|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
融创教学可视化大数据系统
北京大智汇领教育科技有限公司
2025-01-09
专家报告荟萃⑲ | 重庆大学副校长卢义玉：新质生产力赋能创新创业教育
重庆大学将就业视为重中之重，不仅关心学生的就业率，更重视学生能够高质量就业。要实现高质量的就业，就必须要对学生各方面进行培养。怀部长在会议上强调的“三个谱”：知识图谱、能力图谱、素质图谱方面的工作，重庆大学关心的重点是能力图谱的建设和创新能力的培养。
中国高等教育博览会
2025-01-20
基于B/S结构的生产数据查询与分析软件系统
实时把握生产、库存等数据，是企业进行生产经营管理的基础。本项目以制造执行管理系统（MES）数据库为核心，采用Web浏览器/服务器（B/S）的方式，对生产数据进行查询和分析，为管理者决策提供科学的依据。本软件系统的主要功能如下： 基于浏览器的有关生产订单、生产计划、作业计划、生产过程、生产实绩、质量、库存等数据的实时查询功能； 基于浏览器的多种数据分析方法； 针对多种用户角色的权限控制功能、数据备份和数据安全保护功能。
北京科技大学
2021-04-11
网络投诉数据综合数据系统
网络投诉数据综合管理系统是针对网优投诉数据简历的管理机制，通过建立和完善地址库信息，利用多种识别机适配算法，对投诉数据进行整理和分析。提取投诉数据的地点信息、用户信息、工单号、流水号、投诉内容、投诉分类等，实现投诉信息的标准化和规范化。
深圳市名通科技股份有限公司
2021-02-01
异构数据集成技术研究与煤矿生产综合管理系统集成平台开发设计
（1）建立了异构数据元素编码和信息资源管理基础标准，构建统一的数据中心并将数据资源集成到数据中心；应用异构数据实时同步系统物理集成非数据库数据，应用动态数据源技术逻辑集成数据库数据，无缝整合了煤矿企业中各类生产管理系统。（2）自主研发了异构数据源多层次数据同步系统，针对原有的各种孤立数据库系统、非结构化的工业监控实时数据和文件形式的历史数据，通过在数据层设置多种捕获器来读取源数据、映射层映射同步数据变量、执行层执行数据冲突检测并存储。系统采用 C/S 结构建立了三层模型 ，数据层分布在客户端，服务器端运行映射层和执行层。（3）提出了将应用集成与数据集成、业务集成等多种集成技术有效融合的方法，开发了煤矿生产综合管理系统集成平台，实现不同应用在统一的集成平台上的数据交流和及时有效的数据分析，给出了煤矿企业应用集成的通用解决方案。
安徽理工大学
2021-04-11
智启高校教育 共创数据未来，高校大数据科研实训平台即将在62届高博会重磅发布
由新能源汽车国家大数据联盟主办的“智启高校教育 共创数据未来，高校大数据科研实训平台产品发布会”将于11月15日下午在高博会期间隆重举行。诚邀您莅临参会！
中国高等教育博览会
2024-11-05
专家报告荟萃⑭ | 重庆大学副校长卢义玉：新质生产力赋能创新创业教育
重庆大学将就业视为重中之重，不仅关心学生的就业率，更重视学生能够高质量就业。要实现高质量的就业，就必须要对学生各方面进行培养。
中国高等教育博览会
2025-01-10
神策数据
神策数据（Sensors Data）隶属于神策网络科技 (北京) 有限公司，其团队四名核心成员均来自百度大数据部，有多年的大数据处理经验。
北京华平投资咨询有限公司
2021-02-22
大数据产品
鹏博士深耕云计算、网络SDN、自然语言处理、情感分析、图像理解，专注大数据的采集存储和信息挖掘，致力于提升各行业的大数据技术创新能力，通过全面的信息可视化、精准营销、新媒体数据挖掘、人群画像等为政务、工业、金融、医疗、交通、建筑、公安等各行业的合作伙伴提供一揽子的大数据解决方案，帮助企业实现增效降损，提高业务能力
鹏博士电信传媒集团股份有限公司
2021-02-01
基于工业领域企业级数据中台的全生命周期透明生产管控平台
自疫情发生以来，对于劳动密集型的制造业企业来说，尽可能减少工人聚集和交叉接触成为企业复工复产的重要保障。但在生产经营活动中，必要的沟通、协同、信息互通和反馈指导不可避免，这其中涉及了离散制造的多个部门（销售、采购、计划、生产、仓库、财务等）、多个生产工序以及多个工种。北大信息技术高等研究院智能工厂实验室利用工业领域企业级数据中台的优势，全面整合企业生产经营环节的关键数据，并利用数据智能对齐、行业知识图谱等关键技术，实现面向制造业的全流程可溯源的透明管控线上生产链，迅速帮助企业集中获得每一个线下关键生产环节的实时进度，并且能够细化到订单、生产设备、运行情况等细节，同时根据挖掘算法提供有效的智能辅助决策建议，在高效保障生产经营管控的同时，最大化地减少不必要的人员聚集，实现数据中台的指挥室作用，快速实现复工复产，有效提升生产效能。 拟解决的核心问题： 1、无法在生产环境外远程下单，下单效率低； 2、工厂远程管控困难，无法掌握订单的详细生产进度，并预测交期，难以面向JIT及时交货； 3、对生产缺少全维度统计掌握，需要跨系统反复查询； 4、在线实时分析困难，缺少必要的预测辅助参考； 5、生产环节无法自下而上进行反馈； 6、多源异构数据融合困难； 7、缺少人工智能的辅助决策。 预期实施效果： 1、移动端远程下单，基于混合云架构，实现内外网数据互通； 2、移动端跟单进度，多源异构数据融合，实现生产环节全流程线上实时可见； 3、生产数据实时监控，关键指标实时汇总，实现工作进度量化可见； 4、形成线上闭环数据看板，在线辅助指导生产经营； 5、沉淀大数据资产，形成工业领域企业级数据中台； 6、实现订单生产智能逾期预警、订单销量智能预测、原材料动态库存优化。
北京大学
2021-02-01