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大数据应用软件建模系统DWF
1. 痛点问题 当前,很多创新型的应用无法购买到可用的系统,如果在项目周期很紧急的情况下希望快速交付一个可以使用的原型系统,往往会遇到如下问题:不同客户系统之间存在巨大差异,大量需求要定制开发;市面上没有现成的应用程序可以直接购买;解决方案过于复杂和/或过于昂贵;难以低成本控制未来数字化的发展。 此外,很多软件公司人力成本达到65%,且无法满足企业业务快速变化的需求,交付周期无法保证,后续系统维护成本很高,已经影响到企业的发展。因此,很多企业都希望能有业务人员或参与配合少量开发即可快速构建原型系统的工具,满足企业的创新应用。 2. 解决方案 本成果”大数据应用软件建模系统-DWF“(清华数为DWF)支持应用开发人员快速实现中小规模协作型应用,是一款基于模型驱动的代码开发工具,可以构建复杂的数据模型,可以实现数据模型、表单模型、功能模型、组织模型、权限模型、模型包管理功能,通过前、后端的脚本可以提供业务系统的扩展功能。DWF还提供对异构数据的集成能力,方便企业快速进行模型迁移和部署。 DWF具有如下特点: 一站式:DWF自身追求尽可能简单的结构,可在普通PC上部署启动,也可以在云计算或者容器环境下部署,又可以并入容器管理器中成为微服务。 可配置:采用模型驱动的设计理念,通过组织建模、数据建模、表单建模、功能操作和权限控制直接建模产生系统本。 低码量:基于模型开展有针对性的扩展编码工作,减少编码总量,降低开发难度。配合敏捷定制功能,大幅度减少了代码量和系统缺陷产生的可能。 组件化:允许在线将全部或者部分模型从系统中导出独立的模型包,组合到其他DWF系统中,从而方便即时交付系统,即改即用,快速响应变更需求。
清华大学 2021-10-21
智慧政务的文本数据挖掘应用
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。
西南石油大学 2023-07-20
无线电监测数据管理系统
项目简介: 目前在无线电监测领域有着许多不同的协议,因此对于无线电监测的统一管理和数据处理   而言是存在不便的。协议的制定、推广和实施在实际中
西华大学 2021-04-14
数据库安全加固与审计系统
由于 Oracle 数据库本身安全性的不足,攻击者可能通过非正常途径来访问数据库,甚至实施缓冲区溢出或 SQL 注入来攻击数据库,从而造成敏感信息的泄漏,危害数据安全以及系统的安全。为保障数据库以及系统的安全,在应用系统和Oracle 数据库之间增加一个透明数据库安全加固系统,所有操作必须通过该系统才能到达数据库,达到加固数据库安全的目的。系统提供强大的在线审计功能,完善数据库安全的防护能力。
北京理工大学 2021-04-14
利用DNA存储还原数据信息的方法
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。
清华大学 2021-09-23
热电厂水分析数据采集系统
本系统在国内属首家研制,可推广到所有热电厂,以提高工作质量、工作效率、提高科学管理水平
西安交通大学 2021-01-12
荔枝长势监测大数据系统开发
需求名称:荔枝长势监测大数据系统开发 悬赏金额:30万元 发榜企业:广州市荔鼎生态农业开发有限公司 需求领域:果树、软件开发、农业信息、物联网技术 产业集群:现代农业与食品产业集群 技术关键词:荔枝长势监测、大数据系统、物联网、智慧农业
广州市荔鼎生态农业开发有限公司 2021-10-29
产品数据集成管理系统(BITPDM)(产品)
成果简介:BITPDM是面向科研院所与中小规模制造企业开发的,面向产品全生命周期进行产品数据及过程管理的业务集成平台,实现产品信息、项目信息、电子文档、产品状态信息、工艺信息、资源信息及设计过程的集成管理。BITPDM系统提供的功能包括:项目管理、电子仓库管理、电子文档管理、产品结构与配置管理、基于产品族的标准件管理、设计过程与任务管理、数据状态管理、集成的工艺/工装/资源管理、系统配置与管理等。BITPDM系统运行于Windows操作系统,支持Oracle、SQLServer等商用数据库。支持与
北京理工大学 2021-04-14
Stata 14数据管理统计绘图软件
产品详细介绍请登录  中国科学软件网 了解stata软件报价和介绍信息。Stata是一款综合统计软件包,提供所有您想要的,包括数据分析,数据管理和绘图等.Stata各版本区别: Stata/SE, Stata/IC和Small Stata主要的区别在于每个版本能够分析的数据集大小。Stata/MP是一个拥有并行处理能力的Stata/SE。 Stata/MP: 适合双核、多核、多处理器计算机的Stata版本 Stata/SE: 适合大数据集的Stata版本 Stata/IC: Stata标准版本 Small Stata: 小型的、Stata学生版本 Stata/MP:运行最快和处理数据集最大的Stata版本。它通过并发运行多处理器或内核来加快运算速度。Stata/SE和Stata/MP允许数据集最多可达32,767个变量。观测值的数量仅受您计算机内存大小的限制。Stata/SE和Stata/MP在计算机内存大小足够的情况下允许最大11,000 x 11,000维矩阵。相关的是Stata/SE和Stata/MP能够拟合带有更多的自变量(最多10,998)的模型。 Stata/IC允许多达2,047个变量的数据集。观测值的数量仅受您计算机内存大小的限制。Stata/IC能够在一个模型中最多有798个右手边(right-hand-side)变量。 Small Stata限制能分析的数据集最多为99个变量并带有接近1,000观测值。Small Stata最多能在一个模型中有38个右手边(right-hand-side)变量。Student LabStudent Lab licenses are licenses that are strictly for use by students in a university computer lab for coursework and by faculty for teaching at degree-granting institutions.Student lab license限制只能安装在大学实验室内用于学生和教师上课教学使用。功能比较 版本最大变量数最大右手边变量数最大观测值数最大矩阵大小是否兼容64位系统?是否支持并行处理?平台 Stata/MP32,767 10,998无限*11,000是是Windows, Macintosh或 Unix Stata/SE32,767 10,998无限*11,000是否Windows, Macintosh或 Unix Stata/IC2,047798无限*800是否Windows, Macintosh或 Unix Small Stata99391,00040否否Windows 或Macintosh *最大观测值数仅受可使用的内存大小限制快速,简单并易于使用点击式的界面和强大,直观的命令语言让Stata使用起来快速,精确并易于使用。所有的分析结果都可以被复制和存档,并用来出版和审查。不管您什么时候写的内容,版本控制系统确保统计程序可继续生成同样的结果。统计功能介绍Stata使得大量的统计工具用于指尖标准方法基本表格和总结案例对照分析ARIMAANOVA 和MANOVA线性回归时间序列平滑广义线性模型(GLM)聚类分析对比和比较功率分析样本选择高级方法多层模型生存分析动态面板数据回归结构方程建模二进制,计数和审查结果ARCH多重替代法调查数据Treatment effects精确统计贝叶斯分析……
北京天演融智软件有限公司 2021-08-23
DATRIX非结构化数据中台
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。
上海德拓信息技术股份有限公司 2022-05-25
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