智慧墙通过挖掘分析图书馆服务应用数据实现可视化输出，能够实时展示图书馆动态信息数据，形成高价值信息网，将图书馆的信息数据第一时间展示在公众面前，实时进行互动，使阅读变得社交化，提高图书馆社会效益。

爱学堂教学大数据展示平台是专为高校教研开发的数据挖掘分析应用系统，致力于对学校教学中互动数据、学生行为数据、教学数据的科学分析，用数据让校方把控教改方向，让教师科学制定教学方案，让学生精准认知自我。

麦可思通过对师范类专业认证标准的研究与分析，设计调研评价指标。以结果为导向，基于师范生培养的“出口 - 过程 - 入口”全过程，从毕业生中期发展、应届毕业生跟踪、用人单位评价、教学质量与改进、师资保障、学生成长及生源与招生等维度，对师范类专业人才培养质量进行监测，同时也结合师范认证中关注的校本数据，为专业构建内部质量监测体系及撰写自评报告提供数据举证。

1、自动采集老师教学，学生学习数据，每节课提供44项以上教学数据记录 2、自动推送教师教学报告、学生学习报告、生成学校课程运行报告 3、可视化教学数据驾驶舱：满足校级，院级，老师，学生多维度的数据展示 4、实现教学过程从定性分析向定量分析的转变 5、提升学校对教学质量的精确评价和精准控制 6、促进教学模式的提升，让学校教学管理更科学化

目前的高校，数据中心建设存在的大量的问题，难以满足高校在决策、管理、服务、流程优化、业务创新等多方面的要求。为此，急需进行全面的数据治理。通过数据治理可重复的迭代过程，螺旋式上升模型，实现数据资产的不断沉淀、积累和质量的持续提升。 高校数据中台的建设遵循技术与管理的相结合，贯穿在数据管理的过程中。建立科学有效的数据中台体系，对学校各业务系统和数据中心的数据质量实施全程、全域和全员的管理。将数据质量管理以制度化、规范化的方式落实到数据采集、存储、清洗、生成、转化、传递和使用的各个过程环节之中。 方案优势： 1. 多元化的数据管理，真正实现数据全生命周期管理 通过数据中台及数据治理，定位核心数据，将信息数据通过标准化采集、自动化清洗、共享化整合入库等操作最终实现信息标准管理、元数据管理、主数据管理、历史数据管理、数据资源管理、数据安全管理等多元化数据管理场景，真正实现数据全生命周期管理。 2. 高自由度组合，打破固有局限 以信息化建设为基础，通过数据中台体系，对于信息标准、元数据、公共数据、数据交换、数据质量检测进行统一规划管理，同时所有产品功能模块可独立或按需组合，支持多种自定义模式，突破原有的固定局限，满足用户不同的数据中心建设需求。 3. 数据监控运维一览，实现可持续数据治理 通过统一监控与运维平台，实现主动监控、集中管理的方式，满足对于数据标准、数据采集、数据质量检测、数据内容等可视化监控与一站式管理，降低了人工运维成本，实现运维水平和可持续维护能力的效果。

建设专业的大数据实践教学平台，提供多样的实践教学环境和算力支持。 提高大数据专业建设水平，丰富大数据教学资源和提高专业能力。 链接产业，转化和对接企业级大数据项目案例、数据集并做到及时更新。 提供师资工程能力，提供充足的大数据专业师资和技术支持服务。

教育云数据中心解决方案，奠定教育数字化转型基石，资源整合与共享是教育信息化建设的重要课题，而教育数据中心是实现共享，弥合数字鸿沟的重要基础设施。 华为教育云数据中心解决方案，依托领先的服务器、模块化数据中心基础设施，统一管理软件以及可靠的业务连续性保障机制，打造敏捷高效、安全可靠、绿色节能的数据中心。 华为FusionCloud虚拟化技术，提供资源池化、全栈云服务能力，为教育客户提供融合资源池、托管云、混合云等场景下的解决方案，助力教育信息化迈向云时代。华为领先的模块化数据中心基础设施采用模块化架构，UPS效率高达97%，“泊位”建设模式快捷复制扩容，节省初期投资，省50%交付工期。 1.敏捷部署：资源灵活分配，教育业务分钟级上线 2.高效管理：统一管理多校区数据中心，效率10倍提升 3.节省投资：基于OpenStack架构，异构兼容多厂家设备

1、 能源介质系统的集中监测及运行状态分析完善轧制生产线能源介质系统的仪表配置和数据收集，对各类能源介质进行集中监控和在线计量，根据热平衡、水平衡等动态分析方法，对能源介质系统运行状态进行异常识别、诊断和预警，并自动生成管理报表等。2、 轧件工序能耗成本的在线核算和挖掘分析利用能耗分析模型，根据轧件跟踪时序，在线统计分析每一轧件在各工序中的能源介质消耗及成本，并与生产过程数据关联分析，为生产工艺的节能优化提供依据。3、 轧件工序能耗的预测仿真及生产优化利用能耗预测模型实现生产工艺节能的仿真优化，并根据生产节奏，通过峰谷电量排产和燃气、冷却水供应优化，以减少能源介质的耗散，同时避免能源介质波动对产品质量稳定性造成不良影响。

1 成果简介风电场并网运行控制平台包含风功率预测、风电场自动发电控制(Automatic Generation Control, AGC)、风电场自动电压控制(Automatic Voltage Control)等主要功能子系统，对内进行发电厂发电计划制定、在线实时控制等综合功能，对外配合电网进行 AGC、 AVC 调度，实现风-火-水-储的优化互济运行，是建设电网友好型风电的核心技术。 风功率预测系统 风功率预测系统包含功率预测、风电监视、数据分析、程序管理等四大功能子系统，满足风功率预测、实时风电监控、数据挖掘等综合性风电管理需求。功率预测系统支持丰富的用户角色，满足预报员、调度员、管理员等不同角色用户的业务需求，提供具有针对性的后台模块与人机界面。调度员：实时监视风电运行状态、在线调度风电运行等；预报员：风功率曲线预报、模型训练、预测结果订正与自动发布等；管理员：系统的扩容与升级、程序模块监视、日志管理等。功率预测系统提供智能化预报员向导系统，确保系统随着数据积累，建立精度越来越高预测模型。采用欧洲气象中心、中国气象中心的全球模式；采用 MMD5(美国)中尺度模式，生产数值天气预报。 功率预测系统对不同风场建立针对性模型，具有详尽的数据预处理功能，应对现场数据错误、缺失等复杂情况。系统可以智能分析系统误差，预测模型可选用定时训练更新或人工更新。系统按典型天气类型建模，对雨/雪/扬沙/低温等极端天气建模更加准确。 丰富、可靠、强大的数据中心是进行风功率预测、风电实时监视、风资源评估的基础。功率预测系统提供海量数据存储、快速查询、风资源可视化、数值天气预报分析、系统评价等综合性数据管理功能。 风电场自动电压控制系统(AVC) 风电场 AVC 系统是一个在现有风机 SCADA 与升压站 SCADA 基础上，实现自动闭环、利用双馈风机自身无功调节能力满足风电场并网综合需求的监控管理系统。 从 2006 年起，国家电网对风电场并入点网点（ Point of Coupling Connection，简称 PCC）的电压、无功与电能质量等提出了一系列要求，内容包括 PCC 电压偏差、电压波动范围、功率因数、谐波与闪变的。随着我国风电建设深入、电网电压调整的需要，在风电富集地区的风电场将需要调整其电压参考点或无功输出值等以满足更高级的并网需求。考虑到风电场电压-无功调节特性的复杂性，依靠单一手段已不能满足要求，协调多种控制手段，以较低的调节成本达到理想控制效果是风电场电压-无功控制的必然要求。风电场 AVC 系统的主要功能如下：实时监视风电场并网点以及内部电网的电压和无功信息；协调控制集中无功补偿设备、事件驱动的控制模式将减少控制设备的投切率，提高设备的使用寿命；动态调节双馈风机功率因数，最快响应时间少于 100ms； 闭环控制系统，参与电网自动电压控制，减少现场工作人员的工作量；改善局部电压质量和无功水平保证风电场并网点的电压质量和无功的吸收；保证风电场的电压稳定、降低配网网损。2 应用说明系统共包含：数据与通信服务器，提供数据存储、实现与电网调度系统的通信功能。本系统通过风机厂商提供的 OPC 接口，采集风机实时数据。系统通过 OPC 接口获得与风机实测信息，同时上传功率预测结果、指令反馈等。此外，还可以按用户定制的消息发布通道，将用户关心的详细信息传递至指定地点（如发电集团的风电信息监视中心等）。调度终端与维护，提供面向调度员的风电实时监视功能、预报向导系统、管理界面、风电场自动电压控制见识，同时供系统维护、升级使用。标准化机柜（可考虑与其它系统共用机柜）。网络交换机、路由、网线等网络配件。风功率预测系统与风电场 AVC 系统可以分开单独配置。图 1 风电预测系统与外部系统的通信方式3 应用范围成果主要适用于电力行业相关企业，特别是与风力发电相关的新能源产业，如风电场、风力发电集团、电力调度中心、风机制造商与从事相关行业的研究院所。4 效益分析对风电进行功率预测、实时监控与在线控制是未来风电发展的必然趋势，可以全面提升电网、风电场、发电商等不同实体对风力发电的认知深度、调控能力、与管理水平。对不同应用主体的效益主要体现在:目前我国北方地区受电网调节能力限制，约有 1/3 风电处于闲置状态，利用风功率预测、增加风电可控性可在不增加额外设备投资的基础上，大幅程度上提高风电接纳能力。 据欧洲经验，利用风电功率预测，合理安排检修时间，可以增加上网电量 2-3%，对100MW 规模的风电场而言，按风电上网电价 0.7 元计算，年约增收 42 万元。 电网对风电场并网点采取了严格的无功考核制度，华北地区某风场试运行结果表明，该风场在并联电容器检修期间投运风电场自动电压控制系统，不仅有效保证了风电场的无功水平，而且基本杜绝了风电场无功考核惩罚，整个系统投入后不到 2 个月即全部收回了投资。

一、成果简介 食源性病原微生物目前是威胁我国食品安全的首要风险。通过分子生物学手段可快速、准确、廉价的检测病原微生物，但传统分子生物学技术在食品微生物检测中只能做到靶向检测和事后检 测，即在例行检查中只检测种类有限的常规病原微生物，而不在常规检测范围内的病原微生物在爆发食品安全事件后才进行检测，这种靶向性和后验性导致食源性病原微生物检测的遗漏和滞后。另 外，传统的分子生物学技术一次实