本成果面向交通运行监测、城市管理与民生服务，构建了大数据即服务（Big Data as a Service,BDaaS）平台。本成果通过建设的区域无线网络、区域综合交通感知系统、布设的高清视频、市民交互平台和智慧城市数据中心，动态关联城市路网信息、运营信息、生活信息等多种异类数据，利用海量信息处理和信物融合技术，为政府、企业和公众解决城乡一体化管理、安全和服务中的各种关键问题提供数据支撑，促进智慧城市的绿色、高效、协同发展。 智慧城市数据即服务平台（BDaaS）包括城市数据感知体系、智慧城市大数据平台、面向政府业务的智慧管理与服务平台、面向社会公众的服务平台、面向科研机构的数据共享服务平台、数据质量实时监测与评价系统共6个体系。本平台不仅应用于城市交通运行监测、公众出行信息服务、城市交通规划，特别的，还可面向研究的机构海量数据分析提供实时数据支撑。海量数据实时挖掘（综合数据处理时间<2s）

本项目围绕“城市场景的全息表达与复杂事件的临场分析理解”这一关键 科学问题展开研究，基于人机智能的有机结合、数据和知识的联合驱动以及多 模态数据的关联增强等学术思想，以城市场景的三维时空模型为载体，研究城 市的全息表达理论方法，探索多源感知信息的多层次关联、语义提取与融合分 析的机制和方法，形成城市场景的准全息计算模型，以提高机器对城市对象和 场景语义分析与理解的精准性；研究多源信息的视觉转换机制和自适应交互可 视化方法，探寻信息按需提取或采集的临场分析机制，推进人机智能的深度耦 合，提高对复杂事件分析和推理的能力。项目预期在城市场景的渐进式三维重 建、跨时空城市感知数据的关联学习和聚合分析、城市事件的交互式临场分析 等方面取得理论与方法的重要突破，培养一批优秀人才，使我国在城市信息化 和智能化方面的研究达到国际先进水平，产生重要的学术影响。

自美国 2011 年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。

南京理工大学与南京合众通数据技术有限公司合作研发的企业征信系列大数据平台，实现企业全面15大类100余项创新能力相关信息的精准跟踪和监测，产品已经加工成纵向、微向分析的深度征信产品，按照客户的需求种类制定DaaS策略，在目前征信报告的基础上，把服务和创新的意识运用于征信产品加工各个环节上。 基于该产品，受中央军委科技委委托，南京理工大学承担研发全球科技人才发现与跟踪平台的任务。 信用报告：提供企业信用报告服务为客户有偿提供目标企业详尽的信用信息数据以帮助客户制定商业运营

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 陈泳岐 计科院/计算机科学与技术 2019.9/2023.6 201931061097 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 杨云 计科院/软件工程 讲师 数据库应用 四、项目简介 本次研究主要是在“智慧政务”等网络留言平台的基础之上对大量留言数据进行分类、提取热度并对留言的回复情况进行质量评价，构建出基于机器学习的自然语言处理平台的一系列算法实现。主要包括三种算法，分别对应于政务留言中的三个痛点问题。留言分类算法主要是用来将不同留言进行分类和标签，再分别发送到对应部门，问题处理之后，留言回复质量评价算法将官方人员的回复质量进行采集与评价，判断单位人员对留言的处理情况。留言热点计算算法能够抽取每个留言的主题并生成相应的关键词展示给政务人员。

1. 痛点问题 随着信息化时代的发展，生活中的一切都在数字化，对信息存储的要求也越来越高。据IBM统计，人类每天创造的数据已达到2.5百亿亿byte，大约相当于5亿部高清电影的下载。互联网数据中心（IDC）的研究显示，到2020年数据总量（包括结构化数据和非结构化数据）的年复合增长率达将达到42%，2010~2020十年间，世界上数据总量从1 ZB增长到50 ZB，共增长50倍。 面对巨大的数据量，传统存储介质的存储能力以及材料的消耗与信息存储需求间将会面临严重不平衡状态。人类工厂生产的可存储设备总存储容量与数据产生总量间差距越来越大，到2020年几乎达到两倍的差距。根据目前硅基存储的发展趋势推测，可用于信息存储的硅储量将在2040年被完全耗尽。因此，寻找硅基存储的替代物，开发高效稳定低成本的新型存储介质，实现低成本，高效稳定且长期的数据存储是目前信息时代社会发展亟待解决的关键问题之一。 2. 解决方案 DNA在近年来被认为是一种未来具有巨大应用前景的数字存储介质。首先，相比较于传统存储介质，在数据保存寿命和存储密度上都有着极大的优势。在自然界中，DNA长久以来作为是承载生物体遗传信息的主要物质，地球发现的最早古生物蓝细菌，DNA作为其遗传物质已经存在了几十亿年，且在极端条件下仍然可以保存。在存储密度方面，DNA数字存储理论上可以达到455 EB/克 （4.55 × 1011GB/克），大约 1018  bytes 或107 GB每mm3， 比传统存储介质提高了5-6个数量级。其次，在数据维护与备份成本方面，DNA数字存储所需要的占地，资源，能源均远远小于传统存储介质。

从决策管理、信息中心、教师教学、学生学习等层面进行多维度分析，为校领导提供全校的可视化数据分析。

非结构化数据中台，能够让业务产生的海量非结构化数据也能够得到有效利用。非结构化数据中台以数据架构为底座，以人工智能来驱动，打通数据孤岛，统一管理并处理、分析非结构化数据，让数据赋能业务，实现数字资产管理、内容自动化、知识运营、业务合规性管理。 非结构化数据管理平台采用分布式架构，实现对海量非结构化数据的采集、存储、处理、索引。实现对非结构化数据的抽象、描述、分类、管理、分析、挖掘、监控等。

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平台以拖拽式、低代码方式进行数据处理、可视化分析，为教师科研、学生自助数据分析探索应用提供工具支撑。在大数据分析平台中，用户能够随时更改观察数据的维度、指标，让数据能够以丰富的图表方式进行迅速、直观的表达，同时借助联动、钻取、链接等交互操作，发现数据内部的细节规律，在操作交互过程中与数据进行直接、实时的对话。1、数据准备可视化分析平台能够快速完成数据的添加，并支持对于数据表的数据分析与洞察。根据分析需求，系统提供数据关联、数据过滤、数值替换、重命名、数据分组、分段、去除空格、数据列合并、拆分、自定义列、地理分析等数据预处理功能，满足基础的数据清洗、转化、集成需求。2、可视化设计支持学生通过拖拽的方式更改观察数据的维度、指标，并将数据以丰富的图表方式，进行迅速、直观的表达。整体分析过程无需编码，为学生提供极简易用的操作体验。平台提供图形的智能匹配与图形切换功能，支持学生随时更改图形类型，寻找更贴切的图形表达方式来诠释业务含义。支持多数据表的分析模式，学生在分析时，可选择多个表的字段直接制图，无需提前建立数据集（宽表）。系统会自动检索表关系，在后台自动生成数据关系，学生也可手工指定多表之间的多种关联关系，关联关系支持常见的雪花、星型等模式。关联关系一旦设定后，可被其他图形复用，极大的增强了数据模型的灵活度，满足了更为复杂的业务分析场景。3、图形组件开发作为“计算机”、“大数据”专业技术学科的学生，除了掌握图形基础用法和分析方法外，可以利用每一个图形的“编码”功能实现图形深层次的开发和自定义。还可以利用R\JS编码的方式，进行全新的可视化图表开发，图表可以与当前页面融为一体，形成完整的分析场景。4、成果管理监控总览提供对可视化发布后成果的全局监控与管理。教师可以了解到发布的成果数量，成果收藏情况，成果访问情况等信息。帮助教师更好的进行全局可视化成果的管理。5、数据门户主要是针对科研人员已经发布的可视化场景、报告、Word报告进行分类管理，支持针对研发成果进行统一权限管理。