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。

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

本发明公开了一种多轴数控机床的无背隙双伺服交叉轴回转台， 包括 B 轴固定支撑座、B 轴回转系统和 C 轴回转系统，B 轴回转系统 包括旋转轴 B、B 轴旋转基座和 B 轴减速电机，B 轴减速电机固定安 装在B轴旋转基座上且其通过B轴滚轮圆弧齿条机构驱动B轴旋转基 座绕旋转轴 B 的轴线旋转；C 轴回转系统包括旋转轴 C、C 轴旋转基 座和 C 轴减速电机，C 轴减速电机固定安装在 B 轴旋转基座上且其通 过 C 轴滚轮圆弧齿条机构驱动 C 轴旋转基座绕旋转轴 C 的轴线旋转。 本发明可以很好地应用

本发明提出一种五轴机床旋转轴几何误差一次装卡测量方法。 本发明通过分别测量两条运动链理想位姿与实际位姿间的偏差，然后 基于机构的空间误差模型，反算出双运动链上待标定运动副的几何误 差值，能够实现单摆头—单转台五轴联动机床两个旋转轴共十二项几 何误差参数的一次装卡连续测量，在保证测量精度的前提下，避免了测量仪器及试件的多次装卡，提高了测量效率，填补了本领域的空白。 该方法可应用于单摆头—单转台结构五轴联动机床两个旋转轴几何误 差的测量。

本发明公开了一种基于改进的 SVD-Krylov 算法的数控机床进给 系统建模方法，该算法包括如下步骤：基于动力学方程建立数控机床 进给系统的状态空间方程模型；获得原始系统状态空间矩阵，原始系 统和传递函数模型；设定降阶系统阶次，启动多点矩匹配 SVD-Krylov·112·算法进行降阶；输出降阶系统状态空间矩阵，降阶系统及相应降阶传 递函数模型；采用正交实验方法和时间响应法进行降阶算法仿真验证。 提出的降阶建模算法降阶后的模型能够保证渐近稳定，计算效率高， 同时采用迭代