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  通用技术实验室是一个主要涵盖"技术设计、技术试验、技术制作、技术探究"等功能的技术专用教室，是一个能让学生亲历技术试验和制作过程，掌握技术试验能力和制作能力，培养学生的创造性思维、问题解决能力和学生的探究精神的实验室。

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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。

在空气动力学研究、飞行器及发动机试验、风洞试验、流体力学及水工试验、水轮机及 水下兵器试验、生物医学应用，化爆或核爆冲击波等许多研究中，出于对不改变被测流场的 考虑或受安放位置局限，必须原位测压时，常常对传感器的外形尺寸的微型化有较为苛刻的 要求，以期在不干扰流场状态情况下，复现动态流场的变化规律。XJG4 微型压力传感器正 是为这些应用开发的，它采用了微型化设计的微机械加工工艺制成集成压阻力敏元件，进行 精致巧妙的微型封装，通常外径在Φ8mm 到Φ15mm、长度不超过 25mm，并且可按照用户要求 的形状与尺寸定制。微型压力传感器系列以其小巧的外形、高输出、高温、优异的动态和静 态特性以及极高的可靠性而显示其特色。

系统面向大型项目管理与科研管理，以先进的项目管理原理与技术为核心，并充分考虑我国项目与科研管理的实际需求。系统以项目管理流程为主线，整合管理项目实施所需要的时间、费用、质量、资源、信息与知识。通过流程、角色、权限、资源的动态绑定，实现系统的可视化设计与系统功能配置。系统不仅是一个过程管理系统，同时也是一个质量检查与管理系统，不仅是一个专家管理系统，也是一个知识管理系统。系统汇聚了数据分析、文本挖掘、决策支持、自然语言处理等众多先进技术，并支持SOA软件体系结构。 在项目管理方面，系统基于项目流程，通过对信息进行不断地收集、加工，共同完成整个项目管理的过程。 项目信息管理：每个项目记录以下信息：项目编号、项目名称、承担单位、单位地点、计划开始时间、计划结束时间、优先等级、项目预算。 项目计划制定：可定义项目里程碑（包括交付成果）和计划时间，以明确科研项目所处的阶段，控制项目从某个状态提升到下一状态，并且能够直观地显示项目所处的阶段，实现了项目的流程化管理。 项目流程管理：对项目的各种技术文档的审批流程、变更进行管理，项目的进度管理，建设管理数据库、存储有关管理数据，保存项目相关材料。 在科研管理方面，系统支持完整的科研管理生命周期，包括科研项目征集阶段、评议阶段、立项审批阶段、立项阶段、实施阶段、验收阶段、跟踪阶段，整个项目管理生命周期。系统支持科研项目过程管理，支持科研绩效评估也支持科研决策。与此同时，系统提供了丰富的相关管理功能： 工作任务分解：整个项目活动分级分解至可管理工作单元的层次结构，每一个工作单元具体描述在一个规定单位或个人的具体责任和计划时间。 计划进度跟踪：项目各阶段或交付成果文档的负责人将必须定期地对所负责的工作进行进度维护。系统能够自动地综合相关的信息进行项目完成百分比的维护。 成果状态的管理：任务交付成果的管理将根据具体任务中规定的不同交付成果形式进行，例如交付形式可以为文件、设计模型、产品或部件等。 内容发布：面向各项目课题组、科研单位等用户，进行公共的信息发布以及公告。起到宣传、通报、展示等作用，即时地通过因特网向用户发布通知。 资料文档下载：各个项目中存在着大量地公共文档以及各种模板，为了方便所有用户，将此类文档和模板进行合理组织，用户可以轻松实现公共文档和模板的下载和上传功能。 辅助决策功能：提供相关的分析工具，综合应用现代管理技术，对各种关联管理信息进行对角度剖析，提供多维图表，实现对知识分析和知识挖掘，为决策提供了可靠的支持。 绩效评价：建立了多种大型项目与科研项目评估指标体系，利用关键绩效指标对工作完成效果进行测度，可以有效的对工作绩效作出评估。 本系统面向大型项目管理与科研管理，可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。

基于物联网、大数据、云平台的社区风险源的评估，日常监控和处置，采用物联网+运行服务的商业模式。需要相关大数据计算和云平台技术研究及支撑。

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

南开深海大数据智能分析平台，是面向公共安全、电子政务、医 疗卫生、金融保险等行业领域的大数据智能分析平台。在处理多源异 构大数据问题上，平台具有先进的信息融合与深度分析技术，其中包 括异质多源行业领域大数据的融合处理、异构行业领域大数据的存储 管理、面向行业领域大数据的深度分析等关键共性技术；此外，平台 为行业领域大数据的智能分析提供支持，有效辅助管理部门感知、响 应、追踪与处理各类事件。已申请相关软件著作权两项:《南开深海行 业领域大数据智能辅助决策平台》、《大数据多任务调度计算平台》。以及相关专利一项：《一种多源异构行业领域大数据处理全链路解决 方案》。 项目特色：  平台提供了多源异构行业领域大数据处理的全链路解决方案， 覆盖了数据的全部生命周期，包括数据抽取、数据转换、数据 加载、数据挖掘、数据存储、数据可视化等步骤。  平台提供了高性能的多源异构行业领域大数据的清洗集成方 法以及特有的三层存储模型，实现了对行业领域信息的实时清 洗、高度融合以及高效存储管理。  平台提供了适用于海量异构行业领域大数据的多层次多维度 数据分析与知识发现方法，此外平台还支持自定义方法，具有 很强的扩展性。  平台提供了集群管理及多任务调度管理的功能，适用于不同级 别的用户群体的使用需求。 

重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型，其规模和复杂性提升的同时，也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态，尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段，运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定，致使乘客滞留、造成安全隐患。无论是从轨道交通运营安全角度，还是社会经济效益角度，以轨道交通客流 大数据为基础，依托公共交通大数据平台，分析客流分布特征，实现短期客流精 准预测，为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障，指导运营 优化，提高运输效率，控制运营成本，已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。