成果简介设计一个基于 Internet 和 GSM 远程监控系统， 构建一个由数据采集层、 监控层和网络管理层三层控制单元组成的监控体系。 实现远程数据采集、 通讯、 管理及控制。数据采集层由安放在现场的单片机系统构成， 负责现场数据的采集、 处理、控制参数设定及现场设备控制。 监控层由各监控站 PC 机构成， 其功能由监控软件实现。 监控站将各个采集点的数据进行分析、 判断， 并保存到网络数据库。 监控站还可以对现场设备的控制参数进行设置。 数据采集层和监控层之间利用

Ø 计算机图形学、虚拟现实和电子游戏等领域的快速发展，导致对具有高度真实感的三维模型的需求与日俱增。本项目充分利用镜面对称约束，同时利用特征点作为位置约束以及添加透视投影等约束，通过最小化线性约束下的曲面二次目标函数实现曲面重建，最后进行纹理提取，从而获得逼真的三维模型。该技术具有输入信息简单，建模速度快，真实感强等优点，目前已经获得“基于单幅图像的光滑对称曲面重建方法”国家发明专利授权。 

失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。 目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。 人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。 睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。 图1.本项目研发的原理样机部件

基于HDFS的在线论文管理平台主要用于管理研究生和本科生毕业论文，学生在线提交论文，老师通过本系统下载论文。系统通过邮件将相关修改意见和答辩信息反馈给学生，所有版本论文和评审意见需存储归档。

主要基于在役桥梁数量庞大、病害严重、数据管理混乱、维修决策困难等背景，针对桥梁群服役期间的健康管养问题，建立了基于数字孪生模型的桥梁群数据管理系统。项目展示包括移动端人工检测、无人机图像检测、水下检测、索力监测、桥梁动力特性识别及施工监控等多种实际应用场景，并依据桥梁的设计信息生成与实际桥梁一致的虚拟孪生模型。该模型能够实时集成、更新多源数据信息，及时反应当前桥梁构件、整体状况；并根据桥面交通荷载流量等荷载信息，通过数字孪生模型预测桥梁性能未来演化趋势，由此对实际桥梁管养提供预防性养护措施建议；本技术意在解决实际管养过程中纸质化、平面化的管养方法，优化数据管理混乱现状，并通过数字孪生模型实现桥梁群管养由被动养护向预防性养护转变过程。

1 成果简介清华大学研发的基于云存储的个人移动计算环境原型系统将操作系统与计算机硬件分割开来，把操作系统与应用软件打包成用户可随身携带的“ 计算环境” ，将用户的“ 计算环境”保存到最便携的存储设备中随身携带，成为一把开启“ 云”端服务的钥匙，在任意地点、时间，用任意电脑都可访问自己的专属环境，随时随地按需获得或购买计算和存储资源，方便快捷地访问、存储和共享信息。系统提供基于硬件、更加安全可靠的身份认证机制，提供载有操作系统和各种应用软件的安全计算平台，消除了使用第三方操作系统或软件的安全顾虑，确保数据得到可靠的存储和保护，使用户不必担心私密数据被窃取或泄露。客户能够从“ 云”端获得无限的计算能力和存储空间，摆脱了移动计算设备在计算能力和电池功耗等方面的局限。2 技术指标完全兼容本地文件系统本系统是一个基于 FUSE 开发的网络文件系统，有效减少网络数据流量，支持低带宽、低质量网络环境下的数据访问。它支持硬连接、符号连接和标准 UNIX 权限。单个文件大小可以高达 2TB。内容加密、传输加密所有数据块通过 256 位 AES 算法进行加密后存放到后台存储池中，传输使用 SSH 加密，有效保证用户数据安全。支持数据压缩、去重数据传输前采用 BZIP2 进行压缩，可以有效降低网络流量，对于相同的文件以及不同文件中存在的相同部分只存储一次，从而节约存储空间，降低网络流量。快照和版本保护支持 copy-on-write 操作，可以开启文件版本保护，随时恢复过往修改过的数据。读写速度高达 3MB/s在网络通畅的情况下，读写速度超过 3MB/S。3 应用说明应用对象广泛，针对各种企事业单位、军队、大中小型企业等，另外还可应用于数据托管的服务运营等。

本实用新型公开一种基于ZigBee的青贮饲料无损检测系统，所述系统包括检测节点模块、协调器及远程服务平台，其中检测节点模块为一密闭壳体，其内设置有传感器和第一ZigBee模块；协调器包括第一CPU模块、第二ZigBee模块、第一GSM模块以及显示屏；协调器接收检测节点模块发送的青贮窖内不同位置的饲料温、湿度及PH值等信息并显示，将接收的数据进行处理后以短信的形式发送至远程服务平台进行数据显示并存储；管理人员可以通过协调器、远程PC机或者手机APP实时监测、查询饲料青贮过程状态，从而避免开窖或无法判断青贮窖内部情况的问题，该系统经济简单实用，改进了青贮饲料的储藏管理方法，利用科学的检测系统极大地解放了管理人员的工作量减少了劳动力，提高了经济效益。

成果简介：本系统由超级电容器组、发电机、电压监控与充电控制模块、整 流模块、保护电路等部件组成。系统输出功率为 1.5KW，充电时间为 20s， 工作温度为-40℃～60℃，满足国军标相应环境适应性与电磁兼容性要求。 作为大容量能量贮存装置，适合为随动系统、电动车辆等各类动力装置提供工作能源。 项目来源：自行开发 技术领域：电子信息 应用范围：野外电源系统、后备电源、通信电源 现状特点：高效节

本发明公开了一种基于人员特征的火灾疏散路径导航方法，包括以下步骤：步骤一、通过火灾探测器获取火势信息，计算每条路径可用于逃生的有效时间范围；步骤二、利用 RFID 读写器读取人员标签信息，定位人员位置信息，并根据获取到的人员标签信息和人员位置信息进行人员疏散速度分类；步骤三、对于不同速度的人员，通过最短路径优先算法来为其计算疏散路径信息，包括从初始位置到出口结点 D 的最短路径长度值以及路径上的所有结点；步骤四、将所述最短路径长度值以及该路径上的所有结点发送给待疏散人员。本发明可以有效地提高路径的利用率。

复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队，梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征，并对舆论引导方式提出了对策和建议。 01 大数据舆论分析：把握民意趋势、挖掘事件成因 团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博，依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。 数据分析结果显示，疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台（实时数据的公布、武汉实行封城管控）、专家学者释疑解惑（钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断)，正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓，情感指数仍有变动，多与受疫情触发的热点议题相关。 02 群体画像：精准定位人群、感知个性化诉求 团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体，并进行参与度的动态比较，同时对代表性群体的网络言论进行定点分析，准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。 对于不同职业的用户，在疫情爆发初期，自媒体、专业技术人员和学生较为活跃，在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体，大多向外界传递了一往无前的抗疫精神，也不乏个别事件令其承受巨大压力，需要更多的社会理解和关爱。另外，由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延，私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力，大多显露出焦虑情绪，需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。 对于不同地域的用户，参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高，其次是东南沿海各地，话题的地区“下沉”趋势明显。特别地，武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体，通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇，寻求社会救助，使个体诉求进入公共议程，激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张，华侨华人群体面临歧视压力，需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。 03 事件关联：警惕次生舆情、完善发声渠道 疫情期间，不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”，追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例，部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台，若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此，各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心，新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰，促进社会沟通与社会公平。 不同的群体聚集于不同的网络社区之中，舆论表达方式也不尽相同，对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设，探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时，团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析，为网络空间现代化治理能力的提升赋能。