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PandaBI 是德拓自主研發(fā)的一站式數(shù)據(jù)分析與決策系統(tǒng)。 幫助客戶快速搭建自己的大數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)，完成多數(shù) 據(jù)整合，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑，并提供靈活、易用、高效可視 化探索式分析能力，提升客戶數(shù)據(jù)洞察能力，并將數(shù)據(jù)決策 快速覆蓋各種應(yīng)用場(chǎng)景，使客戶成功轉(zhuǎn)型為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的 智慧型應(yīng)用。 PandaBI 為客戶提供的核心價(jià)值在于用直觀、多維、實(shí)時(shí) 的方式展示和分析數(shù)據(jù)，力足于提供簡(jiǎn)潔、實(shí)用操作體驗(yàn)， 全面激活內(nèi)部數(shù)據(jù)。

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(lái) 核心功能 群體動(dòng)態(tài)畫(huà)像 用動(dòng)態(tài)發(fā)展變化的眼光，采用數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)描繪“學(xué)生”、“教師”的群體特征，為“學(xué)生分群施教”、“教師分群管理”提供最新的分析決策依據(jù)。 動(dòng)態(tài)學(xué)情跟蹤、預(yù)警 關(guān)注學(xué)情動(dòng)態(tài), 跟蹤每個(gè)學(xué)生實(shí)時(shí)的出勤率、課堂參與度、作業(yè)完成率&優(yōu)秀率，進(jìn)行學(xué)業(yè)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、作業(yè)抄襲預(yù)警、掛科預(yù)警，幫助學(xué)校針對(duì)性調(diào)整教學(xué)過(guò)程。 教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)跟蹤 定期師生評(píng)價(jià)、同行評(píng)價(jià)，質(zhì)量量化及趨勢(shì)對(duì)比，正向激勵(lì)教師、對(duì)教學(xué)質(zhì)量異常預(yù)警。 成績(jī)分析、預(yù)警 多維度洞察教學(xué)問(wèn)題、卷面命題分析，持續(xù)改進(jìn)，驗(yàn)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(cuò)題難度及知識(shí)情況分析。 學(xué)生成績(jī)分析 學(xué)生個(gè)人的各科成績(jī)?cè)诎嗉?jí)、年級(jí)位置、變化趨勢(shì)，以及知識(shí)點(diǎn)強(qiáng)弱分析、偏科分析、學(xué)業(yè)預(yù)測(cè)和實(shí)際結(jié)果對(duì)比。 教師成績(jī)分析 班級(jí)學(xué)生總體情況（得分率、各難度題目作答情況分析、錯(cuò)題難度-知識(shí)點(diǎn)分析），與其它班級(jí)對(duì)比等 學(xué)院、校級(jí)管理者成績(jī)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(xué)科、學(xué)院、教師、班級(jí)多維度交錯(cuò)分析，洞察本質(zhì)）。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)全流程 打通日常教學(xué)、教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)、學(xué)期考試、成績(jī)分析等教學(xué)數(shù)據(jù)周期及各環(huán)節(jié)。 全角色 面向高校教學(xué)組織的各個(gè)角色成員（學(xué)生、學(xué)科教師、班主任/輔導(dǎo)員、學(xué)科負(fù)責(zé)人、院級(jí)及校級(jí)管理者等）提供數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)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(jìn)行數(shù)據(jù)下鉆，對(duì)異常預(yù)警進(jìn)行抽絲剝繭、逐層深入，深度展開(kāi)數(shù)據(jù)洞察。 隨時(shí)隨地 用戶可隨時(shí)隨地掌握教學(xué)動(dòng)態(tài)及異常預(yù)警，支持微信業(yè)務(wù)通知、審批待辦，分析數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查看。 API集成 提供API接口，便于與教務(wù)系統(tǒng)和第三方系統(tǒng)數(shù)據(jù)對(duì)接。  

教學(xué)大數(shù)據(jù)分析展示平臺(tái)作為專為高校教研開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘分析應(yīng)用系統(tǒng)，致力于通過(guò)對(duì)學(xué)校教學(xué)中的數(shù)據(jù)的科學(xué)采集、存儲(chǔ)，智能建模、分析，輔助學(xué)院管理員及時(shí)把控教學(xué)進(jìn)度，讓教師科學(xué)制定教學(xué)方案，讓學(xué)生精準(zhǔn)認(rèn)知自我。

該報(bào)告對(duì)于新街口街道制定生活服務(wù)業(yè)三年規(guī)劃，具有較強(qiáng)的指導(dǎo)作用，相關(guān)研究結(jié)論和政策建議被采納。

RFID安全漏洞分析與檢測(cè)系統(tǒng)旨在通過(guò)漏洞掃描和模擬攻擊行為嘗試讀取、復(fù)制、篡改、銷(xiāo)毀和拒絕服務(wù)等攻擊，對(duì)已有RFID應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。系統(tǒng)具備開(kāi)放式體系架構(gòu)可以方便的增加新的攻擊手段和升級(jí)漏洞庫(kù)。系統(tǒng)具備安全性評(píng)估功能，可對(duì)被測(cè)系統(tǒng)生成檢測(cè)報(bào)告。系統(tǒng)包含漏洞掃描模塊及報(bào)表生成模塊、漏洞管理模塊和插件管理等四個(gè)功能模塊。 系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)以下技術(shù)： ？ 標(biāo)簽漏洞掃描功能能夠針對(duì)超高頻、高頻和低頻標(biāo)簽執(zhí)行盤(pán)存攻擊、復(fù)制攻擊、弱密碼攻擊、銷(xiāo)毀標(biāo)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(guò)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(kù)管理能夠查看漏洞的數(shù)據(jù)庫(kù)，添加、刪除漏洞； ？ 每次掃描結(jié)果和系統(tǒng)建議會(huì)生成pdf報(bào)告。 基于RFID技術(shù)的應(yīng)用設(shè)計(jì)是完全開(kāi)放的，RFID技術(shù)在應(yīng)用中缺乏完善的安全機(jī)制，將會(huì)給消費(fèi)者帶來(lái)隱私泄露等安全問(wèn)題。RFID安全漏洞分析與檢測(cè)系統(tǒng)可應(yīng)用在RFID應(yīng)用系統(tǒng)的安全測(cè)試上，在系統(tǒng)上線前及時(shí)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(lái)，各大媒體網(wǎng)站、社交平臺(tái)上關(guān)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(guān)部門(mén)需要全面了解公眾對(duì)疫情的話題討論，輔助決策優(yōu)化的同時(shí)也利于開(kāi)展引導(dǎo)工作；另一方面，公眾亟需第一時(shí)間獲得最權(quán)威、最實(shí)時(shí)、最準(zhǔn)確的疫情動(dòng)態(tài)。分析稱，互聯(lián)網(wǎng)成為這次疫情主要的“信息源”平臺(tái)，傳播模式更是基于人手一機(jī)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(tái)”通過(guò)對(duì)多渠道海量媒體信息進(jìn)行自動(dòng)抓取采集、識(shí)別分析，解決了傳統(tǒng)信息檢索過(guò)程中因消息源頭繁雜、消息過(guò)多、檢索意圖不明確而產(chǎn)生的困擾。同時(shí)，基于大數(shù)據(jù)分析和AI建模，自動(dòng)識(shí)別出近期熱點(diǎn)話題、新聞追蹤和話題導(dǎo)向、地區(qū)關(guān)注度變化，為用戶第一時(shí)間推送全網(wǎng)話題最新動(dòng)態(tài)，滿足用戶對(duì)疫情輿情監(jiān)測(cè)的需求，為作出正確輿論引導(dǎo)提供分析依據(jù)。

清華大學(xué)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(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知與分析系統(tǒng)，對(duì)區(qū)域疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、搜集、分析和可視化，服務(wù)各級(jí)政府疫情應(yīng)急的資源調(diào)度、態(tài)勢(shì)研判和決策指揮。該系統(tǒng)在實(shí)時(shí)播報(bào)全國(guó)和世界范圍內(nèi)疫情最新動(dòng)態(tài)的同時(shí)，對(duì)省級(jí)和地市級(jí)的人員遷徙比例與分布進(jìn)行重點(diǎn)信息排查，密切關(guān)注人口流動(dòng)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(shí)和情感傾向，研判民眾主流感情傾向和重點(diǎn)關(guān)注事件等疫情相關(guān)輿情，以“情感分析拼圖”、“事件文章熱詞云”和“全國(guó)輿情熱度”等分析結(jié)果為引證，為辟謠和積極引導(dǎo)輿論提供幫助，在國(guó)家抗擊疫情最為嚴(yán)重困難的時(shí)期為大眾的理性思考和科學(xué)防備貢獻(xiàn)力量。國(guó)疾病預(yù)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(gè)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(kāi)展汽輪機(jī)等各類(lèi)旋轉(zhuǎn)機(jī)械傳動(dòng)軸系扭轉(zhuǎn)振動(dòng)測(cè)試，提供以下分析圖表：數(shù)據(jù)列表、波形、頻譜、棒圖、趨勢(shì)分析、瀑布圖、層疊圖、歷史數(shù)據(jù)查詢等，測(cè)試數(shù)據(jù)可導(dǎo)出至Excel文件。主要技術(shù)指標(biāo)：4通道；美國(guó)國(guó)家虛擬儀器公司硬件；32位計(jì)數(shù)器；計(jì)數(shù)頻率100MHz；最低測(cè)量轉(zhuǎn)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(duì)我國(guó)剛性增長(zhǎng)的巨量人口,通過(guò)降低消費(fèi)和擴(kuò)大貿(mào)易都不能從根本上解決糧食安全問(wèn)題,從戰(zhàn)略上看,我國(guó)糧食安全的治本之策是提高糧食產(chǎn)出能力,兩個(gè)因素制約我國(guó)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(guān)關(guān)系,揭示耕地對(duì)糧食生產(chǎn)和糧食安全的貢獻(xiàn)作用,維護(hù)耕地質(zhì)量,推進(jìn)農(nóng)地開(kāi)發(fā),確保耕地安全,從資源層面保障糧食安全的實(shí)現(xiàn).

自然場(chǎng)景視覺(jué)感知與理解是人工智能的前沿?zé)狳c(diǎn)，其主要任務(wù)是對(duì)場(chǎng)景中的視覺(jué)要素進(jìn)行認(rèn)知，進(jìn)而推斷出其中包含的場(chǎng)景語(yǔ)義。IMAGINE實(shí)驗(yàn)室近年來(lái)相繼從場(chǎng)景構(gòu)成分析、場(chǎng)景內(nèi)容推理、場(chǎng)景結(jié)構(gòu)建模等角度對(duì)這一問(wèn)題展開(kāi)了系統(tǒng)研究，著重探索了融合先驗(yàn)建模與深度學(xué)習(xí)的自然場(chǎng)景視覺(jué)理解這一問(wèn)題。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、種類(lèi)多、產(chǎn)生速度快、有價(jià)值數(shù)據(jù)密度低等特點(diǎn)。對(duì)大數(shù)據(jù)信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點(diǎn)，其主要任務(wù)是利用數(shù)據(jù)分析的方法從大數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值信息。IMAGINE實(shí)驗(yàn)室近年來(lái)結(jié)合深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，并在海關(guān)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目和國(guó)網(wǎng)電力冰風(fēng)災(zāi)害預(yù)測(cè)項(xiàng)目中進(jìn)行應(yīng)用