Tempo大数据应用能力成长平台（简称：Tempo Talents）是美林数据自主研发的面向高校大数据与人工智能领域“教学实践、集中实训与科研创新应用的一体化实验平台”。平台以专业课程教学实践、项目实训为核心，以创新产业应用孵化为目标，围绕大数据核心技术体系及应用，提供丰富元子化课程实践与实训案例资源。依托可视化分析与机器学习开发引擎，过程与结果兼顾的教学管理方式，闯关、考试、竞赛、数据游乐场等多种实验模式，为高校打造教与学充分互动的“大数据应用能力成长平台”。 一、创新教学管理模式，打造自驱型能力成长平台——教学管理平台→柔性化定制课堂教师可以根据教学目标、学生情况，灵活搭配原子课、实训项目及教材→教学考评管一体化统一的审阅、评分入口，实时查看作业提交情况→全景学情分析多维度图表展示学生的学习进度、学习成绩，直观了解到课堂的学习情况 二、Docker集群化部署，支持实验环境一键式访问及智能化管理——实验管理平台→高可用的容器化集群基于容器及容器集群架构运行的大数据实验基础平台，系统高可靠，高灵活，高伸缩性。→智能化实践环境管理预装实验需求的各类软件运行环境，基于浏览器的B/S模式直接访问，根据访问自动启停→一键式虚拟桌面实验台支持基于浏览器B/S模式的 “一键式”访问基于Linux的虚拟桌面环境，可提供 Linux 桌面和命令行操作，并可实现 Linux系统管理 三、不同难易度 不同实践模式相结合，因材施教更进一步——课程实践平台→多模式课程实践在线编码式、命令行、云桌面等多种实验模式→课程自动评测学生在线提交代码，一键自动评测打分，快速获取学习成果反馈→趣味闯关寓教于乐将课堂小测验转换为趣味闯关，激发自主学习热情 四、编码式与拖拽式双环境，开发型与应用型兼顾——项目实训平台→编码式与拖拽式双环境交互式笔记和拖拽式平台双操作模式，满足不同层次学生学习需求→完整实训项目指导手册还原项目落地全过程，将业务分析方法论融入具体项目实训中 →实验报告点评与优秀作业共享实验报告在线提交与点评，分享优秀作业，积累优秀成果 五、智能机器学习开发平台，满足人工智能教学科研需求——人工智能平台→强大的建模算法引擎9大算法类型、120余种分布式算法支持、15种文本算法→全面的分析洞察帮教全方位观察建模过程及结果，让学生在掌握方法的同时也能洞悉建模原理→多模式扩展编程R\Python\Java\Scala\Tensorflow等多种编程语言，学生可自定义算法开发实践 六、拖拽式大数据分析平台，培养学生数据创新探索能力——大数据分析平台→自助式大数据探索分析低门槛拖拽式数据可视化分析，让学生快速构建数据分析应用能力→灵活的可视化交互看板40余种可视化图形，钻取、联动、链接等多种交互模式 →多样的分析报告可视化大屏、分析看板、word报告、数据报表等多种报告形式呈现 七、真实项目经验 名师课程资源，构建优质教学课程资源库——课程资源平台→多学科教学名师课程引入国内一流高校教学团队优质课程，贴合学科最新发展趋势 →创新原子课设计将专业课程的知识点“原子化”，层层递进融会贯通→丰富行业实训案例精选美林数据 200+能源、政府、高端制造等行业头部客户真实项目案例 八、丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求——数据资源管理平台→多种数据源接入满足不同大数据平台和SQL数据源、Excel文件数据库、多维数据库、分析型数据库实时数据等不同类型数据源接入 →数据管理与权限分配支持后台配置数据权限，多种数据资源自定义管理→开放数据超市提供宏观、中观、微观全维度数据体系，上亿条数据，数据总容量超过500T丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求  

广泛应用在航拍、测绘、植保、检测、搜救等多种领域的设备，部分有我司自行开发，也可以为特殊用户定制开发领域装备；

西北工业大学高性能CPU计算集群项目招标项目的潜在投标人应在详见附件正文获取招标文件，并于2022年06月17日09点00分（北京时间）前递交投标文件。

在现代工业生产中，大规模的工业生产和日益激烈的市场化竞争，使得企业越来越需要对整个生产过程进行总体优化操作，以得到最优生产过程。因此，为了最大限度发挥过程系统的生产潜力，取得最大的经济效益，必须随着实际操作环境和市场要求的变化及时地进行操作条件的优化，采用实时在线优化技术将稳态操作点逐渐移到相应工况的最佳操作点区域。对二甲苯（PX）氧化反应单元在精对苯二甲酸（PTA）生产过程中处于核心地位，它直接关系到PTA产品的质量、产量、醋酸燃烧损失以及PX单耗等。本项目基于PX氧化反应动力学，结合人工智能方法建立了PX氧化反应过程工艺机理数学模型，并依据工业装置数据采用随机搜索算法对该模型进行了优化校正，形成了能准确描述生产装置特性的机理模型；同时建立了PX与HAC的燃烧损失智能预测模型；建立了PX氧化过程的在线实时流程模拟系统，实现了关键性能指标4-CBA浓度以及PX和HAC燃烧损失的在线实时预测；对PX氧化过程的工艺操作条件进行了在线实时优化，降低了PX和HAC的燃烧损失，确保生产装置运行在最佳状态，产生了显著经济效益

在现代工业生产中，大规模的工业生产和日益激烈的市场化竞争，使得企业越来越需要对 整个生产过程进行总体优化操作，以得到最优生产过程。因此，为了最大限度发挥过程系统的 生产潜力，取得最大的经济效益，必须随着实际操作环境和市场要求的变化及时地进行操作条 件的优化，采用实时在线优化技术将稳态操作点逐渐移到相应工况的最佳操作点区域。 对二甲苯 (PX) 氧化反应单元在精对苯二甲酸 (PTA) 生产过程中处于核心地位，它直接关 系到PTA产品的质量、产量、醋酸燃烧损失以及PX单耗等。本项目基于PX氧化反应动力学， 结合人工智能方法建立了PX氧化反应过程工艺机理数学模型，并依据工业装置数据采用随机 搜索算法对该模型进行了优化校正，形成了能准确描述生产装置特性的机理模型；同时建立了 PX与HAC的燃烧损失智能预测模型；建立了PX氧化过程的在线实时流程模拟系统，实现了关 键性能指标4-CBA浓度以及PX和HAC燃烧损失的在线实时预测；对PX氧化过程的工艺操作条 件进行了在线实时优化，降低了PX和HAC的燃烧损失，确保生产装置运行在最佳状态，产生 了显著经济效益。

本发明涉及水煤浆生产方法,旨在提供一种利用微波改变煤炭特定理化特性用于改善成浆性能的方法。该方法是将煤炭破碎至粒度为0.05～5mm后进行微波辐照改性,控制微波辐照量以使得煤炭中:含氧官能团中羟基和羧基的总含量降低至3～6mmol/g,颗粒孔隙比表面积降低至2～7m2/g,自由态碱金属离子含量增加至0.2～0.4wt.%。微波辐照能够选择性改变煤炭中含氧官能团等特定理化特性,从而明显提高水煤浆浓度和降低表观粘度,性能优于传统的电加热炉或燃烧炉对煤炭由外向内的辐射、对流和传导加热。仪器设备简单易操作,投资和运行成本低,适宜工业自动化生产线。

在橡胶基体内加入反应型多维微纳碳材料，实现高性能橡胶复合材料的可控制备;可控调控生物质硅炭与多维微纳碳材料的复合结构，获得具有高力学性能和耐老化功能的新型橡胶加工技术;首次在橡胶基体内构筑具有电子共辄离域效应的交联复合结构,获得具有超耐老化能力的新型橡胶复合技术。该成果涉及的上述创新点，体现出具有国际领先的加工技术，青岛科技大学拥有独占的关键加工技术,橡胶在高温高压差非常规环境中表现出耐老化超长效工作的能力。

在现代工业生产中，大规模的工业生产和日益激烈的市场化竞争，使得企业越来越需要对整个生产过程进行总体优化操作，以得到最优生产过程。因此，为了最大限度发挥过程系统的生产潜力，取得最大的经济效益，必须随着实际操作环境和市场要求的变化及时地进行操作条件的优化，采用实时在线优化技术将稳态操作点逐渐移到相应工况的最佳操作点区域。 对二甲苯（PX）氧化反应单元在精对苯二甲酸（PTA）生产过程中处于核心地位，它直接关系到PTA产品的质量、产量、醋酸燃烧损失以及PX单耗等。本项目基于PX氧化反应动力学，结合人工智能方法建立了PX氧化反应过程工艺机理数学模型，并依据工业装置数据采用随机搜索算法对该模型进行了优化校正，形成了能准确描述生产装置特性的机理模型；同时建立了PX与HAC的燃烧损失智能预测模型；建立了PX氧化过程的在线实时流程模拟系统，实现了关键性能指标4-CBA浓度以及PX和HAC燃烧损失的在线实时预测；对PX氧化过程的工艺操作条件进行了在线实时优化，降低了PX和HAC的燃烧损失，确保生产装置运行在最佳状态，产生了显著经济效益。