我公司致力于打造面向中国大学的教学与科研管理平台易教授，易教授的主要客户群体为高校、职业学校的院系和一些重点实验室，帮助他们快速上线专属教学与科研综合管理平台，从而实现学校教与学的流程在线化，信息与知识快速共享、线上自主学习、资源合理配置、数据科学洞察…… 易教授通过加强教学的流程数字化管理，能够有效提高学生的学习效率，减轻教师的工作压力，增强学校的管理能力。

本发明公开了一种基于渲染应用数据访问特点的数据管理方法。 与现有渲染应用所用的磁盘阵列存储方式不同，本技术方案通过对渲 染应用访问数据特点的总结，针对不同数据类别进行不同的存储设计。 使得保证渲染应用正常运行的情况下，有效使用渲染结点内存，减少 了传统渲染存储的数据存取时间。除此之外，由于针对帧数据的特点 进行了数据预取的考虑，所以在渲染运行过程中，几乎内存中都能存 储到渲染所需要的数据，这样加大了内存利用率。同时，

本项目是从生物制药顶层设计考虑，通过样本自动存取系统来提高生物制 药的科研水平和效率，采用先进技术解决系统集成中的复杂关键技术问题。项 目针对目前普遍使用冰箱（柜）冷藏样本的缺陷，进行彻底变革，设计全封闭 蜂窝式复合旋转机构，在此基础上，再运用相关技术，设计一种既能高效、安 全存取样本，又能高效利用和管理样本的系统，该系统功能扩展后，可组成智 能自动实验系统。

产品详细介绍我们公司多年来一直专注于图书馆自动化管理系统，谢谢广大客户朋友们多年来对我们产品的支持与肯定。今天又要给大家带来一个惊喜了。现在隆重给大家介绍一款我们公司最新推出的免费软件——《瑞天书目数据共享平台》！ 　　《瑞天书目数据共享平台》采用最新技术实现图书套录，达到资源共享。具体什么意思呢？就是您用我们的  《瑞天书目数据共享平台》可以在录入书籍信息时只需要输入书籍的ISBN码就可以远程获取我们公司服务器里的图书书目信息，而且我们这个书目数据库信息目前是完全免费开放的。 　　大家都知道，图书馆自动化管理中，最重大而繁琐的事情那就非“图书信息录入”莫属了，自己手工录入太累，找专门做数据的公司来录入图书数据经费又大，那怎么办呢？呵呵··当然是能找到一个可以免费获取图书书目信息的渠道最好呀。有这种想法的人，不妨使用我们的《瑞天书目数据共享平台》，体会这款系统的功能效果就知道是不是你们想要的。 　　此软件配合您现有的图书管理软件使用，让您的工作异常轻松，关键是免费！ 注1：目前中国大陆所有“联合编目数据中心”想要获取他们数据库里的数据都是需要花几毛钱一条的，有兴趣的可以网上了解，我们是中国大陆唯一一家免费提供数据共享平台的。 注2：远程编目服务器的开放时间一般是工作日时间段(作为我们的正式版用户，如果您需要其它时间段获取数据，请随时联系我们，我们会尽量安排开启服务器，请不用担心，这些都是免费提供的服务)。 注3：因近段时间远程编目服务器地址经常变动，若发生链接不上服务器，请联系我们的在线工作人员，我们会把最新服务器地址告诉您。  更多资讯及相关产品讯息可登录北创科技官网wwwbc863.com进一步了解。  

科研领域及方向 热能与动力工程/工程热物理 （1）PLC控制系统在电厂中的架构与工程应用、热工控制过程控制策略； （2）虚拟仪器仪表在测控系统中的应用； （3）火电厂集控运行； 项目概况 该系统综合利用计算机、通信以及数据管理技术对电厂热工仪表（热电偶、热电阻、压力类仪表及变送器）进行了设计与开发，采用模块化设计方案与面向对象的编程方法，将校验软件与数据库管理软件综合集成，实现了热工仪表的自动校验及其校验数据的综合管理，包括压力仪表、热电偶、热电阻温度传感器及其变送器的仪表参数管理、校验数据管理、打印管理以及校验数据综合查询等校验管理方面的相关内容。最终形成了一套集便携式、现场在线自动校验以及校验综合管理等于一体的电厂热工仪表自动校验与综合管理系统。 主要特点 该系统采用模块化编程方法进行设计，将压力仪表、热电偶、热电阻温度传感器及其变送器的仪表参数管理、校验数据管理、打印管理以及校验数据综合查询等校验管理方面的相关内容进行了综合设计，实现了热工仪表校验与数据管理功能的统一。 市场前景 随着我国电力事业和国际标准化进程的发展，电厂热工仪表的校验已经从被动转向主动，面对的各种被校仪表的生产厂家、种类、型号等也是各不相同的，对其进行高效校验以及校验的综合管理也是一件比较困难的事情，电厂的安全运行迫切需要随时对热工仪表进行现场在线校验，以便及时发现问题，采取措施，故本套系统设备具有较为广泛的应用前景。

本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际，以奥运会数据为载体，引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析，并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育，通过剖析我国奥运奖牌数据变化，让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展，深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时，鼓励学生从数据中探寻体育精神内核，内化于心、践之于行，涵养积极人生态度与爱国情怀。此外，案例数据可视化呈现国际竞技格局，助学生理解多元包容、拓宽国际化视野，增强民族自豪感与文化自信，实现知识传授与价值引领的有机统一。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂， 且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源 数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将 其应用于智慧城市建设。 项目特色：  统一高效的综合能源数据存储与计算服务平台，实现数据共享 和业务融合；  综合考虑用户的用电行为、用户间关联关系、时间、日期对用 户能源需求的影响进行建模；  融合分析用户多类能源的综合用电需求，并采用基于隐变量的 聚类算法在隐含用电需求空间中对用户进行聚类。市场应用前景： 建成统一高效的综合能源数据存储与计算服务平台，实现天津城 市电网结构化数据、非结构化数据、采集量测数据的统一存储，提出 的多因素能源使用特性细粒度分析框架，精细刻画用户的能源使用特 性，比传统方法具有更加丰富的涵义和可解释性。成果有效支撑天津 城市电网“十三五”期间的存储需求。为我国智慧城市综合能源数据 分析领域的技术进步发挥了巨大的推动作用

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。