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。  

噢易PC终端运维管理系统为PC终端机房管理提供更具针对性的环境，为上机过程提供完善的运维支持，保障教学平台网络畅通，保证软件系统系统免受病毒或人为操作的损坏，并且对使用者在上机过程中的行为进行有效的管理和约束，限制计算机的部分功能等。另外，管理端还可以对上机过程中客户端的各种操作进行监控和统计，统计客户端的实时数据。 系统界面 主要功能 噢易PC终端运维管理系统包括三个部分：中心服务器（服务端）、管理端、客户端。 中心服务器负责客户端的连接和消息通信，负责整个系统的运营任务，负责对客户端进行监控、限制和管理。主要包括客户端控制、环境部署、行为管控、内网安全、资产管理、策略管理、查询统计七大功能模块。 管理端主要起着浏览器的作用，打开管理端查看主界面，对客户端进行各类操作，一般用谷歌浏览器代替管理端的使用。 产品特点 多角色、多权限全方位管理模式 规范网络行为，保障网络安全畅通 规范终端操作行为，提高管理质量 有效监管终端资产，保障资产设备完整 操作记录统计与查询，掌握过程精准

大司空云计价，主要用于编制建筑工程项目预算、招标控制价、投标报价、项目审计审核、竣工结算。大司空云计价软件深得顶尖工程造价师的喜爱，是建筑行业不可缺少的优质产品。 大司空云计价软件可用于政府行政机关、行业主管部门、项目投资业主、设计、施工、建设、管理、审计、审核、财审、监理、咨询、学校等相关单位。

集成电路设计与应用平台，包括若贝公司自主研发的 Robei EDA 软件和配套的硬件 实验箱，实验小车。该平台采用软硬结合的方式，理论与实践相结合，利用Robei EDA软件的可视化透明设计的模式，降低了学生学习集成电路的难度。该平台可用于 数字电路，EDA，集成电路设计与应用，人工智能等相关课程。 公司还提供集成电路测试平台。

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我国是世界上受自然灾害影响最为严重的国家之一，地质灾害监测预警是最有效的减少人员伤亡的技术途径。针对我国广大山区难以全面实施具体灾点的精细观测和区域监测预警精度不能满足精准预警需求的局限，本团队利用大规模地质灾害起动和运动过程中产生的地震动信号与信号携带灾害的物理力学特性信息的原理，利用微弱信号处理与分析技术，提取地震动信号对应的灾害属性信息，进行灾害事件的预警；利用基于地震动信号与数值模拟耦合分析技术，反演灾害动力学参数、灾害运动和演化过程；结合灾害动力学和运动模型，快速计算灾害危害范围和危害能力

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。