产品详细介绍龙门式空气轴承X向双直线电机同步驱动全花岗岩结构空气轴承整体优化设计高速、高精度光栅反馈装置 技术指标设计行程：250mmX250mm系统分辨率：0.1或0.05微米重复定位精度：0.5微米 最大运行速度：800mm/s 最大运行加速度：1.5G负载能力：3Kg 

产品详细介绍奥龙走班制教务平台整体解决方案以走班制教务管理平台为核心，打造新高考改革模式下，具有奥龙特色的走班制产品生态链：包含了方案的核心产品：走班制教务管理平台系统的展示终端：智慧班牌管理平台数据的采集终端：网上阅卷系统系统的提升产品：职业生涯规划平台系统的移动终端：微信及APP端系统的智能硬件：学生智能储物柜中学教务管理平台建设内容在新高考改革的政策下，中学教务管理平台着重体现学校的教学特点，紧紧围绕适应改革、扩展性强、大数据分析、易用简单四个原则建设来展开。平台通过采集学生数据，为学生推荐个性化专业和职业生涯规划。同时自主研发的人工智能排课算法，实现了有效利用教学资源，编排出符合用户要求的课表。其次平台还包括质量监控、考试安排、成绩录入等多个教学活动模块。为了保证稳定性、安全性，平台使用了MVC架构，相关技术包括Spring、SpringMVC，MyBatis、Shiro等，并且采用分布式的数据处理，极大提高了数据的响应时间，缩短了处理时间。功能架构系统特点（1）、多媒体展示：可展示班级信息、班主任信息、班级宣传文化、班级活动照片、优秀标兵、学校通知公告，并可根据班级情况，个性化展示。（2）、教务信息展示：可导入或对接学校的教务系统，展示班级当日课程表、当前课程信息、出勤结果信息。（3）、教务考勤功能：可根据课程信息进行学生及教师考勤，兼容选修课、走班制等教学方式。（4）、问卷调查功能：终端提供问卷调查交互功能，学校可发布调查问题，学生在智慧班牌上可直接进行投票，投票结果报表展示。（5）、大屏幕显示：智慧班牌采用23.6寸彩色屏幕。系统优势（1）综合性智慧班牌管理平台综合了师生上课考勤管理和多媒体展播管理，比单一的电子班牌增加了师生上课考勤管理功能，比单一的考勤系统增加了多媒体展播管理功能，综合性更强。（2）交互性智慧班牌不仅展示班级、校园图片，宣扬校园文化，增强学生的集体荣誉感，而且通过调查问卷、趣味知识展示、个人及班级荣誉等功能项，增加了学生对校园生活的参与感，精美的人机界面、良好的人机交互体验成为智慧班牌的一大优势。（3）可扩展性智慧班牌系统可直接形成标准一卡通平台，结合多媒体教室管理系统、宿舍进出管理系统、考试考场管理系统、会议签到管理系统、车辆门禁管理系统等多种应用系统，实现真正意义上的校园一卡通平台。（4）先进性应用先进的身份识别技术：射频卡识别；卡识别确保学生方便快捷完成识别任务；先进的多媒体展播技术：23.6寸大屏显示，文字、图片、音频的展播及自定义。（5）统一性实现档案资料的一卡通：包括学生、教师、管理人员的档案信息，行政班的组织结构等信息。这些信息可作为公用信息，提供给学校管理人员使用。系统界面

产品详细介绍奥龙一站式网上办事大厅平台产品介绍一站式网上办事大厅主要为全校师生提供一个在线办理事务的统一入口，其中包含热门事务、推荐事务、快捷通道、事务查询、办事指南导航以及事务流程办理等功能。通过一站式网上办事大厅的建立，从学校全局出发，为各部门提供通用、统一、具有扩展性的业务流程管理平台，以信息化手段规范目前各部门的业务流程，整合全校资源，重构面向师生的服务，打通PC、APP、微信等服务渠道，为用户提供一站式、个性化、智能化的网上办事体验。 一站式网上办事大厅，面向学生服务主要应用在手机端，并通过掌上微校园来完成学生所需服务，进而加快学校掌上微校园的建设和应用，突出手机应用的便捷性。 建设背景 学校一站式网上办事大厅以“方便学生办事，解决学生困难，维护学生权益，促进学生成长”为宗旨，是工作设计由“方便管理者”向“方便学生”的重要转变，是工作模式由“统一供给”向“个性化服务”重要转变，是不断完善管理育人、服务育人、细节育人的机制，搭建集教育、管理、服务于一体的新的学生工作平台，是进一步加强和改进以学生需求为导向的支持服务体系建设。目标明确，意义重大。http://www.aolongsoft.cn/d/file/soft/2018-05-11/4e752086df1f51644fd7864b75fcdfa0.png定位及建设思路1、一站式网上办事大厅是建设在互联网上，集咨询服务、网上办事、信息公开和督察督办为一体，以面向师生服务为目标，整合高校管理服务资源，优化管理服务流程的网上应用平台，同时也是进一步整合全校各类网上服务平台建设面向师生服务的统一门户的重要基础。2、一站式网上办事大厅将包括管理服务事项管理后台系统和隶属于网上办公大厅的多个子系统，并以“网上办事大厅”网站的整体形象出现在师生和公众面前，并同时涵盖各个分支子系统的信息内容。网上办事大厅的建设采用“统一规划、协同建设、分级管理”的模式为高校各职能部门的管理事务事项提供统一的网站系统平台。http://www.aolongsoft.cn/d/file/soft/2018-05-11/15c67256e80f9b757e9a2b05a6078391.png产品架构 基于Java平台的综合管理系统，基于SOA（面向服务架构）的架构体系，采用Bootstrap框架体系和HTML5 & CSS3技术，具有安全、开放、高效、灵活的特点，以及跨平台性和良好的可移植特性。  1）通过遵循相关技术标准和规范，提供统一的业务术语和统一的信息标准，保证信息的一致性，信息系统的一体化，从而使用户对业务应用的理解保持一致；提供了统一的技术及安全标准，为信息系统的集成和互连互通提供技术规范保障。 2）通过开放平台可接入第三方应用，提供完善的业务流程管理解决方案；梳理办事流程需求、实现流程仿真、流程设计、指标分析等开发工作，将现有的办事流程移植到办事大厅中；开放服务接入入口，建立统一应用管理机制，实现服务的分类、注册、上下架审核，打破应用系统壁垒，丰富办事服务。http://www.aolongsoft.cn/d/file/soft/2018-05-11/3a9ade26f0d4d2883efb6c19520e9af1.png

北京交通大学（前沿）高速铁路设备设施服役状态智能感知与态势分析研究项目竞争性磋商

项目成果/简介: i4Ocean 的命名分为两个部分，其中Ocean代表本平台主要应用于海洋信息可视化领域，而i4寓意为四个英文单词即：Interactivity（交互性），Imagination（构想性），Immersion （浸没感），Intelligence（智慧性）。这四个单词概括了i4Ocean 的主要特点，也是本平台致力于实现的终极目标。 i4Ocean可视化原型系统主要实现以下功能： 1、数据处理：将常见的海洋数据转换为geotif、json、geojson。 2、可视化功能：标量数据可视化、剖面动画、体绘制、二、三维流线可视化。 3、可视化分析：中尺度涡识别、追踪。 4、舰船远洋航行系统：港口信息查询、全球港口显示、航线添加、海图导航、水文信息可视化。 5、视频录制：保存加载相机路径、高清截图、高清录像。 在系统中，我们提出了两种算法用于海洋环境数据可视化和分析。一种是基于gpu的光线投射算法绘制海洋温盐数据，一种是基于传输函数的海洋中尺度涡流交互式流场可视化算法，实现了时空相干和视口相干。引入交互式传输函数，从背景洋流中提取基于多种涡旋参数（如Okubo-Weiss参数）的二维和三维涡旋特征。 相关成果评选为2012年山东高等学校优秀科研成果奖、2013年青岛市科学技术奖、青岛市2017-2018年度优秀大数据解决方案。项目阶段:系统原型阶段效益分析: 该系统可用于船舶远洋航行、海洋数据分析、海洋数据处理。将常见的海洋数据转换为tiff，json。利用系统标量场、矢量场可视化功能，对海洋数据进行分析，为船舶航行提供指导。 该技术和装备可用于海洋深部结构研究，为发展我国海洋经济提供技术支撑，这将具有重要的社会经济效益。发展海洋数据分析及可视化功能，更可以拓展蓝色经济空间，推进军民深度融合。 该成果已与青岛海洋科学与技术试点国家实验室等单位开展深度合作，现阶段处在项目支持的前期研究中。同时与外地的合作单位有：中船工业集团，自然资源部直属单位国家海洋信息中心、国家海洋环境预报中心、国家海洋卫星应用中心。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权知识产权编号:201510066037.9 201510070177.3 201510212425.3 201510212424.9 201710827686.5 201710828365.7 2013SR004155 2013SR010109 2014SR062104 2015SR014980 2015SR038759 2015SR085063 2015SR246570 2016SR010562 2016SR326470 2016SR325154 2017SR732244 2017SR737071技术成熟度:通过中试技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

项目成果/简介:本作业平台可以实现掘进头支护作业的完全机械化，改善掘进头工作面的支护状况，大大减轻工人劳动强度，能满足一定的超前支护要求，能有效提高掘进面作业速度，充分保证工作人员的作业安全性，是改进目前掘进头支护作业工作方式的综合机械化成套作业设备。

系统面向大型项目管理与科研管理，以先进的项目管理原理与技术为核心，并充分考虑我国项目与科研管理的实际需求。系统以项目管理流程为主线，整合管理项目实施所需要的时间、费用、质量、资源、信息与知识。通过流程、角色、权限、资源的动态绑定，实现系统的可视化设计与系统功能配置。系统不仅是一个过程管理系统，同时也是一个质量检查与管理系统，不仅是一个专家管理系统，也是一个知识管理系统。系统汇聚了数据分析、文本挖掘、决策支持、自然语言处理等众多先进技术，并支持SOA软件体系结构。 在项目管理方面，系统基于项目流程，通过对信息进行不断地收集、加工，共同完成整个项目管理的过程。 项目信息管理：每个项目记录以下信息：项目编号、项目名称、承担单位、单位地点、计划开始时间、计划结束时间、优先等级、项目预算。 项目计划制定：可定义项目里程碑（包括交付成果）和计划时间，以明确科研项目所处的阶段，控制项目从某个状态提升到下一状态，并且能够直观地显示项目所处的阶段，实现了项目的流程化管理。 项目流程管理：对项目的各种技术文档的审批流程、变更进行管理，项目的进度管理，建设管理数据库、存储有关管理数据，保存项目相关材料。 在科研管理方面，系统支持完整的科研管理生命周期，包括科研项目征集阶段、评议阶段、立项审批阶段、立项阶段、实施阶段、验收阶段、跟踪阶段，整个项目管理生命周期。系统支持科研项目过程管理，支持科研绩效评估也支持科研决策。与此同时，系统提供了丰富的相关管理功能： 工作任务分解：整个项目活动分级分解至可管理工作单元的层次结构，每一个工作单元具体描述在一个规定单位或个人的具体责任和计划时间。 计划进度跟踪：项目各阶段或交付成果文档的负责人将必须定期地对所负责的工作进行进度维护。系统能够自动地综合相关的信息进行项目完成百分比的维护。 成果状态的管理：任务交付成果的管理将根据具体任务中规定的不同交付成果形式进行，例如交付形式可以为文件、设计模型、产品或部件等。 内容发布：面向各项目课题组、科研单位等用户，进行公共的信息发布以及公告。起到宣传、通报、展示等作用，即时地通过因特网向用户发布通知。 资料文档下载：各个项目中存在着大量地公共文档以及各种模板，为了方便所有用户，将此类文档和模板进行合理组织，用户可以轻松实现公共文档和模板的下载和上传功能。 辅助决策功能：提供相关的分析工具，综合应用现代管理技术，对各种关联管理信息进行对角度剖析，提供多维图表，实现对知识分析和知识挖掘，为决策提供了可靠的支持。 绩效评价：建立了多种大型项目与科研项目评估指标体系，利用关键绩效指标对工作完成效果进行测度，可以有效的对工作绩效作出评估。 本系统面向大型项目管理与科研管理，可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。

通过车载终端以至少 1Hz 的频率采集发动机动态运行数据和静态数据，并通过远程监管终端上传至远程监管平台；远程监管平台将车辆上传的动态运行数据输入相应的诊断模块进行信号诊断，输入相应的排放因子计算模型计算出排放因子，并读取 OBD 故障信息对排放结果进行有效性评估，从而获得车辆的实际排放状态。

本作业平台可以实现掘进头支护作业的完全机械化，改善掘进头 工作面的支护状况，大大减轻工人劳动强度，能满足一定的超前支护 要求，能有效提高掘进面作业速度，充分保证工作人员的作业安全性， 是改进目前掘进头支护作业工作方式的综合机械化成套作业设备。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。