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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。

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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

1、区块链应用技术与实践 2、地震体数据三维建模技术 3、大数据算法研究与应用 4、基于ARM的智能终端研究与应用

疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。近日，西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，可基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区也是关键点，严重影响着疫情防治的效果，即：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此，上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，使其无法开展有效核查，也无法有效规避风险。据刘跃文介绍，2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用，基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。

研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐； 平台技术： 微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE） 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群） 中间件: RabbitMQ

目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。