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。  

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

随着科学技术的发展，互联网用户数量及应用规模不断扩大，传统互联网日益暴露出安全性、移动性、可扩展性及服务质量差等严重问题，无法满足当今乃至未来网络的需求。因此，迫切需要构思和设计全新的互联网体系与机制。近年来，国际上对新型互联网体系与机制的研究极为重视，美国和欧盟自2007年起，相继启动了FIND、FIRE和FIA等计划，但至今尚未见到综合有效解决上述问题的方案。/line在这种背景下，“标识网络体系及关键技术”项目以自主创新为主要手段，提出了新型互联网体系的构思，并获得国家973、863等科技计划的支持。项目组发明了标识网络体系及关键技术。

本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。

项目简介 随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN 已经得到广泛应用。按照CISCO 预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体 CDN 技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。应用范围 随着互联网流量的剧增，以及对网络视频质量要求的增加，内容分发网络的需求越来越大。按照CISCO预测，内容分发市场增长率将超过30%，具有广阔的市场前景。项目阶段 目前本项目已经完成了原型系统的开发，正处于产品化阶段。知识产权 北京大学网络视频实验室在承担国家863项目“未来网络体系架构和创新环境”基础上，重点研究了内容中心网络的命名方式、内容寻址机制和缓存路由协议，提出了命名内容查找协议NCR、期望最优路由协议ESP，并在INFOCOM、 SIGCOMM、CFI发表多篇论文，申请发明专利多项。合作方式 技术转让、技术许可、合作开发。

2017年7月11日，北京邮电大学温向明教授研究团队受邀赴日内瓦参加ITU-T SG13全会，代表北京邮电大学、OAI软件联盟及开源5G中法联合实验室，全程展示了全球首个5G网络服务化切片管理编排原型系统，并提交了SBA 5G网络切片标准化提案。该系统是5G网络操作系统的核心部分，可实现灵活的网络切片管理、业务动态编排及弹性伸缩，可有效应对5G网络中场景多样化、业务动态化和网络异构化的挑战。在大会上，团队主要研究成员王鲁晗、陈昕博士接受了ITU-T新闻媒体专访，并现场展示了5G网络中典型应用场景eMBB、mIoT网络切片创建、管理流程，及端到端业务的实现。5G切片管理编排原型系统得到了与会设备商、运营商及研究机构的广泛关注。ITU-T Future Networking工作组副主席Alex Galis评论到，“This work is very impressive, I extremely expect to see it implemented in operators network!” 。温向明教授研究团队表示，研究团队将加强与国内外重要运营商展开深层次的合作，提升在国际标准化组织的影响力，共同推动5G网络切片管理编排的标准化进程，占领5G网络切片管理编排及网络操作系统的制高点，加速推动5G网络切片管理编排系统在运营商网络的商用。原文：https://www.bupt.edu.cn/info/1079/73629.htm

高校科技成果尽在科转云

本技术成果为一个功能模块，可以嵌入到一块硬件板卡或者一个网络测量设备之中，形成一种网络测 量硬件产品；也可以集成到其它网络应用系统之中，扩展和改善网络应用系统的网络、路径、链路选择的 能力。