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高校教研大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 數(shù)據(jù)洞察現(xiàn)在，智慧決策未來 核心功能 群體動態(tài)畫像 用動態(tài)發(fā)展變化的眼光，采用數(shù)據(jù)動態(tài)描繪“學生”、“教師”的群體特征，為“學生分群施教”、“教師分群管理”提供最新的分析決策依據(jù)。 動態(tài)學情跟蹤、預警 關注學情動態(tài), 跟蹤每個學生實時的出勤率、課堂參與度、作業(yè)完成率&優(yōu)秀率，進行學業(yè)趨勢預測、作業(yè)抄襲預警、掛科預警，幫助學校針對性調(diào)整教學過程。 教學質(zhì)量評價跟蹤 定期師生評價、同行評價，質(zhì)量量化及趨勢對比，正向激勵教師、對教學質(zhì)量異常預警。 成績分析、預警 多維度洞察教學問題、卷面命題分析，持續(xù)改進，驗證決策措施有效性。 命題質(zhì)量分析 支持單卷單題區(qū)分度&變化、難度&變化、得分率及平均水平、錯題難度及知識情況分析。 學生成績分析 學生個人的各科成績在班級、年級位置、變化趨勢，以及知識點強弱分析、偏科分析、學業(yè)預測和實際結果對比。 教師成績分析 班級學生總體情況（得分率、各難度題目作答情況分析、錯題難度-知識點分析），與其它班級對比等 學院、校級管理者成績分析 多維度數(shù)據(jù)洞察（公共課/核心課程分別從科次、平均分分布、學科、學院、教師、班級多維度交錯分析，洞察本質(zhì)）。 產(chǎn)品優(yōu)勢 數(shù)據(jù)全流程 打通日常教學、教學質(zhì)量評價、學期考試、成績分析等教學數(shù)據(jù)周期及各環(huán)節(jié)。 全角色 面向高校教學組織的各個角色成員（學生、學科教師、班主任/輔導員、學科負責人、院級及校級管理者等）提供數(shù)據(jù)應用場景。 數(shù)據(jù)可視化及洞察 分析展現(xiàn)及數(shù)據(jù)挖掘，可進行數(shù)據(jù)下鉆，對異常預警進行抽絲剝繭、逐層深入，深度展開數(shù)據(jù)洞察。 隨時隨地 用戶可隨時隨地掌握教學動態(tài)及異常預警，支持微信業(yè)務通知、審批待辦，分析數(shù)據(jù)實時查看。 API集成 提供API接口，便于與教務系統(tǒng)和第三方系統(tǒng)數(shù)據(jù)對接。  

100%獨立通道 獨立光源，獨立檢測器，獨立蠕動泵、獨立操作鍵盤，獨立液晶顯示屏，獨立試劑柜 可實現(xiàn)1-16通道同時分析 樣品自動在線前處理 自動稀釋、透析、蒸餾、消解、萃取等 系統(tǒng)高度自動化 可自動清洗，關機，開機 分析模式靈活 微流、宏流或兩者結合分析 多種光程的流通池可供選擇 可實現(xiàn)多針取樣 軟件功能強大 靈活編輯樣品表，自動生成校正標準曲線，緊急樣品處理 基線和靈敏度自動設定和校正 分辨率高，檢測限低，測量范圍廣 可與所有LIMS兼容

該報告對于新街口街道制定生活服務業(yè)三年規(guī)劃，具有較強的指導作用，相關研究結論和政策建議被采納。

RFID安全漏洞分析與檢測系統(tǒng)旨在通過漏洞掃描和模擬攻擊行為嘗試讀取、復制、篡改、銷毀和拒絕服務等攻擊，對已有RFID應用系統(tǒng)進行測試。系統(tǒng)具備開放式體系架構可以方便的增加新的攻擊手段和升級漏洞庫。系統(tǒng)具備安全性評估功能，可對被測系統(tǒng)生成檢測報告。系統(tǒng)包含漏洞掃描模塊及報表生成模塊、漏洞管理模塊和插件管理等四個功能模塊。 系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)以下技術： ？ 標簽漏洞掃描功能能夠針對超高頻、高頻和低頻標簽執(zhí)行盤存攻擊、復制攻擊、弱密碼攻擊、銷毀標簽攻擊、和DOS攻擊，且攻擊存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能夠通過添加dll插件文件，在插件管理窗體中，增加了新的攻擊手段； ？ 漏洞庫管理能夠查看漏洞的數(shù)據(jù)庫，添加、刪除漏洞； ？ 每次掃描結果和系統(tǒng)建議會生成pdf報告。 基于RFID技術的應用設計是完全開放的，RFID技術在應用中缺乏完善的安全機制，將會給消費者帶來隱私泄露等安全問題。RFID安全漏洞分析與檢測系統(tǒng)可應用在RFID應用系統(tǒng)的安全測試上，在系統(tǒng)上線前及時幫助發(fā)現(xiàn)安全漏洞。

RealAI首席執(zhí)行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，各大媒體網(wǎng)站、社交平臺上關于疫情的話題熱度持高漲。在此環(huán)境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優(yōu)化的同時也利于開展引導工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權威、最實時、最準確的疫情動態(tài)。分析稱，互聯(lián)網(wǎng)成為這次疫情主要的“信息源”平臺，傳播模式更是基于人手一機的“自媒體”，信息流不僅降低了大眾獲取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的謠言。據(jù)介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”通過對多渠道海量媒體信息進行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統(tǒng)信息檢索過程中因消息源頭繁雜、消息過多、檢索意圖不明確而產(chǎn)生的困擾。同時，基于大數(shù)據(jù)分析和AI建模，自動識別出近期熱點話題、新聞追蹤和話題導向、地區(qū)關注度變化，為用戶第一時間推送全網(wǎng)話題最新動態(tài)，滿足用戶對疫情輿情監(jiān)測的需求，為作出正確輿論引導提供分析依據(jù)。

清華大學公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情實時態(tài)勢感知與分析系統(tǒng)，對區(qū)域疫情數(shù)據(jù)進行實時動態(tài)監(jiān)測、搜集、分析和可視化，服務各級政府疫情應急的資源調(diào)度、態(tài)勢研判和決策指揮。該系統(tǒng)在實時播報全國和世界范圍內(nèi)疫情最新動態(tài)的同時，對省級和地市級的人員遷徙比例與分布進行重點信息排查，密切關注人口流動與疫情分布的內(nèi)在聯(lián)系，為疫情跨區(qū)域傳播規(guī)律和病例溯源提供依據(jù)。該系統(tǒng)深入剖析大數(shù)據(jù)并探查民眾意識和情感傾向，研判民眾主流感情傾向和重點關注事件等疫情相關輿情，以“情感分析拼圖”、“事件文章熱詞云”和“全國輿情熱度”等分析結果為引證，為辟謠和積極引導輿論提供幫助，在國家抗擊疫情最為嚴重困難的時期為大眾的理性思考和科學防備貢獻力量。國疾病預防控制中心以及廣東省、武漢市、合肥市、深圳市、廣州市、佛山市等20多個省市在指揮調(diào)度中使用該系統(tǒng)。

扭振分析儀可以用于開展汽輪機等各類旋轉機械傳動軸系扭轉振動測試，提供以下分析圖表：數(shù)據(jù)列表、波形、頻譜、棒圖、趨勢分析、瀑布圖、層疊圖、歷史數(shù)據(jù)查詢等，測試數(shù)據(jù)可導出至Excel文件。主要技術指標：4通道；美國國家虛擬儀器公司硬件；32位計數(shù)器；計數(shù)頻率100MHz；最低測量轉速：0.025r/min。

糧食生產(chǎn)是資源約束型生產(chǎn),本質(zhì)的約束資源是耕地,糧食安全的核心是耕地安全.面對我國剛性增長的巨量人口,通過降低消費和擴大貿(mào)易都不能從根本上解決糧食安全問題,從戰(zhàn)略上看,我國糧食安全的治本之策是提高糧食產(chǎn)出能力,兩個因素制約我國糧食的有效供給:播種面積和單位面積產(chǎn)量,而耕地的數(shù)量和質(zhì)量又最終成為約束播種面積和單位面積產(chǎn)量的先決條件.因此,有必要分析耕地的數(shù)量和質(zhì)量變化與糧食生產(chǎn)的相關關系,揭示耕地對糧食生產(chǎn)和糧食安全的貢獻作用,維護耕地質(zhì)量,推進農(nóng)地開發(fā),確保耕地安全,從資源層面保障糧食安全的實現(xiàn).

自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿熱點，其主要任務是對場景中的視覺要素進行認知，進而推斷出其中包含的場景語義。IMAGINE實驗室近年來相繼從場景構成分析、場景內(nèi)容推理、場景結構建模等角度對這一問題展開了系統(tǒng)研究，著重探索了融合先驗建模與深度學習的自然場景視覺理解這一問題。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、種類多、產(chǎn)生速度快、有價值數(shù)據(jù)密度低等特點。對大數(shù)據(jù)信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點，其主要任務是利用數(shù)據(jù)分析的方法從大數(shù)據(jù)中獲取有價值信息。IMAGINE實驗室近年來結合深度學習前沿技術和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法進行數(shù)據(jù)分析和預測，并在海關大數(shù)據(jù)分析項目和國網(wǎng)電力冰風災害預測項目中進行應用