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SPV基于數(shù)字孿生的三維技術(shù)為基礎(chǔ)，將人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等新一代信息技術(shù)進(jìn)行整合，通過可視化的管理方式，實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、直觀的對園區(qū)內(nèi)建筑設(shè)備，從宏觀到微觀進(jìn)行全方位管理。

目前的高校，數(shù)據(jù)中心建設(shè)存在的大量的問題，難以滿足高校在決策、管理、服務(wù)、流程優(yōu)化、業(yè)務(wù)創(chuàng)新等多方面的要求。為此，急需進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)治理。通過數(shù)據(jù)治理可重復(fù)的迭代過程，螺旋式上升模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的不斷沉淀、積累和質(zhì)量的持續(xù)提升。 高校數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)遵循技術(shù)與管理的相結(jié)合，貫穿在數(shù)據(jù)管理的過程中。建立科學(xué)有效的數(shù)據(jù)中臺體系，對學(xué)校各業(yè)務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)質(zhì)量實(shí)施全程、全域和全員的管理。將數(shù)據(jù)質(zhì)量管理以制度化、規(guī)范化的方式落實(shí)到數(shù)據(jù)采集、存儲、清洗、生成、轉(zhuǎn)化、傳遞和使用的各個(gè)過程環(huán)節(jié)之中。 方案優(yōu)勢： 1. 多元化的數(shù)據(jù)管理，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管理 通過數(shù)據(jù)中臺及數(shù)據(jù)治理，定位核心數(shù)據(jù)，將信息數(shù)據(jù)通過標(biāo)準(zhǔn)化采集、自動(dòng)化清洗、共享化整合入庫等操作最終實(shí)現(xiàn)信息標(biāo)準(zhǔn)管理、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理、歷史數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)資源管理、數(shù)據(jù)安全管理等多元化數(shù)據(jù)管理場景，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管理。 2. 高自由度組合，打破固有局限 以信息化建設(shè)為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)中臺體系，對于信息標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃管理，同時(shí)所有產(chǎn)品功能模塊可獨(dú)立或按需組合，支持多種自定義模式，突破原有的固定局限，滿足用戶不同的數(shù)據(jù)中心建設(shè)需求。 3. 數(shù)據(jù)監(jiān)控運(yùn)維一覽，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)數(shù)據(jù)治理 通過統(tǒng)一監(jiān)控與運(yùn)維平臺，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)監(jiān)控、集中管理的方式，滿足對于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測、數(shù)據(jù)內(nèi)容等可視化監(jiān)控與一站式管理，降低了人工運(yùn)維成本，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維水平和可持續(xù)維護(hù)能力的效果。

高校智慧校園解決方案以融合智能服務(wù)平臺為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)對師生、設(shè)備、行為、事件等的全面數(shù)字化，融合學(xué)校教學(xué)、管理、服務(wù)，為客戶提供包括：整合照明、溫濕度、空氣質(zhì)量、多媒體、用電安全等系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)一體化的智慧教室環(huán)境解決方案；涵蓋消費(fèi)管理、食品安全、健康關(guān)懷、食材進(jìn)銷存等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)餐飲流程全閉環(huán)的智慧餐廳解決方案；實(shí)現(xiàn)公寓日常管理、住寢生活服務(wù)、智能家居終端全覆蓋的智慧公寓解決方案；實(shí)現(xiàn)人員配置、業(yè)務(wù)管理、智能終端全面協(xié)同聯(lián)動(dòng)的智慧場館解決方案。

智慧校園一卡通解決方案，充分運(yùn)用云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，以身份管理、身份核驗(yàn)、支付交易為核心能力，以場景化應(yīng)用為主體，結(jié)合各類智能終端及應(yīng)用系統(tǒng)，針對高校餐廳、場館、公寓、門禁、通道、圖書館及其它涉及身份識別和金融支付相關(guān)的應(yīng)用場景，提供線上線下、ToB/ToC一體化的服務(wù)。  

奧威亞智慧云眼 簡易而不簡單 輕松滿足： ·視音頻采集 ·督導(dǎo)巡課 ·高清錄播 ·直播互動(dòng) 優(yōu)勢特點(diǎn)： ·體型小巧 功能全面 極簡部署 拍攝、錄制、直播、互動(dòng)、跟蹤、音頻處理功能“All in one” 小巧體積，便于安裝；極簡化設(shè)備搭配，接線、運(yùn)維更便捷 ·高清拍攝 智能跟蹤 內(nèi)置高清超廣角鏡頭，保障課堂畫面的高清采集效果 具備智能圖像識別功能，支持課堂多畫面自動(dòng)跟蹤切換 ·高還原畫質(zhì) 傳輸無延時(shí) 標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)線“一線通”專利技術(shù) 高度還原視頻質(zhì)量，防干擾、無延時(shí) ·教學(xué)音質(zhì)清晰保真 內(nèi)置數(shù)字音頻算法，擁有回聲消除、自動(dòng)增益、噪聲抑制等功能 ·兼容多種控制方式 網(wǎng)絡(luò)控制面板、大屏端控制軟件、觸控面板等多種控制方式

充分應(yīng)用人工智能技術(shù)，一體化設(shè)計(jì)構(gòu)建藍(lán)鴿AI -智慧教室，是未來智慧校園的標(biāo)準(zhǔn)教室。 大量AI識別技術(shù)的應(yīng)用 例如智能化精品課堂錄播、課堂板書提取、智能化課堂考勤、教室設(shè)備遠(yuǎn)程控制、教室設(shè)備智能故障診斷等。 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用 通過智能化精品課堂錄播、實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程同步課堂，課后點(diǎn)播學(xué)習(xí)，構(gòu)建校本化的網(wǎng)上課堂。 一體化設(shè)計(jì) 將系統(tǒng)的軟件、硬件、及信息數(shù)據(jù)進(jìn)行一體化設(shè)計(jì)，產(chǎn)品集成度高、體積小、可靠性高、造價(jià)低，同時(shí)有利于大數(shù)據(jù)管理。 一室多用的教學(xué)功能 例如多媒體智慧教室、遠(yuǎn)程教學(xué)教室、遠(yuǎn)程同步課堂、遠(yuǎn)程會議室、智能化精品課堂錄播教室等。

本發(fā)明公開了一種煉鐵生產(chǎn)過程伴生能源的整體梯級回收系統(tǒng),包括:包含燃?xì)廨啓C(jī)的高爐煤氣燃機(jī)發(fā)電系統(tǒng)和包含雙壓余熱鍋爐的余熱回收發(fā)電系統(tǒng);還包括燒結(jié)煙氣回收系統(tǒng)和冷卻熱廢氣回收系統(tǒng)。所述的燒結(jié)煙氣回收系統(tǒng)將來自燒結(jié)機(jī)的燒結(jié)煙氣經(jīng)除塵器除塵后,在第一引風(fēng)機(jī)的抽吸作用下送入雙壓余熱鍋爐;所述的冷卻熱廢氣回收系統(tǒng)將冷卻熱燒結(jié)礦后產(chǎn)生的熱廢氣在第二引風(fēng)機(jī)的抽吸作用下也送入雙壓余熱鍋爐。本發(fā)明系統(tǒng)將燒結(jié)工藝顯熱和煉鐵過程伴生的低熱值高爐煤氣進(jìn)行整體回收,并且梯級利用,形成完整的、能穩(wěn)定運(yùn)行的中低溫余熱、低熱值高爐煤氣高效綜合利用系統(tǒng)。

本發(fā)明公開了一種能源回收自清潔的垃圾輸送系統(tǒng)，包括：用于輸送垃圾桶升降循環(huán)的升降機(jī)構(gòu)，所述升降機(jī)構(gòu)具有環(huán)形輸送件，環(huán)形輸送件上間隔布置有多個(gè)連接座，每個(gè)連接座上轉(zhuǎn)接有所述的垃圾桶；安裝在所述升降輸送機(jī)構(gòu)兩側(cè)并用于保持垃圾桶升降運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的限位軌道，靠近所述升降機(jī)構(gòu)的底部設(shè)有無限位軌道作用的垃圾傾倒位；置于各樓層并用于控制垃圾桶在垃圾投放口停止的即停機(jī)構(gòu)；位于所述升降機(jī)構(gòu)下方的垃圾儲存箱，用于儲存各垃圾桶翻轉(zhuǎn)倒出的垃圾。本發(fā)明適用于高層建筑各樓層垃圾的升降輸送；節(jié)省電梯運(yùn)輸垃圾的功耗，節(jié)能減排；減少垃圾處理的人力消耗，降低管理成本。

隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，所蘊(yùn)含的價(jià)值也越來越多。清華大學(xué)信研院研發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的能源互聯(lián)網(wǎng)能量管理系統(tǒng)，主要功能為對電網(wǎng)的穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測和可視化。系 統(tǒng)分為訓(xùn)練部分和預(yù)測部分。訓(xùn)練部分通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，建立一個(gè)電壓穩(wěn)定性的 分類器。分類器訓(xùn)練完成后，再對新增的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。訓(xùn)練部分主要分為特征提取、 類別標(biāo)記、特征壓縮、分類器類型選擇。預(yù)測部分主要分為分類器數(shù)據(jù)啟動(dòng)階段和預(yù)測輸出 階段。本系統(tǒng)提出利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)一步綜合多個(gè)節(jié)點(diǎn)給出 電網(wǎng)態(tài)勢感知的評估結(jié)果。在訓(xùn)練每一個(gè)節(jié)點(diǎn)分類器的時(shí)候，本系統(tǒng)將特征選取的時(shí)段和預(yù) 測時(shí)間節(jié)點(diǎn)拉開，形成一種延時(shí)的預(yù)測方法，本發(fā)明對復(fù)雜系統(tǒng)有著更好的還原效果。2 應(yīng)用說明本系統(tǒng)實(shí)施電壓穩(wěn)定性預(yù)測的具體步驟為:步驟 1:通過部署在關(guān)鍵測點(diǎn)的同步相角測量單元 PMU 采集電網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，所述 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包含電網(wǎng)中每個(gè)關(guān)鍵測點(diǎn)的電壓 U、 有功 P、無功 Q、電流 I;分別計(jì)算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，電壓的變化 量比上無功的變化量的衍生量 dU/dQ，用這 些衍生量作為特征，來表征量的時(shí)間變化速 率;步驟 2:對步驟 1 中提取的特征進(jìn)行數(shù) 據(jù)降維與壓縮;根據(jù)特定時(shí)刻電壓 U 是否恢 復(fù)到標(biāo)準(zhǔn)值的 0.8 倍來區(qū)分每組樣本組是否 穩(wěn)定，用 0 標(biāo)記穩(wěn)定，用 1 標(biāo)記不穩(wěn)定;步驟 3:選擇分類器，建立一個(gè)電壓穩(wěn) 定性的分類器;步驟 4:訓(xùn)練分類器;當(dāng)分類器訓(xùn)練完 成后，將訓(xùn)練好的參數(shù)儲存起來;步驟 5:進(jìn)入預(yù)測部分的數(shù)據(jù)啟動(dòng)階段， 填充特征矩陣，沒有輸出;步驟 6:把多個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征按照順序排列，形成特征矩陣;特征矩陣填充完成后， 根據(jù)分類器給出的預(yù)測結(jié)果;特征時(shí)段向前滑動(dòng)，最初的特征被拋棄，新特征補(bǔ)充在隊(duì)尾， 分類器持續(xù)給出預(yù)測結(jié)果;步驟 7:每隔一定時(shí)間間隔 ，要把新收集來的數(shù)據(jù)與以前的數(shù)據(jù)一起，重新回到步驟 4 訓(xùn)練分類器，更新參數(shù)。在具體系統(tǒng)搭建過程中，我們充分利用現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。其中 Hadoop 的文件管理系統(tǒng) HDFS 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲;Spark 負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練;Storm 負(fù)責(zé)在線預(yù)測;Kafka 負(fù)責(zé)在 Storm 和Hadoop 之間傳遞更新后的模型參數(shù)。

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