新大陆以教育部、人社部提供的大数据岗位技能标准材料文件为指导思想，依托丰富大数据行业经验，构建贯通8大维度完善的人才培养体系，面向职业学校量身定制“大数据专业”,提供应用开发和运维两个方向配套的课程及丰富的教学资源。 产品特点快捷：使用主流的ElasticSearch HDFS大数据分布式全文检索技术，快速定位课程资源，从课前、课中、课后的教学的各个场景出发，围绕着“一人一课表”，避免传统的菜单导航，以工作台引导式的操作体验，方便教师与学生快速定位当前课程入口，进行课前备课与预习、课中教学与实验等操作。方便：一站式大数据实验室，随时随地“做中学”在B/S模式下，可以随时随地通过浏览器进行实验结合教学场景，根据课程自动匹配创建实验环境，极大的减少了实验准备工作 “步骤式”的实验手册，配合自动化实验报告截图，提升效率实验，做到真正的”做中学““坐席式”的实验监控，让老师和学生的实验互动更加容易稳定：根据每门课程的实验规格，提供实验环境所需资源弹性分配与回收能力，同时有效控制了实验服务器成本专业：提供一体化、颗粒化的教学资源，基于教学课程进度，“向导式”的设计课案。

通过对系统日常使用数据的自动抓取，对实验室在日常使用及管理过程中的关键指标进行综合分析。

为了生态环境安全，满足某些区域特殊环境核辐射的监测需要，沈阳理工大学与沈阳某研究所联合开发了核辐射综合检测信息处理系统。该成果利用3G无线网络实现区域环境核辐射的实时监测，实现测量数据和信息无线网络传输与处理，对核辐射参数及相应的环境参数进行实时、综合测量。该系统可以用于涉核区域环境核辐射剂量的无线远程监测，能够将实时数据和辐射剂量的分布情况形象地显示在上位机图形界面上，具有数据无线传输与控制、数据存储、历史数据查询、节点的远程控制等多种功能。该项目已经于2012年底通过部级鉴定并申报科技进步奖。

《变偏移距VSP并行处理系统》是一套基于并行计算的可用于石油天然气开发中的VSP处理系统。该项目属于地球科学学科领域。 针对walk-away VSP技术问世20余年来一直没有得到很好的应用这一现象，其主要原因是波场分离技术和成像技术没有得到很好的解决，传统的计算机算法又不能完全支持新的数学算法。为此，我们在高性能并行计算机上开发了本系统。优良的计算机并行算法使得我们提出的广义拉冬变换能够快速便捷地完成，从而彻底解决了walk-away的波场分离问题；同时，射线成像技术的并行计算格式的研发，保证了我们可以在很短的时间内任意调整地下介质结构并快速形成成像后的地下反射界面，实现了“正反演结合”有约束的射线成像技术。 该系统还包含了谱分析、1-D滤波、2-D滤波、子波整形反褶积等一系列常规的信号分析与处理子模块。 主要研究内容： 1）在理论分析基础上编写程序成功实现了具有复杂波场的变偏移距VSP资料的上下行波分离，为油气、地热和地质矿产资源勘探和开发提供了可靠的技术支持； 2）设计建立射线追踪模型从客观上解决了变偏移距VSP的正演模拟问题，并为射线偏移成像提供了一个有力的工具； 3）采用射线成像技术对变偏移距VSP上行波场进行成像，实现了变偏移距VSP资料在地下空间的准确归位。 4）实现了变偏移距VSP资料的并行处理，解决了超大数据容量的变偏移距VSP资料处理受硬件条件局限的问题。

一种潜流式园林滤池污水处理系统，属污水处理领域。依据村镇地形地势，与绿地或绿化工程实施一体化设计与施工，无需另占土地，包括前处理单元、渗滤调节单元、复合人工湿地单元；复合人工湿地单元由潜流式园林滤池和表面流人工湿地组成。潜流式园林滤池表面覆有粘土层，种植园林湿地植物，处理系统后面连接当地景观水体，作为其主体补水水源。本发明为生物生态组合技术，处理系统流程简单，维护管理方便，工艺灵活，处理效果好，可依据污水水质、水量变化特征，合理分配前处理单元和复合人工湿地单元污染物负荷，优化配置各单元工艺参数，防止

激光制造、增材制造等高端制造技术，在精密加工、航空航天部件加工等众多领域得到大量的应用，可以完成传统加工系统不能完成的大量加工工艺。因为制造工艺复杂，应用涉及众多重要领域，并且所涉及的三维图形处理和控制等核心技术一直掌握在国外厂商手里，因此外国一直将这些高端制造技术对中国进行严格的出口管控，相关技术和系统也成为了中国急需突破的卡脖子工程。其中，三维图形处理系统是高端制造系统中极为核心的功能系统，相关技术也被国外所严格管控，国内有众多技术空白需要突破。 针对该现状，我们对相关核心技术进行了多年的研究，投入了大量的人力物力进行了系统研发，在关键技术上形成了突破，并研制出了可用于替代国外产品的核心系统。也因为我们所形成的技术积累，我们承担了第一批国家重点研发计划项目“航空航天典型部件激光制造”中的三维图形处理系统的研究任务，并在实际应用场景中对我们的技术和系统进行了有效验证。 主要技术指标 （1）可以解析众多主流三维图形文件，读写其中的各种三维模型数据。 （2）可以分析三维对象的拓扑缺陷。 （3）可以多种方式在三维加工对象表面布局复杂加工图案。 （4）可以按照加工工艺参数，完成加工区域划分、图案分割和图元空间投影等复杂的功能。 （5）可完成工件装夹定标、加工区域边界输出、加工路径优化等丰富的功能。 （6）输出可加工的区域图案文件，供 5 轴联动数控中心执行加工操作。 （7）直观的图形操作功能。

本实用新型提供一种宽光谱微型光谱仪信号处理系统，包括 FPGA 主控模块、CCD 模块、CCD 滤 波电路、AD 采样模块、USB 模块和电源，FPGA 主控模块分别与 CCD 模块、AD 采样模块、USB 模块 相连。当光信号由光纤经过分光系统分光后，由通过 FPGA 控制的 CCD 进行光电转化，转化后的模拟 电信号经过CCD滤波电路后由AD采样芯片进行高速采样并转化为数字信号存入FPGA内的缓存模块， 之后由 FPGA 内的 USB 发送

成果与项目的背景及主要用途 我国城市交通基础设施的交通供给能力不能满足现实和潜在的交通需求，基础设施短缺与其利用的低效率并存，交通管理智能化可以提高路网通行效率、提高道路利用率；智能化、全天候的交通信息采集处理系统是实现智能化管理的前提和基础。 本成果发明了一种具有安全、无障碍、全天候、在多车道及各种速度下准确测量车速、流量、车型和道路利用率等多种信息的交通信息采集、信息处理系统，包含激光测量装置和交通信息智能处理软件两个组成模块。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

癌症是全球第二大死因，对人类的健康构成严重威胁。我国人口基数庞大，老龄化进程不断加快，癌症防控工作也面临巨大挑战。准确、实时的恶性肿瘤发病数据可为防控相关的政策制定、资源配置和科技项目实施与效果评估等提供重要依据。肿瘤发病数据的获得主要通过“肿瘤登记”实现，其中最理想的模式为“基于人群的肿瘤登记体系（Population-based Cancer Registry,PBCR）”。我国现行的肿瘤登记工作可追溯到上世纪50年代末60年代初。历经几十年发展，“从无到有”、“从弱到强”，为相关工作的开展提供了关键的基础数据。然而，受限于“基于监测哨点开展、定点医院人工填报”的主要形式，目前我国肿瘤发病登记工作的发展遇到挑战。其中主要包括：肿瘤登记点数量不足和分布不均衡；肿瘤登记数据深度和广度不足；很难在现有模式下建立真正覆盖全人群的肿瘤监测系统。同时，对上报数据的采集、补充、质控需要较长周期，导致我国肿瘤发病年报通常会滞后3年发布。河南省滑县与广东省汕头市合计在籍人口约700万人。近十年以来，各项医保系统的总参保比例分别稳定在99%及90%以上。两地区过去一直被认为是食管癌高发区，但目前尚无国家肿瘤登记系统覆盖，因此实际的癌症负担及食管癌发病水平仍不明确，无法有针对性地制定并实施肿瘤防控计划。过去十余年，柯杨教授课题组在我国太行山食管癌高发区开展了多项大规模前瞻性人群研究。在长期的队列随访工作中，课题组探索出利用“医保报销数据”追踪肿瘤新发病例的工作模式。经比较性研究评估，该模式对新发癌症病例捕捉的灵敏度高达96%，特异度接近100%[4]。在此基础上，该团队进一步与河南省滑县和广东省汕头市政府有关部门与医疗机构建立深度合作，在高度重视数据安全与隐私保护的基础上，创新性地基于医保系统的医疗费用报销与疾病诊断数据，建立了一套标准化的数据清理流程和质控标准，研发了医保系统数据挖掘的相关算法（已申报相关发明专利），实证性构建了南、北方两个试点地区的肿瘤发病监测系统。对当地全瘤种的癌症发病数据及其流行分布特征、时间趋势等进行了深入分析与报告，为两地区明确癌症疾病谱特征及相关负担、有针对性地建立并完善癌症防控工作策略提供了详实的数据。2012-2018年河南省滑县与广东省汕头市参保全人群的年龄分布 （高参保率及稳定、详实的人口分布数据使MIS-CASS实现“全人群覆盖”）2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要恶性肿瘤发病例数及发病率 （医保数据的“实时性”与“高质量”使MIS-CASS的发病数据报告延迟缩短至6个月）2014-2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要瘤种发病率变化趋势 （MIS-CASS敏锐地捕捉到了滑县开展乳腺癌筛查引起的发病率“突增”）2018年广东省汕头市食管癌发病率地域分布特征 （MIS-CASS报告显示，汕头市整体食管癌发病水平不高，但内部地域差异明显，地处东北、四面环海的南澳岛为高发区域，西南方向渐呈下降趋势）我国《“十三五”规划（2016~2020）》和《“健康中国2030”规划纲要》均提出，要推进健康大数据在各相关部门间的整合、共享、挖掘和应用。该项工作将医保系统创新性地与癌症发病监测工作相结合，建立了基于医保大数据监测癌症发病的MIS-CASS模式。经评估，该模式具有区域内全人群覆盖、数据质量高、报告延迟短、运维成本低等优点。在信息化与大数据时代背景下，为我国癌症及其他重大慢性非传染性疾病的监测与登记工作提供了有益经验和发展方向。