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郧阳疫情大数据系统
“喂!何老师,郧阳的疫情不断发展。您能否帮忙研发软件为政府科学决策提供支持?”1月28日,农历大年初四,中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院青年教师何亚文的手机突然叫了起来。 对这个求助电话何亚文并不陌生,打来电话的是湖北省十堰市郧阳区扶贫办负责人,目前是疫情防控指挥部成员。2017年初以来,何亚文一直通过扶贫办为当地精准扶贫工作提供大数据支持。 从这一刻起,远在山东青岛的何亚文科研团队投入了一场远程监控郧阳新冠肺炎疫情的战斗,以大数据为当地战“疫”提供强有力的智力支撑。 疫情就是命令,两天研发出“郧阳疫情”APP 郧阳,位于湖北省十堰市,辖区64万人,占地3863平方公里,下辖16个镇、5个乡、1个林场和1个经济开发区的地区。2月初以来,这里也成为全国抗击新型冠状病毒肺炎疫情的主要战场之一。 “疫情就是命令,防控就是责任。”何亚文清楚地记得两天前习近平总书记在中共中央政治局常务委员会会议上的讲话。彼时,新型冠状病毒肺炎疫情已从武汉蔓延开来,湖北省各市州均成为重灾区。 放下电话,何亚文火速召集团队,讨论研发方案,开始了网络协动、远程办公。几位研发核心成员过年回农村老家,没有电脑,只能满村跑去借。研究人员的这种拼劲让邻居们很是赞叹,得知他们是在研究抗击新冠肺炎的“高科技产品”时,更是由衷敬佩,热心提供了“包吃包住”的一条龙服务。 团队核心成员胡嘉良,家里孩子刚刚6个多月,只有妻子两个人带孩子。胡嘉良每天都坚守到凌晨,直至郧阳的数据发过来,处理完才能休息,一天24小时几乎是连轴转。 仅用两天的时间,何亚文团队便完成疫情数据收集、数据分析、建立了疫情数据库,完成了“郧阳疫情”APP的开发和“郧阳疫情专题地图”的制作。 地图与APP实时联动实现精准管理,14日以来无新增 早在2017年,何亚文和他的团队就开始了大数据扶贫的探索,并先后研制了面向建档立卡贫困户管理的“扶贫通”平台、面向驻村工作队员的“四双帮扶”APP平台以及面向政府领导决策指挥的“精准扶贫大数据监管平台”,为郧阳的精准扶贫工作提供了成熟的技术支持与服务。 “这一次抗击疫情,我们这些平台和数据再次彰显了其力量。” 何亚文介绍,基于前期精准扶贫工作对全区人口的普查数据和全区高精度地图数据,“郧阳疫情”APP和“郧阳疫情专题地图”得以快速研发和制作,并实现了实时联动,对全区疫情数据动态变化进行监控、展示与分析。 “我们从网上看到的疫情地图一般是省、市、区(县)一级,而‘郧阳实时疫情专题地图’则到了乡镇、村、户一级。”谈及地图和APP的创新点,何亚文认为这次研发的软件其首要显著特征就是建立在大数据基础上的到村、到户精准显示,二是APP和地图实时联动,从多尺度时空动态地图上看,确诊病例、新增病例等信息以及其多日的动态变化过程。 2月1日的统计,郧阳自武汉返乡人员就多达7000多人,其中发热人员近100人,形式非常严峻。郧阳当地各级政府正是借助何亚文研发的APP和地图进行疫情研判、指挥调度,做到科学防治、精准施策,很好地实现了以社区(村)为单元的返乡人数、武汉返乡人数、发热人数、确诊病例的核查与管理,有效控制了疫情的输入、传播和蔓延,实现了疫情登记全覆盖、疫情监测全过程、疫情管理数字化、疫情研判科学化。 自2月14日以来,全区已多日无新增确诊病例。 “战疫+扶贫”,本底大数据要为脱贫攻坚再发力 三年前,何亚文和他的团队联合中国科学院地理科学与资源研究所专家团队,赴郧阳进行精准扶贫工作的综合诊断服务。其间,团队围绕“三率一度”等指标开展入户调研,走遍了郧阳的所有乡镇的重点贫困村、重点贫困户,与郧阳各级政府及百姓建立了深厚的情谊。 “通过对各类数据的综合分析,我们不仅可以确立疫中、疫后的处置方案,还可以明确疫情对各项扶贫工作,甚至对每一个贫困家庭的影响。”在何亚文看来,这次突发的疫情监控软件开发,既是战“疫”,更是为后期扶贫发力进行大练兵。 在几年的精准扶贫工作中,何亚文团队建立了一整套效果显著的面向村一级的管理机制,特别是收集了庞大的本底数据。何亚文记得习近平总书记在中央全面深化改革委员会第十二次会议的讲话:要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术,在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好地发挥支撑作用。同时也要健全公共卫生服务体系,加强农村、社区等基层防控能力建设。 据了解,疫情APP还被应用在山东省临沂市扶贫和疫情防控工作中,基于临沂市前期的扶贫工作,疫情APP的部分功能主要实现了全市涉农企业的复产复工情况的监控与调度。该工作得到了扶贫办及农业农村局主要领导的肯定和认可。 “未来,我们将研判疫情对精准扶贫工作的影响,便于当地采取进一步的帮扶措施,保障脱贫攻坚工作的顺利完成。”何亚文对未来的科技扶贫有了更新的期待,“我相信,有了这些机制和数据的支撑,大数据管理将不止在疫情防控方面,在乡村振兴、乡村治理等方面也必能取得很好的效果。”
中国石油大学(华东) 2021-04-11
大数据分析系统
大数据分析平台,通过将企业内部数据与互联网数据进行整合,形成企业大数据,然后利用分析平台,探索、展示、分析与挖掘各业务信息资产,从海量的信息中及时地发现有价值的知识,进而通过应用层向最终企业领导提供商业分析和数据服务,降低管理决策中“凭经验、拍脑袋”的风险和隐患,提高企业在市场中的应变力和竞争力。
山东广纳信息技术有限公司 2021-06-17
大数据教学实验平台
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。
新大陆教育 2022-09-19
实验室大数据
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。
重庆步航科技有限公司 2022-09-08
融创教学可视化大数据系统
北京大智汇领教育科技有限公司 2025-01-09
交互式大数据处理与分析技术
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。
清华大学 2022-04-25
基于多源大数据的城市健康大数据分析与服务系统
已有样品/n我国慢病患者群体超过2.6 亿,慢病的早期预防、诊断、筛查变得尤为重要。该系统包含体检业务服务系统、家庭健康监测管理服务系统、第三方家庭健康服务支撑平台三类产品:客户群体是健康大数据数据采集、分析、服务的基础。本项目通过三类服务凝聚客户:1)以三甲医院体检中心为基地,通过智能体检服务、基于三甲医院权威的体检诊疗、康复方法指导,建立稳定的体检群体。2)通过移动互联网将服务群体拓展到慢病/老年病群体。基于体检
武汉大学 2021-01-12
数字农业大数据平台
一、平台概况 数字农业大数据平台(以下简称“平台”),是面向各地农业农村局及其相关科室的数字农业大数据产品。 平台以农业信息化数据大集中为原则,通过整合全区农业数据资源及农业信息化设施,统一管理、统一部署、统一规划,搭建起包含“底层数据+业务系统+终端应用+分析系统+可视化系统”的区域数字农业产品体系,为实现区域农业信息汇集、区域农业现状掌握、农业发展指导及监管提供了有力的信息化支撑。 二、产品简介 平台涵盖GIS、产业结构、农业社会化服务、农机信息、乡村振兴、美丽乡村、科技农业、质量安全、综合预警、农村经济、品牌农业、一卡通12个模块,针对区域农业中重点关注的内容,从多个维度对相关数据进行可视化分析,结合当地农业特色,全面展示当地的农业发展面貌。 三、详细介绍
浙江大学 2021-05-10
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
微博大数据监测系统
成果简介:微博大数据舆情监控系统是一款针对新浪、腾讯等微博平台的海 量数据的高效稳定抓取、数据分析以及搜索服务为一体的软件产品,凝聚了 北理工张华平博士多年自然语言理解与精准搜索引擎的技术积累。 微博大数据舆情监控系统包含四大功能: 1、自动采集提交的微博任务列表; 2、数据自动双备份,保证数据的完整性; 3、精准搜索,提供了多种精准搜索手段,其中包括:微博关键词搜索、空间范围搜索
北京理工大学 2021-04-14
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