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布动态后，此班级的其他用户进行“评论”“点赞”等操作。 班级周刊 班级周刊主要有两个应用场景：第一个是班级里班主任对班级情况一周的总结，学生、家长、任课老师能实时了解班级基本情况，另一场景是学校对外展示的门户，一般游客访问学校官网时能查看各个班级的教学情况。 云市场商品 拓维信息系统股份有限公司来自：云商店人工资的需求。最新的工资信息，会通过手机推送提醒，确保教职工及时获取工资发布信息。支持电脑端和手机客户端工资查询。方便教职工随时随地查看自己工资明细。工资管理应用主要是满足学校工资一键触达给教职工，方便教职工及时查看个人工资的需求，工资管理员导入当月工资表格后，表格内对应的用户能来自：云商店
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为什么要使用数据仓库？ 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计来自：专题![]()
据要求完成针对老师的教学考评，一键提交即可。告别纸质考评回收难、统计难、分析难问题。 云市场商品 拓维信息系统股份有限公司 智慧校园应用管理平台 “智慧校园”是通过利用云计算、虚拟化和物联网等新技术来改变学生、教师和校园资源相互交互的方式，实现智慧化服务和管理的校园模式来自：云商店![]()
数据标准 数据标准管理着重建立统一的数据语言，L1到L5数据层级业务对象的定义是数据标准的载体，并对应发布包括L1到L5数据层级的数据标准。各业务对象对应物理实现的IT系统需发布相应的数据字典并进行数据源认证。而对于梳理出来，但没有落IT系统的业务对象，需在后继的开发中进行数字化落地。来自：专题![]()
种方式保证了 CDM 用户间的隔离，避免数据泄漏，同时保证VPC内不同云服务间数据迁移时的传输安全。用户还可以使用VPN网络将本地数据中心的数据迁移到云服务，具有高度的安全性。 CDM数据迁移以抽取-写入模式进行。CDM首先从源端抽取数据然后将数据写入到目的端，数据访问操作均由CDM来自：百科![]()
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进行身份识别及考勤以便于学校管理。学生刷脸即可对应刷开授权的教室门，并生成相应的刷卡信息数据传送到一卡通云平台。 人脸识别 考勤机门禁一体机能在教室门口、宿舍门口进行签到考勤和门禁管理。实现对人员考勤信息查询和考勤统计过程的自动化管理，所有数据均实时上传到后台并推送给家长（带照片）来自：云商店![]()
可根据自己的需要设置参数，查看权限范围内各区县、学校、年级、班级、学生不同学科的学习数据。 云市场商品 拓维信息系统股份有限公司 智慧校园应用管理平台 “智慧校园”是通过利用云计算、虚拟化和物联网等新技术来改变学生、教师和校园资源相互交互的方式，实现智慧化服务和管理的校园模式来自：云商店![]()
奖记录和教研实绩的查询。同时支持所有数据的 excel 表格导出，支持上传证书附件的打包下载。方便学校统计整理。 云市场商品 拓维信息系统股份有限公司 智慧校园应用管理平台 “智慧校园”是通过利用云计算、虚拟化和物联网等新技术来改变学生、教师和校园资源相互交互的方式，实现智慧化服来自：云商店![]()
、可视化操作，自动冲突检查和丰富的信息提示。 系统采用基因遗传算法、动态规划算法等国内顶尖排课算法。支持多年级、多班级、新高考走班选课等形式，一键生成课表，智能排课结束后能够由人工进行手动调整，将部分不合理的、特殊的、遗漏的课程进行调整；在排课的时能够对某些数据进行锁定以防止因操来自：云商店![]()
据再写入目的端，相对这样传统的做法，CDM的优势如表1所示。 表1 CDM优势 云数据迁移 CDM 云数据迁移（Cloud Data Migration，简称CDM），是提供同构/异构数据源之间批量数据迁移服务，帮助客户实现数据自由流动。支持文件系统，关系数据库，数据仓库，NoS来自：百科![]()
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智慧办公模块主要通过统一的校务管理系统和基于大数据分析的决策辅助系统实现。 通过高度集成的智能数据和业务管理平台，最终实现教育管理的教务管理、行政管理、财务管理、人事管理、理设备资产管理核心应用。 智慧办公模块涵盖的应用有：通讯录、公文查阅、工资管理、周工作、教师请假、设备报修、场馆使用、物资申报等。其中：来自：云商店![]()
风雷MES还具备主动管理的特点。它能够根据企业的实际情况，自动分析和预测生产过程中可能出现的问题，并提供相应的解决方案。企业可以通过风雷MES及时发现和解决潜在的问题，避免生产中断和质量问题的发生，提高生产的稳定性和可靠性。 风雷MES将企业精益的管理思想融入其中，实现了自上而下的执行。企业可来自：专题![]()
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物联网 智能制造 在物联网时代，数量庞大的“物”会产生PB级的海量数据，传统的数据处理服务的处理速度已无法跟上数据产生的速度。如果没法及时分析与利用这庞大的物联网设备数据，就无法将数据的价值最大化，大数据分析能力的建设对物联网企业来说又成为了一个新的挑战。针对这种情况，大数据处理服务应来自：百科
