产品详细介绍FR1103超高频手持机超高频RFID手持式读写器，可读写符合EPC Class 1 Gen 2协议的电子标签，该型产品具有GSM/GPRS通信模块，支持多语言操作系统，现广泛应用于物流管理、车辆管理、生产线管理等领域。技术参数频率902-928MHz最大射频输出功率20-30dBm协议EPC Class 1 Gen 2天线接口数量1个电源要求3.7V 2800mAh/3200mAh锂离子电池通信接口RS232;蓝牙Class2 V1.1;无线网符合IEEE802.11b/g标准; GSM/GPRS通信模块操作系统Windows CE 5.0 操作系统(多语言)微处理器SAMNSUNG 400 MHz CPU存储器Flash 64/128MB; RAM 64/128MBSD插槽最大支持1GB FLASH RAM显示屏3.5in QVGA (240*320像素)64K色键盘25+1子母数字背光键盘/支持手写输入配件USB数据线;车载充电线;皮革背包;屏幕保护膜读卡速度>20 张/秒读卡距离与天线有关(读距离:>1.5m;写距离:>0.5m)外型尺寸190(长)*80(宽)*25(厚)mmQQ:1095047818 T:13965501553操作温度-10℃~+50℃重量400g提供RFID教学实验系统、RFID科研实验箱、RFID开发套件、RFID综合实训箱、RFID电子标签、RFID读写器、RFID天线、RFID智能超市、RFID物联网图书馆管理系统、RFID物流仓储管理系统QQ：1095047818  T：13965501553

1 成果简介移动医疗与健康云指的是使用移动网络和移动终端或智能传感器收集、传输用户的生命体征数据（比如：体温、血压、脉搏、血糖、睡眠状况等）及影响这些指标的环境数据（ 比如： 温度、 PMx、甲醛、 TVOC 等），然后再通过 3 英寸到 10 英寸大小的可移动屏幕或电视屏幕呈现在用户、医生和健康教练的面前，同时这些被聚合的个人健康数据和环境数据永久保存在云端；上传至云端的数据将进行的计算和分析，形成详尽的分析报告，用户可以直接在各种移动终端或电视屏幕上查看/下载/存储分析报告，通过对云端数据进一步地分析和挖掘，不但可以获知用户现在的身体状况，还可以对未来的身体状况作出预测。 清华大学“健康云”系列产品为独立研发，具备自主知识产权的高新科技产品，立足于云技术，能快速处理海量信息并形成数据双向便捷流通，能够帮助各级政府将过去专注于医院的医疗健康思路逐步向基层社区和个人参与方向发展，使得更多的健康信息采集终端走向家庭和社区，同时在重视信息收集的基础上， 更加重视信息的反馈和互动，使得实时健康监护成为可能。图 1 项目目标2 应用说明清华“健康云” 的目标是将一切辅助医疗、健康监控和改善的工具都变成了手机或智能终端上的应用程序，各种身体指标及影响这些指标的外部和内部环境数据都可以被智能传感器收集再通过3英寸到10英寸大小的可移动屏幕随时呈现在用户、医生和健康教练的面前，这些被聚合的健康和环境数据永久保存在云端，通过后台数据分析和挖掘， 用户不但可以获知现在的身体状况，还可以对未来的身体状况作出预测。 同时，健康云平台也将与医疗机构业务系统进行对接，为用户提供医院/医生信息查询，就诊信息查询，医疗百科，药品信息查询，远程辅助诊疗等功能，使用户很方便的查询相关的医疗信息，使用医疗业务。通过手机或智能传感器网络对用户体征进行连续实时监控， 对异常情况进行报警， 实施远程诊疗，为用户提供更安全便捷， 全方位个性化的实时医疗健康服务。 图2 清华健康云系统架构。 【慢病日常监测与干预】 一期产品为针对高血压和高血糖患者推出的“ 高血压” 和“ 高血糖” 护理和干预服务。该产品的主要功能为：通过智能终端采集数据，将数据上传至云端，传至云端的数据将进行一系列的计算和分析， 形成详尽的分析报告。用户可以直接在手机上查看该报告，也可以下载、存储分析报告，并将报告发送到用户。部分异常数据交给医生诊断，最终将信息反馈给用户。在此基础上，用户能够实现实时监测身体状况，了解自身健康状况；提供身体健康状况的报告和相关建议；当身体指标异常时，给出就医提醒，避免错过最佳诊疗时机；就医时，身体指标的历史记录可为医生诊断提供参考。 二期研发则围绕利用智能终端进行心功能检测延展出包括心率、 心率变异性、 血氧饱和度等监测的心功能监测平台。图 3 高血压、高血糖护理与干预图4 TH智能终端（ 智能家居平台）图5 实时心功能检测 包括：专业的医疗和保健机构： 301医院老年人心脑血管研究所、专业的医疗设备制造商：日本的A&D公司、政府相关机构：中德卫生组织、以及综合门户网络：凤凰网等。 【居家养老/居家看护/社区医疗】图 6 家庭健康网关及居家养老示意图3 效益分析【 为什么选择医疗领域打造“健康云”】 （ 1） 移动医疗的市场潜力巨大，我国2010年物联网市场规模接近2000亿元，其中在医疗领域的个人健康监护和远程医疗等应用日趋成熟（ 2012年2月工信部《物联网“ 十二五”发展规划》）， 安防、交通和医疗三大领域有望在物联网发展中率先受益， 成为物联网产业市场容量最大、增长最为显著的领域（ 《 2010-2011年中国物联网发展年度报告》）。到2017年全球移动市场的发展将达到230亿美元（数据来源：国际GSM协会）。 （ 2） 随着我国经济飞速发展， GDP持续稳定保持高增长率，国力和国民财力均达到了一个较高水平。解决了温饱后的中国人开始对自己的健康更加关注，对生活品质有了更高追求。温家宝总理在接受CNN记者专访时提到，“让每个人活得有尊严”。“ 健康云”相关研发及产品具备来自用户的直接需求，有助于构建和谐稳定社会。 （ 3） 从国家层面，国民综合健康水平得到高度重视。卫生部十二五规划目标明确提出：国民健康水平居发展中国家前列。规划中还具体指出：“ 初步建立国家医学中心体系，加强区域医疗中心和临床重点专科建设； 继续加强社区卫生服务机构建设，力争每个街道办事处范围设置一所政府办的社区卫生服务中心，形成以社区卫生服务为基础、 社区卫生服务机构与医院和专业公共卫生机构分工合理、 协作密切的新型城市卫生服务体系。”、“ 鼓励支持社会资本举办非营利性和营利性医疗机构， 积极参与健康管理、老年护理、口腔保健和康复健身等健康服务业的发展，形成多元化办医格局， 满足多样化、多层次医疗、 预防、保健、养老、康复服务需求。”、“显著扩大慢性病防控覆盖面，提高糖尿病、高血压、 脑卒中等慢性疾病的知晓率和控制率。 继续加强疾病预防控制能力建设。 利用云技术，打造“健康云”项目及相关应用产品有利于响应国家战略规划。 （ 4） 老龄化社会已经向我们走来，亚健康成为中青年人群的普遍状况。我国65岁以上的老人所占比例持续上升，从各个家庭来说，过去的众多儿女照顾二老变为一对夫妇需要照顾少则四位老人。老人的身体健康与否直接关系到家庭压力的大小。而社会的中流砥柱，中青年人群，为了赡养老人、维持家庭，为了应对日益加快的工作节奏，不可避免的过早步入慢性病发病期。高血压、心血管疾病在中青年人群中较以往更为常见。慢性病的积极预防以及科学的进行健康管理，对于减轻家庭压力，稳定社会都起到积极作用。 （ 5） 我国现有的医疗资源现状存在弊端。首先，医疗资源有限且分配不均匀，人口只占30%的城市占有了80%的医疗资源，而在小城镇和农村，医疗条件较差、设施设备落后，农村缺医少药等问题依然十分突出。其次，疾病的治疗依赖于医生的经验和水平，但高水平的医生主要集中于大城市、大医院，基层医院及农村缺乏医学人才。此外，我国基本医疗保障力度不断下降， 加上医疗费用上涨过快，部分药品价格较高，居民个人医疗负担逐年加重。最后，在慢性病上，常规的医疗方式缺乏日常监测，给医生的诊断带来不便。亟待有新的科学的解决方式介入。 【 市场前景】 2012 年中国手机供应商的智能手机出货量预计将达到 1.014 亿部，比 2011 年的 5200万部劲增 94%，几乎是 2009 年 1020 万部的 10 倍 （ 数据来源： IHS iSuppli 公司）。随着 3G/4G网络的成熟和智能手机的普及，越来越多的人希望也能够通过手机及时获得高质量的健康信息服务。移动医疗将成为未来五年医疗信息产业的新的增长点。 2010 年 12 月，德国市场分析机构 Research2guidance 公司利用在线问卷，对 231 家进入移动医疗市场的公司对移动医疗的现状、促进因素等的认识进行了调查。结果显示，智能手机用户数量方面，受访者预测2015 年，智能手机用户数量将达到 14 亿，其中使用健康相关的智能手机应用程序的用户数量将达到 5 亿，占智能手机用户数量的 30%。在移动医疗市场份额分布上，设备销售占 30%，服务占 46%，付费下载占 14%，交易占 8%，广告收入占 1%。 60%的受访者认为关注健康问题的人是当前移动医疗服务最大的目标人群，其后依次为慢性病患者、护工和急性病患者。而到 2015 年，慢性病患者将成为移动医疗服务最大的目标人群。在最具商机的移动医疗服务领域调查中，接近 80%的受访者认为糖尿病相关的服务是健康保健领域最具商机的项目，其后依次是肥胖、高血压、冠心病、哮喘等。

本发明公开了一种面向移动云计算的节能传输方法及相应的中 间件系统，利用云端托管请求管理模块接收并处理移动端的镜像托管 请求，云端应用镜像数据管理模块管理移动应用镜像的数据更新与删 除，云端-移动端数据传输模块实现云平台和移动端之间的节能数据传 输，移动端数据存储与分发模块保存云端传输的数据并且分发给不同 移动应用，移动端应用请求分析模块分析移动应用的数据请求，并且 从存储模块返回相应的数据。本发明能很好地降低无线网络

本发明公开了一种基于云计算的数控系统数据采集及处理系统， 包括由远程服务器集群搭建而成的云平台，该云平台包括计算服务器 集群和存储服务器集群，计算服务器集群中集成有虚拟机集群，且分 别与数控系统和存储服务器集群连接通信，虚拟机集群具有多个分布式并行计算单元，用于执行数据采集与并行计算，存储服务器集群中 用于对采集或分析处理后的车间数据进行分布式存储。本发明还公开 了相应的方法。本发明以虚拟机代替实体机实现并行计算，并通过虚 拟化管理平台对虚拟机集群进行管理，使车间服务器资源不再受单点 配置的限制，并

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

北京大学信息学院机器感知与智能教育部重点实验室袁晓如研究组设计开发了一系列大数据可视化与可视分析工具。针对目前在新冠疫情方面形势变化，通过处理、分析、接入多种数据，提供多维度、多视角的交互式可视化。 项目组件包括1.疫情变化晴雨表，可视化各地每日新增病例和变化趋势；2.各类动态时空地图，提供在地图空间浏览分析和多角度对比国内外各地疫情趋势；3.相关舆情可视分析，分析媒体和社交媒体舆情影响；4.综合态势可视分析系统，支持面向专家或者决策判研。

南京理工大学与南京合众通数据技术有限公司合作研发的企业征信系列大数据平台，实现企业全面15大类100余项创新能力相关信息的精准跟踪和监测，产品已经加工成纵向、微向分析的深度征信产品，按照客户的需求种类制定DaaS策略，在目前征信报告的基础上，把服务和创新的意识运用于征信产品加工各个环节上。 基于该产品，受中央军委科技委委托，南京理工大学承担研发全球科技人才发现与跟踪平台的任务。 信用报告：提供企业信用报告服务为客户有偿提供目标企业详尽的信用信息数据以帮助客户制定商业运营

1. 痛点问题 当前，很多创新型的应用无法购买到可用的系统，如果在项目周期很紧急的情况下希望快速交付一个可以使用的原型系统，往往会遇到如下问题：不同客户系统之间存在巨大差异，大量需求要定制开发；市面上没有现成的应用程序可以直接购买；解决方案过于复杂和/或过于昂贵；难以低成本控制未来数字化的发展。 此外，很多软件公司人力成本达到65%，且无法满足企业业务快速变化的需求，交付周期无法保证，后续系统维护成本很高，已经影响到企业的发展。因此，很多企业都希望能有业务人员或参与配合少量开发即可快速构建原型系统的工具，满足企业的创新应用。 2. 解决方案 本成果”大数据应用软件建模系统-DWF“（清华数为DWF）支持应用开发人员快速实现中小规模协作型应用，是一款基于模型驱动的代码开发工具，可以构建复杂的数据模型，可以实现数据模型、表单模型、功能模型、组织模型、权限模型、模型包管理功能，通过前、后端的脚本可以提供业务系统的扩展功能。DWF还提供对异构数据的集成能力，方便企业快速进行模型迁移和部署。 DWF具有如下特点： 一站式：DWF自身追求尽可能简单的结构，可在普通PC上部署启动，也可以在云计算或者容器环境下部署，又可以并入容器管理器中成为微服务。 可配置：采用模型驱动的设计理念，通过组织建模、数据建模、表单建模、功能操作和权限控制直接建模产生系统本。 低码量：基于模型开展有针对性的扩展编码工作，减少编码总量，降低开发难度。配合敏捷定制功能，大幅度减少了代码量和系统缺陷产生的可能。 组件化：允许在线将全部或者部分模型从系统中导出独立的模型包，组合到其他DWF系统中，从而方便即时交付系统，即改即用，快速响应变更需求。

需求名称：荔枝长势监测大数据系统开发 悬赏金额：30万元 发榜企业：广州市荔鼎生态农业开发有限公司 需求领域：果树、软件开发、农业信息、物联网技术 产业集群：现代农业与食品产业集群 技术关键词：荔枝长势监测、大数据系统、物联网、智慧农业

面向开设旅游相关专业的院校解决旅游学科数字化教学的科研能力提升产品，面向本科和高职院校推出的一整套旅游大数据教学教研实训解决方案。 一、应用类别 新技术项目 二、知识产权类型 软件著作权 知识产权编号： 海鳗旅游大数据教学实训平台 V1.0  软著登字第3991516号 海鳗旅游大数据教学实验管理系统V1.0 软著登字第6484638号 三、项目简介 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。面向智慧旅游大数据典型应用场景推出的SAAS服务平台“海鳗云”，致力于整合高价值外部数据（互联网内容数据、位置数据、消费数据、搜索数据等）和内部数据进行深入的数据价值挖掘和数据分析能力输出，为旅游监管机构/景区等涉旅企业在客流管控、服务质量提升、产品开发及智慧营销推广上赋能。目前，海鳗云已实时监测旅游目的地七百余家，日数据增量两千万条，为宁夏、青海、甘肃、成都、余杭、泰山、黄山、崂山、都江堰等城市及景区用户提供智慧旅游大数据分析服务。 海鳗数据基于多年旅游大数据行业积累，聚焦行业用人需求，以旅游人才“数字化应用能力”培养为核心，以培养旅游行业高素质技能人才为目标，整合成一套理论实践与行业应用相结合的创新型旅游大数据教学、实训、科研一体化的教学平台，助力旅游数字化教育。通过建设旅游大数据教研实训平台助力专业数字化改造、课程数字化升级、教学数字化创新。进而提升学科竞争水平，增加招生竞争力、提高学生就业质量，促进产学研深度融合，形成创新合力，共同推动旅游产业高质量发展。 四、海鳗旅游大数据教学实训平台 旅游学科数字化教学解决方案 一、项目背景 1.政策推动旅游业数字化转型 2020年文化和旅游部、国家发改委等部门陆续发布《文化和旅游部关于推动数字文化产业高质量发展的意见》《关于深化“互联网+旅游”推动旅游业高质量发展的意见》，2021年文化和旅游部印发的《“十四五”文化和旅游发展规划》《“十四五”文化产业发展规划》，以及7月工信部等十部门联合印发的《5G应用“扬帆”行动计划（2021—2023年）》，2022年1月国务院印发《“十四五”旅游业发展规划》指出，“十四五”时期旅游业发展要坚持创新驱动发展，加快推动大数据、云计算、物联网、区块链及5G等新技术在旅游领域的应用普及，以科技创新提升旅游业发展水平。2022年3月，十三届全国人大四次会议通过《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，提出加快数字化发展，推动数字经济和实体经济深度融合。在系列政策和大数据、云计算等技术的支持下，旅游数字化逐步成为旅游行业转型升级发展的主要方向和必然要求。 2.旅游数字化加大旅游大数据人才缺口 文旅产业数字化转型不断深入，数字赋能文旅产业发展的效果不断增强，数字文旅产品日趋丰富，数字文旅消费新业态日益多元。在旅游行业中如何用大数据的方法洞察游客感知和情绪、获悉游客行为趋势、掌握游客消费偏好、验证和改进旅游产品、全面改进营销方案、完整而及时地进行旅游目的地行业监管，对于整个旅游行业发展来说都显得极为重要。与此同时，随着旅游数字化的发展，对旅游从业人员的在大数据应用的知识结构、能力素养、创新意识等方面都提出了更高的要求，对于旅游行业场景有深刻的认知的业务型旅游大数据人才需求缺口也随之变大。当文旅产业走向数字化转型道路，旅游院校培养具备大数据思维和信息化技能的旅游人迫在眉睫。 二、旅游学科现状 2020年4月教育部颁发《旅游管理类教学质量国家标准》中对旅游专业人才培养要求中明确指出需要具备信息处理操作和应用的一般技能。2021年3月教育部颁发最新的《职业教育专业目录》将酒店管理更名为酒店管理与数字化运营，景区开发与管理专业更名为智慧景区开发与管理，新增智慧旅游技术应用专业。强调人才培养与产业新动能接轨，形成数字化意识，树立数字化观念，进行数字化教学。当下，数字化技术日趋成熟，旅游人才培养需全面树立产业互联网思维，在学习和锻炼传统旅游业务知识的同时，兼顾数据分析能力的培养，会极大提升学生的综合实力，拓宽就业范围，使学生可以适应更高级的工作岗位。 旅游发展的新形势对旅游人才提出新要求，急需旅游人才培养模式的迭代升级。旅游学科人才培养应适应旅游数字化转型、数字文旅融合发展的需要，充分对接新时代旅游产业发展的新技术、新业态、新模式。旅游产业的信息化程度也不断提高。培养目标应从技能型目标切换至素能型目标，培养过程中跨界融入大数据、数字化运营、精准营销等新元素。这些教学实践将使学生对接胜任旅游产业发展的人才需求，使他们尽可能参与旅游产业发展的设计、管理和决策环节。国家与社会对旅游人才的更新升级，促使各院校开始研究新的旅游发展新局面并寻求新的旅游人才培养模式，但仍存在很多问题。 如大部分院校普遍没有合适的旅游数字化教学实训环境，各课程涉及到的数字化内容无法进行有效教学实践；课程数字化改革缺乏真实的海量数据；缺乏切合产业大数据实际应用的实训项目，导致课程内容与产业脱节；同时教材也未更上新业态，符合旅游数字化变革的高质量成体系的旅游大数据教材缺失；任课教师多为旅游管理或地理学、工商管理等专业背景，精通大数据技术的较少，教学遇到挑战。 基于上述内容，建立符合当今数字化旅游人才培养的教育平台显得尤为重要，通过真实行业数据和行业真实案例驱动教学和科研业务，提升旅游院校综合能力是旅游学科数字化改革升级的必经之路。利用旅游大数据构建更专业、更合理的数字化教学内容，推动学科数字化创新，促进旅游教育行业全面发展，实现产研学共生共赢。 三、项目建设目标及优势 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。面向智慧旅游大数据典型应用场景推出的SAAS服务平台“海鳗云”，致力于整合高价值外部数据（互联网内容数据、位置数据、消费数据、搜索数据等）和内部数据进行深入的数据价值挖掘和数据分析能力输出，为旅游监管机构/景区等涉旅企业在客流管控、服务质量提升、产品开发及智慧营销推广上赋能。目前，海鳗云已实时监测旅游目的地五百余家，日数据增量两千万条，为宁夏、青海、甘肃、成都、余杭、泰山、黄山、崂山、都江堰等城市及景区用户提供智慧旅游大数据分析服务。 海鳗数据基于多年旅游大数据行业积累，聚焦行业用人需求，以旅游人才“数字化应用能力”培养为核心，以培养旅游行业高素质技能人才为目标，整合成一套理论实践与行业应用相结合的创新型旅游大数据教学、实训、科研一体化的教学平台，助力旅游数字化教育。 通过建设旅游大数据教研实训平台助力专业数字化改造、课程数字化升级、教学数字化创新。进而提升学科竞争水平，增加招生竞争力、提高学生就业质量，促进产学研深度融合，形成创新合力，共同推动旅游产业高质量发展。 四、海鳗旅游大数据教学实训平台架构及功能介绍 海鳗旅游大数据教学实训平台是面向开设旅游相关专业的院校解决旅游学科数字化教学的科研能力提升产品，面向本科和高职院校推出的一整套旅游大数据教学教研实训解决方案。平台总主要由四个子系统（产业分析平台、行业数据库、工具算法库以及案例库）构成，并由一本课程教材与一套课程设计共同支持旅游科学数字化课程教学与实训。 平台支持支持《旅游大数据》、《目的地管理》、《旅游市场营销学》、《旅游统计学》、《酒店管理与数字化运营》、《消费者行为学》、《会展旅游》等多门课程开展数字化教学实训。 1.产业分析平台 海鳗嵌入真实的产业分析平台，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。 产业分析平台与海鳗云产业Saas平台一致，分为三大模块。 A.基于互联网内容数据的旅游舆情监测与分析模块，包含： 1）舆情中心：信源总量/趋势图/占比/排行，情绪趋势图/占比，热议词云/数据源排行Top10，最新正/负面/舆情，最新纸媒报道，最新游客评价，舆情风险指数，媒体分布排行，列表分析（可标记情绪正中负，标记已读/未读），数据上报（微信实时接收推送信息），报表导出等； 2）传播分析：最近7天新闻/微博/文章传播力排行，事件传播分析，传播趋势图，传播路径图，传播事件列表，信源7天传播量排行，传播趋势； 3）游客满意度：OTA游后评价总量，趋势分析（天/月/年），满意度8大维度评分对比分析，OTA来源排名，游客情绪占比，游客评分排名趋势图（天/月/年）； 4）品牌评估：多景区品牌值对比分析，品牌5大维度对比趋势图，品牌热议话题词云图，品牌排行雷达图）等功能。 B.基于手机GPS位置数据的旅游客流监测与分析模块，包含： 1）实时客流监测：游客分布热力图，当天实时客流趋势图，实时承载量&日承载量配置，天气&事件自定义； 2）历史客流分析：多时段/多区域的客流趋势对比（时/天/周/月/年），可根据总体客流&（本/外）区县/市/省分别对比客流趋势，客流总量，（本/外）区县/市/省占比，时段/区域/事件/天气/节假日分项客流占比排行； 3）历史客流分布：到访分布热力图（游客到访分布，商场到访&商圈到访排行，新旧游客占比，游客平均停留时长，游客停留天数占比），来源分布热力图（游客来源地分布，来源地POI热度排名），来源分布行政图（游客来源地省/市/区县分布，游客来源地省/市/区县热度排行）； 4）游客行为画像：游客基本特征（性别，年龄，学历，职业，婚姻状态，子女状态，消费自由度等），旅游出行偏好（旅游意愿度，长途交通偏好，餐饮/酒店类型偏好，差旅目的地等），APP使用偏好（应用使用时长，应用使用频率，APP安装排行，旅游APP偏好排行）等功能。 C.基于银联清算数据的旅游消费监测与分析模块，包含： 1）涉旅消费分析：旅游总体消费趋势（交易金额/笔数/卡数），涉旅6大行业（吃住行游购娱）占比分析，区域消费排行（交易金额/笔数/卡数），分时段/夜经济趋势； 2）游客消费画像：游客来源城市（境内/境外）排行（交易金额/笔数/卡数），本地人/来客（境内/境外）消费排行，消费者年龄比例，性别比例等，客群消费能力，价值，消费偏好等功能。 2.工具算法库 工具算法库能在教学与科研过程中实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，工具库支持将涵盖多行业的海量数据应用于科研项目中，可灵活管理，一键调用，为教师科研项目提供数据支撑。工具库内包括常见的各类数据分析与算法工具。比如舆情研究工具：传播路径分析、jieba分词、特征词提取、词云图生成、话题聚类等；客流预测分析：ARIMA、马尔科夫、多元线性回归、灰色预测；情感分析工具：贝叶斯网络、SVM、决策树等。教师与学生可借助工具库完成建模与数据分析，支持教学与科研过程。 3.案例作品库 基于海鳗数据上百个真实服务客户项目经验，以行业应用为引导，以真实项目案例为基础，内嵌多个行业案例支持不同课程实践教学。案例作品库的内容覆盖:旅游舆情事件库、满意度应用案例库、传播分析应用案例库、品牌评估应用案例库、游客画像应用案例库、旅游统计案例库，行业监管等多个行业真实案例。案例库支持院校自建案例作品库，可结合自身教学实训内容在案例作品库内共享教师或学生自己编写的案例作品供大家交流学习。 4.行业数据池 海鳗旅游大数据教学实训平台提供旅游行业多维度数据体系，为教师科研、教学提供丰富的数据支撑。数据涵盖互联网、客流、消费等上亿条真实数据，可支持院校自主选用定制，进行实训课程创建、科研项目研究等多种场景。 5.教研管理 平台教研管理采用三级管理体系，设置管理员、教师、学生三种角色权限，提供教学中所需基本功能，保证教学完整性。教研功能包括： 1）用户管理：支持用户账号、角色、权限的管理； 2）学生考勤：支持对学生在实训课堂中的签入签出管理，记载和分析学生考勤； 3）课程考核：支持按照课程章节对学生进行考核，支持设定章节权重，成绩汇总计算等功能； 4)教研授权：支持对教师和学生进行系统功能权限的授权管理，从而合理地控制和利用数据和分析的平台资源，产出更高价值。 五、项目创新点 海鳗旅游大数据教学实训平台是目前独有的面向旅游管理专业产品化大数据教学实训平台，在以下几个方面有创新性： 1.产业级平台功能，与真实工作场景无缝对接。 通过将产业平台进行教育适配，使得平台更加简单方便，便于学生进行实操实战。平台还内置海量高质量真实行业数据，配套实训教材及多个行业真实案例，实现教学与行业的无缝对接。教学实训平台还兼产业平台完善的流程规范和后台管理等，高性能，高可靠和灵活的集成对接能力，海鳗从产业出发而服务教学，全部使用真实数据，这对于教学而言，可以完全达到身临其境的场景再造，甚至可以使用实时数据，实实在在体验旅游舆情处置、客流管控等实时性要求较高的应用场景。 2.旅游行业数据分析教学知识点全覆盖 海鳗在多年面向产业的服务过程中，积累了丰富而全面的项目实战案例，可以充分地对于旅游大数据应用的多种场景、各种操作流程、各种算法进行刻画和描述，从而带给教学实训更多价值。平台能够完整的支撑数据分析教学全流程，全面覆旅游行业数据分析相关的知识点和教学场景。 3.平台具备多种特色功能且部署灵活 根据学校的要求，海鳗云可以做到灵活部署落地方案，既支持公有云的saas模式，也可以支持私有化部署的套装软件模式。公有云的saas模式按年付费，可以支持院校以较低成本启动实训平台，使用的数据和模块也可以按照预算情况灵活配置；私有云模式可以支持院校一次性付费，将系统和数据部署到本地，获得长期对于平台和数据的使用权。 4.专家团队课程教学设计及教材支持 由北二外、北京联合大学、北京工商大学等高校教授、教学名师、行业资深旅游大数据专家组成的课程开发团队，结合海鳗数据多年行业实践经验，联合开发丰富的实践课程资源。帮助学校提升专业数字化教学质量，将业务问题数据化，还原项目落地全流程。将分析方法、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等，全部融入到具体的项目实训案例中，利用分析工具和大数据知识去找到解决方案，让学生通过实训，掌握分析方法、提升思维模式。提供完整课程教学大纲、课程实践内容，名师课程配套教学PPT，与此同时，海鳗旅游大数据教学实训平台配套教材《旅游大数据应用与实践》由中国旅游出版社出版，可支持多门课程开展教学实践，全面助力旅游院校课程数字化改革，提高学科竞争力。