湖北中潮教育科技集团有限公司（简称“中潮教育”）是一家基于教育大数据和产教融合理念，通过教育内容研发与创新，充分利用移动互联网和信息技术的手段，打造商学类、管理类、法律类、党建类、人文类专业、职业与行业的课程体系，为各类企业、事业和政府组织建立特色化的职业技能提升学习系统，帮助社会大众提升职业素质，培养学习型组织，实现利用互联网平台传授知识、传播思想、传承文化的教育企业。

1、超大型厂房内部温度、湿度、CO2浓度和气流的分析模拟技术。2、超大型厂房内部温度、湿度、CO2浓度和气流精密控制技术与装置。

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。  

美林数据技术股份有限公司（简称：美林数据，NEEQ：831546）是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商，重点面向企业客户提供数据资产管理、数据分析与挖掘、数据开发应用为主的大数据产品及增值解决方案。成立至今，在能源、制造、金融、政务等领域积累了丰富的项目经验，自主研发的 Tempodata 系列大数据产品广泛应用于上千家大型企业，为用户提供从数据采集、数据资产管理、数据挖掘、数据分析应用等综合解决方案。 当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素，实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案——Tempo Talents 大数据人才应用能力成长平台。  

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出，为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性，为了有效克服大数据交易中的问题和风险，对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究，相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手：一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上，将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工，大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗；在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下，推动政府数据公开共享；禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。

清华大学地球系统科学系阳坤教授课题组在《科学数据》（Scientific Data）上发表题为“The first high-resolution meteorological forcing dataset for land process studies over China”的研究成果，发布了过去十年间阳坤团队开发的一套服务于陆面、水文、生态等地表过程模型的中国高时空分辨率气象数据集。该数据采用严格的数据质量控制，统一的站点数据、卫星数据和再分析数据的融合方法，避免了不同学者对同一研究区域气象数据的重复处理。近地面气象数据是地表模型的主要驱动。自2004年美国国家航空航天局（NASA）发布全球陆面数据同化（GLDAS）气象数据以来，北美、欧洲等区域高分辨率气象驱动数据集也不断涌现。阳坤教授团队自2008年起利用中国气象局数据共享的契机，开始了中国区域高分辨率气象驱动数据集的开发，建立了气象数据的预处理系统和融合系统，完成了首套相对稳定可靠的长时间序列数据产品。该数据集覆盖了中国陆地区域，时间跨度为40年（1979-2018），空间分辨率0.1度，时间分辨率3小时，包括了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等 7 个变量。基于独立站点数据的评估表明，该数据集较国际上广泛使用的 GLDAS 数据集具有更高精度。目前，该中国区域高分辨率气象驱动数据集已发布在国家青藏高原科学数据中心，可免费获取。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41597-020-0369-y数据网址：https://doi.org/10.11888/AtmosphericPhysics.tpe.249369.file

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

这项研究收集了2020年1月1日至1月28日期间，中南医院收治的138名新冠肺炎病例数据，其中40名（29%）医护人员和17名（12.3%）住院病人受到院内交叉感染。受感染的医护人员中，31人在普通病房工作，7人在急诊部门，2人在重症监护室。 武汉中南医院的这项单中心病例分析成果，清楚阐释了新冠肺炎的临床特征和治疗经验，为抗“疫”阻击战取得进一步胜利打下坚实基础。同时，研究证明“超级传播者”存在的可能性和病毒不可小觑的侵袭力，全员警戒一刻不容松懈，尤其要求一线的医护战士得到最严格的防护武装。

火灾事故调查是是一项技术性、政策性、规范性、法律性和时效性都很强的工作。由于火灾现场的千差万别，火灾调查这一专业执法工作所涉及的知识面特别广泛，在现场勘查过程中遇到的专业问题又相互交织在一起，加之建筑新材料、新工艺、新技术、新产品的不断涌现，使得火灾现场典型痕迹的发现和识别显得尤为重要。本课题选题从消防部队实际需求出发，以实际火灾现场中的痕迹为主要研究对象，收集提炼玻璃和混凝土等常见材料在火场高温条件下的痕迹特征，以解读痕迹形成的过程和规律，为火灾调查工作的开展提供有力支撑。