云数据库，是依托H3C CloudOS云平台资源和运行环境的自助式按需提供的数据库即服务（DBaaS, Database as a Service），辅以自动化部署、读写分离、高可用、备份恢复、健康检查、监控等特性，融合DBRE（Database Reliability Engineering，数据库可靠性工程）自动化流程保障业务连续性，加速应用程序现代化。 功能架构 产品价值 应用场景

数据可视化旨在借助于图形化手段，清晰有效的进行相关数据的传达与沟通，通过直观的传达关键数据的特征，从而做到数据价值的更高体现。提供多种展示模板供用户进行选择，同时支持模块的自定义功能。

XM-F22骨盆测量模拟人   功能特点： ■ XM-F22骨盆测量模型（骨盆测量模拟人）为成年女性整体人，解剖标志明显，便于操作定位。 ■ 采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 关节灵活，满足骨盆测量时的各种体位。 ■ 下腹部设有透明视窗，观察骨盆内测量操作全过程。 ■ 可进行骨盆内测量与外测量训练。

本发明公开了一种可组网便携式汽轮机组振动数据采集与故障分析系统，包括ARM主控模块、电源模块、故障诊断模块、对传感器传递的快变及键相信号进行预处理的信号调理模块，所述信号调理模块的输出端连接可对多路同步快变信号进行键相采集的同步快变信号采集模块，同步快变信号采集模块的输出端与ARM主控模块通过总线通讯连接；所述故障诊断模块接收ARM主控模块通过总线传递的数据并诊断，诊断结果通过总线反馈给ARM主控模块；所述电源模块通过总线为信号调理模块、同步快变信号采集模块以及ARM主控模块提供电源。所述总线为PC/104并行总线。本发明优点：结构紧凑小巧、方便携带、能够与其他系统组网以动态分配任务、处理效率高、使用灵活性好。

随着我国社会经济发展和人民生活水平的提高，城市居民对重塑慢行系统、提升城市空间品质提出了更高的要求。共享单车作为一种便捷、高效、绿色的新型出行方式，是解决城市短距离出行和"最后一公里"难题的重要工具。本文以一种新的视角，应用共享单车骑行轨迹数据从骑行行为角度对骑行环境进行研究。以龙岗区为例，首先对街道骑行行为的时空间分布特征进行了研究，发现骑行行为在时间上主要集中在早晚高峰时段，在空间分布上主要集中在地铁和公交的接驳站点和龙

本发明公开了一种数据去重过程中的并行分块方法，其特征在 于，包括：(1)将数据流中的文件分成多个定长的数据段，所述数据段 的长度大于数据分块的最大块长；(2)利用计算机多核处理器并行对每 个数据段进行分块，每个数据段都通过分块获得多个数据块；(3)将最 后一个数据段除外的每个数据段的最后一个数据块与后一个数据段的 第一个数据块进行边界衔接处理。本发明提出的并行分块方法，采用 一种新颖的边界衔接方法解决了传统分块方法的

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。