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大数据应用软件建模系统DWF
1. 痛点问题 当前,很多创新型的应用无法购买到可用的系统,如果在项目周期很紧急的情况下希望快速交付一个可以使用的原型系统,往往会遇到如下问题:不同客户系统之间存在巨大差异,大量需求要定制开发;市面上没有现成的应用程序可以直接购买;解决方案过于复杂和/或过于昂贵;难以低成本控制未来数字化的发展。 此外,很多软件公司人力成本达到65%,且无法满足企业业务快速变化的需求,交付周期无法保证,后续系统维护成本很高,已经影响到企业的发展。因此,很多企业都希望能有业务人员或参与配合少量开发即可快速构建原型系统的工具,满足企业的创新应用。 2. 解决方案 本成果”大数据应用软件建模系统-DWF“(清华数为DWF)支持应用开发人员快速实现中小规模协作型应用,是一款基于模型驱动的代码开发工具,可以构建复杂的数据模型,可以实现数据模型、表单模型、功能模型、组织模型、权限模型、模型包管理功能,通过前、后端的脚本可以提供业务系统的扩展功能。DWF还提供对异构数据的集成能力,方便企业快速进行模型迁移和部署。 DWF具有如下特点: 一站式:DWF自身追求尽可能简单的结构,可在普通PC上部署启动,也可以在云计算或者容器环境下部署,又可以并入容器管理器中成为微服务。 可配置:采用模型驱动的设计理念,通过组织建模、数据建模、表单建模、功能操作和权限控制直接建模产生系统本。 低码量:基于模型开展有针对性的扩展编码工作,减少编码总量,降低开发难度。配合敏捷定制功能,大幅度减少了代码量和系统缺陷产生的可能。 组件化:允许在线将全部或者部分模型从系统中导出独立的模型包,组合到其他DWF系统中,从而方便即时交付系统,即改即用,快速响应变更需求。
清华大学 2021-10-21
无线电监测数据管理系统
项目简介: 目前在无线电监测领域有着许多不同的协议,因此对于无线电监测的统一管理和数据处理   而言是存在不便的。协议的制定、推广和实施在实际中
西华大学 2021-04-14
数据库安全加固与审计系统
由于 Oracle 数据库本身安全性的不足,攻击者可能通过非正常途径来访问数据库,甚至实施缓冲区溢出或 SQL 注入来攻击数据库,从而造成敏感信息的泄漏,危害数据安全以及系统的安全。为保障数据库以及系统的安全,在应用系统和Oracle 数据库之间增加一个透明数据库安全加固系统,所有操作必须通过该系统才能到达数据库,达到加固数据库安全的目的。系统提供强大的在线审计功能,完善数据库安全的防护能力。
北京理工大学 2021-04-14
TH_CDP 智能持续数据保护系统
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
清华大学 2021-04-13
荔枝长势监测大数据系统开发
需求名称:荔枝长势监测大数据系统开发 悬赏金额:30万元 发榜企业:广州市荔鼎生态农业开发有限公司 需求领域:果树、软件开发、农业信息、物联网技术 产业集群:现代农业与食品产业集群 技术关键词:荔枝长势监测、大数据系统、物联网、智慧农业
广州市荔鼎生态农业开发有限公司 2021-10-29
产品数据集成管理系统(BITPDM)(产品)
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
北京理工大学 2021-04-14
数据结构实验教学系统
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
北京润尼尔科技股份有限公司 2022-09-09
辽宁省新冠肺炎疫情数据统计分析研究
2019年底湖北省武汉市的新型冠状病毒肺炎(简称“新冠肺炎”)疫情暴发以来,各高校科研院所除了源源不断派出医疗队以及进行医学类科研项目外,也纷纷在各自学术领域攻坚拔寨,以期尽快将研究成果转化为战“疫”力量。我校大数据与智能决策研究中心郭崇慧教授研究团队凭借自身优势,利用大数据手段,第一时间对新型冠状病毒肺炎疫情情况进行了分析研究,希望助力辽宁地区打赢此次疫情防控阻击战。郭崇慧教授研究团队首先基于辽宁省2020年1月22日至2月20日期间公开报导的121例新型冠状病毒肺炎(COVID-19)官方报导的实际数据,通过对每日新增及累计确诊患者数目、患者性别年龄分布、患者武汉旅行史和接触史分析、患者家族聚集性网络分析、病毒潜伏期和患者由暴露到患病的转移情况进行了疫情统计分析,以期为辽宁省积极应对疫情提供依据和参考。截至2020年2月20日24时,根据辽宁省卫生健康委员会公布的数据显示,辽宁省累计报告新型冠状病毒肺炎确诊病例121例,治愈出院61例,死亡1例。121例确诊病例中,沈阳市28例、大连市19例、鞍山市4例、本溪市3例、丹东市7例、锦州市12例、营口市1例、阜新市8例、辽阳市3例、铁岭市7例、朝阳市6例、盘锦市11例、葫芦岛市12例。辽宁省新型冠状病毒肺炎疫情分布如下图1所示。1 确诊病例时间序列分析自1月22日至2月20日24时期间,辽宁省每日增加及累计确诊患者数量如下图2-图4所示。由图可知,辽宁省每日新增确诊患者数量在1月31日达到峰值,随后整体呈现下降趋势,由于每日新增患者数量较31日下降,累计确诊患者数量走势图逐渐趋于平缓,从图3可以看出目前全省新增确诊患者数量呈现减少趋势,截至2月20日已连续四天无新增确诊患者。该现象表明自新型冠状病毒爆发以来,辽宁省采取的阻断交通、隔离、加强提高居民意识等积极防控手段取得了良好的成效。2确诊病例性别及年龄分布根据辽宁省各地区卫健委公布的患者信息,统计得到患者性别和年龄数据。其中,性别数据中沈阳市2例病例无相关信息;年龄数据中沈阳市2例、朝阳市1例、盘锦市5例无相关信息,剔除缺失数据得到下图5-图7统计结果。在辽宁省确诊病例中,男性整体占比54%,女性占比46%,男性比例偏高。从各地区来看,沈阳、大连、锦州、葫芦岛患者数目居于省前四名,在这四个地区中,沈阳、大连、葫芦岛男性比例大于女性,锦州男女比例相同,男性患者较多可能由于其活动范围广所致。同时,沈阳、大连、锦州、葫芦岛等大城市人员流动性较大,有较大的感染风险,是确诊患者数量相对较多的一个原因。患者年龄基本呈正态分布。其中,21岁-60岁区间患者数目占比78.2%,该部分患者活动能力较强,有强烈的社交需求,外出务工、求学或旅游等活动均增加了感染风险。患者人数在31岁-40岁区间最多,是感染的重点人群,此年龄范围居民建议着重加强防护。 3 确诊病例武汉旅行史及接触史分析根据患者是否有武汉(湖北)旅行史和确诊病例(或武汉人员)接触史,将患者分为四类:有武汉旅行史(无接触史)、无武汉旅行史(无接触史)、有确诊患者接触史(有旅行史)和无武汉旅行史有接触史,统计得到相关数据。对于已公布但未详细说明是否有武汉(湖北)旅行史的患者将其认定为无武汉旅行史人员,剔除沈阳市未披露信息的病例28,统计得到14地区确诊病例分类。 目前,121名确诊患者中120名披露了相关信息,确诊患者出行方式涉及私家车、火车、出租车、飞机、摆渡车。其中55名存在武汉旅行史,65名存在接触史。下面分别分析有武汉旅行史和有接触史的确诊患者与当前各地区确诊人数的关系,建立线性回归方程,计算相关系数从而分析相关性,用于指导实践。 图9(a)拟合直线方程为y = 1.7386x + 1.6169,x为各地区确诊人员中有武汉旅行史人数,y为各地区当前确诊人数,相关系数为0.8587,二者呈现相关性,说明有武汉旅行史是影响患者患病的一个因素。图中数据显示大连市当前确诊人数与有武汉市旅行史人数比值最大,说明大连市对排查有无武汉返乡或接触人员采取了较大的力度并使患者及时得到医治。图9(b)拟合直线方程为y = 1.6737x + 0.8007,x为各地区确诊人员中有接触史的人数,y为各地区当前确诊人数,皮尔逊相关系数为0.9099,二者呈现较高相关性。结果表明有接触史的人更容易患病,官方报告的病例中确诊患者多倾向于其他已确诊患者的朋友、亲属等与其有密切接触的人,与统计结果相一致。因此,分析结果表明:人群聚集、与他人接触会增加患病的风险,居家隔离可以降低风险。4 确诊人员场所聚集性及家族聚集性网络分析截至2月20日,辽宁省已成立沈阳、大连、锦州三个省集中救治中心,分别依托于沈阳市第六人民医院、大连市第六人民医院和锦州市传染病院,其中,沈阳救治中心覆盖沈阳、鞍山、抚顺、本溪、阜新、辽阳、铁岭、盘锦等8市;大连救治中心覆盖大连、丹东、营口等3市;锦州救治中心覆盖锦州、朝阳、葫芦岛等3市。分析已确诊患者之间的亲属或朋友关系、患者在医院的就诊情况以及患者在医院间的转院情况得到如下图10所示的网络图。图10中节点分别表示患者(红色)和医院(蓝色)。医院间的连接关系表示患者的转院情况,患者与医院间的指向关系表示患者的就诊情况,患者之间的连接关系表示亲属或朋友关系。图中节点大小与医院接诊人数或与确诊患者有亲属(朋友)关系的人数成正比。医院治疗患者人数(度)=医院接诊人数+转至此医院的患者人数,患者的度=与该患者有关的确诊人数(亲属或朋友)+就诊医院数目。医院间可能存在多个患者转院,两医院间边的粗细与转院的患者数目成正比,根据转移的患者数量将权重设定为相应的数值,其余权重默认为1。在患者转院关系中,依据国家提出的“四集中”工作原则,患者在本地确诊后多转院至省集中救治中心治疗。依据官方公布的数据可以明确知道患者在地区内部的转院情况以及各地区转移至省集中救治中心的患者数目,但是无法建立具体病例及其就诊医院与省集中救治中心的转院关系。因此,图10建立的聚集性网络时对各地区医院向省集中救治中心转移患者的情况不做分析。图10聚集性网络分析结果表明:在本地的确诊患者救治中,鞍山市“台安县恩良医院”和“鞍山市传染病医院”间患者转院次数最多,对应图中边最粗;由图中确诊患者间连接关系可以看出此次传染病存在明显的聚集特点,多地区确诊患者之间多存在亲属或朋友关系,其中,鞍山市和盘锦市的确诊患者具有亲属关系,出现跨地区感染的情况,具体为鞍山市病例2、病例3为夫妻关系,盘锦市病例9、病例10为夫妻关系且为鞍山市病例2、3的儿子儿媳,盘锦市病例10为病例9、10的儿子。除上述在辽宁省内跨地区感染的情况外,其余均为地区内部感染,说明政府在患者确诊后其密切接触人员及时隔离和交通管控等方面取得了很好的效果。从图10中分别抽取出沈阳市、大连市的数据,得到图11沈阳市、大连市确诊患者聚集性网络分析图。其中,大连市确诊病例3、4、5、6、8、9、10、11、18病例信息显示收治于“某定点医院”。根据“四集中”工作原则,省集中救治大连中心覆盖范围的患者转院至大连市第六医院集中救治,因此,数据分析时将大连市收治于“某定点医院”的患者确定为大连市第六人民医院就诊患者。沈阳市和大连市是辽宁省规模较大的地区,确诊患者人数居于全省第一、二名。图11分析结果显示,沈阳市沈阳第六人民医院首次收治患者数目最多,其次为中国医科大学附属第一医院,患者就诊后共发生三次转院;确诊患者中具有亲属(或朋友)关系的病例为:确诊病例6、7、8,确诊病例18、19、20,确诊病例4、5、9,确诊病例16、17,确诊病例24、15。大连市第六人民医院收治患者数目最多,其次为大连医科大学附属第一医院,确诊患者中具有亲属(或朋友)关系的病例为:确诊病例3、5、8,确诊病例6、9、10、12,确诊病例7、11,确诊病例17、18、19。沈阳市和大连市新冠肺炎的传播均表现出家族聚集性的特点,印证了其有人传人的特性,这提示我们疫情期间减少聚集,一旦家庭成员或所接触人员发生病情,自身应及时隔离,提高防范意识。在提升患者治愈水平及有效管控疫情上,除去转院至省集中救治中心的患者,我们分析各地区医院接诊患者人数,得到图12所示结果。图12分析结果表明沈阳市第六人民医院、盘锦市传染病医院和大连市第六人民医院收治患者人数最多,其次为中国医科大学附属第一医院、葫芦岛市中心医院和大连医科大学附属第一医院,沈阳市和大连市收治患者数量整体较多。在资源调配上,除了将资源分配至省集中救治中心外,还需关注各地区患者确诊及其初步治疗的医院,做到资源有效配置。 5 确诊病例潜伏期分布病毒潜伏期是指从病原体侵入人体到最初出现临床症状的一段时期。根据国家公布的信息显示,新型冠状病毒的潜伏期为14天。随着新型冠状病毒有潜伏期感染、无症状感染等情况,我们难以准确得到新型冠状病毒的潜伏期。本文假定将患者到达武汉(或返程)时间、与有武汉旅行史人员接触时间、与所接触确诊患者的首次接触时间确诊时间均定义为“病原体侵入人体的时间”,取三者最早者,应用该时间多存在误差;将患者发病时间确定为出现临床症状的时间,二者之间的时间间隔定为病毒潜伏期。同时去除潜伏期大于14天及无相关信息披露的患者,得到86例患者数据,分析结果如表1和图13、图14所示。 辽宁省有数据可查的86例确诊患者中,病毒潜伏期均值为7.767天,潜伏期大于等于8天的患者人数为48人,占比55.8%。患者出临床反映的时间是确定的,但是感染病毒的时间是不确定的,用患者到达武汉(或返程)时间、与有武汉旅行史人员接触时间、与所接触确诊患者的首次接触时间确诊时间定义为感染时间会使统计的潜伏期大于实际潜伏期,使得分析结果偏大。 图14为患者1月9日至2月20日期间转入转出人数分布,转入对应患者出现临床症状,转出对应于暴露,即患者到达武汉、与有武汉旅行史人员接触或与确诊患者首次接触的时间。图14数据表明在1月25日前有临床症状患者占比低于暴露患者,之后这些潜伏期人员逐渐出现临床症状,疾病爆发,确诊人员数目逐渐增加。若及时采取有效的手段控制疫情传播,则1月27日之后几乎不再有人员处于潜伏期,这时前期潜伏期患者逐渐发病,这批确诊患者若同时采取有效的医疗手段得到治疗,则疫情传播会逐渐被控制。 图15为截至2月20日确诊患者由暴露到患病人数转移网络分析图,图中节点为日期,节点大小与当日暴露和有临床症状的患者之和成正比,节点间指向关系为患者由暴露转移到患病的时间间隔,图15结果显示1月19日至1月24日期间人数最多,暴露和患病人数之和随时间呈现先增加后减少的趋势。辽宁省新型冠状病毒肺炎自2月17日以来,已连续四天无新增确诊患者,疫情形势出现积极变化,防控工作取得积极成效。自疫情爆发以来,全省社会经济活动停滞,连续四天无新增确诊患者的态势为尽快恢复辽宁省社会经济秩序提供了支持。只想着为抗“疫”阻击战贡献力量,郭崇慧教授说,这是关于辽宁省疫情的最新数据描述性分析结果,希冀会对相关部门决策起支持作用!我们后续预测性分析和指导性分析还会持续研究!
大连理工大学 2021-04-10
有限数据下疲劳可靠性设计分析方法与试验研究
2003年获四川省科技进步二等奖(参加)。
西南交通大学 2016-06-27
一种支持对地观测数据元数据注册的映射方法及系统
一种支持对地观测数据元数据注册的映射方法及系统,首先构建存储观测数据元数据信息的注册信 息模型,包括构建观测数据元数据注册信息模型的注册包;依据观测数据元数据注册对象,构建注册信 息模型的外部对象类;依据观测数据元数据对象之间的相互关系,构建注册信息模型的关系类;依据观 测数据元数据的分类信息,构建注册信息模型的分类架构;依据观测数据元数据的相关属性,构建注册 信息模型的扩展属性类。然后构建观测数据元数据信息模型到注册信息模型的映射关系,包括构建观测 数据元数据信息模型到注册信息模型的映射流程;构建观测数据元数据类型和注册对象的类型映射;构 建观测数据元数据属性到注册对象的属性映射。
武汉大学 2021-04-13
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