CODESYS IIOT解决方案深度融合OPC UA、大数据、工业云、3D实时仿真、人工智能等工业互联网技术，该方案能够实现工业现场中的实时数据采集、基于人工智能算法的数据分析和优化、基于云平台（SaaS）的数据存储、深度学习等功能，为数字化工厂的实现提供关键技术，让实时控制更智能，真正做到“动态感知、实时分析”，实现数据和知识驱动控制决策的迭代优化。使用该方案能够助力企业实现自动化系统内部的横向连接，还可助力实现下层现场传感和数据采集层及上层企业管理系统的纵向连接，从而帮助企业轻松搭建具备工业现场设备互联、数据共享、边缘数据分析等功能的工业互联网平台。

本发明公开了一种视频卫星大数据的周期性编码方法，包括静态图像编码构造卫星端周期预测参考 的静态图像库、搜索周期预测匹配图像、帧级预测模式判断和动态视频编码四个步骤；本发明将卫星视 频编码分为静态图像编码和动态视频编码两个阶段，首个推扫周期执行静态图像编码，将编码的图像作 为后续推扫周期的预测参考，从而只传送少量的残差信息，大幅度提高了视频编码效率。 

本研究以量化投资策略的开发为基础，未来通过Python或C++实现快速交易，进一步促进以资产管理业务为重点，围绕量化对冲投资、定向增发投资、二级市场投资及企业现金管理构建起完善的投资决策分享平台，打造专业化的策略孵化管理体系和资源协同分享网络，立志发展成为行业内具有价值发现和稳健投研能力的资产组合管理专家，成为可信赖的专业团队与公司。在未来策略的开发中，采用多策略量化投资（Multi-Strategy），充分发挥投资顾问的量化投资研究优势，以严格的

本发明公开了一种基于 HBase 的大数据存储与检索方法及系统，本发明基于数据文件字段映射表， 利用 HBase?Thrift 客户端，通过定义好的 RowKey 表达式生成行键，将按行存储的数据导入到 HBase 数 据库中。在保持一致性的前提下，将数据对象的多特征值按照多种组合方式加入形成行键，与普通列值 数据组成 HBase 数据行，按不同行键组成方式存放在多张 HBase 数据表中，进行多特征值数据检索时 根据行键中的几个特征值匹配可快

应用领域/Apply Domain      煤炭、焦炭、矿石、炭黑、负极材料、原料沥青和固体生物质燃料等物质的水分、灰分、挥发分测定并计算其固定碳、氢含量和发热量，飞灰、炉渣中的可燃物含量分析；煅后石油焦的水分、灰分、挥发分分析；水泥的烧失量分析。  技术特点/Technical Features 1、流程规范、结果准确：水分、灰分、挥发分的测试流程、条件和结果均满足要求，不需要进行校正，可用于仲裁分析。 2、测试速度快：开机即可进行试验，采用多炉双天平结构，带有恒温干燥装置，水分、灰分、挥发分三个指标可任意组合测定或单独测定，同时测试24个试样的三项指标可在90分钟内完成。 3、自动化程度高：采用计算机实时通讯技术和自适应控制技术，将电子天平集成到仪器内部，结合自动称量机构，采用热重分析法，自动称样、自动送样、自动处理数据、结果计算、报表打印和存储等，实现无人值守。 4、操作简便：试验过程中无需取放坩埚盖、送样和取样，同时利用进口气缸自动控制水、灰部分上盖的开关，避免高温辐射和烫伤的危险。 5、控温准确：圆井形高温炉，温场分布均匀，优化的流程避免了流水线工作方式下频繁开启炉门造成温场扰动的现象，PID控温算法确保控制精度达到1℃。 6、采用隔热机构，确保内置天平工作环境稳定无干扰。 7、经典结构设计：称量和送样机构，提高称量和送样速度，缩短试验时间；没有“机械手”等滑轨平移装置，避免出现传送过程中掉坩埚、错位、摔坏坩埚等事故。 8、热天平称重技术：单一样盘，无需频繁地将样品在燃烧盘和称量盘之间来回移动，在同一气氛环境下用空白坩埚进行校正，避免流水线方式下坩埚温度不一致引起称量误差的问题；多种称量方式可选。 9、适应性强：不用依靠任何瓶装气体和空气压缩机来驱动和助燃。 符合标准 GB/T212-2008 《煤的工业分析方法》 GB/T30732-2014《煤的工业分析方法仪器法》 ASTM-D5142-2009  《煤和焦炭分析试样的工业分析方法——仪器法》 GB/T483-2007 《煤炭分析实验方法一般规定》 ISO 562-2010 《硬煤和焦炭——挥发分的测定方法》 ISO 1171-2010《固体矿物燃料——灰分测定》 GB/T28731-2012 《固体生物质燃料工业分析方法》 GB/T211-2017《煤中全水分的测定方法》 JB/T5520-91 《干燥箱技术条件》 GB/T2001-1991《焦炭工业分析测定方法》 DL/1030-2006《煤的工业分析自动仪器法》 MT/T1087-2008《煤的工业分析方法 仪器法》。 ASTMD7582-2012 《煤和焦炭工业分析标准测试方法热重法》 GB 18484-200 危险废物焚烧污染控制标准 CB 18485-2014 生活垃圾焚烧污染控制标准 CII 90-2002 生活垃圾焚烧处埋工程技术规范 技术参数/Technical Parameters 1、试样重量：0.5g～1.1g（可自定义） 2、工作温度：室温～1000℃ 3、控温精度：±2℃（水分）、±2.5℃（灰分、挥发分） 4、试样数量：水、灰部分1~20个            挥发分部分1~24个 5、测试温度：105℃（水分）、815℃（灰分）  、 900℃（挥发分） 6、测试数量/测试时间：1个工作日（8小时）可测量2批24个的工业分析全指标样 7、精密度：符合GB/T212-2008标准和ASTM D5142-2009标准要求 8、准确度：在标准样品的不确定度范围内 9、分析天平称量精度：0.0001g 10、电源：220V±22V、50HZ±1HZ 11、功率：水灰部分：4kW                挥发分部分：2.5kW 12、外型尺寸：620x530x760mm              550x580x510mm 13、重量：120kg 产品优势 1、水灰测试部分与挥发分测试部分独立控制，可同时并行测试，也可单独进行测试，放样完成后即可自动完成实验全过程，无需中途打开坩埚盖或更换坩埚；  2、设备正前方配备电子天平的外置显示屏，实时显示天平数据，便于样品的称量，提升工作效率。  3、经济、便捷。电动驱动水灰炉门自动打开，无需氧气。 4、独家实现90min可完成24个样品水分、灰分和挥发分的全指标分析。

1、区块链应用技术与实践 2、地震体数据三维建模技术 3、大数据算法研究与应用 4、基于ARM的智能终端研究与应用

大连工业大学艺术与信息工程学院是一所经教育部批准设立，由大连工业大学按新机制和新模式举办的全日制普通高校(独立学院)。学校成立于2002年6月，现有全日制本科生7500余人。学校先后获得“辽宁省高校毕业生就业工作先进集体”、“辽宁省大学生创业教育示范校”、大连市教育系统“青蓝工程先进集体”等荣誉称号。 学校地处素有“北方明珠”、“浪漫之都”之称的辽宁省大连市，新校区位于大连北黄海经济区——大连市庄河，这里山青水绿，钟灵毓秀;这里碧海蓝天、风光旎丽;这里环境优美，风景如画。 校园环境宜学宜居。新校区占地面积770余亩，建筑面积18.5万平方米，“人文校园、文明校园、生态校园、智慧校园”处处得到彰显，校园规划现代别致，文化气息浓厚。教学楼、图书馆等楼群端宁恢弘，井然有致，学生公寓设施完备，功能齐全，让学子拥有“家”的感觉。学校是一所宜学宜居，充满生机和活力的现代大学。 教育教学特色鲜明。学校以立德树人为根本任务，依托大连工业大学学科专业优势，以建设特色鲜明的应用技术大学作为办学定位，以“学生为本、教学为重、特色为先、就业为上”作为办学思路;以培养德、智、体、美全面发展的应用型、技术技能型本科人才为培养目标，根据经济建设和社会发展需要，开设了24个本科专业，形成了工、管、经、艺、文等5大学科交叉渗透、协调发展的办学格局。 学校师资力量雄厚。学校现有专任教师383人，其中硕士以上教师242人，副教授以上96人，形成了一支师德高尚、业务精良、结构合理的专兼职教师队伍。同时学校还定期聘请国内知名专家、知名企业家、社会知名学者等人士到校讲学。 人才培养因材施教。学校始终坚持构建知识与能力统一、理论与实践结合的人才培养模式。重视课堂教学与实习实践、工作室教学相结合;校内教学与校外实习基地教学相结合。学校开展部分专业大类招生，入学后学生可根据兴趣爱好选择专业，使学生的兴趣爱好与专业学习相得益彰。近三年，学生多次参加国家、省、市级创新创业大赛，并取得较好的成绩，先后获得国家级奖项4项、省级奖项14项、市级奖项12项。 学生就业前景广阔。建校以来，学校为地方经济建设和社会发展培养了数以万计的合格人才，先后与省内外知名的百余家企事业单位签订了战略合作和校企合作协议，为学生学习就业打造更多空间和机会。学校开设辅导课程鼓励和引导毕业生学习深造，先后有毕业生考入清华大学、中国传媒大学、大连理工大学、四川大学、鲁迅美术学院等知名学府攻读硕士学位。近年来，毕业生初次就业率位居全省同类院校前列，毕业学生受到用人单位的普遍好评。 国际交流广泛多元。学校先后与美国、日本、韩国、澳大利亚等10余所知名大学建立校际友好关系，联合开展交换生、游学活动，拓展学生国际视野。学校针对有意愿出国留学的学生，开设英语辅导课程，提升学生语言能力。 校园文化丰富多彩。学校始终把开展丰富多彩的校园文化活动作为培养青年学生文化素质的重要载体，努力营造健康高雅、生动活泼的校园文化氛围，极大地丰富了学生的课余生活。学校现有各类学生社团组织30余个，青年志愿者、社会义工1000余人。每年都举办“校园文化节”、“读书节”等品牌活动及各类文体活动，彰显青年学子风采。 站在新时代，大连工业大学艺术与信息工程学院以“科教兴国”为已任，努力把学校建设成为省内一流、国内知名、特色鲜明的应用技术型大学。

RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。

本软件主要功能是版面对象（文字、表格、公式、图形等）的自动识别，包括版面分割、样式识别、表格识别、公式识别、图形解析、文字识别与元数据抽取等。可用于数字内容制作（如点读书热区检测）、文件格式转换（如PDF到EPub）、表单识别与金融文档处理、数学公式识别与结构化拷贝、题库构建与试题检索、漫画制作与检索等。目前支持图像、PS、PDF、Word、EPub、网页等文件格式，支持图书、论文、证券研究报告、试题、表单类数据等。

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。