本公司主要从事传感器实验台、过程控制实验装置、传感器实验仪、现场总线实验装置、过程控制技术、自动检测技术、传感技术、电力电子及电气传动技术、电机拖动及控制技术、现代电工电子综合技术、机电一体化、数据采集与处理技术、虚拟仿真技术、单片机嵌入技术、汽车实训技术等教学实验仪器和工业仪器仪表的生产。是国内专门生产测控教学仪器，集软件开发、工程建设、硬件设计、销售的综合性企业。生产的过程控制综合实验系统、传感器系统实验仪及机电一体化及自动化系列等产品已遍布全国各地大、中、专院校。 公司目前生产的十大系列百余种教学实验产品，秉承“以人为本、科技创新、以质立市、以优传名、以诚言商、以信为荣”的企业宗旨，同时依托浙江省国家大学科技园的强大实力，主要由浙江工业大学牵头、与浙江理工大学、中国计量学院与江干区人民政府共同建设，发扬“自强不息，坚韧不拔，勇于创新，讲求实效”的浙江精神，精益求精，为广大客户提供优质的产品和完善可靠的服务。志在为全国广大院校提供更专业、更实用、更具有发展空间的教学设备整体解决方案而不懈努力！ 企业经营理念 超越：塑造创新每一天的企业精神，拓展思维空间 价值：确立需要就是价值的经营哲学，不断追求卓越 行动：培养重在行动，贵在创新的企业作风，把希望变为现实 企业宗旨 以人为本、科技创新 创新是想象力与创造力的综合发展，体现在突破传统、创造新意超前发展。 以质立市、以优传名 质量是企业的生命，质量管理的终极落脚点是产品要能经受住市场的洗礼，判别标准是客户的信任度。 以城言商、以信为荣 “合作源于信赖、信赖源头专业” 诚信是积累在一种不断完善的基础上，没有100%完美的产品，只有我们不断的完善，没有最好、只有更好。我们把完善服务作为市场营销的支点，以打造民族品牌作为公司的发展战略。

雄安智评云数字科技有限公司由国内资产评估行业排名前三的北京天健兴业资产评估有限公司发起设立，于 2018 年 11 月 5 日在雄安新区注册成立，注册 资本金 5000 万元人民币。智评云公司将云计算、大数据、人工智能技术和资产 估值定价有机结合，旨在通过“智能+”为行业发展带来新动力。 2019 年 10 月，智评云公司与清华大学深圳研究院珠海创新中心合作成立珠 海清华智能估值研究中心，借助创新中心在大数据、云计算方面的技术优势，进 行基于前沿智能技术的估值相关的估值创新研究、估值数据中心建设和研究成果 发布转化等工作。 智评云公司目前正处于高速成长期，是估值行业智能化、数字化业务的排头 兵，已上线产品获得了行业的认同。现面向社会和高校公开招聘，诚邀具备远见、 能力和态度的有志之士加入，共同开创估值行业信息化新篇章。同时，智评云公 司愿携手高校，以校企项目合作、应届人员招聘等形式，为高校在校学生及应届 毕业生提供实践、就业机会，共同创新，共谋发展。智评云公司将为有志于在智 能估值行业拓展的年轻骨干提供极具潜力的成长空间、有一定竞争力的薪酬和长 期股权激励。

该系统基于各级医疗系统的影像科研临床应用基础及各类院校影像教学大 纲而开发，贴合各级诊疗机构日常诊疗习惯和院校教学大纲需求，方便教师对各 类影像图片的展示和教学，能更好的让学生全面对各类影像进行阅片、报告书写 练习，以及熟悉临床应用及诊疗流程，有利于训练学生的影像技能操作能力及就业。

云智数字教育智能制造专业群建设方案，秉承“产教融合、工学结合、多元育人、国际化合作”的理念，以岗位需求为标准、以发展技能为核心，构建人才培养模式，以就业为导向、以产学研为途径，引入企业实际案例，创新课程体系，培育符合市场和企业需求的高素质复合型、技能型人才。依托守中集团五系工业机器人技术核心优势，聚焦数字孪生等趋势性技术，建设由“智能制造综合实训中心+校外实训基地”构成的“实训、实习、实岗”的三实教学模式，提供创新型、技术型、实务型、复合型人才培养，为院校赋能提供一站式的实践教学解决方案。

成果介绍“卫星与无线通信融合系统研发及产业化”就是由东南大学、南京中网卫星通信股份有限公司和江苏大学三家单位合作完成。卫星通信具有覆盖广和不受地域限制的优势，但是受到遮挡以后，信号就会不好，而且通信的成本太高，2M带宽每小时就要花费几千元。而随着3G、4G的普及，地面无线通信已经发展得相当完善，但是在地面基站未覆盖区域，或基站一旦受到洪水、台风、地震等自然灾害破坏时，就无法通信了。正是基于这两个通信系统的特点，我们‘取长补短’，巧妙地将两种通信系统融合起来，研制完成的系统可以根据不同策略自适应地选择地面通信链路或卫星链路”技术创新点及参数他和团队成员克服了很多困难，提出了多项独创性的方法，目前已申请国家发明专利40项（其中24项已经获得授权），编制国家标准3项，发表国内外核心期刊论文61篇（其中SCI收录16篇）。项目研制的卫星与无线通信融合系统实现了规模产业化，部分性能指标处于国际领先水平，并在气象、安监、环保和军队等诸多行业得到极其广泛的应用，得到了政府有关部门和客户的一致好评。市场前景目前本项目的产品已经应用到全国26个省市的18个行业。其中，气象和安监市场占有率达到70[%]，环保市场占有率达到60[%]。产品曾为“神舟系列”飞船的发射和回收提供气象保障，为汶川地震、雅安地震和甘肃舟曲特大泥石流等提供了应急通信服务，为上海世博会和深圳大运会等重大活动提供了气象保障和视频直播服务。产品已经实现直接销售收入8.3亿元，产生的间接经济效益数百亿计。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

流立方在技术流派里属于流式大数据实时处理领域，但兼顾了批式数据处理技术的优势，一定程度的做到了混合时态的实时处理。流立方通过在数据流水过程中嵌入流处理引擎将所有流过的数据进行实时处理, 并生成多维度的可计算数据魔方。1）超高并发性：“流立方”产品拥有每秒处理百万笔交易流水复杂分析的能力。而达到这样的性能仅需要 8 台普通的 pc 服务器搭建的集群。2）超低时效性：流立方对每笔流水处理的延时严格控制在毫秒级，实际生产中平均延时稳定在 10 毫秒左右。形象一点来说，也就是在海水涌进海洋的几乎同一时刻，数据就被分析完成了，远远低于人类学上 0.1 秒即有所感知的时间节点，处理速度比一眨眼快了很多倍。最近一年，流立方的高级版本更是提升到了微秒级的处理延时，将被用在春运票务、军工、反恐等要求更加极致的场景。3）高可靠性、高扩展性、高兼容性：流立方自带的可计算分布式缓存高性能、高可靠、高可扩展。在内存不足时, 能够平滑扩展到多节点。流立方平台内支持算法数量达到几十个。计算模型、脚本独立管理,在线编写、即时部署即时生效, 大大节约上线时间。

中国传媒大学融合门户平台竞争性磋商

研究背景：  大数据应用的多样化  需要的计算模型、数据模型多样化；  目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。 研究目标： 研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个  方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键  值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计  算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这  套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们  对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于  大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计  算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三  个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。 融合架构 FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包  括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。 多数据模型融合： 设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、  文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据  分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。 经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。 多计算模型融合： 在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集  的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和  流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高时效 FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗，  提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。 对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化； 对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等； 在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效； 而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题，  通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的  时间。 可扩展 FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、  存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。 在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块，  能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。 在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。 在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持  到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提  升。 亮点成果： 融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。  从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。 同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用  的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品  销量变化的原因，以及促销的有效手段等。