，从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测，满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。并针对国内遥感大数据提出了遥感大数据处理方法，分工况区域动态确定排放阈值，从而达到动态高精度筛查高排放柴油车的目的。在汽车排放遥感监测领域具有良好市场前景。

基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 聚焦全民健康,尤其是青少年体质健康的提升，融合人工智能、物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术，以健康失衡状态的动态辨识与健康自主管理为主攻方向，构建以信息科技为引领的一体化健康服务管理体系。通过非二代设备的智慧化升级技术开发智慧化设备，并进一步构建智慧化场景。基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。建设运动康复处方库、健康行为评价体系与健康行为风险预警模型，基于控制论、行为科学等理论方法构建健身指导决策支持系统，形成基于“大数据”的健康行为决策技术体系。

本发明公开了一种基于多核式处理器的高速数码印花处理系统，包括千兆以太网接口、I2C接口、StreamIO接口和多核处理器；多核处理器包括命令接收单元、命令处理单元、命令输出单元、数据接收单元、压缩数据缓存单元、数据解压单元、解压数据缓存单元和数据输出单元；同时本发明还公开了一种基于多核式处理器的高速数码印花处理方法。本发明以高性能多核处理器为核心，通过千兆以太网和StreamIO接口来完成打印数据从PC机到打印喷头的高速传输，通过千兆以太网和I2C接口实现打印命令的处理和转发，同时完成打印图像数据的解压缩和图像旋转等处理工作，大大提高了数码印花系统的工作效率。

本发明涉及无土栽培技术领域，尤其涉及一种鱼菜共生水肥处理系统及方法，包括原液储存装置、压力混合装置、缓施装置、喷施装置和控制装置，原液储存装置通过第一管道与压力混合装置的进料口连接，第一管道上设有电磁阀，缓施装置和喷施装置分别通过管路与压力混合装置的两个出料口连接，管路上设有第一比例阀，电磁阀和第一比例阀均与控制装置连接。本发明在作物生长初期和成熟期只启动缓施装置施肥，旺盛期同时启动缓施装置和喷施装置，补充大量元素营养液启动缓施装置，补充微量元素营养液启动喷施装置，实现精准高效施肥、补肥，具有高效利用肥料，显著提高蔬菜产量和质量，缩短蔬菜生长时间，降低用工强度等特点，达到了智能精准水肥管理。

本系统是国家“863计划”重大项目“医用X线数字图象处理系统”（编号：863―306―06―06）的应用成果。该项目的研究目的是研制低成本（普通县级医院能够接受）、高性能（达到国际先进水平）的数字减影和点片系统，同时兼顾数字胃肠的需要；进而，考虑到当前世界上医疗电子器械的发展热点和趋势，在医疗信息网络、远程诊断等方面提供并实现符合国际规范，具有世界先进水平

系统核心技术拥有自主知识产权的新技术发明专利。采用“以油克油”的办法，通过向水中投加液态油类物质，使矾花整体密度减小，通过特殊装置调节矾花上浮速度并集中收集；上浮油渣经收集、（清洗）处理后，油、沥青质及胶质进入了油相，剩下的无机沉降物就非常少了，极大地减少了污泥量。 污水加入特殊的混絮凝药剂后，形成矾花，将水净化；又通过投加的自浮药剂，使所产生的矾花全部上浮，并通过特殊装置收集；收集到的浮渣经清洗后，所留残液再利用药剂还原，还原为混絮凝药剂，再次投加到来水中，处理污水。因为药剂的循环使用，使污泥全部消化，做到零（微）污泥处理。本产品适用于化工废水处理，特别适合油田污水（包括含聚含油污水）、煤田污水、煤层气污水及工业废水处理，其处理后的水质达到注入水水质标准A3级。

本项目使用FPGA+ARM架构，中央处理单元采用飞思卡尔公司i.MX6处理器，该处理器可适应严酷的军工环境，车载安装，野外无人值守等需要高可靠性的应用。高速并行协处理器采用Altera公司的Cyclone V 5CEFA2F23，该型号的FPGA具有25K个可并行工作的逻辑单元，作为图像处理模块的核心处理器。 本系统对数据源数据格式不做限制，任何格式的数据都可采集并且存储下来，并且任何格式的图片数据都可以实时显示。本系统采集速度极高，单板平均速度可达90MB/s，经过大量测试与验证，