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寧波市奉化萬盛教儀設備有限公司（曾用名：奉化市萬盛器樂有限公司，原名奉化風琴廠），是一家專業生產風琴、數碼鋼琴等音樂教學器材的老字號企業。 公司創建于1971年，擁有40余年的專業生產經驗，現已發展成為集音樂，美術，體育，勞技教學器材生產銷售于一體的企業，是全國教育裝備行業協會會員單位，浙江省教學儀器設備行業協會會員單位，寧波市教學儀器設備行業管理協會會員單位。  目前，企業技術力量雄厚，產品質量上乘，價格合理公道，公司以誠信、進取、創新為經營理念，以一流的產品質量和良好的售后服務為宗旨，熱忱歡迎國內外新老客戶惠顧。

北京中教啟星科技股份有限公司是北京市科委認定的高新技術企業、軟件企業，中國教育裝備行業及北京市教育裝備行業協會理事單位；公司以“持續創新和優質服務聚焦教育、追求卓越、多元共贏、成為中國最具價值的教育科技企業”為企業愿景，扎根教育，服務于教育。 作為國內先進教育裝備提供商、現代教育教學環境集成商與素質教育運營商的北京中教啟星科技股份有限公司，2012年12月18日成功在新三板掛牌上市，簡稱“中教股份”，證劵代碼：430176。 伴隨著中國教育現代化事業的發展進程，中教股份始終堅持以信息化促進教育現代化的思想，在深刻理解教育改革思路、準確把握教育信息化需求、合理應用前沿信息技術、真誠服務教育市場用戶的基礎上，銳意進取、不斷創新，如今中教股份已經發展成為中國教育信息化、現代教育裝備的領航者和知名品牌，主營業務涵蓋教育信息化、現代教育裝備、校外科技教育及教育創客四大核心領域，形成了以學科實驗室建設、新建校建設、校外綜合實踐基地建設和新型勞動教育業務發展穩定的四駕馬車，并已擁有近百項專利技術、注冊商標和軟件著作權。 現在中教股份致力于信息技術和教育的深度融合，通過技術手段和業務模式的不斷創新，全面實現教育主管機構、學校和家庭教育資源充分共享，讓教研更深入、讓教育更愉悅、讓教學更高效、讓學習更自主。 中教股份將繼續秉承“開放、創新、合作、共享”的核心價值觀，推動中國基礎教育現代化進程，培養青少年創新能力、助力國家強盛。

張家港市華億科教設備有限公司（HUAYI），始創于1979年，是教育部首批定點生產企業。華億成立至今一直致力于醫學教學行業，提供實驗室整體設計及配套。公司通過30多年的發展，產品系列有：醫學教學模型包含解剖、護理、病理模型及標本、切片等共計1000多個品種；不銹鋼解剖臺、不銹鋼水池等；環保型標本保存液；生命科技館建設；實驗室空氣凈化工程；尸庫建設等。公司總部位于蘇州張家港，并在華南、華北、西南等區域都設有分公司和辦事處，并擁有自己的高新技術研發中心和生產工廠。 華億專注于基礎醫學整體解決方案，研發出一套適合醫學類院校的LABCARE離子凈化系統，該系統獲得多項專利。系統采用了瑞士艾歐先進的離子凈化技術，通過釋放負離子以及復合型空氣處理技術對室內的空氣進行凈化處理。LABCARE系統為客戶提供從信息咨詢、工程設計、工程施工、一站式配套以及專業售后的全程服務。 華億憑借強大的研發實力和嚴謹的經營理念，保證了每一件華億產品都具有卓越的性能。華億和全國多個研究所、重點院校建立著密切的合作關系，同時聘請了多名醫學專家、教授作為長期顧問常年指導新產品的研發和生產。不斷的探索創新，產品多次獲得全國人體解剖科技新產品大獎。華億將技術和設計融入到以人為本的原則中，以改善實驗室的整體教學環境，鑄造高品質、低能耗的環保產品為發展理念，著力打造現代化綠色實驗室。華億將繼續努力，為基礎醫學實驗室整體建設提供全方位的解決方案和服務！

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。