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辽宁大学舆情大数据系统
系统重点解决舆情数据分析中可视化舆情数据采集、存储和分析方法问题。系统提供可视化舆情数据采集方法,解决了用户定义数据采集模板易用性问题。系统采用主流的hadoop系统作为存储系统,解决了系统可用性问题。系统实现了多种舆情数据分析算法,实现了舆情报告辅助生成功能,能够有效的协助舆情分析人员工作。系统数据采集吞吐量、数据存储、计算能力均具有良好的扩展性。
辽宁大学 2021-04-11
社会网络大数据分析系统
社会网络已经成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的 Web2.0 业务,在世界范围内,最著名的社会网络代表是 Facebook、Twitter,用户量分别达到 12 亿、5 亿;国 内使用人数最多的社会网络工具是新浪微博和腾讯微博,其中新浪微博用户达到 5 亿,腾讯 微博用户超过 8 亿。社会网络中的巨大用户群每天产生海量的用户数据、关系数据和信息数 据,若能够对海量数据进行准确、及时的分析,则会在精确营销、舆情探测以及网络安全等方面创造巨大价值。然而由于社会网络的大数据特性以及分析方面要求准确、及时,目前缺 乏融合多项社会网络分析技术的、成熟的社会网络大数据分析系统。社会网络分析技术是一项关键技术,也是一项热门的研究,涵盖了社会学、人类学、社 会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经 济学以及生物学等多个领域,是一项多学科交叉技术。社会网络大数据分析系统要求具有坚 实的数据支撑,即数据获取全面、更新及时、获取数量大,也强调多维度、多粒度的分析手 段相结合,并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。基于上述现状和挑战,在国家科技支撑项目的资助下,实现基于新浪微博、Twitter 等 主要社会网络交流工具的大数据分析系统,系统完成从数据获取、数据预处理、数据存储、 消息中心、数据分析、结果可视化展示的闭环处理流程,支持多种社会网络(Twitter、新浪 微博等)的数据实时、不间断获取,获取数据量在国内外同研究领域处于领先地位;实现整 体、个体、群体以及事件的多层次、多粒度分析模式;同时具备良好的人机交互操作界面以 及优秀的分析展示效果。
清华大学 2021-04-11
PB级海量异构数据搜索系统
现代互联网、通信和信息科技应用涉及海量异构数据,有效管理和使用数据需要对其进行组织优化和 预处理。索引是重要的预处理方法,以其为基础可提供高效的数据搜索功能。常用的开源搜索引擎Lucene第一部分 电子与信息领域技术成果采用属于关键字索引的分词倒排技术,可满足自然语言数据搜索的需求,但是对词较多或者无法分词的异 构数据,比如信号、日志、代码和基因等,需要使用SA(suffix array,后缀数组)索引,在技术原理和应 用范围上均区别于关键字索引。
中山大学 2021-04-10
基于 IC 卡的数据采集系统
南京工程学院 2021-04-13
基于IC卡的数据采集系统
 基于IC卡存储技术的数据采集系统具有数据采集灵活、实现成本低的特点,解决了数据采集接口不统一带来的数据自动采集困难的问题。设计开发了IC卡读写设备与数据采集软件。
南京工程学院 2021-04-13
数据库安全扫描系统(产品)
成果简介:传统的数据库安全系统侧重于权限控制。例如,对表和存储过程 的访问。而数据库安全扫描系统所要做的是:对数据库系统进行范围更广的 彻底安全分析,找出所有可能存在的潜在漏洞。为了保护数据库的安全,检 测出数据库的漏洞,从而保证数据库系统资料的机密性和完整性,有必要有 一套工具来实现对数据库进行检测和安全性评估。数据库安全扫描系统的目 标就是:针对主流数据库(Oracle、SQLServer)系统进行自动化的检测, 以发现数据库中存在的
北京理工大学 2021-04-14
产品数据集成管理系统(BITPDM)
Ø  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、SQL Ser
北京理工大学 2021-04-14
高校教研大数据分析系统
高校教研大数据分析系统 数据洞察现在,智慧决策未来 核心功能 群体动态画像 用动态发展变化的眼光,采用数据动态描绘“学生”、“教师”的群体特征,为“学生分群施教”、“教师分群管理”提供最新的分析决策依据。 动态学情跟踪、预警 关注学情动态, 跟踪每个学生实时的出勤率、课堂参与度、作业完成率&优秀率,进行学业趋势预测、作业抄袭预警、挂科预警,帮助学校针对性调整教学过程。 教学质量评价跟踪 定期师生评价、同行评价,质量量化及趋势对比,正向激励教师、对教学质量异常预警。 成绩分析、预警 多维度洞察教学问题、卷面命题分析,持续改进,验证决策措施有效性。 命题质量分析 支持单卷单题区分度&变化、难度&变化、得分率及平均水平、错题难度及知识情况分析。 学生成绩分析 学生个人的各科成绩在班级、年级位置、变化趋势,以及知识点强弱分析、偏科分析、学业预测和实际结果对比。 教师成绩分析 班级学生总体情况(得分率、各难度题目作答情况分析、错题难度-知识点分析),与其它班级对比等 学院、校级管理者成绩分析 多维度数据洞察(公共课/核心课程分别从科次、平均分分布、学科、学院、教师、班级多维度交错分析,洞察本质)。 产品优势 数据全流程 打通日常教学、教学质量评价、学期考试、成绩分析等教学数据周期及各环节。 全角色 面向高校教学组织的各个角色成员(学生、学科教师、班主任/辅导员、学科负责人、院级及校级管理者等)提供数据应用场景。 数据可视化及洞察 分析展现及数据挖掘,可进行数据下钻,对异常预警进行抽丝剥茧、逐层深入,深度展开数据洞察。 随时随地 用户可随时随地掌握教学动态及异常预警,支持微信业务通知、审批待办,分析数据实时查看。 API集成 提供API接口,便于与教务系统和第三方系统数据对接。  
武汉启明泰和软件服务有限公司 2022-06-07
高速网络环境下流量监控与带宽管理系统
随着P2P(Peer-to-Peer,即对等连接)技术的迅速推广和普及,基于P2P技术的文件共享、音视频直播/点播、网络游戏、协同处理和深度搜索等各类应用大量涌现,而其中的安全问题尤为突出,给网络运营商、网络监管部门带来了新的安全问题和管理挑战。 目前,已经存在一些使用P2P特征码的方式对P2P应用进行识别和控制,当前对P2P应用进行识别的方式不少采用X86平台+Linux操作系统,使用纯软件的方式进行识别和控制,但是由于X86平台自身的性能瓶颈,使得在千兆网络环境中很容易形成性能瓶颈,不仅影响网络通信质量,也使得对P2P应用进行识别时达不到应有的效果。网阀项目组通过对目前架构中出现的问题的研究,找到当前X86平台中的缺陷,并针对该缺陷,提出了使用FPGA卡,在硬件级对P2P协议进行识别和控制。这种软硬件相结合的方式,解决了传统的X86平台中的瓶颈问题,使得系统的整体性能得到了很大的提高。 针对目前市场上的需求,我们在对P2P应用进行识别和监控的系统中增加了带宽管理、流量清洗以及日志统计等功能,实现了对网络进行有效管理的功能。另外,通过对多核技术的研究和应用,对操作系统及网络协议栈的优化,使系统更能够满足在高速网络中的性能需求。 1. 支持对多种P2P应用及其传统网络应用的分析、识别 2. 基于P2P应用的网络带宽管理 3. P2P流量统计与分析 4. 远程管理和维护 5. 面向对象的管理机制 6. 多级权限管理功能 7. 账户锁定保护功能 8. 独立、强大的日志功能 9. 快速的P2P协议/应用分析响应机制 10. 智能升级功能 11. 支持两种工作模式 12. 支持ByPass功能 13. 串口控制台功能模块 14. 支持配置参数的导处和导入功能 15. 支持状态监控功能 16. 利用FPGA实现高速协议特征识别; 17. 在高速网络应用识别和控制的系统中增加了带宽优化技术; 18. 使用流量清洗,能够对网络中的异常流量进行清洗过滤; 19. 实现高速网络环境下的各种应用协议的流量统计、排序; 20. 实现基于主机的流量统计、分析,并实现TOP-n排序等功能; 21. 对Linux内核的网络协议栈进行优化; 22. 采用多核技术实现高速网络数据处理。 “P2P应用监控关键技术研究及系统研发”获得2008年度四川省科技进步奖二等奖。 该系统的前一代产品(基于纯软件实现)在取得公安部销售许可证的情况下,已经在学校、政府以及一些高信息化的事业单位进行应用。而软硬件结合的网络监控与带宽管理系统也将一步步替换前一代的纯软件平台,并将进一步的部署在党政、电信、教育、企业等行业。该系统投产条件要求不高,可以根据市场情况调整生产能力。需要的生产能力是装配工业控制计算机及软件(初期可以采用硬件装配外包的形式)。
四川大学 2021-04-11
高速网络环境下流量监控与带宽管理系统
项目简介:目前,基于互联网的搜索系统,主要依赖于GOOGLE、BAIDU等搜索引擎,这类搜索引擎功能强大,但在同一关键词中,所搜索的结果往往多达几千条甚至几万条或更多,在如此多的结果面前去寻找自己想要的结果,其难度那是可想而知的。另外,由于这些搜索引擎反馈的信息以关键字为线索,导致反馈结果完全可能与用户希望查找的结果相关度不大,反馈大量无用信息。 本项目研究使用主题爬虫技术建立分布式爬虫,采用精准搜索技术对互联网上的包含特定信息的网页进行抓取和存储,并采用自然语言处理技术和文本挖掘技术对抓取的网页元素进行智能分析和智能抽取,然后将包含特定主题的精准信息呈现给用户。形成的项目产品内容如下: 1. 部署、研发基于主题的互联网精准搜索咨询服务系统平台。在互联网上部署精准搜索系统,由用户提交需要搜索的主题,帮助用户建立、完善基于主题的描述库,用户只需简单地提交搜索指令,则通过平台获取及时、全面、精准的搜索结果; 2. 开发互联网精准搜索软件系统。供一些特殊用户群自己部署系统,独立获取所需要的信息。协助用户自行部署,并为用户建立特定主题的描述语义库,用户可根据搜索主题扩展、定制主题描述库。 建设投产条件:本系统为软件系统,因此应用本系统的推广和维护条件非常简单,只需软件开发环境、4台服务器,以及10M以上的网络带宽。如果要提供信息搜索服务,则需要分布式部署服务器,该投入可以根据具体市场规划、预测进行预算。 主要技术指标:由于一些特殊的用户群体,他们所关注的主题信息较为敏感,这样,他们的系统往往要求单独部署(如军队、安全等行业)。此类用户以一套软件系统销售25万元计算,2011年市场拓展期,销售系统10套,销售收入250万元;2012年销售系统20套,销售收入500万元。另一类用户直接为其提供特定主题的信息搜索服务,以信息服务的方式为其提供产品。 应用范围覆盖国家各职能机关、金融、企业、军事、科研等不同行业,为相关行业提供特定主题的情报/信息获取,如:交通、环保、金融、水电、公安、安全、教育、国防等各行业及单位,以及与民生相关的各个行业。项目目前已进入产业化阶段,成果权属为我校独自拥有。
四川大学 2021-04-11
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