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大数据预测疫情传播研究
该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链，以应用传播动力学为方法，以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有关数据，并将分析结果生成可视化网页，开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作，对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。
研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔，南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日，每3日发布一次预测，已连续发布疫情传播预测6期，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标，其预测区域也进一步细化，由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测，拓展为对全国各省市的预测。
南开大学
2021-04-10
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
工程优化设计与大数据挖掘
一、 项目简介为解决复杂工程优化设计等问题，研发智能优化技术及软件进行工程建模与优化设计，可以应用于电子、通信等诸多领域。面向复杂大数据信息，研发智能数据挖掘技术可以发掘潜在规律和感兴趣的信息，为工业、农业、国防、金融和证券等诸多行业服务。本项目在国家和省市等基金资助下开展的，率先研发出石油测井智能数据挖掘系统；在无线通信、智能天线、半导体器件仿真等领域取得满意的优化设计效果。二、 项目技术成熟程度在Windows环境下开发出《智能数据挖掘系统（1.0版本）》，并获得国家软件著作专利权；现已开始应用在石油测井、无线通信与智能天线等领域，效果显著。如图1至图3所示。三、 技术指标本项目研发的软件系统在 Windows系统和VC++平台下进行，还能嵌入Matlab等工具箱进行工作。并具有界面友好、可视化程度高、扩展性强等特点。四、 市场前景对于各种复杂工程问题的建模与优化是非常重要的；面向各行各业的大数据进行数据挖掘，为决策服务更是势在必行。本课题正是解决这些问题，其应用前景广阔。五、 规模与投资需求本项目适用于各行各业，主要研发专用软件系统，研发成本较低（约5-10万元）。六、 效益分析本项目主要应用于各类复杂工程问题的建模与优化设计，以及各行各业的大数据挖掘，其经济效益是相当可观的。七、 合作方式双方协商，可以采取转让、合作、技术指导或其他形式。八、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）联系人：夏克文；地址：（300401）天津市北辰区 河北工业大学信息工程学院；Email：kwxia@sina.com；电话：022-60435739九、高清成果图片2-3张图1为系统主界面；图2是测井解释应用；图3是天线波束形成。图1 智能数据挖掘系统主界面图2(a) 某油井测井数据200%比例读取的测井图图2(b) 基于支持向量机（SVM）的测井解释图3 基于智能优化算法的波束形成方向图
河北工业大学
2021-04-11
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
智慧校园平台
1.各端齐全：包含了教师pc端、教师app端（含安卓、苹果系统）、家长app 端（含安卓、苹果系统）、校园融合终端并且各端数据同步；
2.扩展性：扩展性体现在丰富的API接口及pc端、app端、校园融合终端能够根据学校自己的应用和需求自己添加应用；
3.融合性：通过应用融合和数据融合为老师、家长带来便利，并所有子系统同步更新；
北京神州数码有限公司
2021-08-23
智慧考试平台
安徽卓智教育科技有限责任公司
2022-09-13
智慧教育平台
一、产品概述
智慧教育平台是集“教、学、测、评、练、管”为一体，为教育管理者、教师、学生构建的互联网+教育平台，具有互联互通、开放灵活、多级分布、覆盖全国的特点。 平台精心打造了教务、校务、教研、教学、学习、课程、资源、题库、考试、设备管控、数据看板等业务板块，构建了课前、课中、课后的完整业务链，能够有效支撑学校和师生开展信息化教学应用，从而全面提升师生信息素养，开展基于互联网的教育服务新模式。
二、产品特点
多级权限管理
多类设备管控
多个场景覆盖
多端数据汇总
多方资源汇聚
多维智能排课
多元教学融合
多维课堂服务
三级等保资质
三、产品形态
北京文香信息技术有限公司
2022-09-13
智慧教育平台
以虚拟云概念大数据为基础，以物联网络为支撑，构建一个基础教育（小学，初中，高中）的智能化校园综合管理平台，以优质教育教学资源共建、共享、相互应用、资源整合为中心，融入到教学、学习、管理、生活等综合领域，最终实现教育公平、教育互助、教育互动、提高教育质量目标，推动教育教学改革的发展。
一、智慧教育的核心理念就是充分利用当前社会最前沿的信息技术，建立了多层次、创新型、开放式、互动式的现代学校，提高了办学的质量和效益。以新的人才观、教学观和管理理论为指导，超越传统的教育模式，以便于培养适应信息社会要求的科技创新型人才。
二、智慧教育具体体现在以下四个方面：
1.在教学方面，利用多媒体（交互式一体机、班班通视讯设备）、网络技术（基础网、城域网、互联网）实现高质量教学资源、信息资源和智力资源的共享与传播，并同时促进高水平的师生互动，促进主动式、协作式、研究型的学习，从而形成开放、高效的教学模式，更好地培养学生的信息素养以及问题解决能力和创新能力。
2.在管理方面，利用信息技术实现职能信息管理的自动化，实现上下级部门之间更迅速便捷的沟通，实现不同职能部门之间的数据共享与协调，提高决策的科学性和民主性，减员增效，形成充满活力的新型管理机制。
3.在公共服务体系方面，建立覆盖学校教学、科研、管理、招生等各个区域的宽带高速网络环境，提供面向全体师生的基本网络服务和软件服务；要在校园内建立电子身份及统一认证系统，从而为学校高水平的教学和管理等提供强有力的支撑。
4.在学校社区服务方面，适应后勤社会化改革的需要开展了各种网络化服务项目，包括电子消费，电子医疗等，为师生员工提供便捷、高效、集成、健康的生活和休闲娱乐服务，形成智能型的社区服务体系。
某县市智慧教育综合系统平台项目，系统包含:教育虚拟云平台、网络传输系统、平安校园综合报警控制系统、电子书包、多媒体电教室、触控式班班通等智慧教育综合管理平台。
智慧教育工程总造价：12036.00万元，建设周期：六个月。
新立讯科技股份有限公司
2021-08-23
基于大数据的体质健康数据采集及挖掘技术
基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
聚焦全民健康,尤其是青少年体质健康的提升，融合人工智能、物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术，以健康失衡状态的动态辨识与健康自主管理为主攻方向，构建以信息科技为引领的一体化健康服务管理体系。通过非二代设备的智慧化升级技术开发智慧化设备，并进一步构建智慧化场景。基于物联网的无接触数据感知技术、体质测试与运动行为数据采集等技术，采集评估测试对象的体质健康行为数据，并建立行为健康数据库。基于健康行为大数据，结合已有的体质检测指标、医学筛查指标和人体运动指标，通过标签建模构建个人数据画像，通过机器学习算法实现将健康行为数据从低阶数据到高阶数据质的飞跃。建设运动康复处方库、健康行为评价体系与健康行为风险预警模型，基于控制论、行为科学等理论方法构建健身指导决策支持系统，形成基于“大数据”的健康行为决策技术体系。
西南交通大学
2022-09-13
IMAGINELab视觉感知和大数据分析
自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用
南京大学
2021-04-10