产品详细介绍请登录 中国科学软件网 了解SAS软件报价和介绍信息。SAS 9.4优势 高性能方面的创新 更强大 价值更高 无需为提高速度而牺牲精准度，也无需为提高精准度而牺牲速度，现在您可以同时拥有速度和精准度。您可以从您拥有的所有数据，而不仅仅是样本数据中获得洞察。并且能让您快速地获得答案，从而可以重新提炼您的问题，不断提高决策的准确性。 部署选项 为您量身定做的部署方式 云解决方案。快速达到目标非常重要，但是一路上的明智决策也十分重要。SAS软件的部署选项让您能够选择最佳的方案，满足您最希望的软件部署、 访问和管理要求。 提高可用性 在您需要时提供给您想要的 您的系统可以一直运行，无需停机！安装过程也变得如此顺利简单！是的，系统就这样被轻松升级了！新的技术让我们的生活变得更简单。让SAS帮您实现这样的目标。 前瞻性的管理 掌控您的 SAS 环境 用户们将奇怪为什么总也没有需要报告的问题, 那么节省下来的时间该做些什么呢? 您可以根据SAS环境管理仪表盘显示出来的趋势，有针对性地调节您的SAS环境。这一切都发生在您的用户还没有意识到有问题存在的时候，防患于未然。  SAS 9.4和您 对人员 对人员来说，使用易于安装和管理的SAS平台，可以降低您的风险。并且， 它也更加安全。我们消除了SAS与外部软件集成的复杂性，而且提供了关键服务器组件的内置后备。所以SAS系统变得更有弹性，并且针对系统在夜晚承受的更大压力进行特别设计，保证系统的不间断运行。 对业务决策者 对业务决策者来说，让您能够比以往更快地自行识别机会，发现答案。并且给予他人能力去做同样的事情。通过与数据可视化的直接互动提炼您的分析，您能够轻松地深入挖掘您的数据，获得洞察，发现机会。而且，通过多种报表交付选项，其中包括移动设备，您可以随时随地访问强大的分析功能和报表，无论您身处何地。 对 SAS系统管理员来说 在您的用户还未意识到问题之前，您就可以监测和解决这些性能问题。 您能够轻松地看到整体的性能表现和您管理的每个服务器的健康状况。并且获得关于SAS任务负载的使用模式的洞察。 对 SAS® 开发人员来说 SAS 9.4具备一整套高性能处理的过程和工具，提供给您所需的能力，充分利用数据的价值。并且它易于开发分析模型，并使用模型进行评分。新的API、编程语言和分布式 处理，提供了快速的数据处理能力，提高了安全性，并加速了分析过程。 性能 · 高性能特性和六款新产品 您清楚地知道每个人都希望能立刻得到答案。在升级到SAS 9.4后，您将获得高性能分析特性，它将分析任务拆分成若干小任务，从而提高分析速度。 随着您的数据量不断增加以及需要更复杂的分析，您的高性能代码能够自动扩展，以便运行在分布式环境中。您不需要额外做更多的事情。六款支持高性能分析的新产品，让您能够利用高度可扩展的计算环境，所以您能够测试检验更多的新想法，并对所有数据进行多种场景测试。 · 在您的分析装备库中增加更强大的预测分析装备 能够看到未来难道不让您激动万分吗？我们加强了我们的交互式数据可视化解决方案，即SAS可视化分析，具有场景分析和决策树功能，所以现在您能够进行更精确的预测。交互式决策树提供了非凡的功能，因为它们可以在几秒钟之内，直观地提前展示给您接下来最可能发生的事情。 · 可以随时随地发送分析结果 新的API（应用程序接口）使得将SAS整合进您的业务处理中更为简单。这些界面帮助您快速地创建分析应用，随时随地当需要时即可交付结果。新的移动设备交付选项让发送SAS可视化分析结果到iPad、iPhone和Android平板电脑上变得十分简单方便。这就是随时随地获得洞察的能力（Power To Know® on the Go)。 部署 · 云的服务工作十分出色 不管是公共云服务还是私有云服务，选择权在您。云计算提供高可用性、自助服务并按需访问您的应用等功能。SAS 9.4提供了一个灵活的、支持云计算的平台，带有SAS的云计算工具和技术，可以部署在公共云和私有云服务中。 · 您可以根据您的需要自行选择 许多企业选择私有云服务，这样应用和数据都可以在现场处理。通过采用这个选项，IT部门可以建立私有云服务，以满足企业的特定需求。为了加速部署和创建一 个高可用的计算环境，SAS网格管理器让您可以在一个共享的网格中，分配和管理您的计算作业。它能帮助您均衡任务负载、优化硬件能力、提高性能并在运行中 动态调整。SAS按需解决方案也提供了托管和可控的云服务选项，如果您想有一个私有云计算环境－－但是您不想自己建立、管理和维护它。 · 您将不再受硬件困扰 您不需要安装和配置任何硬件，就能立刻开始使用SAS。 我们负责处理所有那些细节。SAS云计算是一个托管的私有云环境，在这个云服务中，您可以获得快速的、自服访问SAS分析工具和解决方案的服务。我们将帮助您准备并移动您的数据到SAS云服务中。这样，您能够在以后需要时添加更多的数据。我们负责管理所有的硬件和软件－－保证您随时拥有SAS软件的最新版本。SAS可视化分析解决方案是我们在SAS云服务中可用的第一套解决方案。欢迎联系我们。登录，您就可以开始使用。 可用性 · 不需要集成 现在您能够从您的分析部署中比以往更快地获得价值。更少的软件整合点，降低了成本，简化了软件的安装、维护和支持。甚至有更好的中间层组件提供。 您在稳定运行Web应用和云应用时所需要的所有部件都已包含在SAS9.4中。 · 无需停机 数据丢失和系统停机。谁能为这些事情留出时间？我们在设计SAS应用时，就考虑到让您全天候在任何时间只要需要就能够使用它。通过对中间层和元数据服务器进行集群，提供了一个高可用性的平台。如果在集群中的某个节点出了问题，用户依然可以使用剩余的节点继续工作。 · 精心调整您的任务负载 我们的中间层服务器合乎SAS任务负载均衡的精确要求。因为它可以对SAS任务负载优化，您能够提高您的运行效率和运行规模，来满足不断增长的计算能力需求。这也是SAS9.4能够提供面向云计算平台的能力。 管理 · 管理起来更加轻松 更容易跟踪您所看到的所有内容－－环境、解决方案和服务器。 通过我们新的基于Web的SAS环境管理器，使用先进的监控和管理功能，您能够可视化地轻松掌控您的整个SAS部署情况。越简单就越好用。 · 在问题来临之前就终结它 当系统各个组件都发挥作用时每个人都更开心。每减少一通故障电话都是一件好事。通过我们新的SAS环境管理器，在每一个细节都能最好地工作时，您就可以有所发现——每日、每周或每月，然后在您的用户感知到问题之前就对问题进行预防。 · 看看对您来说什么是重要的 通过用户自定义仪表盘紧盯对您来说最重要的情况。 SAS环境管理器集合了来自所有服务器的警报、提醒和相关数据，并在可以方便地在自定义的仪表盘中显示信息。 并且，您可以创建插件，并将他们直接嵌入到仪表盘中。这些都是关于如何管理您自己的环境。  服务器端 支持的系统平台 · HP/UX on Itanium: 11iv3 (11.31) · IBM AIX R64 on POWER architecture 7.1 · IBM z/OS: V1R11或以上版本 · Linux x64 (64-bit): Novell SuSE 11 SP1; Red Hat Enterprise Linux 6.1; Oracle Linux 6.1 · Microsoft Windows on x64 (64-bit): Desktop: Windows  7* x64 SP1; Windows 8** x64 · Server: Windows Server 2008 x64 SP2 Family; Windows Server 2008 R2 SP1 Family; Windows Server 2012 Family · Solaris on SPARC: Version 10 Update 9 · Solaris on x64 (x64-86): Version 10 Update 9; Version 11 * 支持以下版本: Windows 7 Professional, Windows 7 Ultimate, Windows 7 Enterprise. ** 支持以下版本: Windows 8, Windows 8 Pro, Windows 8 Enterprise. 客户端 操作系统 · Microsoft Windows (32-bit): Windows 7* x86-64; Windows 8** x86-64 · Microsoft Windows (64-bit): Windows 7* x64 SP1; Windows 8** x64 支持的网页浏览器 · Internet Explorer 9: Windows 7 (32-bit and x64 32-bit Web browsers) · Internet Explorer 10: Windows 7 and Windows 8 (32-bit and x64 32-bit Web browsers) · Internet Explorer 11: Windows 7 and Windows 8 (32-bit and x64 32-bit Web browsers) · Firefox 6 或以上版本: Windows 7 and Windows 8 (32-bit and x64 32-bit Web browsers); Linux x64: RHEL 6 and SLES 11 (32-bit Web browsers) · Chrome 15 and up: Windows 7 and Windows 8 (32-bit and x64 32-bit Web browsers); Linux x64: RHEL 6.1 and SLES 11 SP 1 (32-bit Web browsers) 中间层 系统平台 · HP/UX on Itanium · IBM AIX on POWER · Linux x64 (x86-64) · Microsoft Windows x64 (x86-64) · Solaris (SPARC and x64) 

SYNOPSYS™ 光学设计软件是目前世界上功能强大的光学设计软件之一。60多年的发展更新和Windows界面使得新手很容易上手使用；能轻松面对更高的专业需求。其开发者OSD公司是世界领先的光学设计软件的开发者之一， 同时提供光学设计服务，OSD公司几乎在所有类型的光学系统设计方面有着丰富的经验，包括测试仪器、天文、照明、微光夜视、红外系统、目镜等方面，设计完成了超过28000个的项目。 从1976年以来，全球的用户已成功地利用SYNOPSYS™设计研制了大量镜头，受到广大客户的肯定和好评。SYNOPSYS™可以分析优化各种各样的复杂光学系统。支持多种特殊光学面如衍射光学元件、复杂非球面、自由曲面设计、各种变焦镜头，扫描系统。很容易实现元件的偏心和倾斜； 美国Optical Systems Design（LLC简称OSD），作为一个光学设计服务和软件开发商，五十多年来一直孜孜不倦地在时间范围内推动创新光学技术的发展。目前OSD公司是世界最大的光学设计软件供应商，发展了国际领先的光学设计软件——SYNOPSYS™光学设计软件。客户遍布全世界25个国家和地区。OSD公司可以快速有效地解决用户的设计需求、概念发展或方案开发、详细的镜头设计、公差分析、技术性能分析（包括衍射效应，通过Monte-Carlo分析公差预算影响）；建立的透镜系统会自动匹配首选供应商的光学样本列表，从而降低加工成本和加快设计加工进程。  

浙江财经大学黎昌抱教授编著的《基于平行语料库的文学自译现象研究》2017年12月由高等教育出版社出版，获2019年“浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果奖”三等奖（基础理论研究类）。 该成果是国家社会科学基金项目《基于平行语料库的文学自译现象研究》（项目批准号为12BYY025）的最终研究成果。长期以来，自译研究一直处于被边缘化状态，直到20世纪六七十年代，自译还只是作为一种翻译现象在理论研究中使用。从学界目前研究现状来看，在国外，自译研究的一个显著特点是立足双语写作视角，起始于20世纪六七十年代；在国内，研究视角虽然较为多元，但比较零散，而且这些研究基本上集中在最近10年。无论在国外还是在国内，目前的自译研究一般是以个案研究为主，即以作者为中心的研究和单文本自译作品为对象的研究，而且这些研究往往侧重微观。据此，本研究将基于自行研制的汉英自译平行语料库，参照类比他译，并以现象学为理论视角试图就自译研究的基本问题（即自译及其范畴问题）、自译行为的心理机制、自译过程的主体间性、自译结果的文本间性以及自译活动的标准策略等方面对文学自译现象进行尝试性探究和综观描写。

本发明公开了一种关于模板库编程约定的检查方法，属于计算 机并行程序设计技术领域。本发明首先将编程约定描述为状态，以及 将状态的迁移描述为编程约定中对指定方法的调用；然后将状态实现 为类，并在类中编写符合编程约定的方法来供编程人员调用，以保证 当编程人员违反编程约定的时候让编译器会停止编译并给出相应提 示；预测编程人员可能会出现哪些错误，并在相应的表示状态的类中 添加方法，使得当编程人员违反编程约定时能给出相应的提示信

产品详细介绍    中小学生成长档案信息管理系统是根据教育教学目标，有意识地将学生有关表现及其他佐证材料以信息化的方式管理起来， 通过智能地分析与解析，反映学生在学习与发展过程中的优势与不足，并通过学生的反思与改进， 家校互动激励学生取得更好发展，同时帮助学校应对第三方教育评价提供教育教学质量数据。     系统主要由“学籍管理”、“素质报告”、“选课系统”、“成长轨迹”、“家校互动”五个部分组成。“学籍管理”部分主要记录学生的基本信息，此功能模块将取代现有“中小学生学籍管理系统”，包含了现行学籍管理系统中所有功能，并提供和上级学籍管理系统的数据共享功能。此数据库也将作为家校互动模块中家长登录的帐号数据库。“素质报告”部分主要记录学生的综合素质发展及评定情况，数据来源于学生平时学业成绩、身心健康、综合评价等数据，并可生成打印素质报告单。“选课系统”部分主要记录学生校本课程选修情况及学分管理。“成长轨迹”部分主要记录学生兴趣、爱好、特长发展情况，教师通过此模块能方便地录入学生的兴趣、爱好、特长方面的数据，其中既可以输入每个学生的爱好、特长项目的内容，又可以上传学生获得的各种荣誉的证书扫描件及电子文档，还可以上传学生参加各级各类活动的图片及视频。“家校互动”部分主要记录家长与学校互动交流情况。  “中国学生成长动力档案库”七大模块： 第一模块【学生成长档案】 学校教师、学生注册为会员后才可登录。里面设有 “教师管理”：里面设有各年级组长、各班班主任、各班各科目教师等信息。 “学生管理”：里面设有学生基本信息、成绩情况、选修课成绩情况、各科老师评语、在校奖惩情况、德智体养劳成长轨迹、身心健康、综合素质评价等。 “学校报告”：学校每学期的教育质量、教学水平自评报告。 “选修课程”：各科教师发布选修课题，学生自选老师课堂。 “家校互动”：校内老师、学生、家长互动交流。 第二模块【家校互动】 “家校互动”：整合全国各地教育专家、教师、家长、学生互动，彰显全面素质教育大氛围，构建“全员、全方位、全过程、全环境”育人新格局的素质教育；是教育家长的大课堂，是家长、学校、社会共同教育学生的第二课堂。 “视频会议”：手机视频家长会、远程视频家访、视频课堂。 “问卷调查”：学校教育质量意见调查，老师教学水平意见调查，中国学生成长动力档案库读者意见调查。 第三模块【新闻公告】 “青少年活动”：汇集全国德、智、体、美、劳综合素质教育、视频教练、全国及国际竞赛活动信息。 “政策方针”：转载教育部、教育厅、教委、教育局相关文件。 “助力教育”：转载、发布各地教育专家论坛，助推教育健康发展。 “新闻资讯”：转载、发布各地学校有关教育新闻。 第四模块【学校介绍】 全国高校、中职技校、中小学校，链接院校网址，展现真实的校风校貌。 第五模块【网络教育】 学生自学（部编版教材同步课程名师讲课）、双师教学、家长教育、安全教育、感恩教育、教师内训、教育考试评测系统、学生综合素质管理评价系统等软件及远程网络视频的链接。 第六模块【中国教育人才档案】 免费发布：教职工招聘信息、教职工求职信息。 第七模块【档案库介绍】 “视频欣赏”：各地学校特色表演、娱乐活动等共享同呜。 “档案库PPT简介”：全面描述“中国学生成长动力档案库”。 请常关注我们的网站  www.zgxsczdldak.com  （中国学生成长动力档案库）

得到三个重要结果：（1）在在线社交网络中，个体的传播力可以被精确地定义为最大连通渗流集团的大小与个体在该连通集团的概率的乘积。这里第一次给出了社交网络中个体传播力的简洁数学方程。（2）任何个体的影响力都可以在特征关联长度内，仅仅通过局部的网络结构信息来精确衡量，其误差会随该长度成指数衰减。这种现象与物理相变中临界行为之间有着深刻的理论关联。（3）基于上述发现，设计了一个优化算法来选择最具有影响力的个体。该算法不需要知道网络结构的全局信息，从而其计算时间复杂度与网络规模无关为一常数。在顶点数量以亿为单位的网络上，该算法时间复杂度比以往最快的贪心算法快上千万倍，且可以获得质量极高的优化解。

本发明公开了一种分开处理数据与元数据请求的方法。包括： 增加请求的元数据语义；为每个 SCSI 设备设置数据请求队列与元数据 请求队列，后者专门用来处理元数据请求，且对不同的请求采用不同 的处理方式。根据元数据请求粒度小、实时性强、分布分散的特点， 元数据请求队列采用优先响应处理的方式，请求不经过 I/O 调度层， 不在请求队列中延迟，直接下发到磁盘驱动器；对请求粒度大，频度 相对低，分布集中的数据请求，采用经过 I

技术优势 智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。 1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。 2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。 3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。 智慧水利大数据平台——功能模块图 大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图 系统主要功能模块

技术优势智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。智慧水利大数据平台——功能模块图大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图系统主要功能模块应用前景随着水利信息化的发展，物联网技术、人工智能技术和大数据技术的广泛应用，智慧水利逐渐成为可能，智慧水利大数据平台的建设正处于蓬勃发展的历史时期。该研究成果面向水库管理中的信息化和智能化问题展开研究，提供了基于物联网的大坝数据采集，基于大数据处理和可视分析技术的大坝安全监测和基于计算智能技术的水库入库流量预测与智能水库防洪调度解决方案。项目研究成果包括科研成果论文和软件产品，研究成果成熟度较高,具备良好的市场转化潜力。

可以量产/n该项目是提供一个大数据处理框架和处理平台，具备较强的大数据 处理能力。 该项目需求广泛，将产生较大的经济效益。