1. 痛点问题 随着信息化时代的发展，生活中的一切都在数字化，对信息存储的要求也越来越高。据IBM统计，人类每天创造的数据已达到2.5百亿亿byte，大约相当于5亿部高清电影的下载。互联网数据中心（IDC）的研究显示，到2020年数据总量（包括结构化数据和非结构化数据）的年复合增长率达将达到42%，2010~2020十年间，世界上数据总量从1 ZB增长到50 ZB，共增长50倍。 面对巨大的数据量，传统存储介质的存储能力以及材料的消耗与信息存储需求间将会面临严重不平衡状态。人类工厂生产的可存储设备总存储容量与数据产生总量间差距越来越大，到2020年几乎达到两倍的差距。根据目前硅基存储的发展趋势推测，可用于信息存储的硅储量将在2040年被完全耗尽。因此，寻找硅基存储的替代物，开发高效稳定低成本的新型存储介质，实现低成本，高效稳定且长期的数据存储是目前信息时代社会发展亟待解决的关键问题之一。 2. 解决方案 DNA在近年来被认为是一种未来具有巨大应用前景的数字存储介质。首先，相比较于传统存储介质，在数据保存寿命和存储密度上都有着极大的优势。在自然界中，DNA长久以来作为是承载生物体遗传信息的主要物质，地球发现的最早古生物蓝细菌，DNA作为其遗传物质已经存在了几十亿年，且在极端条件下仍然可以保存。在存储密度方面，DNA数字存储理论上可以达到455 EB/克 （4.55 × 1011GB/克），大约 1018  bytes 或107 GB每mm3， 比传统存储介质提高了5-6个数量级。其次，在数据维护与备份成本方面，DNA数字存储所需要的占地，资源，能源均远远小于传统存储介质。

本系统在国内属首家研制，可推广到所有热电厂，以提高工作质量、工作效率、提高科学管理水平

1 成果简介本项目基于 iSCSI 的块数据 I/O 连续跟踪、块差异存储及压缩、虚拟镜像及快速启动、数据库一致性检测以及嵌入式技术等，结合现有的高性能硬件平台，提供文件级和卷级连续数据备份方案，可实时、透明保存企业内的分散数据，保证用户数据的安全和完整。该系统提供任意时间点或版本的数据恢复；采用基于差量的版本管理，存储空间小，网络传输数据少，易于实施，系统后台透明运行，稳定可靠；支持远程异地办公人员使用；备份数据集中管理，便于公司集中备份和保护企业价值数据。与传统备份产品相比，具有可靠性高、可用性好、速度快、部署简单、无缝集成的特点。本地化的生产和服务，可以大大地提高服务质量和降低成本。而且作为具有自主知识产权的安全产品，可以更加稳定地保护数据安全，减少风险。同时本产品在国际市场上也有一定的竞争力。2 技术指标数据恢复点目标（ RPO） ： 任意点恢复；全盘恢复速度： 30-40MB/s；快速差异恢复速度： 150-200MB/s；数据压缩比： 15-20： 1；单服务器负载： 20-30 保护对象；服务器存储平均写入速度： 120-150MB/s。3 应用说明应用对象广泛，针对各种国营企事业单位、军队、大中小型企业等，另外还可应用于数据托管的服务运营等。4 效益分析资金投入： 500 万元 年销售收入： 1000 万元 年净利润： 200 万元

成果简介：BITPDM是面向科研院所与中小规模制造企业开发的，面向产品全生命周期进行产品数据及过程管理的业务集成平台，实现产品信息、项目信息、电子文档、产品状态信息、工艺信息、资源信息及设计过程的集成管理。BITPDM系统提供的功能包括：项目管理、电子仓库管理、电子文档管理、产品结构与配置管理、基于产品族的标准件管理、设计过程与任务管理、数据状态管理、集成的工艺/工装/资源管理、系统配置与管理等。BITPDM系统运行于Windows操作系统，支持Oracle、SQLServer等商用数据库。支持与

产品详细介绍请登录  中国科学软件网 了解stata软件报价和介绍信息。Stata是一款综合统计软件包,提供所有您想要的,包括数据分析,数据管理和绘图等.Stata各版本区别： Stata/SE, Stata/IC和Small Stata主要的区别在于每个版本能够分析的数据集大小。Stata/MP是一个拥有并行处理能力的Stata/SE。 Stata/MP: 适合双核、多核、多处理器计算机的Stata版本 Stata/SE: 适合大数据集的Stata版本 Stata/IC: Stata标准版本 Small Stata: 小型的、Stata学生版本 Stata/MP:运行最快和处理数据集最大的Stata版本。它通过并发运行多处理器或内核来加快运算速度。Stata/SE和Stata/MP允许数据集最多可达32,767个变量。观测值的数量仅受您计算机内存大小的限制。Stata/SE和Stata/MP在计算机内存大小足够的情况下允许最大11,000 x 11,000维矩阵。相关的是Stata/SE和Stata/MP能够拟合带有更多的自变量(最多10,998)的模型。 Stata/IC允许多达2,047个变量的数据集。观测值的数量仅受您计算机内存大小的限制。Stata/IC能够在一个模型中最多有798个右手边(right-hand-side)变量。 Small Stata限制能分析的数据集最多为99个变量并带有接近1,000观测值。Small Stata最多能在一个模型中有38个右手边(right-hand-side)变量。Student LabStudent Lab licenses are licenses that are strictly for use by students in a university computer lab for coursework and by faculty for teaching at degree-granting institutions.Student lab license限制只能安装在大学实验室内用于学生和教师上课教学使用。功能比较 版本最大变量数最大右手边变量数最大观测值数最大矩阵大小是否兼容64位系统？是否支持并行处理？平台 Stata/MP32,767 10,998无限*11,000是是Windows, Macintosh或 Unix Stata/SE32,767 10,998无限*11,000是否Windows, Macintosh或 Unix Stata/IC2,047798无限*800是否Windows, Macintosh或 Unix Small Stata99391,00040否否Windows 或Macintosh *最大观测值数仅受可使用的内存大小限制快速,简单并易于使用点击式的界面和强大,直观的命令语言让Stata使用起来快速,精确并易于使用。所有的分析结果都可以被复制和存档，并用来出版和审查。不管您什么时候写的内容，版本控制系统确保统计程序可继续生成同样的结果。统计功能介绍Stata使得大量的统计工具用于指尖标准方法基本表格和总结案例对照分析ARIMAANOVA 和MANOVA线性回归时间序列平滑广义线性模型（GLM）聚类分析对比和比较功率分析样本选择高级方法多层模型生存分析动态面板数据回归结构方程建模二进制，计数和审查结果ARCH多重替代法调查数据Treatment effects精确统计贝叶斯分析……

非结构化数据中台，能够让业务产生的海量非结构化数据也能够得到有效利用。非结构化数据中台以数据架构为底座，以人工智能来驱动，打通数据孤岛，统一管理并处理、分析非结构化数据，让数据赋能业务，实现数字资产管理、内容自动化、知识运营、业务合规性管理。 非结构化数据管理平台采用分布式架构，实现对海量非结构化数据的采集、存储、处理、索引。实现对非结构化数据的抽象、描述、分类、管理、分析、挖掘、监控等。

从决策管理、信息中心、教师教学、学生学习等层面进行多维度分析，为校领导提供全校的可视化数据分析。

为了提高学生的动手能力和创新能力，提高实验教学质量。北京润尼尔网络科技有限公司针对各类大中专院校《数据结构》实验课程,开发出了配套的可在网上开展的基于C/S结构的数据结构实验教学系统。系统由课程实验平台和虚拟实验教学管理系统两部分组成，课程实验平台提供了真实的C/C++数据结构程序编制编译开发环境，可进行C/C++数据结构程序编辑、编译、运行、项目工程的提交、实验报告的编写，虚拟实验教学管理系统提供全方位的虚拟实验教学辅助功能，包括：实验前的预习、实验的开课管理、典型实验案例库的维护、实验教学安排、实验过程智能指导，实验结果的自动批改、实验成绩统计查询等功能，为实验教学环境提供服务并开展应用。 通过大量数据结构实验知识点的训练题目，以及系统综合的训练，能够快速提高学生对数据结构的理解能力和实际动手能 力。同时，能够很好解决开发学习中关键学习点掌握的问题，该软件可满足各类大中专院校和培训机构C/C++课程的实验教学环节的需要。 系统依据大多数高校数据结构教学大纲提出了12个典型实验案例的训练：  (1) 实验1 堆栈和队列  (2) 实验2 树、二叉树的存储结构  (3) 实验3 树、二叉树的遍历  (4) 实验4 树、森林及二叉树的基本概念练习  (5) 实验5 线性表  (6) 实验6 开发一个可应用于双向链表的Bidirectional Iterator  (7) 实验7 Linked类的进一步扩充  (8) 实验8 List类的另一种设计和实现  (9) 实验9 Binary Search Tree的平均树高  (10) 实验10 查找、排序的应用实验  (11) 实验11 冒泡排序实验  (12) 实验12 初​始​化​队​列​+​入​队​列​+​出​队​列​+​销​毁​队​列 除上述实验之外，用户也可以根据教学需要自主添加典型实验。 系统用户分为学生、教师、教务管理员和系统管理员四种角色，不同角色拥有不同权限。  ►学生：选课、选择实验、开展实验、接受实验指导、在线提交实验报告、保存和提交实验结果、查询实验成绩和批语。  ►教师：典型实验库维护、发布实验、安排实验、批改实验报告、系统指导、统计并发布学生的实验成绩和批语。  ►教务管理员：课程计划、开课计划、选课日期设置、开课审核、开课查询。  ►系统管理员：用户管理、分组管理、角色管理、权限管理、系统维护等。 性能指标 支持同时在线用户数1万人以上，经过在多所学校的实验教学应用，系统运行稳定，不限终端用户数，完全能满足各类高校的实验教学需要。 服务器运行环境 操作系统：Windows Client/Server，Linux/Unix Server 环境支持：JDK1.6_25 客户端运行环境 操作系统： All Windows系列

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。