深圳锐取信息技术股份有限公司成立于2003年，总部位于深圳市南山区国家级科技园，针对行业痛点需求，锐取提出“场景录播”新概念，使录播进入无线便携时代。 　　 多年来，锐取专注专业化场景的信息记录、聚焦创新性产品的技术革新、致力互联网直播的平台开发，为客户提供高清、便捷、定制化的视频分享服务。截止到目前，锐取产品已在全球70多个国家和地区成功应用，用户数量达到数千万之多，并获得了行业权威机构和媒体的荣誉奖项逾150项，拥有发明专利及软件著作权200多项。 　　 在录播行业深耕多年，锐取版图不断扩大，在北京、上海、广州、南京、成都、西安、武汉等省会城市共设有28个办事处，海外拥有10个营销中心，并有4000多平米专业自主生产工厂。 　　未来，锐取将继续秉承锐意进取、简单快乐、信任、开放的企业文化，以重塑文化的记录与传承为核心，创新场景的学习和培训，让更多人体验到互联网+场景视频之美!

上海久华信息科技股份有限公司位于上海市宝山区复旦软件园，是一家以教育行业软件开发和技术服务为核心的高科技公司，是双软认证企业、高新技术企业，通过了ISO9001/ISO27001/ISO20000等体系认证。公司通过自主研发目前已拥有40余项软件著作权证书，8项产品登记证书。公司于2020年在上海股权托管交易中心科技创新板（N板）挂牌，股份代码：300373。 公司研发的外事综合管理服务平台，涵盖因公出国（境）、来访接待、合作协议、外籍专家、学生交流、国际会议、留学生管理等外事工作内容，是为高校外事部门量身定做的全线上业务综合管理平台。已在西安电子科技大学、西南交通大学、西北农林科技大学、华侨大学、福州大学、集美大学、南京师范大学、南京林业大学、河海大学、中国药科大学、中国政法大学、中国美术学院、温州医科大学、温州大学、上海电力大学、上海第二工业大学、上海电机学院、上海政法学院等高校成功应用。 公司研发的采购管理系统，集设备、材料、图书、服务、工程等于一体，为教职工提供一站式的采购服务，实现了采购全生命周期的管理，包括预算、申购、审批、招标、合同、验收、报销等环节，打通采购系统、财务系统、资产系统，采购效率和成本控制都得到大幅提升。已在同济大学、华东师范大学、上海大学、上海海洋大学、上海立信会计金融学院等高校成功应用。 公司研发的实验室综合管理系统，覆盖实验教学管理、实验室建设、实验室开放、实验室耗材、实验室安全等方面。已在上海交通大学、同济大学、华东师范大学、复旦大学、长安大学、上海海事大学等高校成功应用。 公司旗下的久华云平台，为学校、医院、政府、企业等各类企事业单位提供网上报修等生活服务，会议室、实验室、设备、场馆、教室、人员等预约服务。报修平台，实现了师生pc端、手机端报修，提供人工派单、系统自动派单2种派单模式，支持维修工管理、维修过程管理，引入了用户评价、领导监督等机制，提高了报修效率及服务质量。会议室（实验室、设备、场馆、教室、人员等）预约平台，员工可自主预约，使得单位内部的会议室（实验室、设备、场馆、教室、人员等）预约井然有序，提升团队协作能力。 我们已同包括复旦大学、上海交通大学、同济大学、华东师范大学、武汉大学、兰州大学、东南大学、西北农林科技大学、西安电子科技大学、西南交通大学、长安大学、中国政法大学、中国药科大学、中国美术学院等诸多高校，建立了长期友好合作，开发了学校外事系统、采购系统、资产系统、实验室系统、报修系统、会议室预约系统、后勤系统等各类管理应用系统。

上海微课信息科技股份有限公司自2013年起，从事在线教育课程开发领域，是一家提供全领域课程资源开发、运营、服务的专业教育公司，总部位于上海，旨在通过引进国际先进教学理念、成果，结合中国特有的文化和教育认知形式，树立“微课•中国”的整体品牌形象。 公司自创立以来，通过不断研究、发展，逐步形成针对高校、企事业单位、教育培训机构的全网络在线课程研发产品线，通过提供优质的服务，形成以PC端、移动端为主要载体的在线教育产品，并承担课程运营服务，形成了一套完整的项目解决方案，帮助客户快速部署在线教育平台，定制化开发课程内容，并提供共享课程资源。

德拓信息立足于数据智能的科学研究，通过数据、知识、工具赋能更多的人和组织，降低数据应用复杂度和成本，促进数据生产力，帮助世界洞察更快、更准、更深。 基于多年来在数据领域的创新实践，德拓信息推出了覆盖云计算、大数据产品和创新产品的系列平台、系统和工具，结合不同行业对于数据创新的差异化需求，提供有价值的行业解决方案。

上海峰宁信息科技股份有限公司成立于2012年3月，【简称：峰宁股份】总部座落于上海嘉定，注册资金1452.5万人民币，是一家年额超过1个亿，累计销售额超过2个亿的上海市高新技术企业。公司在上海、北京、南京、沈阳、重庆设立五大运营中心，在全国超过16个分支机构，研发基地占地约5000平米。我们公司有着非常专业的团队，团队包括销售、技术、研发、工程、产品、设计等本行业专业人才，都有超过5年以上的行业经验，公司将以最专业的解决方案来配合广大新老客户。公司于2014年12月在上股交成功挂牌上市【股份简称：峰宁股份 代码100391】。 我们峰宁股份的产品涉猎了各个行业，在教育方面尤为突出，很多学校都应用了峰宁纳米触摸黑板和其它显示方面的产品，例如：黄渡小学，黄渡中学，南师大附中，上海师大、同济大学、上海交通大学、沈阳工业大学、上海徐汇中学等。 公司产品涵盖液晶拼接系统、大尺寸单屏显示及户外高亮液晶、透明液晶屏及触摸屏、广告机、智能标识、智能触摸黑板等显示系统的研发与生产,显示屏90%来自于三星工业面板，广泛应用于军事、交通、政府、能源、院校、电力、电信等领域。  

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

成果描述：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。市场前景分析：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。与同类成果相比的优势分析：国内领先

本发明公开了一种基于社会网络的网络舆情行为分析方法，首先基于网络新闻或者帖子之间的相似度建立起一个网络舆情事件社会网络，然后通过分析社会网络参数随时间的变化以及参数之间的对比，自动的实现网络舆情的识别和网络舆情事件紧急程度的评估，方便相关政府部门更有效的监控和管理网络舆论。