重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型，其规模和复杂性提升的同时，也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态，尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段，运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定，致使乘客滞留、造成安全隐患。 无论是从轨道交通运营安全角度，还是社会经济效益角度，以轨道交通客流大数据为基础，依托公共交通大数据平台，分析客流分布特征，实现短期客流精 准预测，为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障，指导运营 优化，提高运输效率，控制运营成本，已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。 本成果以历史客流数据分析研究为起点，通过轨道交通客流预测，为轨道交通运营优化提供科学依据，以提高轨道交通服务质量，方便市民出行，为重庆市新发展需要创造更大经济效益和社会效益。

南开深海大数据智能分析平台，是面向公共安全、电子政务、医疗卫生、金融保险等行业领域的大数据智能分析平台。在处理多源异构大数据问题上，平台具有先进的信息融合与深度分析技术，其中包括异质多源行业领域大数据的融合处理、异构行业领域大数据的存储管理、面向行业领域大数据的深度分析等关键共性技术；此外，平台为行业领域大数据的智能分析提供支持，有效辅助管理部门感知、响应、追踪与处理各类事件。已申请相关软件著作权两项:《南开深海行业领域大数据智能辅助决策平台》、《大数据多任务调度计算平台》。以及相关专利一项：《一种多源异构行业领域大数据处理全链路解决方案》。

项目成果/简介:研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐；平台技术：微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。分布式开发框架——SpringCloudWeb开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE）机器学习算法框架——R、Spark集群计算数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群）中间件: RabbitMQ应用范围:智能装备预测性维护：滕州机床设备在线监测云，实现设备状态监测、关键参数监测、能效管理、异常报警等服务。有效降低设备非计划停机和能耗，协助技术人员评估关键设备的实时性能，实现设备全生命周期健康管理。矿井工业视频联动：引入大数据对工业视频存储、管理提供支持，工业视频与各业务系统联动，调阅视频，存储视频。依托合作伙伴在正通煤业、鲁花集团、软控股份、山东省计算中心、斯木信息、西山煤电等企业进行应用示范。技术成熟度:可以量产

可以量产/n领域专业知识资源中心大数据服务平台重点整合各个专业领域知识资源中心的数据集群；构建适用于各领域的多维知识资源组织体系；实现数据“从收集到使用”生命周期的平台化管理。目前领域知识资源中心大数据服务平台已经集成整合重点领域（能源、生物安全、材料、长江…）信息资源，构建重要领域知识资源中心。数据涵盖领域主管政府部门、国际组织、行业协会、科研机构、重点企业、国际公认的权威数据统计网站，领域专家审核数据来源，保障数据权威性。该项目汇集创新链涉及的宏观政策、科技投入、科技产出与应用，以及产业链涉及的

随着计算机互联网、移动互联网，物联网，高速发展，数据资料的增长正发生巨大的变化，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 DDP 是德拓公司自主研发的成熟的大数据商用平台，整合了德拓在近几年大数据项目实践中的技术沉淀。平台涵盖了数据的采集、存储计算、分析挖掘、应用建模、可视化展现 以及运维管理等全部能力。各行业应用和最终用户可以通过 平台提供的丰富的接口，完成行业大规模数据的挖掘分析和应用对接管理。

本发明提供了一种马铃薯挖掘收获装置，包括机架，设置在机架上的变速箱，以及用于挖掘马铃薯的挖掘铲，挖掘铲上连接有连接架；变速箱的动力输出轴上连接有在动力作用下做偏心运动的偏心轮，偏心轮上偏离圆心处与连接架通过连接螺杆活动连接，偏心轮做偏心运动时带动挖掘铲做圆周运动，以松动待挖掘土壤；挖掘铲包括铲体，铲体上间隔设置有多个开口，形成栅条状，以减小铲体的受力面积。该装置通过设置栅条状铲体，减小了铲体的受力面积，提高了铲体的入土能力，提高了工作效率。

本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际，以奥运会数据为载体，引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析，并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育，通过剖析我国奥运奖牌数据变化，让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展，深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时，鼓励学生从数据中探寻体育精神内核，内化于心、践之于行，涵养积极人生态度与爱国情怀。此外，案例数据可视化呈现国际竞技格局，助学生理解多元包容、拓宽国际化视野，增强民族自豪感与文化自信，实现知识传授与价值引领的有机统一。

产品详细介绍我们公司多年来一直专注于图书馆自动化管理系统，谢谢广大客户朋友们多年来对我们产品的支持与肯定。今天又要给大家带来一个惊喜了。现在隆重给大家介绍一款我们公司最新推出的免费软件——《瑞天书目数据共享平台》！ 　　《瑞天书目数据共享平台》采用最新技术实现图书套录，达到资源共享。具体什么意思呢？就是您用我们的  《瑞天书目数据共享平台》可以在录入书籍信息时只需要输入书籍的ISBN码就可以远程获取我们公司服务器里的图书书目信息，而且我们这个书目数据库信息目前是完全免费开放的。 　　大家都知道，图书馆自动化管理中，最重大而繁琐的事情那就非“图书信息录入”莫属了，自己手工录入太累，找专门做数据的公司来录入图书数据经费又大，那怎么办呢？呵呵··当然是能找到一个可以免费获取图书书目信息的渠道最好呀。有这种想法的人，不妨使用我们的《瑞天书目数据共享平台》，体会这款系统的功能效果就知道是不是你们想要的。 　　此软件配合您现有的图书管理软件使用，让您的工作异常轻松，关键是免费！ 注1：目前中国大陆所有“联合编目数据中心”想要获取他们数据库里的数据都是需要花几毛钱一条的，有兴趣的可以网上了解，我们是中国大陆唯一一家免费提供数据共享平台的。 注2：远程编目服务器的开放时间一般是工作日时间段(作为我们的正式版用户，如果您需要其它时间段获取数据，请随时联系我们，我们会尽量安排开启服务器，请不用担心，这些都是免费提供的服务)。 注3：因近段时间远程编目服务器地址经常变动，若发生链接不上服务器，请联系我们的在线工作人员，我们会把最新服务器地址告诉您。  更多资讯及相关产品讯息可登录北创科技官网wwwbc863.com进一步了解。  

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片