本书共11章,第1章阐明了研究背景与意义,国内外研究现状,研究对象概况,三维建模技术方法;第2~6章分别介绍了海清寺的阿育王塔,万年宝鼎,关圣帝君像,浮雕长廊三维建模的技术方法;第7~9章分别介绍了淮海工学院苍梧校区的欣园亭,化工工程学院实验楼,测绘工程学院集中办公区三维建模的技术方法;第10~11章分别介绍了石灰岩矿与地质灾害体的三维建模与应用技术方法.

2020年1月30日，天津大学生物信息中心新型冠状病毒基因组注释数据库上线，并纳入中国国家基因组科学数据中心向全球开放服务。天津大学生物信息中心的高峰教授、罗昊博士采用已研发的ZCURVE_CoV系列软件对包括新型冠状病毒(2019-nCoV)在内的两千余株冠状病毒的基因组进行了基因识别和酶切位点预测，并以数据库(ZCURVE_CoV Database)的形式提供网上服务。

为服务社会大众了解疫情走势，并为相关部门提供决策支持，北京航空航天大学北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生，与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队，全力投入建模和系统研发，已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等，并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台，数据单日访问量近 5 万次。此外，中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测，为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务，实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点与结束日期预测、疫情缓解系数评估等功能。此外，大数据与脑机智能高精尖创新中心研究团队根据疫情确诊患者相关公开数据，利用自然语言处理等技术，从已公开全国各省市直辖区四千余位确诊患者轨迹中抽取了基本信息(性别、年龄、常住地、工作、接触史等)、轨迹(时间、地点、交通工具、事件)及病患关系形成结构化信息。同时开发确诊患者轨迹可视化查询与分析系统，为疫情传播与防控相关研究提供有效支撑。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

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。

成果描述：本实用新型公开了一种用于串行雷达数据的协议转换器,包括中央处理器、网卡芯片、PHY芯片和交换芯片；其中,中央处理器对外部输入的串行雷达数据进行解析而得到数据报文,并通过数据总线传输给网卡芯片；网卡芯片按照设定的以太网协议,将数据报文封装成网络数据并将网络数据传输给PHY芯片,PHY芯片通过与其连接的交换芯片将网络数据转发至目标端口。因此,本实用新型能够通过协议转换实现串行雷达数据在网络中的传输。市场前景分析：本实用新型能够通过协议转换实现串行雷达数据在网络中的传输。与同类成果相比的优势分析：国内领先

本发明基于压缩感知理论将将测量的信号通过1比特量化，去掉了之前被测信号能量为1的假设，通过循环迭代的公式最小化凸的替代函数，最终恢复出要测量的信号，相比于之前相关算法明显的提高的信号的恢复精度。

流立方在技术流派里属于流式大数据实时处理领域，但兼顾了批式数据处理技术的优势，一定程度的做到了混合时态的实时处理。流立方通过在数据流水过程中嵌入流处理引擎将所有流过的数据进行实时处理, 并生成多维度的可计算数据魔方。1）超高并发性：“流立方”产品拥有每秒处理百万笔交易流水复杂分析的能力。而达到这样的性能仅需要 8 台普通的 pc 服务器搭建的集群。2）超低时效性：流立方对每笔流水处理的延时严格控制在毫秒级，实际生产中平均延时稳定在 10 毫秒左右。形象一点来说，也就是在海水涌进海洋的几乎同一时刻，数据就被分析完成了，远远低于人类学上 0.1 秒即有所感知的时间节点，处理速度比一眨眼快了很多倍。最近一年，流立方的高级版本更是提升到了微秒级的处理延时，将被用在春运票务、军工、反恐等要求更加极致的场景。3）高可靠性、高扩展性、高兼容性：流立方自带的可计算分布式缓存高性能、高可靠、高可扩展。在内存不足时, 能够平滑扩展到多节点。流立方平台内支持算法数量达到几十个。计算模型、脚本独立管理,在线编写、即时部署即时生效, 大大节约上线时间。

成果通过大数据基础性共性关键技术研究，提升重庆大数据应用指导理 论和应用系统水平，形成国内领先的大数据应用研究成果和示范应用，研制具 有自主知识产权的若干大数据软硬件产品和工具，达到国内领先水平，以点带面, 引领重庆大数据产业创新发展。成果研究与设计大数据产业新型研发机构示范， 设计成立市场化运营、独立法人的新型研发机构，创新管理、科研和成果转化、 产业化的模式和机制，面向社会和重点产业开展大数据应用关键共性技术研究和 成果转化服务，吸引国内外大数据技术企业、海外大数据人才和社会资本，构建 产学研用协同创新，具有产业联动效应、连接向上下游的重庆大数据产业创新机 构。完善重庆大数据产业基础性技术支撑系统建设，具备创业与孵化等功能，组织策划实施重庆大数据产业重点专项，促进重庆大数据产业科技成果转化，推进 重庆大数据产业创新发展。成果包含以下方面的行动方案调研与研究：高速大数 据挖掘关键技术研究及应用示范；实时动态大数据处理关键技术研究及应用示范; 大数据分析预测模型与智能决策系统研究及应用示范；多维叠加式大数据可视化 系统平台研究及应用示范。 成果为政府和行业提供决策咨询、产品规划、方案设计等服务，帮助其梳理 业务数据、挖掘数据价值、重构业务流程。成果为政府和行业提供决策咨询、产 品规划、方案设计等服务，帮助其梳理业务数据、挖掘数据价值、重构业务流程。 成果为政府和行业提供包括大数据解决方案及系统集成和数据资产运营的全方 位的大数据解决方案服务；参与数据资产运营，获得数据增值部分的分成。

本发明公开了一种基于大数据分析的小基站开关控制方法，包括：采集场景信息步骤；数据预处理步骤；提取特征步骤；选择并训练模型步骤；预测步骤。本发明利用特殊场景下时刻表以及小基站接入人数的历史记录，建立数学模型，预测未来小基站内的待服务人数，根据待服务人数去控制小基站的开关，达到节能、减少基站间干扰的目的。在建立数学模型的过程中，本方法结合数据挖掘和机器学习，提高了预测的准确率和系统的实用性。