海鳗（北京）数据技术有限公司是专注于智慧旅游大数据应用场景研究和价值挖掘的高科技公司，基于多年旅游大数据行业积累，整合成一套理论实践与行业应用相结合的旅游大数据教学、实训一体化平台。平台面向开设旅游专业的本科和高职、高专院校，助力院校专业数字化改造、课程数字化升级、教学数字化创新。 海鳗旅游大数据教学实训平台嵌入真实的产业数据及产业分析平台，帮助学生利用大数据相关知识在真实场景中解决实际的数据分析问题，并做出有效的业务决策。  

大数据工程技术实训平台产品是大数据实训为核心，主要面向培训机构和高校提供大数据工程技术人员认证的实训平台。平台围绕大数据工程技术知识体系及应用，集成了大数据行业内企业常用的大数据技术及组件工具，为学员提供丰富的项目化实训案例与实验环境，帮助学员快速掌握大数据工程技术体系及大数据专业技术技能。

面向开设旅游相关专业的院校解决旅游学科数字化教学的科研能力提升产品，面向本科和高职院校推出的一整套旅游大数据教学教研实训解决方案。 一、应用类别 新技术项目 二、知识产权类型 软件著作权 知识产权编号： 海鳗旅游大数据教学实训平台 V1.0  软著登字第3991516号 海鳗旅游大数据教学实验管理系统V1.0 软著登字第6484638号 三、项目简介 海鳗（北京）数据技术有限公司是专注于智慧旅游大数据应用场景研究和价值挖掘的高科技公司。面向智慧旅游大数据典型应用场景推出的SAAS服务平台“海鳗云”，致力于整合高价值外部数据（互联网内容数据、位置数据、消费数据、搜索数据等）和内部数据进行深入的数据价值挖掘和数据分析能力输出，为旅游监管机构/景区等涉旅企业在客流管控、服务质量提升、产品开发及智慧营销推广上赋能。目前，海鳗云已实时监测旅游目的地七百余家，日数据增量两千万条，为宁夏、青海、甘肃、成都、余杭、泰山、黄山、崂山、都江堰等城市及景区用户提供智慧旅游大数据分析服务。 海鳗数据基于多年旅游大数据行业积累，聚焦行业用人需求，以旅游人才“数字化应用能力”培养为核心，以培养旅游行业高素质技能人才为目标，整合成一套理论实践与行业应用相结合的创新型旅游大数据教学、实训、科研一体化的教学平台，助力旅游数字化教育。通过建设旅游大数据教研实训平台助力专业数字化改造、课程数字化升级、教学数字化创新。进而提升学科竞争水平，增加招生竞争力、提高学生就业质量，促进产学研深度融合，形成创新合力，共同推动旅游产业高质量发展。 四、海鳗旅游大数据教学实训平台 旅游学科数字化教学解决方案 一、项目背景 1.政策推动旅游业数字化转型 2020年文化和旅游部、国家发改委等部门陆续发布《文化和旅游部关于推动数字文化产业高质量发展的意见》《关于深化“互联网+旅游”推动旅游业高质量发展的意见》，2021年文化和旅游部印发的《“十四五”文化和旅游发展规划》《“十四五”文化产业发展规划》，以及7月工信部等十部门联合印发的《5G应用“扬帆”行动计划（2021—2023年）》，2022年1月国务院印发《“十四五”旅游业发展规划》指出，“十四五”时期旅游业发展要坚持创新驱动发展，加快推动大数据、云计算、物联网、区块链及5G等新技术在旅游领域的应用普及，以科技创新提升旅游业发展水平。2022年3月，十三届全国人大四次会议通过《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，提出加快数字化发展，推动数字经济和实体经济深度融合。在系列政策和大数据、云计算等技术的支持下，旅游数字化逐步成为旅游行业转型升级发展的主要方向和必然要求。 2.旅游数字化加大旅游大数据人才缺口 文旅产业数字化转型不断深入，数字赋能文旅产业发展的效果不断增强，数字文旅产品日趋丰富，数字文旅消费新业态日益多元。在旅游行业中如何用大数据的方法洞察游客感知和情绪、获悉游客行为趋势、掌握游客消费偏好、验证和改进旅游产品、全面改进营销方案、完整而及时地进行旅游目的地行业监管，对于整个旅游行业发展来说都显得极为重要。与此同时，随着旅游数字化的发展，对旅游从业人员的在大数据应用的知识结构、能力素养、创新意识等方面都提出了更高的要求，对于旅游行业场景有深刻的认知的业务型旅游大数据人才需求缺口也随之变大。当文旅产业走向数字化转型道路，旅游院校培养具备大数据思维和信息化技能的旅游人迫在眉睫。 二、旅游学科现状 2020年4月教育部颁发《旅游管理类教学质量国家标准》中对旅游专业人才培养要求中明确指出需要具备信息处理操作和应用的一般技能。2021年3月教育部颁发最新的《职业教育专业目录》将酒店管理更名为酒店管理与数字化运营，景区开发与管理专业更名为智慧景区开发与管理，新增智慧旅游技术应用专业。强调人才培养与产业新动能接轨，形成数字化意识，树立数字化观念，进行数字化教学。当下，数字化技术日趋成熟，旅游人才培养需全面树立产业互联网思维，在学习和锻炼传统旅游业务知识的同时，兼顾数据分析能力的培养，会极大提升学生的综合实力，拓宽就业范围，使学生可以适应更高级的工作岗位。 旅游发展的新形势对旅游人才提出新要求，急需旅游人才培养模式的迭代升级。旅游学科人才培养应适应旅游数字化转型、数字文旅融合发展的需要，充分对接新时代旅游产业发展的新技术、新业态、新模式。旅游产业的信息化程度也不断提高。培养目标应从技能型目标切换至素能型目标，培养过程中跨界融入大数据、数字化运营、精准营销等新元素。这些教学实践将使学生对接胜任旅游产业发展的人才需求，使他们尽可能参与旅游产业发展的设计、管理和决策环节。国家与社会对旅游人才的更新升级，促使各院校开始研究新的旅游发展新局面并寻求新的旅游人才培养模式，但仍存在很多问题。 如大部分院校普遍没有合适的旅游数字化教学实训环境，各课程涉及到的数字化内容无法进行有效教学实践；课程数字化改革缺乏真实的海量数据；缺乏切合产业大数据实际应用的实训项目，导致课程内容与产业脱节；同时教材也未更上新业态，符合旅游数字化变革的高质量成体系的旅游大数据教材缺失；任课教师多为旅游管理或地理学、工商管理等专业背景，精通大数据技术的较少，教学遇到挑战。 基于上述内容，建立符合当今数字化旅游人才培养的教育平台显得尤为重要，通过真实行业数据和行业真实案例驱动教学和科研业务，提升旅游院校综合能力是旅游学科数字化改革升级的必经之路。利用旅游大数据构建更专业、更合理的数字化教学内容，推动学科数字化创新，促进旅游教育行业全面发展，实现产研学共生共赢。 三、项目建设目标及优势 海鳗（北京）数据技术有限公司是专注于智慧旅游大数据应用场景研究和价值挖掘的高科技公司。面向智慧旅游大数据典型应用场景推出的SAAS服务平台“海鳗云”，致力于整合高价值外部数据（互联网内容数据、位置数据、消费数据、搜索数据等）和内部数据进行深入的数据价值挖掘和数据分析能力输出，为旅游监管机构/景区等涉旅企业在客流管控、服务质量提升、产品开发及智慧营销推广上赋能。目前，海鳗云已实时监测旅游目的地五百余家，日数据增量两千万条，为宁夏、青海、甘肃、成都、余杭、泰山、黄山、崂山、都江堰等城市及景区用户提供智慧旅游大数据分析服务。 海鳗数据基于多年旅游大数据行业积累，聚焦行业用人需求，以旅游人才“数字化应用能力”培养为核心，以培养旅游行业高素质技能人才为目标，整合成一套理论实践与行业应用相结合的创新型旅游大数据教学、实训、科研一体化的教学平台，助力旅游数字化教育。 通过建设旅游大数据教研实训平台助力专业数字化改造、课程数字化升级、教学数字化创新。进而提升学科竞争水平，增加招生竞争力、提高学生就业质量，促进产学研深度融合，形成创新合力，共同推动旅游产业高质量发展。 四、海鳗旅游大数据教学实训平台架构及功能介绍 海鳗旅游大数据教学实训平台是面向开设旅游相关专业的院校解决旅游学科数字化教学的科研能力提升产品，面向本科和高职院校推出的一整套旅游大数据教学教研实训解决方案。平台总主要由四个子系统（产业分析平台、行业数据库、工具算法库以及案例库）构成，并由一本课程教材与一套课程设计共同支持旅游科学数字化课程教学与实训。 平台支持支持《旅游大数据》、《目的地管理》、《旅游市场营销学》、《旅游统计学》、《酒店管理与数字化运营》、《消费者行为学》、《会展旅游》等多门课程开展数字化教学实训。 1.产业分析平台 海鳗嵌入真实的产业分析平台，帮助学生利用大数据相关知识在真实场景中解决实际的数据分析问题，并做出有效的业务决策。 产业分析平台与海鳗云产业Saas平台一致，分为三大模块。 A.基于互联网内容数据的旅游舆情监测与分析模块，包含： 1）舆情中心：信源总量/趋势图/占比/排行，情绪趋势图/占比，热议词云/数据源排行Top10，最新正/负面/舆情，最新纸媒报道，最新游客评价，舆情风险指数，媒体分布排行，列表分析（可标记情绪正中负，标记已读/未读），数据上报（微信实时接收推送信息），报表导出等； 2）传播分析：最近7天新闻/微博/文章传播力排行，事件传播分析，传播趋势图，传播路径图，传播事件列表，信源7天传播量排行，传播趋势； 3）游客满意度：OTA游后评价总量，趋势分析（天/月/年），满意度8大维度评分对比分析，OTA来源排名，游客情绪占比，游客评分排名趋势图（天/月/年）； 4）品牌评估：多景区品牌值对比分析，品牌5大维度对比趋势图，品牌热议话题词云图，品牌排行雷达图）等功能。 B.基于手机GPS位置数据的旅游客流监测与分析模块，包含： 1）实时客流监测：游客分布热力图，当天实时客流趋势图，实时承载量&日承载量配置，天气&事件自定义； 2）历史客流分析：多时段/多区域的客流趋势对比（时/天/周/月/年），可根据总体客流&（本/外）区县/市/省分别对比客流趋势，客流总量，（本/外）区县/市/省占比，时段/区域/事件/天气/节假日分项客流占比排行； 3）历史客流分布：到访分布热力图（游客到访分布，商场到访&商圈到访排行，新旧游客占比，游客平均停留时长，游客停留天数占比），来源分布热力图（游客来源地分布，来源地POI热度排名），来源分布行政图（游客来源地省/市/区县分布，游客来源地省/市/区县热度排行）； 4）游客行为画像：游客基本特征（性别，年龄，学历，职业，婚姻状态，子女状态，消费自由度等），旅游出行偏好（旅游意愿度，长途交通偏好，餐饮/酒店类型偏好，差旅目的地等），APP使用偏好（应用使用时长，应用使用频率，APP安装排行，旅游APP偏好排行）等功能。 C.基于银联清算数据的旅游消费监测与分析模块，包含： 1）涉旅消费分析：旅游总体消费趋势（交易金额/笔数/卡数），涉旅6大行业（吃住行游购娱）占比分析，区域消费排行（交易金额/笔数/卡数），分时段/夜经济趋势； 2）游客消费画像：游客来源城市（境内/境外）排行（交易金额/笔数/卡数），本地人/来客（境内/境外）消费排行，消费者年龄比例，性别比例等，客群消费能力，价值，消费偏好等功能。 2.工具算法库 工具算法库能在教学与科研过程中实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，工具库支持将涵盖多行业的海量数据应用于科研项目中，可灵活管理，一键调用，为教师科研项目提供数据支撑。工具库内包括常见的各类数据分析与算法工具。比如舆情研究工具：传播路径分析、jieba分词、特征词提取、词云图生成、话题聚类等；客流预测分析：ARIMA、马尔科夫、多元线性回归、灰色预测；情感分析工具：贝叶斯网络、SVM、决策树等。教师与学生可借助工具库完成建模与数据分析，支持教学与科研过程。 3.案例作品库 基于海鳗数据上百个真实服务客户项目经验，以行业应用为引导，以真实项目案例为基础，内嵌多个行业案例支持不同课程实践教学。案例作品库的内容覆盖:旅游舆情事件库、满意度应用案例库、传播分析应用案例库、品牌评估应用案例库、游客画像应用案例库、旅游统计案例库，行业监管等多个行业真实案例。案例库支持院校自建案例作品库，可结合自身教学实训内容在案例作品库内共享教师或学生自己编写的案例作品供大家交流学习。 4.行业数据池 海鳗旅游大数据教学实训平台提供旅游行业多维度数据体系，为教师科研、教学提供丰富的数据支撑。数据涵盖互联网、客流、消费等上亿条真实数据，可支持院校自主选用定制，进行实训课程创建、科研项目研究等多种场景。 5.教研管理 平台教研管理采用三级管理体系，设置管理员、教师、学生三种角色权限，提供教学中所需基本功能，保证教学完整性。教研功能包括： 1）用户管理：支持用户账号、角色、权限的管理； 2）学生考勤：支持对学生在实训课堂中的签入签出管理，记载和分析学生考勤； 3）课程考核：支持按照课程章节对学生进行考核，支持设定章节权重，成绩汇总计算等功能； 4)教研授权：支持对教师和学生进行系统功能权限的授权管理，从而合理地控制和利用数据和分析的平台资源，产出更高价值。 五、项目创新点 海鳗旅游大数据教学实训平台是目前独有的面向旅游管理专业产品化大数据教学实训平台，在以下几个方面有创新性： 1.产业级平台功能，与真实工作场景无缝对接。 通过将产业平台进行教育适配，使得平台更加简单方便，便于学生进行实操实战。平台还内置海量高质量真实行业数据，配套实训教材及多个行业真实案例，实现教学与行业的无缝对接。教学实训平台还兼产业平台完善的流程规范和后台管理等，高性能，高可靠和灵活的集成对接能力，海鳗从产业出发而服务教学，全部使用真实数据，这对于教学而言，可以完全达到身临其境的场景再造，甚至可以使用实时数据，实实在在体验旅游舆情处置、客流管控等实时性要求较高的应用场景。 2.旅游行业数据分析教学知识点全覆盖 海鳗在多年面向产业的服务过程中，积累了丰富而全面的项目实战案例，可以充分地对于旅游大数据应用的多种场景、各种操作流程、各种算法进行刻画和描述，从而带给教学实训更多价值。平台能够完整的支撑数据分析教学全流程，全面覆旅游行业数据分析相关的知识点和教学场景。 3.平台具备多种特色功能且部署灵活 根据学校的要求，海鳗云可以做到灵活部署落地方案，既支持公有云的saas模式，也可以支持私有化部署的套装软件模式。公有云的saas模式按年付费，可以支持院校以较低成本启动实训平台，使用的数据和模块也可以按照预算情况灵活配置；私有云模式可以支持院校一次性付费，将系统和数据部署到本地，获得长期对于平台和数据的使用权。 4.专家团队课程教学设计及教材支持 由北二外、北京联合大学、北京工商大学等高校教授、教学名师、行业资深旅游大数据专家组成的课程开发团队，结合海鳗数据多年行业实践经验，联合开发丰富的实践课程资源。帮助学校提升专业数字化教学质量，将业务问题数据化，还原项目落地全流程。将分析方法、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等，全部融入到具体的项目实训案例中，利用分析工具和大数据知识去找到解决方案，让学生通过实训，掌握分析方法、提升思维模式。提供完整课程教学大纲、课程实践内容，名师课程配套教学PPT，与此同时，海鳗旅游大数据教学实训平台配套教材《旅游大数据应用与实践》由中国旅游出版社出版，可支持多门课程开展教学实践，全面助力旅游院校课程数字化改革，提高学科竞争力。

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责” 推出背景：         3D模型能够给人以更强烈的视觉刺激，震撼程度远远高于二维画面。有了物体的三维数据，可以产生任意视图，视图间能保持正确的投影关系，这为生产工程图带来了方便。此外还能生成透视图和轴侧图，这在二维系统中是做不到的。   我们的日常生活是在三维空间下开展的，那么对于生物体而言，三维空间的数据展示才是最真实的。举例：我们检测到的数据是浓度（点），单个位点浓度的进出（线），两个位点浓度的进出（面），多个位点浓度的进出（立体）。不同的维度所展现的内容不同，科研的发展趋势必将是向多维方向，向上发展。   产品介绍 名称：NMT-3D数据分析软件V3.0（MageFluxV3.0） 品牌：旭月 产地：中国 简介： 应对挑战： 活体样品是立体的，使用立体图形及3D数据能够才能更加真实的展现样品情况 如何获得3D数据是较难的问题 解决方法： NMT是检测活体样品的技术，并拥有三维流速数据监测的功能，配合NMT-3D数据分析软件，能够制作科研人员可直接观看的三维可视化流速数据图。更加直观，更加真实地展现样品在立体空间中的流速情况   功能特点 1.基本功能： 展示可视化三维流速数据图 可以录制三维流速云数据图视频 可以随时随地查看图形 可根据客户需求进行定制材料模型 流速指标展示的颜色自定义 2.软件参数： 根据科研人员上传的数据信息和建模信息，帮助科研人员生成可以裸眼观看的三维可视化流速数据图。还可以对流速数据图进行：      1）手动平移、缩放和旋转      2）自动围绕x轴、y轴和z轴旋转      3）录制并下载1分钟之内的三维可视化流速数据图的视频      4）背景色调整，可调整为任意颜色      5）任意选择一个或多个显示内容，包括：离子流速、分子流速、材料、材料比例尺、离子流速比例尺、分子流速比例尺      6）调整离子流速比例、分子流速比例，可以设置离子分子比例联动      7）调整材料透明度

可以量产/n领域专业知识资源中心大数据服务平台重点整合各个专业领域知识资源中心的数据集群；构建适用于各领域的多维知识资源组织体系；实现数据“从收集到使用”生命周期的平台化管理。目前领域知识资源中心大数据服务平台已经集成整合重点领域（能源、生物安全、材料、长江…）信息资源，构建重要领域知识资源中心。数据涵盖领域主管政府部门、国际组织、行业协会、科研机构、重点企业、国际公认的权威数据统计网站，领域专家审核数据来源，保障数据权威性。该项目汇集创新链涉及的宏观政策、科技投入、科技产出与应用，以及产业链涉及的

随着计算机互联网、移动互联网，物联网，高速发展，数据资料的增长正发生巨大的变化，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 DDP 是德拓公司自主研发的成熟的大数据商用平台，整合了德拓在近几年大数据项目实践中的技术沉淀。平台涵盖了数据的采集、存储计算、分析挖掘、应用建模、可视化展现 以及运维管理等全部能力。各行业应用和最终用户可以通过 平台提供的丰富的接口，完成行业大规模数据的挖掘分析和应用对接管理。

在加速建设工业互联网的国家战略背景下，培养工业互联网新兴职业人才。针对数据采集、组网通信到协议设计、应用的基础认知到实际项目工程实施等内容进行职业资格认证服务。

水是维系生态系统健康的重要因子，具有调节河川经流、发展灌溉、提供工业和饮用水源、繁衍水生生物、沟通航运、改善区域生态环境以及开发矿产等多种功能，在支撑经济社会发展和维持生态环境平衡中发挥了重要作用。水质监测是水资源保护中的基础性工作，对于污染源控制、环境规划具有重要意义和作用。我国一贯主张预防优先于治理的环境保护政策，在《国家中长期科学技术发展规划纲(2006-2020)》确定的16 个重大专项中，水专项是迄今为止我国资金投入总量最大的环境科研项目，投入逾百亿，旨在为中国水体污染控制与治理提供强有力的科技支撑。建立智能水质监测网络，加强水质监测能力，提升河湖管理水平，是水污染防治与水资源可持续利用的重要前提。 二、前期研究基础 项目组与联合环境技术（厦门）有限公司签署了合作课题“水环境远程监测云平台技术服务”，2017.9-2020.8，30万。利用无线网搭建水环境远程监测云平台，通过云端实时收集系统运行的过程数据，并进行统计分析，服务端和APP客户端实现实时查看数据和远程设备运行情况，并能远程控制设备启停等。 三、应用技术成果 项目组开发了膜系统远程监控维护系统（UE-MRTU），并于2017年12月部署应用在云南昆明的一个自来水厂。 四、合作企业 联合环境技术（厦门）有限公司于2006年6月成立，专业从事以膜法技术为核心的中水回用、固液分离、纯水制备、废水等项目的设计、研究与开发应用。作为中国最早的膜系统服务商，提供膜系统的设计、制造、安装；以及膜系统的污染检测、清洗维护、运营管理。联合环境技术公司的膜法水处理技术在工业、民用及商业领域得到广泛应用（如江苏某市政污水处理厂，福建某市政污水处理厂，外蒙古乌兰巴托某饮料厂污水处理项目和江苏某太阳能光电有限公司污水处理项目）。工业应用产品包括外压式中空纤维膜组件和浸入式膜组件，可应用于给水/污水处理、水回用、海水淡化、食品、制药、石油、化工、电力、生物分离及其它分离过程；家用/商用净水设备包括膜净水器或集成水净化系统；集装式一体式应急超滤设备等，成功运用于各个领域的水处理项目；扩展水生态系统综合项目，包括提供水生态修复、水环境监测及水务投资/运营。已获得十几项国家发明和实用新型专利授权，在远程监控方面也获得了多项软件著作权。

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。

采用层次化、模块化设计，整个系统由数据采集控制模块、数据传输系统、自动反馈系统和显示系统组成。服务器整合数据存入数据库，采用大数据分析技术建立专家系统， 并以此作为自动调控的标准。在自动反馈系统里采用三级自动控制技术，分别是单片机控制的模块级、嵌入式网关级和服务器级，三者相互独立，互为保险，并且均可以根据实时环境状况做出调节，并自动下达控制指令。显示系统由三部分组成，一是位于农业现场的显示屏，二是 PC 终端，三是基于安卓系统的移动终端，从而实现环境参数值的实时观测和控制，并实时指导农业生产。系统可