海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出，采用先进的传感器技术，实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案，融合卫星通信、物联网技术，确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测，提高了系统的智能化水平。

网络投诉数据综合管理系统是针对网优投诉数据简历的管理机制，通过建立和完善地址库信息，利用多种识别机适配算法，对投诉数据进行整理和分析。提取投诉数据的地点信息、用户信息、工单号、流水号、投诉内容、投诉分类等，实现投诉信息的标准化和规范化。

项目简介 “低温空间温度场数据可视化与模拟分析系统”项目由泰州市沪江特种设备有限公 司委托开展。运用空间温度在线监测和计算机数据处理及可视化技术，实时分析空间的 温度场变化，实现空间温度场的优化，达到节能运行的目的。 系统根据空间需要，布置多层、多处测点，依靠传感器及相关仪表，通过 485 通信 方式实现本地数据与计算机之间的传输。自主研发的数据采集与处理程序实时监测空间 各处的温度分布，并以三维彩色视图显示，可直观观测空间的温度场的动态变化特征， 指

MCPS V4.0软件专门用于多分量地震数据的处理与解释，是一个完全具备自主知识产权的软件系统。本软件基于三分量地震数据的特点，充分利用多波地震数据的矢量信息，对随机干扰与面波干扰进行识别与压制，最大限度的保持了有效地震信息的真振幅、极化特征、频带范围；在此基础之上对矢量波场进行分离与合成，将偏移成像中的输入道与输出道技术相结合，对转换波数据进行CCP道集分选与叠前偏移成像。本软件系统还提供了一些必要的振幅调制模块，如三分量地震数据归一化、三分量道均衡模块，可用于对不同系统输出的中间数据进

随着塑料、橡胶加工工业的发展，对于混炼设备的要求越来越高。双转子连续混炼技术是在密炼机基础上发展的一种新型高分子材料的混炼方法。其核心设备——双转子连续混炼机，除了具有密炼机优异的剪切混合和分布混合特性外，还具有双螺杆挤出机连续工作的特性，在节能和环保方面具有独特的优势。华东理工大学的相关课题组经过近十年的研究，开发出了具有自我知识产权的双转子连续混炼技术和双转子连续混炼造粒机，已经通过了教育部、江苏省科技厅、中国石化集团公司组织的技术鉴定，获国家机械工业联合会、江苏省科学技术进步奖。采用该技术开发的高浓缩炭黑母粒连续混炼造粒生产线和高压电缆屏蔽料连续混炼造粒生产线已经被成功地应用于PE80、PE100高压水管料专用高浓缩母粒生产、含量为50%的高浓缩高档碳黑母粒、导电纤维母粒和高压电缆屏蔽料的生产。生产线采用计算机集成控制，水下造粒等先进的技术手段，解决了相关产品生产过程中的碳黑排放污染环境的问题，实现了生产的连续化、自动化，单位产品能耗是常规方法的1/2～2/3，实现了相关产品的高效、节能、环保化生产。项目的创新点在于开发了一种独创的双转子连续混炼机转子构型和双转子连续混炼工艺，解决了高填充混合和导电高分子材料的混炼过程中对剪切混合和分布混合的综合要求高，开辟了一种新的高浓缩、高填充母料和导电高分子材料的生产方法和生产工艺。

随着塑料、橡胶加工工业的发展，对于混炼设备的要求越来越高。双转子连续混炼技术是 在密炼机基础上发展的一种新的高分子材料混炼方法。其核心设备——双转子连续混炼机，除 了具有密炼机优异的剪切混合和分布混合特性以外，还具有双螺杆挤出机连续工作的特性，在 节能和环保方面具有独特的优势。华东理工大学的相关课题组历时近十年的研究，开发出了具 有自我知识产权的双转子连续混炼技术和双转子连续混炼造粒机，已经分别通过了教育部、江 苏省科技厅、中国石化集团公司组织的技术鉴定。 该技术已经被成功地应用于PE80、PE100高压水管专用高浓缩母粒生产、含量为50%的高 浓缩高档碳黑母粒、导电纤维母粒和中高压电缆屏蔽料的生产。生产线采用计算机集成控制， 水下造粒等先进的技术手段，解决了相关产品生产过程中的碳黑排放污染环境的问题，实现了 生产的连续化、自动化，单位产品能耗是常规方法的1/2~2/3，粉尘排放下降了95%，实现了 相关产品的高效、节能、环保化生产，用工成本下降了50%。 项目的创新点在于开发了一种独创的双转子连续混炼机转子构型和双转子连续混炼工艺， 解决了高填充混合和导电高分子材料的混炼过程中对剪切混合和分布混合的综合要求高，开辟 了一种新的高浓缩、高填充母料和导电高分子材料的生产方法和生产工艺。

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。

美林数据技术股份有限公司（简称：美林数据，NEEQ：831546）是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商，重点面向企业客户提供数据资产管理、数据分析与挖掘、数据开发应用为主的大数据产品及增值解决方案。成立至今，在能源、制造、金融、政务等领域积累了丰富的项目经验，自主研发的 Tempodata 系列大数据产品广泛应用于上千家大型企业，为用户提供从数据采集、数据资产管理、数据挖掘、数据分析应用等综合解决方案。 当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素，实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案——Tempo Talents 大数据人才应用能力成长平台。