平台以拖拽式、低代码方式进行数据处理、可视化分析，为教师科研、学生自助数据分析探索应用提供工具支撑。在大数据分析平台中，用户能够随时更改观察数据的维度、指标，让数据能够以丰富的图表方式进行迅速、直观的表达，同时借助联动、钻取、链接等交互操作，发现数据内部的细节规律，在操作交互过程中与数据进行直接、实时的对话。1、数据准备可视化分析平台能够快速完成数据的添加，并支持对于数据表的数据分析与洞察。根据分析需求，系统提供数据关联、数据过滤、数值替换、重命名、数据分组、分段、去除空格、数据列合并、拆分、自定义列、地理分析等数据预处理功能，满足基础的数据清洗、转化、集成需求。2、可视化设计支持学生通过拖拽的方式更改观察数据的维度、指标，并将数据以丰富的图表方式，进行迅速、直观的表达。整体分析过程无需编码，为学生提供极简易用的操作体验。平台提供图形的智能匹配与图形切换功能，支持学生随时更改图形类型，寻找更贴切的图形表达方式来诠释业务含义。支持多数据表的分析模式，学生在分析时，可选择多个表的字段直接制图，无需提前建立数据集（宽表）。系统会自动检索表关系，在后台自动生成数据关系，学生也可手工指定多表之间的多种关联关系，关联关系支持常见的雪花、星型等模式。关联关系一旦设定后，可被其他图形复用，极大的增强了数据模型的灵活度，满足了更为复杂的业务分析场景。3、图形组件开发作为“计算机”、“大数据”专业技术学科的学生，除了掌握图形基础用法和分析方法外，可以利用每一个图形的“编码”功能实现图形深层次的开发和自定义。还可以利用R\JS编码的方式，进行全新的可视化图表开发，图表可以与当前页面融为一体，形成完整的分析场景。4、成果管理监控总览提供对可视化发布后成果的全局监控与管理。教师可以了解到发布的成果数量，成果收藏情况，成果访问情况等信息。帮助教师更好的进行全局可视化成果的管理。5、数据门户主要是针对科研人员已经发布的可视化场景、报告、Word报告进行分类管理，支持针对研发成果进行统一权限管理。

为了提高学生的动手能力和创新能力，提高实验教学质量。北京润尼尔网络科技有限公司针对各类大中专院校《数据结构》实验课程,开发出了配套的可在网上开展的基于C/S结构的数据结构实验教学系统。系统由课程实验平台和虚拟实验教学管理系统两部分组成，课程实验平台提供了真实的C/C++数据结构程序编制编译开发环境，可进行C/C++数据结构程序编辑、编译、运行、项目工程的提交、实验报告的编写，虚拟实验教学管理系统提供全方位的虚拟实验教学辅助功能，包括：实验前的预习、实验的开课管理、典型实验案例库的维护、实验教学安排、实验过程智能指导，实验结果的自动批改、实验成绩统计查询等功能，为实验教学环境提供服务并开展应用。 通过大量数据结构实验知识点的训练题目，以及系统综合的训练，能够快速提高学生对数据结构的理解能力和实际动手能 力。同时，能够很好解决开发学习中关键学习点掌握的问题，该软件可满足各类大中专院校和培训机构C/C++课程的实验教学环节的需要。 系统依据大多数高校数据结构教学大纲提出了12个典型实验案例的训练：  (1) 实验1 堆栈和队列  (2) 实验2 树、二叉树的存储结构  (3) 实验3 树、二叉树的遍历  (4) 实验4 树、森林及二叉树的基本概念练习  (5) 实验5 线性表  (6) 实验6 开发一个可应用于双向链表的Bidirectional Iterator  (7) 实验7 Linked类的进一步扩充  (8) 实验8 List类的另一种设计和实现  (9) 实验9 Binary Search Tree的平均树高  (10) 实验10 查找、排序的应用实验  (11) 实验11 冒泡排序实验  (12) 实验12 初​始​化​队​列​+​入​队​列​+​出​队​列​+​销​毁​队​列 除上述实验之外，用户也可以根据教学需要自主添加典型实验。 系统用户分为学生、教师、教务管理员和系统管理员四种角色，不同角色拥有不同权限。  ►学生：选课、选择实验、开展实验、接受实验指导、在线提交实验报告、保存和提交实验结果、查询实验成绩和批语。  ►教师：典型实验库维护、发布实验、安排实验、批改实验报告、系统指导、统计并发布学生的实验成绩和批语。  ►教务管理员：课程计划、开课计划、选课日期设置、开课审核、开课查询。  ►系统管理员：用户管理、分组管理、角色管理、权限管理、系统维护等。 性能指标 支持同时在线用户数1万人以上，经过在多所学校的实验教学应用，系统运行稳定，不限终端用户数，完全能满足各类高校的实验教学需要。 服务器运行环境 操作系统：Windows Client/Server，Linux/Unix Server 环境支持：JDK1.6_25 客户端运行环境 操作系统： All Windows系列

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。

大数据工程技术实训平台产品是大数据实训为核心，主要面向培训机构和高校提供大数据工程技术人员认证的实训平台。平台围绕大数据工程技术知识体系及应用，集成了大数据行业内企业常用的大数据技术及组件工具，为学员提供丰富的项目化实训案例与实验环境，帮助学员快速掌握大数据工程技术体系及大数据专业技术技能。

海鳗（北京）数据技术有限公司是专注于智慧旅游大数据应用场景研究和价值挖掘的高科技公司，基于多年旅游大数据行业积累，整合成一套理论实践与行业应用相结合的旅游大数据教学、实训一体化平台。平台面向开设旅游专业的本科和高职、高专院校，助力院校专业数字化改造、课程数字化升级、教学数字化创新。 海鳗旅游大数据教学实训平台嵌入真实的产业数据及产业分析平台，帮助学生利用大数据相关知识在真实场景中解决实际的数据分析问题，并做出有效的业务决策。  

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……

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先

本发明公开了一种外设部件互连标准接口的多功能采集控制装置。其第一外部接口和第二外部接口分别通过各自的PGA模块连到ADC模块的输入端,第三外部接口与ADC模块的第三输入端相连,FPGA模块通过DAC模块及差分模块分别与第三外部接口连接,第三外部接口通过光电耦合模块与FPGA模块连接,FPGA模块分别与第一、第二PGA模块、ADC模块及第三外部接口连接,FPGA模块通过PCI桥芯片最后连接到PCI总线上,电源模块给装置供电。本发明对三路模拟量输入,两路差分编码输入以及四路单端数字量输入传感器进行数据采集,而且提供两路模拟量输出,四对差分输出和两路数字输出接口来控制多种接口的外部设备。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试