NXCAE-全面的仿真分析解决方案

决策支持系统解决方案

目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)

1 工程背景和依据 1.1 项目背景 贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能，改进管理方式，推行电子政务，提高行政效率，降低行政成本，形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。 贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化，完善决策信息和智力支持系统”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“各级各部门要高度重视电子政务建设工作，切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况，解决问题，加强督促，有计划、有力度地搞好工作推进。”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据，以及多媒体数据，建设全省电子政务数据仓库，利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术，建立全省电子政务决策支持系统，为各级领导提供决策支持。” 哈尔滨市已经具备决策支持建设的条件和环境，《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出：“在应用系统建设方面，统一建设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统，在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上，建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统，

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

虚拟仿真(虚拟现实)实验室解决方案设计

数虎图像提供虚拟仿真实验室硬件设备搭建和内容制作整体解决 方案 虚拟现实实验室是虚拟现实技术应用研究就的重要载体。 随着虚拟实验技术的成熟，人们开始认识到虚拟实验室在教育领域的应用价值，它除了可以辅助高校的科研工作,在实验教学方面也具有如利用率高,易维护等诸多优点.近年来,国内的许多高校都根据自身科研和教学的需求建立了一些虚拟实验室。数虎图像拥有多名虚拟现实软硬件工程师，在虚拟现实实验室建设方面有着无与伦比的优越性！ 下面请跟随数虎图像一起，让我们从头开始认识虚拟现实实验室。【虚拟现实实验室系统组成】： 建立一个完整的虚拟现实系统是成功进行虚拟现实应用的关键，而要建立一个完整的虚拟现实系统，首先要做的工作是选择确实可行的虚拟现实系统解决方案。 数虎图像根据虚拟现实技术的内在含义和技术特征，并结合多年的虚拟现实实验室建设经验，最新推出的虚拟现实实验室系统提供以下组成：

虚拟现实开发平台： 一个完整的虚拟现实系统都需要有一套功能完备的虚拟现实应用开发平台，一般包括两个部分，一是硬件开发平台，即高性能图像生成及处理系统，通常为高性能的图形计算机或虚拟现实工作站；另一部分为软件开发平台，即面向应用对象的虚拟现实应用软件开发平台。开发平台部分是整个虚拟现实系统的核心部分，负责整个VR场景的开发、运算、生成,是整个虚拟现实系统最基本的物理平台，同时连接和协调整个系统的其它各个子系统的工作和运转，与他们共同组成一个完整的虚拟现实系统。因此，虚拟现实系统开发平台部分在任何一个虚拟现实系统中都不可缺少，而且至关重要。 虚拟现实显示系统： ·高性能图像生成及处理系统 ·具有沉浸感的虚拟三维显示系统 在虚拟现实应用系统中，通常有多种显示系统或设备，比如：大屏幕监视器、头盔显示器、立体显示器和虚拟三维投影显示系统，

地质灾害预警决策支持与应急指挥系统解决方案(简短介绍)

1系统简介 地质灾害预警决策支持与应急指挥系统对地质灾害险情发现、险情鉴别、险情处置业务流程、数据流程进行调查分析，按区域、移民新城区、单体地质灾害分别建立了地质灾害预警决策支持及应急指挥逻辑模型；利用数据仓库技术实现了对地质灾害及防灾、救灾各类信息的快速检索查询；利用视频会议系统、大屏幕系统、卫星系统、单兵系统、通信指挥车系统、GPS定位系统等通过综合组网，快速搭建技术会商和应急指挥通信平台，创造了可视化程度高的、信息畅通的、可辅助决策并适应快速响应的条件和环境，充分调用了数据仓库、滑坡稳定性评价、预测预报、数据采集、治理工程等子系统建设的各项成果，有效地支持地质灾害预警决策及应急指挥。

2 系统业务流程 险情处置 图2-1系统业务流程图 地质灾害预警决策支持与应急指挥系统对一个地质灾害的生命周期（险情发现、险情鉴定、险情处置）进行管理和流程监控，同时建立技术会商平台和应急指挥平台，有效地支持了地质灾害预警决策支持与应急指挥。 3 系统构成 地质灾害预警决策支持与应急指挥系统由险情上报、技术会商、应急指挥、配置管理四大模块组成。 ）

险情上报模块包含的功能有险情分布、险情信息标注、险情报警、报警信息管理、险情核查、险情报告、险情报告处理。实现对发生的险情进行报警录入，核查险情的真实性，对核查后的险情进行处理及生成核查报告上报上级部门。显示险情的分布图，并在分布图中对险情地点进行标注等针对险情的管理操作。 技术会商模块实现针对某次险情发起会商，制定会商计划。对会商计划、会商执行、会商结果进行管理。提供辅助编制报告与建议功能，对专家会商全过程进行追踪、记录、存储、管理，并将会商中得出的建议与报告发送到相应单位，为最终决策提供参考。 应急指挥包括应急指挥平台、GPS系统接口、应急预案库管理以及应急预案辅助编制、信息交流，接收会商文件并对灾情进行应急响应、追踪，对灾情进行评估，最终形成案例归档。 配置管理模块主要是针对需要配置的模块进行管理，主要包括灾害点信息配置、专家信息管理、信息服务注册、多维展现模型库管理、应急通讯平台模式管理、会商内容模式管理、审批流程管理、用户个性化设置。

数据分析建模简介

数据分析建模简介 观察和实验是科学家探究自然的主要方法，但如果你有数据，那么如何让这些数据开口说话呢？数据用现代人的话说即信息，信息的挖掘与分析也是建模的一个重要方法。 1．科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源：第谷?布拉赫（1546-1601,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（20年）观察记录了750颗行星资料，位置误差不超过0.67°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理：开普勒（1571-1630，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念（宇宙是一个和谐的整体），花了16年（1596-1612）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 2．数据分析法 2.1 思想 采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。 适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 2.2 数据分析法 2.2.1 基础知识 （1）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出； （2）数据分析（data analysis）是指分析数据的技术和理论； （3）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律；

（4）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。 （5）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。 （6）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。 （7）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。 实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。 2.2.2 典型的数据分析工作步骤 第一步：探索性数据分析 目的：通过作图、造表、用各种形式的方程拟合、计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 第二步：模型选定分析 目的：在探索性分析的基础上，提出一类或几类可能的模型（如进一步确定拟合多项式（方程）的次数和各项的系数）。 第三步：推断分析 目的：通常用数理统计或其它方法对所选定的模型或估计的可靠程度或精确程度作出推断（如统计学中的假设检验、参数估计、统计推断）。3．建模中的概率统计方法 现实世界存在确定性现象和随机现象，研究随机现象主要由随机数学来承担，随机数学包括十几个分支，但主要有概率论、数理统计、试验设计、贝叶

虚拟仿真实训系统解决方案

大娱号 虚拟仿真实训系统解决方案 VSTATION HD(V1、0)

前言 近年来,由于信息技术的快速发展与国家教育部门的大力提倡,虚拟仿真实训在高职教育中开始得到广泛的应用,成为实训教学重要的组成部分与提高教学质量的重要手段。虚拟仿真技术就是将多媒体技术、虚拟现实技术与网络通信技术等信息技术进行集成,构建一个与现实世界的物体与环境相同或相似的虚拟教学环境,并通过虚拟环境集成与控制为数众多的实体,构成一个虚拟仿真教学系统。虚拟仿真教学技术以提高学生的技能水平为核心,具有多感知性、沉浸性、交互性、构想性等特点。这些特点有益于教师的实训教学与学生专业核心技能的训练,为解决职业教育面临的实训难、实习难与就业难等问题开辟了一条新思路。目前,高职院校很多专业,如外语教学、旅游专业、数控技术、焊接技术、机电技术、食品加工、服装设计等专业都引入了虚拟仿真实训教学方式。虚拟仿真实训教学,已经逐渐成为高职院校教学变革的一种有效手段。

目录 前言 (2) 一、总体需求分析 (4) 1.1 “情景”的定义: (4) 1.2 为什么要在教学中使用“虚拟仿真实训系统”？ (5) 1.3 根据教学建设,用户需求归纳如下: (6) 二、设计原则 (7) 三、大娱号虚拟仿真实训系统概述 (8) 四、大娱号虚拟仿真实训系统系统运行原理示意图: (10) 五、大娱号虚拟仿真实训系统构成及特点 (11) 六、与教材同步完备的虚拟场景库 (16) 七、大娱号虚拟仿真实训系统构成及特点 (18) 八、大娱号虚拟仿真实训系统配置与指标 (19) 九、系统技术支持及服务 (20)

一、总体需求分析 通过运用学语言,已经为越来越多的教师认同。学习者必须通过“用语言”才能真正掌握语言。 让学生置身于真实的交际情景中,让学生使用语言进行交际。而真正的交际应该就是互动的。当一方发出信息后,另一方根据上下文进行意义协商,作出反馈,她可以表示支持、进行反驳或提出疑问,然后接受方对反馈意见再进行意义协商,作出回应,双方如此反复交流,形成互动。互动就是“交际的核心”。 语言课堂就就是一个充满“交流与互动”的场所。在课堂教学中,这种互动不仅包括师生互动与生生之间互动,还应该包括教材,因为课堂上的师生互动与生生互动都就是基于一定教材展开的。“大娱号”虚拟仿真实训系统能够在教材与师生之间搭起一座互动教学的桥梁。 使用“虚拟仿真实训系统”在互动教学的设计与组织上突出情景性、实训性与互动性,力求三者有机结合。 1.1 “情景”的定义: 情景指的就是具体场合的情形或景象。在教学过程中引入或创设生动具体的场景,有利于学生进行意义建构使其产生交际的动机。“大娱号”虚拟仿真实训系统所提供的虚拟场景可以提供直观生动的形象,通过大屏或投影再现学生在虚拟场景中的表演,可以让学生通过视觉与听觉去感受场景,产生想象与联想,激发学生的学习兴趣。参与表演的学生可以身临其境的学语言,使用虚拟仿真实训系统教学, 学生觉得有话可说,有戏可演,可以

决策支持系统解决实施方案

决策支持系统解决方案

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)

智能分析之深度学习和整体解决方案

智能分析之深度学习 深度学习对于智能分析来说就相当于人类的学习一样，人类不学习就是一张白纸，什么都不会，从我们的咿呀学说和学走路开始，到上学年龄的老师教学，再到进入社会的自我学习，无论何时何地，碰到新的事物就需要学习，智能分析既然是模拟人类，那深度学习就跟人类学习新事物一个原理，碰到一个新的事物，它无法辩认这是什么东西，最多只能判断它是否运动，运动速度是多少，是哪种颜色，是什么形状，但具体是什么物体它并不知道，那要辨认出具体物体，就需要做事前的深度学习 深度学习是学习物体的多个特征，不同的物体记忆不同的特征，比如认识不同的人、做人脸识别、人脸与身份证的对比等，一般都是通过识别人的五官特征，两个眼角，鼻子与两个嘴角五

个点位的位置、距离等信息，通常叫做人脸识别的五点识别，因为这些信息是不会随着年龄的增长而改变比例的，识别这些信息之后保存到数据库或文件中，一般是保存在XML文件中，当然有些情况还会记载物体的大小、颜色、形状等等多个参数，根据实际情况学习不同的特征值，这是学习的过程。 学习完之后就可以进行分析对比了，首先是找出视频中出现变化的对象，这个变化的对象有些是通过移动的对象来判断，有些是通过对比两帧数据来对比，反正是找出变化的对象即可，对象找出来之后先做初步的判断是否是我们需要检测的对象，如果是的话再提取物体的特征值，来对比保存的物体的各个特征

值，是否与保存的对象有相符的，再根据平台设置的相似度来确认是否是同一个人或对象。 在实际使用的过程中，算法首先是要进行一轮预处理阶段，即处理掉一些干扰因素，包括去除光亮条件和噪声、阈值、模糊等；对象的特征是一组描述符，为了使用这些描述符来训练模型或预测其中的一个模型，需要通过成千上万次图像预处理、提取特征来建立一个关于特征的大数据集合，并且通过选取的训练模型来提取特征。这就是为什么深度学习算法速度慢，当建模越多和视频中出现的对象越多，处理速度就会越慢，如果需要进一步排除误判，还需要对输出数据进行后期处理，比如合并多个分类，比如判断人脸后再判断身高，体形等，要判断这些因素，又要结合安装的摄像机的高度、角度等因素来设置人在视频中实际占的像素，在不同位置占的像素等，越想得到精准的结果，要处理的数据量就越大，对环境的要求就会越高，当平台处理的条

( VR虚拟现实)虚拟仿真实训系统解决方案

（VR虚拟现实）虚拟仿真实训系统解决方案

大娱号 虚拟仿真实训系统解决方案VSTATIONHD（V1.0）

前言 近年来,由于信息技术的快速发展与国家教育部门的大力提倡,虚拟仿真实训在高职教育中开始得到广泛的应用,成为实训教学重要的组成部分和提高教学质量的重要手段。虚拟仿真技术是将多媒体技术、虚拟现实技术与网络通信技术等信息技术进行集成,构建一个与现实世界的物体和环境相同或相似的虚拟教学环境,并通过虚拟环境集成与控制为数众多的实体,构成一个虚拟仿真教学系统。虚拟仿真教学技术以提高学生的技能水平为核心,具有多感知性、沉浸性、交互性、构想性等特点。这些特点有益于教师的实训教学和学生专业核心技能的训练,为解决职业教育面临的实训难、实习难和就业难等问题开辟了一条新思路。目前,高职院校很多专业,如外语教学、旅游专业、数控技术、焊接技术、机电技术、食品加工、服装设计等专业都引入了虚拟仿真实训教学方式。虚拟仿真实训教学，已经逐渐成为高职院校教学变革的一种有效手段。

目录 前言2 一、总体需求分析4 1．1 “情景”的定义：4 1．2 为什么要在教学中使用“虚拟仿真实训系统”？5 1．3 根据教学建设，用户需求归纳如下：6 二、设计原则7 三、大娱号虚拟仿真实训系统概述8 四、大娱号虚拟仿真实训系统系统运行原理示意图：10 五、大娱号虚拟仿真实训系统构成及特点11 六、与教材同步完备的虚拟场景库16 七、大娱号虚拟仿真实训系统构成及特点18 八、大娱号虚拟仿真实训系统配置与指标19 九、系统技术支持及服务21

一、总体需求分析 通过运用学语言，已经为越来越多的教师认同。学习者必须通过“用语言”才能真正掌握语言。 让学生置身于真实的交际情景中，让学生使用语言进行交际。而真正的交际应该是互动的。当一方发出信息后，另一方根据上下文进行意义协商，作出反馈，他可以表示支持、进行反驳或提出疑问，然后接受方对反馈意见再进行意义协商，作出回应，双方如此反复交流，形成互动。互动是“交际的核心”。 语言课堂就是一个充满“交流和互动”的场所。在课堂教学中，这种互动不仅包括师生互动和生生之间互动，还应该包括教材，因为课堂上的师生互动和生生互动都是基于一定教材展开的。“大娱号”虚拟仿真实训系统能够在教材与师生之间搭起一座互动教学的桥梁。 使用“虚拟仿真实训系统”在互动教学的设计和组织上突出情景性、实训性和互动性，力求三者有机结合。 1．1“情景”的定义： 情景指的是具体场合的情形或景象。在教学过程中引入或创设生动具体的场景，有利于学生进行意义建构使其产生交际的动机。“大娱号”虚拟仿真实训系统所提供的虚拟场景可以提供直观生动的形象，通过大屏或投影再现学生在虚拟场景中的表演，可以让学生通过视觉和听觉去感受场景，产生想象和联想，激发学生的学习兴趣。参与表演的学生可以身临其境的学语言，使用虚拟仿真实训系统教学,学生觉得有话可说，有戏可演，可以

(商务智能)海典数据决策分析系统(BI)方案.

（商务智能)海典数据决策分析系统(BI)方案

海典数据决策分析系统（BI）解决方案 上海海典软件有限公司 2010年6月

前言 自2000年以来，医药行业的信息化应用飞速发展。无论是医药连锁企业，还是批发企业甚至单体药店，都已经普及信息化管理系统，并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。部分优秀的代表企业，更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。 然而，我们看到，对于当前的绝大数医药企业来说，不断积累的海量数据对他们来说，并没有发挥出应有的价值；这些不断增长的海量数据，更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。为了不影响系统的运行速度，相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据，将这些数据打包后尘封起来，束之高阁。甚至还有一些企业因为疏于管理，这些历史数据最终都遗失了。 “海典数据决策分析系统”（以下简称海典BI系统）正是在这种背景下，由上海海典软件有限公司研发而成。“BI”系统又称商务智能系统，是通过数据仓库等先进技术，进行数据挖掘和处理的工具。海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发，旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息，并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因，以及提供解决问题的途径。 每个客户积累的海量数据，都是一座金山；海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。海典BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！

●海典BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。 ●海典BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部署在 公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长）使用。 ●对于使用海典业务系统的客户，可以快速部署海典BI系统，并可将BI系统与业务系统 尽可能整合和互补；对于不使用海典业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。 ●海典BI系统拥有灵活的用户角色管理，可以设置不同的用户查看不同的报表；对于同 一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如：同样是销售报表，经营部部长可以看所有店数据；片区经理可以查看本片区的所有店数据；门店经理则只允许看本门店数据。 ●海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制，利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系 统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时，只针对数据仓库进行操作，速度非常快，还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。 ●海典BI系统由于采用数据仓库，不仅分析速度非常快。还能将客户原有截断的多个历 史数据导入，实时更长远的历史数据挖掘和分析。 ●海典BI系统可以集成Excel进行互动式报表分析和报表定制。 ●海典BI系统是一个开放的报表系统，允许用户进行报表修改和新增。对于已经购买海 典BI系统的用户，海典软件还将不断地发布新的报表供他们下载和使用。

智能交通整体解决方案

智能交通整体解决方案 1.智能交通建设目标 交通的本质是将“人、车、路”的内部要素进行相互关联，其结果的好坏不仅取决于内部要素之间的整合协同，还受地理环境、产业结构及社会环境等诸多外部环境的制约。经济的快速发展，使系统中不确定的因素越来越多，如何有效的协调三者之间的关系，成为交通系统高效运行的关键。基于此，智能交通的整体框架主要划分为物理感知层、软件应用平台及分析预测及优化管理的应用。其中，物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集；软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理，以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设；分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。 智能交通系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段，增加可管理空间、时间和范围，不断提升管理广度、深度和精细度，以达到以下4各目标： ?提高通行能力； ?减少交通事故； ?打击违章事件； ?出行信息服务； 智能交通整体应用框架图如下图1所示： 球机 ... 高清摄像机 ... 交通信号、诱导屏

2. 智能交通组成部分 智能交通整体系统主要组成部分包括：信息综合应用平台、信号控制、视频监控、智能卡口、电子警察、信息采集和处理、信息发布和信息服务等板块。 2.1 信息综合应用平台 信息综合应用平台并非将各个子系统在数据和空间信息在物理上的简单堆砌，而是在数据层面实现真正的融合和统一，并基于这些统一的数据实现城市交通的综合管理职能，真正成为“无缝集成管理、综合信息分析”的应用平台。 通过整合集成各个子系统，集视频监控、事件检测、数据分析、诱导发布、违章记录为一体的先进交通综合控制平台。达到可视化智能管理与控制和管理决策辅助支持，实现常态下的日常综合交通管理和违章执法，以及面向事件的联动控制和应急处置具有系统监控功能、事件检测功能、交通诱导功能、电子警察功能、事故处理功能等。大幅提高交通网络的运行效率，有效地解决交通拥挤的问题。 当一个事故或报警产生上报或者发生时，由监视模块负责向管理员工作站发出警报提示，之后根据事故的级别地点等在地里信息系统上标注出相应的信息，并根据相应规则标注出有效的监控摄像机、信号机、GPS警车、卡口等电子设备为综合指挥提供支持。同时根据相应的预案提出需要通知的相关人员名单，由管理员确认后对相关人员发出通知。之后，指挥决策者可以根据电子地图上反映的情况快速合理的部署解决方案。直至事件处理完成。整个操作过程都会有相应的日志记录，以便为以后更好的处理同类事件提供依据。 2.2 信号控制系统 城市交通信号控制系统是智能交通系统的重要组成部分，也是交通管理系统的中枢，其管理和控制手段的优劣直接影响城市道路交通拥堵或疏通的效果。虽然城市道路交叉口信号控制有改善交通流秩序与保障安全的优点，但是若不能提供优化的控制，将会产生交通流停顿与拥堵的负面效果，会成为城市交通拥堵的一个重要原因。 信号控制通常具有控制系统和网络发布控制指令，业务应用软件根据业务要求和规则提供现场及周边状况，与专业控制系统如“动态信号灯控制系统”联动发布控制指令，或者直接与技术信号设备如“特殊通道信号灯”联动发布控制指令。随着技术信号设备管理使用应用模型得以建议、验证和修正后，才会依据预案或是说方案，根据现场情况是说智能控制。 2.3视频监控系统 交通监控系统对摄像头实时采集交通路口信息，系统将传回的交通视频信息进行智能化提取和行为分析。根据城市监控区域的不同，根据不同的场景部署相应的采集设备。通常选择高清枪型网络摄像机对固定区域进行监视，选择高清至高云台摄像机作为至高点远距离大范围监控，或者高清高速球型网络摄像机

元数据管理解决方案

元数据解决方案 随着报价系统每年收集和使用的数据飞速增长，数据体量日趋增长，数据形态多样化且不统一，多种数据源之间的采集、传播和共享遇到困难。元数据管理作为大数据治理的核心，是有效管理这些数据的基础和前提，在信息化建设中发挥着重要的作用。如何理解、管理并发挥出元数据的价值，成为迫切的任务。一、什么是元数据 元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。 1.技术元数据 技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息： 1)数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据 的定义，以及数据集市的位置和内容。 2)业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式。 3)汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、 汇总、预定义的查询与报告。 4)由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分 割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存 取控制）。 2.业务元数据 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：

1)使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名。 2)访问数据的原则和数据的来源。 3)系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息。 4)企业概念模型、多维数据模型，业务概念模型与物理数据的依赖， 二、元数据的作用 元数据可以实现业务模型与数据模型的映射，帮助用户理解数据仓库中的数据；元数据清晰的描述了数据的来龙去脉，描述了数据抽取转换规则，是保证数据质量的关键；元数据管理系统可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效的管理，可以支持需求变化，从而提高系统的可扩展性；打通数据孤岛，统一数据定义，形成企业级知识传承平台，元数据管理使得数据变的更有价值。三、元数据管理 在大数据时代的背景下，数据即资产，元数据实现了信息的描述和分类的格式化，从而为机器处理创造了可能，它能帮助企业更好地对数据资产进行管理，理清数据之间的关系。元数据管理是企业提升数据质量的基础，也是企业数据治理中的关键环节。元数据管理不当，信息很容易被丢失，进而不能对业务进行有效支撑，企业内部业务人员要识别相关信息就会变得十分困难，最终用户也将失去对数据的信任。 1.元数据采集 技术元数据的采集，根据现有元数据设计出元模型，然后将数据仓库系统之中的元数据按元模型集中汇总并关联到一起，达到企业对数据统一管理与应用的目的，ETL等产生的元数据，对于元数据管理工具支持的格式可直接进行导入，对于一些自定义的规则，需要进行格式转换并导入。

海典数据决策分析系统(BI)方案

海典数据决策分析系统（BI）解决方案 上海海典软件有限公司 2010年6月

前言 自2000年以来，医药行业的信息化应用飞速发展。无论是医药连锁企业，还是批发企业甚至单体药店，都已经普及信息化管理系统，并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。部分优秀的代表企业，更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。 然而，我们看到，对于当前的绝大数医药企业来说，不断积累的海量数据对他们来说，并没有发挥出应有的价值；这些不断增长的海量数据，更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。为了不影响系统的运行速度，相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据，将这些数据打包后尘封起来，束之高阁。甚至还有一些企业因为疏于管理，这些历史数据最终都遗失了。 “海典数据决策分析系统”（以下简称海典BI系统）正是在这种背景下，由上海海典软件有限公司研发而成。“BI”系统又称商务智能系统，是通过数据仓库等先进技术，进行数据挖掘和处理的工具。海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发，旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息，并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因，

以及提供解决问题的途径。 每个客户积累的海量数据，都是一座金山；海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。海典BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！

第一章：为什么要部署海典BI系统 海典BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。 海典BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部署在公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长）使用。 对于使用海典业务系统的客户，可以快速部署海典BI系统，并可将BI系统与业务系统尽可能整合和互补；对于不使用海典业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。 海典BI系统拥有灵活的用户角色管理，可以设置不同的用户查看不同的报表；对于同一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如：同样是销售报表，经营部部长可以看所有店数据；片区经理可以查看本片区的所有店数据；门店经理则只允许看本门店数据。 海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制，利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时，只针对数据仓库进行操作，速度非常快，还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。

企业大数据管理解决方案

企业大数据管理解决方案 摘要：大数据的应用方兴未艾,根据国内企业的应用场景,给出了企业大数据管理解决方案。此方案还为数据的进一步处理打下了基础。关键词：大数据; 企业大数据管理 IT行业一直在不断地努力，以最佳方案满足日益增长的各种需求。继云计算之后，大数据又成为业界关注的热点。云计算更多地体现在它的商业模式与服务模式上，而大数据则更关注数据的处理，而这些纷杂的数据则是关系社会、企业乃至个人生活的核心关键，可以说数字时代数据为要。1 大数据参考架构通常人们认为大数据具有4V特点，即：Variety(多样性）、Volume(大容量或海量)、Velocity(快速)和Value(价值)。至于大数据的严格定义，则是人者见人、智者见智，莫衷一是[1]。根据调研与实践，本文给出了相关的参考架构，。 可以将大数据的参考层次分为4个： (1) 数据采集。主要涉及对数据源的采集，包括各种结构化与非结构化数据、静态数据与动态实时数据等。(2) 数据存储。主要涉及对数据的存储，包括分布式存储、海量存储、虚拟存储等。(3) 数据处理。主要涉及对数据的转换、传输、分发等。 (4) 数据分析。主要涉及对数据的清洗、比对、挖据、钻取等。同时,按照数据平台管理、数据维护、安全保护等维度，存在着贯穿各层的管理机制，即： (1) 系统管理。对构建的系统平台进行管理与维护。 (2) 数据管理。按照数据生命周期对数据进行管理。 (3) 安全管理。对数据隐私、数据安全、访问安全、系统安全等方面进行管理。2 企业大数据解决方案由于大数据的应用很多，本文更加关注企业所处的混杂数据的应用场景，基于上面给出的参考架构，给出相应的解决方案。2.1 应用场景企业的数据是企业的核心资料，企业信息化的核心问题就是数据的应用的效率与效果。目前企业的数据主要包括：财务类数据、管理类数据、业务类数据等，这些数据可以是结构化数据和非结构化数据。从容量上看，随着信息化应用的不断提高，可以达到GB或TB级，对于一些行业，甚至有可能达到PB级。2.2 解决方案本文提出的企业大数据解决方案是从业务连续性的角度来考虑用户数据的问题。参考了业界流行的ISO20000、ISO27000、BCP/DRP、ＳＯＡ等相关标准和技术，从安全、服务的范畴来管理数据、保护数据、使用数据。方案主要解决企业用户的结构化与非结构化数据的存储、管理，为企业相关应用提供基础数据，为企业的业务连续性保驾护航。2.2.1 技术特点方案主要融合了信息安全技术、数据管理技术、数据同步复制技术、数据库技术、商务智能技术等，区别于现有的数据备份产品、数据复制产品、数据管理产品，更关注数据在复制之后能够被快速使用与恢复，以延续业务的连续性。方案为用户数据的进一步加工处理打下了基础，有助于用户整合数据、整合应用、数据加工、商务智能、决策分析等。主要特点：(1)支持多种数据库的不同版本，也支持多种异构数据库之间的同步，如Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、AS400等可以同步到Oracle 数据库或其他数据库上。 (2)支持一对一、一对多、多对一、多对多等异构数据库同步方式。 (3)比较强的数据加工能力，可以选择数据源的不同字段，也可以对数据源做相应的转换、逻辑判断、映射等处理，还可以设置在数据同步时做异常数据检查等。 (4)比较强的传输能力，内置数据传输平台，满足复杂网络情况下的数据可靠传输，支持广域网下的数据同步，支持跨网段的数据同步，支持物理隔离情况下的数据同步。 (5)易用性。提供中文工具，方便可视化操作和监控。2.2.2 技术原理统一支持结构化数据和非结构化数据的同步及相应加工。提供可视化工具配置结构化数据和非结构化数据的同步与加工。 (1)非结构化数据文件既可以通过系统内置的传输平台同步到备份方的文件夹下，也可以将备份方文件夹下的数据文件映射到数据库上。对于非结构化的文件备份，可以在数据源方部署一个节点，负责监控和发送文件，通过可视化配置的数据推送服务，选择要发送的文件夹、文件、接收节点、接收文件夹等信息，通过定时等调度策略将文件发送到备份方。当然要发

软件仿真实训解决方案

软件仿真实训 解决方案 帮助客户实现专业、高效、自由的产品培训

1. 用户面临的问题 专业性较强的软件产品，特别是那些功能强大、结构复杂、设置灵活的产品，要让用户掌握产品的安装、使用，设置和管理维护，需要进行大量培训，包括内部研发工程师、技术支持、销售人员；也包括渠道合作伙伴、认证工程师、最终用户等。目前很多厂商都是采用传统的培训方式，包括提供产品介绍、使用手册、安装配置指南；或者录制操作视频；以及集中式面授培训方式等；这些方式都存在一定的缺陷：看文档：不直观；不适合操作技能，学员无法操作体验；缺乏对学习过程的管理；难以测评学员的学习效果。 看操作视频：单向的信息传递，无法互动；学员无法亲自动手操作体验，难以培养实际业务操作能力；缺乏对学习过程的管理；难以测评学员的学习效果。 集中式面授培训：对讲师要求高，而一般厂家都是由技术工程师兼任，而工程师大多比较拘谨内向，所以难以提供专业的培训服务；培训需要场地，且人员需要集中，场地、差旅成本高；不能随时组织培训，培训周期不灵活；现场搭建演示系统可能存在困难，或者需产生费用；学员不容易体验所有的业务场景；缺乏科学准确的培训效果测评手段，不容易激励学员的主动性。 软件操作仿真实训模式，很好的解决了上述问题。和传统培训资源如文档、PPT、视频等不同，恒杨科技可在仿真教学平台上，为客户量身定做仿真实训软件。软件提供一套完整的操作案例，向学员展示和讲解软件的使用和操作流程。学员可以自动演播，也可以通过实际模拟操作来掌握软件的功能和特性。 2. 产品概述 恒杨科技自主研发的软件仿真教学平台，通过虚拟仿真技术，可以完全模拟软件的业务操作环境，向学员展示和讲解软件的使用以及业务操作流程。学员可以通过实际操作来掌握软件的功能和特性，也可以通过自动演播模式学习。手把手教学模式，让学员在每个操作步骤都可以自助得到指导；仿真实战考核，可以准确评估学员的实际动手业务操作能力；教学分析，对学员行为全面掌控。

企业决策分析系统解决方案

企业决策分析系统解决方案 客户需求分析 企业数据分析与决策支持需求的有效满足往往需要一个强有力的决策分析系统的支持，以便在系统中整合各项功能，并为企业用户提供一个统一的系统应用环境。企业对决策分析系统的具体需求一般可总结为以下几个方面： 统一应用门户 系统为企业进行数据分析与决策支持提供系统应用的统一门户。 统一资源管理 对系统中的各种应用资源可进行统一管理，如报表的发布，文档的上传管理等。 有效的权限控制 决策分析系统涉及到企业核心运营数据等商业敏感信息的分析与利用，因此需要有严格的权限控制机制。系统不但可控制用户有权限使用的功能，还能够控制用户所能查询分析的数据。 面向数据分析与决策支持的业务应用功能 系统能为用户提供面向数据分析与决策支持的多种应用手段或功能集成，以满足用户从不同角度进行数据分析的需要，如报表统计分析、关键绩效指标分析、olap多维分析、数据采集与汇总分析等等。 良好的可扩展性 系统具有良好的可扩展性，不但能满足用户的一些个性化定制功能，还能依据企业决策分析需求的不断发展变化，进行系统升级改进与功能扩展。 润乾企业决策分析系统解决方案 针对上述需求，润乾在深刻洞悉与充分理解国内企业商业智能需求以及多年商业智能项目实施经验的基础上，推出了“润乾RBP（RAQ Business Platform）决策分析平台”产品，并基于此产品为企业级用户提供一套完整的决策分析系统解决方案。润乾RBP决策分析平台可满足用户以下需求： 统一应用平台 系统为B/S架构，通过Web浏览器即可访问登录系统，为用户提供一个统一的系统应用平台环境。 资源中心 润乾RBP决策分析平台具有“资源中心”功能模块，为用户提供统一的资源管理界面，可进行目录管理、资源发布、资源授权，其中资源类型支持报表、自写HTML文章、静态文档（Word、Excel、PPT等）。 灵活全面的权限管理机制 润乾RBP决策分析平台为用户提供了一套完善灵活的权限管理机制。通过对机构、角色、用户、参数四者的有效管理与关联，为用户实现系统功能级、资源级、数据级三个层级的全面有效控制。即分别可以控制用户有权限访问的功能、可以查看的报表与文档资源、有权限查询检索与浏览的业务数据。 丰富的数据分析与决策支持应用功能 平台为用户提供了报表与统计图分析、个人首页分析面板定制、Dashboard企业信息仪表盘、报表订阅与推送、数据采集与多级填报汇总分析等丰富的应用功能，充分满足用户数据分析与决策支持的需要。 系统扩展 润乾RBP决策分析平台是润乾的标准化产品，能够与润乾其他BI系列产品进行深度整合，如即时报表、润乾调度器等等，以满足用户的不同应用需求。同时平台提供各层面的丰富接口，具有灵活的功能扩展性。二次开发与个性化定制 基于解决方案的产品化、系统丰富的接口、界面组件化，润乾还可为用于提供系统的二次开发与个性化功能定制服务，如报表应用开发、界面定制等等，有力提升客户系统应用价值。