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非結構化數據中臺，能夠讓業務產生的海量非結構化數據也能夠得到有效利用。非結構化數據中臺以數據架構為底座，以人工智能來驅動，打通數據孤島，統一管理并處理、分析非結構化數據，讓數據賦能業務，實現數字資產管理、內容自動化、知識運營、業務合規性管理。 非結構化數據管理平臺采用分布式架構，實現對海量非結構化數據的采集、存儲、處理、索引。實現對非結構化數據的抽象、描述、分類、管理、分析、挖掘、監控等。

產品詳細介紹 1.控制器：采用32位高性能ARM處理器，主頻72MHz；配備2.4" LCD彩色觸摸屏，分辨率320*240，65萬色，操作更方便；內置音量檢測和發聲模塊，實現簡單的人機對話；12路六芯RJ11接口設計，其中8路數字/模擬復用端口、4路自帶驅動的伺服馬達端口，具有自我保護功能，任意接插而不損壞；支持U盤程序下載模式；提供外接電源和內置6節AA電池的兩種供電方式。 2.伺服馬達：內置高精度編碼器，既可作直流馬達使用，也可以作伺服馬達使用。 3.機械結構：聚百家之長，全新無螺絲的革命化設計，使用簡單，搭建方法更豐富；基于積木的思想，多種類、多色彩設計，實例更多樣、更美觀。 4.編程軟件：獨特的編程界面設計，讓圖標跟著鼠標走；硬件接口可選，無需定義；兼有圖形化編程和C語言代碼編程界面，滿足不同層次客戶的需求；軟件具有國家版權局頒發的軟件著作權登記證書。 5.資源：系統化的教學資源設計，讓您學與玩更得心應手。   配置清單 名稱 單位 數量 E2-RCU控制器 個 1 光電傳感器 個 2 觸碰傳感器 個 2 彩燈模塊 個 2 高速伺服馬達 個 2 連接線 條 8 USB下載線 條 1 軟件光盤 張 1 彩色小冊子 本 1 配件（積木件、齒輪、輪胎） 件 270多    

1. 項目概述常用的水處理技術有物理吸附法、化學氧化法和生物氧化法三類。其中以生物膜方式進行的生物處理過程能有效去除原水中可生物降解有機物、氨氮和鐵錳等污染物，使出水更安全可靠，在當前的水處理工程中得到了最為廣泛的應用，然而該方法主要適用于CODcr為100乃至200以上的“高”污染水，而對CODcr處于100以下的低營養度廢水處理效率低下，故并不適用于低濃度生活污水、工業中水和富營養化地表飲用水的處理。綜合利用生物膜，物理過濾和化學反應、沉積等過程處理污染水源的人工濕地凈化技術作為一種經濟有效、運行穩定的新型生態工程，近年來已成為備受關注的焦點。但該項技術占地大，處理時間長，對水質變化的適應性差，季節性差異顯著，且生物量后續處理困難，極易形成滯后累積污染，無法大規模高效率應用于水質的處理。本項目針對為150以下的低濃度廢水或富營養化地表水，將固定床生物膜處理、人工濕地生物預處理和微氧水處理技術引入富營養化飲用水源預處理過程，充分發揮其物理吸附、生物膜處理和植物效應的多級復合處理功能，結合多單元連續操作方式提高系統處理效率和可操作性，開發具有良好的水質適應性、耐候性，低能耗且無二次污染的高效生物復合床凈化技術。項目成果形成自主的知識產權。具有廣闊的工程應用前景。2. 技術優勢（1）基于多孔介質填料固定床的生物膜強化水處理體系；（2）基于小風量曝氣的高效微氧水處理系統；（3）單元化和模塊化的生物復合床系統。以富營養化水源地的劣V類水（CODcr為50至100）為例，采用新型生物復合床技術，綜合采用物理吸附與截留、微生物降解、植物吸附與吸收等手段，其出水可穩定保持在Ⅲ類乃至更優水平。

Web挖掘技術屬于信息科學領域，涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機器學習和隨機過程等多個研究領域，并需要使用概率統計、矩陣理論以及其他軟計算方法作為研究工具和手段。本項目主要針對Web挖掘中的Web數據模型、文本分類和信息檢索等基本問題進行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語義結構模型、基于投影尋蹤的中文網頁分類算法和基于Markov網絡的信息檢索等模型。同時，在理論上對這些方法進行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實驗方面，我們將分類模型應用于大規模的標準測試文檔集（REUTER-21578語料庫、復旦大學中文文本分類語料庫），進行了大量的實驗，結果表明這些方法均表現出了較好的性能，接近甚至優于SVM和KNN的分類效果，并應用檢索模型在標準測試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進行了多次對比實驗，其性能與BM25相當在某些指標上甚至更優。另外，課題組在北大天網測試文檔集上應用上述模型，在近幾年的全國搜索引擎和網上信息挖掘學術研討會（SEWM）的中文WEB信息檢索評測中均取得了優異的成績。