教育云数据中心解决方案，奠定教育数字化转型基石，资源整合与共享是教育信息化建设的重要课题，而教育数据中心是实现共享，弥合数字鸿沟的重要基础设施。 华为教育云数据中心解决方案，依托领先的服务器、模块化数据中心基础设施，统一管理软件以及可靠的业务连续性保障机制，打造敏捷高效、安全可靠、绿色节能的数据中心。 华为FusionCloud虚拟化技术，提供资源池化、全栈云服务能力，为教育客户提供融合资源池、托管云、混合云等场景下的解决方案，助力教育信息化迈向云时代。华为领先的模块化数据中心基础设施采用模块化架构，UPS效率高达97%，“泊位”建设模式快捷复制扩容，节省初期投资，省50%交付工期。 1.敏捷部署：资源灵活分配，教育业务分钟级上线 2.高效管理：统一管理多校区数据中心，效率10倍提升 3.节省投资：基于OpenStack架构，异构兼容多厂家设备

当前，高校内部学院、部门网站更新不及时，僵尸网站、发布内容存在不规范用语、错别字等情况较为普遍，造成了很大的安全风险。由内蒙古财经大学自主开发的“镜湖一号——高校对外宣传数据智能分析平台一体机”，很好的解决了上述出现的问题。同时，还具备了呈现学校对外宣传数据数据分析与挖掘的可视化态势展现功能，支持大屏观看和手机端查看。“镜湖一号”基于高校对互联网发布的各类数据，使用人工智能和大数据分析技术设计应用模型，让学校的管理者实时掌握数据动态。 应用场景及创新点： 1.监控敏感信息泄露，展现处置状态。 2.代替人工发现更新不及时、不到位的网站。 3.对比分析高校党建态势，同时展现学校内部各部门党建状态和成果。 3.实时展示高校发布的宣传数据态势，分析出最受欢迎、热门文章等。 4.平台支持国产化平台部署。 5.实现一体机快速部署。

【应用领域】将研究内容实际应用于“医务通”中，实现医史文献类资源在“医务通”中各项功能的应用。 【技术特点】 针对医用智能手持设备或移动通讯设备中所需信息构建客户端移动数据库以及服务器端数据库。具体分析同构与异构操作系统支持的数据库部署问题，解决数据库数据复制与缓存、移动事务处理等关键技术客户端与服务器端数据同步问题，研究信息检索层次结构、检索结果返回方法，从关键技术和应用实例整理出移动数据库设计应用成果，为其他行业智能手持设备或移动通讯设备提供一个可借鉴的经验，填补技术市场相关知识资源的空白。    【主要技术指标】 （1）数据复制与缓存技术 数据复制与缓存技术是解决移动数据库断接性的关键技术，即在现有DBMS基础上进行修补以适应移动计算。 （2）移动事务处理 针对移动事务的移动性、长事务、易错性以及异构性的特点，进行对数据库的可靠的查询和更新。 （3）数据库构建和部署 由于移动数据库的内容是服务器数据库的一部分，所以联机服务器数据库进行查询时就要考虑到构建的结构。另外移动设备的操作系统有多种，如常见的Windows CE、Symbian等系统。针对不同的系统进行部署时要解决关键的接口问题。 【推广应用前景】 移动数据库技术不但可以应用于医疗行业，如医务人员实时查询、医院查房问诊记录等，还可以配合GPS技术用于智能交通管理、大宗货物运输管理和消防现场作业等。 移动数据库技术将为医疗卫生、制造业、零售业、金融业等领域嵌入式系统与网络应用开辟更加广泛的前景。 【进展情况】 论文3篇、社区儿童电子档案系统演示系统 1套、医务通模拟演示样机 1台、手机客户端1款、计算机软件著作权登记 2项。  

本发明公开了一种群集运动实验数据采集方法及系统，方法包括以下步骤：在实验场景中采集群集运动目标的视频；从当前视频帧中提取目标运动区域；对目标运动区域滤除背景；将滤除背景的目标运动区域与目标灰度阈值进行比较，判定大于目标阈值的像素点为可疑目标像素点，将邻近的可疑目标像素点视为一个可疑目标；将可疑目标与预定目标长度、宽度和面积阈值进行比较，判定可疑目标为个体目标、多目标重合、非目标中的一种；根据历史目标位置、速度和

随着我国社会经济发展和人民生活水平的提高，城市居民对重塑慢行系统、提升城市空间品质提出了更高的要求。共享单车作为一种便捷、高效、绿色的新型出行方式，是解决城市短距离出行和"最后一公里"难题的重要工具。本文以一种新的视角，应用共享单车骑行轨迹数据从骑行行为角度对骑行环境进行研究。以龙岗区为例，首先对街道骑行行为的时空间分布特征进行了研究，发现骑行行为在时间上主要集中在早晚高峰时段，在空间分布上主要集中在地铁和公交的接驳站点和龙

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

本发明公开了一种批量快速创建文件系统元数据和数据的方法， 具体针对预知的工作集，例如目录拷贝，压缩文件解压操作等，在保 证文件系统可靠性的前提下，首先对元数据区域的超级块、块组描述 符、数据位图、Inode 节点位图三种元数据进行修改。然后依次按照操 作的顺序将 Inode 节点信息和数据分别写入元数据区域和数据区域。 根据本发明的方法，首先，使得系统避免了元数据页面写回引入的频 繁随机的小写问题；其次，增加了写延迟

本发明公开了一种基于图数据处理系统的数据并行访问方法， 所述方法包括以下步骤：S1、载入图数据至内存，将图数据各节点平 均分配至各处理器上并行处理；S2、各处理器调用图算法并行处理分 配至自身的图数据节点，处理过程中对图数据节点进行原子性读写； S3、将经图算法处理后的所有图数据节点写回至硬盘形成完整图数据， 判断所有图数据节点是否均收敛，如果收敛，则流程结束；如果不收 敛，则返回步骤 S1 进行下一次循环直到写回至