会员管理系统

作为一家游戏运营公司，业务高度依赖用户行为、活动参与、游戏内消费等数据进行精细化运营。为解决原有系统中生产库压力大、数据分析滞后等问题，主导搭建统一的数据同步与分析平台，实现业务数据与分析系统的物理分离，构建企业级数据资产体系，支撑运营团队快速响应市场变化、优化活动策略、提升用户留存与付费转化。 技术栈： Apache SeaTunnel、DolphinScheduler、MySQL、RabbitMQ、ClickHouse、Redis、Spring Boot

1 数字底座 1.1 数据治理中心：200+ 数据标签、一人一档、一户一档、一企一档 1.2 物联感知中心：视频、门禁、烟感、井盖、水质等 20+ 类设备协议适配 1.3 GIS“一张图”：三维楼栋分层、网格叠加、警力/物业/网格员实时定位 2 网格化管理 2.1 网格划分与赋码：支持自然村、小区、楼栋、单元、户五级 2.2 网格队伍：网格员签到、轨迹、绩效积分自动计算 2.3 全要素上图：人、房、企、事、物、隐患、力量“七色图”分层展示 3 事件处置中心（接诉即办） 3.1 5 大来源统一受理：12345 转派、居民 APP、物联报警、网格员上报、AI 识别 3.2 闭环流程：上报→分拨→处置→核查→评价→归档，时限可配置红黄绿灯 3.3 多级联动：社区-街道-区-市四级协同，支持视频会商、电子签批 4 智能安防（平安建设） 4.1 视频监控：人脸识别、陌生人轨迹、越界/聚集/滞留算法 4.2 智能门禁：人脸、二维码、手机 NFC、访客临时授权 4.3 消防预警：烟感、燃气、电气火灾监测→自动呼叫责任人/119 4.4 应急广播：文字转语音，分区、分时、分级一键喊话 5 智慧党建 5.1 组织管理：党委-支部-小组-党员四级架构线上化 5.2 三会一课、主题党日线上预约、扫码签到、自动学时统计 5.3 党员积分：志愿活动、学习时长、民情走访量化排名 6 民生服务（居民端 APP/小程序） 6.1 高频办事：居住证、生育登记、低保申请、老年证等 60+ 事项社区帮办 6.2 物业服务：报修、缴费、公告、投票、快递代收 6.3 居家养老：一键呼叫、助餐助医助洁预约、跌倒监测报警 6.4 邻里互动：二手市场、拼车、亲子活动、积分商城 7 重点人群管控 7.1 标签库：刑满释放、吸毒、精神障碍、独居老人、困境儿童等 12 类 7.2 走访计划：自动生成日/周/月任务，手机端打卡、拍照、录音 7.3 风险预警：多日未走访、行为异常模型自动弹窗提醒 8 智慧防疫（平战结合） 8.1 疫情排查：健康码、疫苗、核酸数据实时比对，未接种名单一键导出 8.2 封控演练：电子围栏+门禁权限批量冻结，物资配送路线在线规划 8.3 语音外呼：批量自动拨打流调电话，结果回写表单 9 大数据分析中心 9.1 人口洞察：年龄结构、流动趋势、民族分布、婚姻状况可视化 9.2 事件洞察：高发类型、高发时段、高发区域热力图 9.3 预测模型：群租识别、高空抛物、电动车入户充电风险评分 10 考核评价与运营后台 10.1 绩效考核：事件处置率、居民满意度、巡查到位率自动排名 10.2 运营监控：API 调用、服务器、IoT 设备在线率大屏展示 10.3 日志审计：人、操作、时间、结果四要素 180 天可追溯

在使用 CNN-LSTM-Attention 模型处理数据时，数据分析是构建有效模型的基础，而结合时序特性与注意力机制的设计则是模型性能的关键。以下从 “数据分析” 和 “基于时序与注意力机制的模型设计” 两方面展开说明： 一、数据分析（针对 CNN-LSTM-Attention 适用场景） CNN-LSTM-Attention 模型通常用于处理带时序特性的结构化 / 非结构化数据（如时间序列、视频帧、文本序列等），数据分析需重点关注以下维度： 数据类型与结构 明确数据是否为时序数据（如传感器时序信号、股票价格、视频帧序列、文本句子等），是否包含空间 / 局部特征（如图像的局部纹理、文本的 n-gram 特征）。 示例：若处理视频帧，每帧是图像（含空间局部特征），帧序列构成时序关系；若处理文本，每个词是向量（局部语义），词序列构成时序依赖。 时序特性分析 时序长度：统计序列长度分布（如文本句子的词数、时间序列的采样点数），判断是否需要截断 / 补全，避免序列过长导致模型效率低下。 时序相关性：通过自相关函数（ACF）、偏自相关函数（PACF）分析序列中前后时刻的依赖关系（如滞后几步的特征影响当前时刻），指导 LSTM 的层数 / 隐藏单元数设计。 周期性与趋势：若数据含周期性（如日 / 周规律），需确认周期长度，避免 CNN 卷积核大小或 LSTM 窗口设置与周期不匹配。 特征分布与质量 特征维度：若为高维数据（如图像序列），需分析局部特征的重要性（如通过方差、互信息筛选关键区域），辅助 CNN 卷积核尺寸 / 通道数的设计。 缺失值与异常值：时序数据中缺失值需按时序插值（如线性插值、前向填充），异常值需检测（如基于 3σ 准则、孤立森林）并处理，避免影响 LSTM 的时序学习。 特征尺度：不同特征维度的数值范围可能差异大（如传感器数据的单位不同），需标准化（Z-score）或归一化（Min-Max），确保 CNN 和 LSTM 的梯度稳定。 标签与任务匹配 明确任务类型：是时序预测（如未来温度）、序列分类（如视频行为识别）、还是序列标注（如文本命名实体识别）。 标签分布：若为分类任务，需检查类别是否平衡；若为预测任务，需分析标签与输入特征的时序滞后关系（如输入 t 时刻特征预测 t+1 时刻标签）。

基于目前软件市场上各大无人机巡检与管理平台的火爆，受客户委托开发出管理一款管理无人机以及推演航线管理的一套数字孪生系统。主要技术栈为当下比较火爆的虚幻引擎ue来进行开发，实现了趋于模拟无人机与航线飞行和具体重要信息显示的一些逼真的效果，很好的服务客户收到客户的一致好评。

铁力山区水库大坝闸控三维可视化监测功能 主要功能 1.自动巡检 与多视角切换，可控制设备的显隐，异常时直接高亮闪烁。 2.控制闸门、实时看雨量水位，大坝 GNSS / 渗压计状态弹窗秒查。 3.水库详情、预警信息如水位 / 位移预警等。