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福州云辰電子科技有限公司成立于1997-07-15，法定代表人為吳世榮，注冊資本為1500萬元人民幣，統一社會信用代碼為91350102MA8U204A7Y，企業地址位于福建省福州市臺江區茶亭街道廣達路68號金源大廣場(金源中心)西區28層04單元B01辦公，所屬行業為批發業，經營范圍包含：計算機及配件、家用電器、辦公設備、電子產品、通訊器材、五金交電（不含電動自行車）、建筑材料、裝飾材料、日用品批發、代購代銷；計算機軟硬件技術開發、技術咨詢、技術服務。（依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動）。福州云辰電子科技有限公司目前的經營狀態為存續（在營、開業、在冊）。

本公司主要從事傳感器實驗臺、過程控制實驗裝置、傳感器實驗儀、現場總線實驗裝置、過程控制技術、自動檢測技術、傳感技術、電力電子及電氣傳動技術、電機拖動及控制技術、現代電工電子綜合技術、機電一體化、數據采集與處理技術、虛擬仿真技術、單片機嵌入技術、汽車實訓技術等教學實驗儀器和工業儀器儀表的生產。是國內專門生產測控教學儀器，集軟件開發、工程建設、硬件設計、銷售的綜合性企業。生產的過程控制綜合實驗系統、傳感器系統實驗儀及機電一體化及自動化系列等產品已遍布全國各地大、中、專院校。 公司目前生產的十大系列百余種教學實驗產品，秉承“以人為本、科技創新、以質立市、以優傳名、以誠言商、以信為榮”的企業宗旨，同時依托浙江省國家大學科技園的強大實力，主要由浙江工業大學牽頭、與浙江理工大學、中國計量學院與江干區人民政府共同建設，發揚“自強不息，堅韌不拔，勇于創新，講求實效”的浙江精神，精益求精，為廣大客戶提供優質的產品和完善可靠的服務。志在為全國廣大院校提供更專業、更實用、更具有發展空間的教學設備整體解決方案而不懈努力！ 企業經營理念 超越：塑造創新每一天的企業精神，拓展思維空間 價值：確立需要就是價值的經營哲學，不斷追求卓越 行動：培養重在行動，貴在創新的企業作風，把希望變為現實 企業宗旨 以人為本、科技創新 創新是想象力與創造力的綜合發展，體現在突破傳統、創造新意超前發展。 以質立市、以優傳名 質量是企業的生命，質量管理的終極落腳點是產品要能經受住市場的洗禮，判別標準是客戶的信任度。 以城言商、以信為榮 “合作源于信賴、信賴源頭專業” 誠信是積累在一種不斷完善的基礎上，沒有100%完美的產品，只有我們不斷的完善，沒有最好、只有更好。我們把完善服務作為市場營銷的支點，以打造民族品牌作為公司的發展戰略。

該系統基于各級醫療系統的影像科研臨床應用基礎及各類院校影像教學大 綱而開發，貼合各級診療機構日常診療習慣和院校教學大綱需求，方便教師對各 類影像圖片的展示和教學，能更好的讓學生全面對各類影像進行閱片、報告書寫 練習，以及熟悉臨床應用及診療流程，有利于訓練學生的影像技能操作能力及就業。

云智數字教育智能制造專業群建設方案，秉承“產教融合、工學結合、多元育人、國際化合作”的理念，以崗位需求為標準、以發展技能為核心，構建人才培養模式，以就業為導向、以產學研為途徑，引入企業實際案例，創新課程體系，培育符合市場和企業需求的高素質復合型、技能型人才。依托守中集團五系工業機器人技術核心優勢，聚焦數字孿生等趨勢性技術，建設由“智能制造綜合實訓中心+校外實訓基地”構成的“實訓、實習、實崗”的三實教學模式，提供創新型、技術型、實務型、復合型人才培養，為院校賦能提供一站式的實踐教學解決方案。

成果介紹“衛星與無線通信融合系統研發及產業化”就是由東南大學、南京中網衛星通信股份有限公司和江蘇大學三家單位合作完成。衛星通信具有覆蓋廣和不受地域限制的優勢，但是受到遮擋以后，信號就會不好，而且通信的成本太高，2M帶寬每小時就要花費幾千元。而隨著3G、4G的普及，地面無線通信已經發展得相當完善，但是在地面基站未覆蓋區域，或基站一旦受到洪水、臺風、地震等自然災害破壞時，就無法通信了。正是基于這兩個通信系統的特點，我們‘取長補短’，巧妙地將兩種通信系統融合起來，研制完成的系統可以根據不同策略自適應地選擇地面通信鏈路或衛星鏈路”技術創新點及參數他和團隊成員克服了很多困難，提出了多項獨創性的方法，目前已申請國家發明專利40項（其中24項已經獲得授權），編制國家標準3項，發表國內外核心期刊論文61篇（其中SCI收錄16篇）。項目研制的衛星與無線通信融合系統實現了規模產業化，部分性能指標處于國際領先水平，并在氣象、安監、環保和軍隊等諸多行業得到極其廣泛的應用，得到了政府有關部門和客戶的一致好評。市場前景目前本項目的產品已經應用到全國26個省市的18個行業。其中，氣象和安監市場占有率達到70[%]，環保市場占有率達到60[%]。產品曾為“神舟系列”飛船的發射和回收提供氣象保障，為汶川地震、雅安地震和甘肅舟曲特大泥石流等提供了應急通信服務，為上海世博會和深圳大運會等重大活動提供了氣象保障和視頻直播服務。產品已經實現直接銷售收入8.3億元，產生的間接經濟效益數百億計。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

流立方在技術流派里屬于流式大數據實時處理領域，但兼顧了批式數據處理技術的優勢，一定程度的做到了混合時態的實時處理。流立方通過在數據流水過程中嵌入流處理引擎將所有流過的數據進行實時處理, 并生成多維度的可計算數據魔方。1）超高并發性：“流立方”產品擁有每秒處理百萬筆交易流水復雜分析的能力。而達到這樣的性能僅需要 8 臺普通的 pc 服務器搭建的集群。2）超低時效性：流立方對每筆流水處理的延時嚴格控制在毫秒級，實際生產中平均延時穩定在 10 毫秒左右。形象一點來說，也就是在海水涌進海洋的幾乎同一時刻，數據就被分析完成了，遠遠低于人類學上 0.1 秒即有所感知的時間節點，處理速度比一眨眼快了很多倍。最近一年，流立方的高級版本更是提升到了微秒級的處理延時，將被用在春運票務、軍工、反恐等要求更加極致的場景。3）高可靠性、高擴展性、高兼容性：流立方自帶的可計算分布式緩存高性能、高可靠、高可擴展。在內存不足時, 能夠平滑擴展到多節點。流立方平臺內支持算法數量達到幾十個。計算模型、腳本獨立管理,在線編寫、即時部署即時生效, 大大節約上線時間。

中國傳媒大學融合門戶平臺競爭性磋商

研究背景：  大數據應用的多樣化  需要的計算模型、數據模型多樣化；  目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。 研究目標： 研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個  方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵  值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計  算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這  套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們  對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于  大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計  算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三  個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。 融合架構 FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包  括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。 多數據模型融合： 設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、  文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據  分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。 經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。 多計算模型融合： 在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集  的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和  流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高時效 FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗，  提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。 對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化； 對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等； 在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效； 而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題，  通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的  時間。 可擴展 FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、  存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。 在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊，  能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。 在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。 在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持  到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提  升。 亮點成果： 融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。  從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。 同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用  的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品  銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。