1. 背景介绍信用评价作为一种服务产品，最早起源于1837年，路易斯•塔班在纽约建立了以企业为评价对象的最早的信用评价机构。穆迪创建了世界第一家企业信用评估机构。1922年，标准普尔公司的前身——普尔出版公司也开始对工业债券进行评价。1931年，美国制定了相关金融法规规范了民间信用评价，奠定了现代信用评价的基础。1974年美国发生了自30年代后最为严重的经济危机，在这次经济危机之后，人们开始关注信用评价，信用风险意识的增强促进了信用评价的迅猛发展。相对国外信用评价的发展而言，我国起步较晚，1992年，首家全国性证券评估机构——中诚信证券评估有限公司成立。目前我国信用评价机构已发展到60多家，遍及全国20多个省市。但是由于发展过快，评价机构缺乏独立性与公正性，评价方法不科学等各种问题。为了完善和发展资本需要，维护市场经济秩序，降低金融风险，建立新的信用评价系统，已成为我国政府急需解决的问题之一。2. 技术原理本项目以云平台为架构，以云平台SaaS(Software as a Service, 软件即服务)为客户交互模式，其后台采用云平台的虚拟化、集群的故障定位、资源池等技术，结合近年来刚兴起的智能优化等数据挖掘技术，结合交叉验证评估模型等，从而建立一个基于云平台的数据挖掘模式的信用管理系统。

本发明公开了一种虚拟机镜像的高效更新以及验证机制。与现 有的虚拟机镜像离线更新机制不同，本技术方案通过对重写后的无法 实施离线更新脚本进行分割，得到离线更新脚本以及在线更新脚本， 分阶段执行不同的脚本使得更新的执行粒度更加细化，可以更加高效 的完成之前技术方案中无法实施离线更新的状况。除此之外，提出一 种基于镜像划分进行更新可靠性验证机制，通过将已更新的镜像通过 分类聚合，验证更新后的镜像可靠性，以最高效的方式完成更

本发明属于精密加工与测量技术领域，并公开了一种可有效保留边界和局部特征的复杂曲面零件点云精简方法，包括:对复杂曲面 零件生成扫描点云;针对点云中的各个点获得多个邻域点并计算得出 法线向量;继续以各个点为球心找出最短半径范围内的 m 个点，然后 求出点云中各个点的法线向量与这 m 个点的法线向量之间夹角的平均 值;基于夹角平均值来设定阈值，然后执行特征粗分类;进行二次细 分以完成第一个精简子集的选取，然后基于定向Hausdorff距离来完成 第二个精简子集的选取

本发明属于精密加工与测量技术领域，并公开了一种可有效保留边界和局部特征的复杂曲面零件点云精简方法，包括：对复杂曲面 零件生成扫描点云；针对点云中的各个点获得多个邻域点并计算得出 法线向量；继续以各个点为球心找出最短半径范围内的 m 个点，然后 求出点云中各个点的法线向量与这 m个点的法线向量之间夹角的平均 值；基于夹角平均值来设定阈值，然后执行特征粗分类；进行二次细 分以完成第一个精简子集的选取，然后基于定向 Hausdorff 距离来完成 第二个精简子集的选取；最后对两个精简子集进行合并，由此获得

本发明公开了云存储系统中基于溯源信息的视频共享方法。系统客户端收集视频溯源信息，客户端上传共享的视频及相关视频溯源信息，服务器根据客户端上传的视频溯源信息建立溯源图。云存储系统服务器接收到视频下载请求后，在溯源图中查找所述请求下载视频的起始视频，若查找到起始视频存在于云存储系统中，则根据 BFS(广度优先遍历)算法选择一条从所述起始视频到所述请求下载视频的代价最小的路径，依照该路径重新生成所述请求下载的视频并发送给客

本发明公开了一种基于自组织映射模型的云软件性能异常错误 诊断方法，包括：追踪记录待检测的软件在云环境中运行时的系统调 用信息；分析出现性能异常的虚拟机上软件运行时系统调用序列，划 分每个进程对应的系统调用序列；根据划分得到的进程系统调用序列 建立检测模型，并对可疑进程进行异常检测；计算出现异常的进程中 最相关的系统调用，排序后输出。本发明能够准确完整地记录软件运 行时的行为，能够自动化建模并且检测出异常的系统运行过程

本发明属于三维测量领域中的点云数据拼接技术，具体为一种 自适应的无标志点三维点云自动拼接方法，本发明包括几何特征点的 查找，图像特征点的查找，配准算法选择模型的建立，基于 RANSAC 的几何特征点匹配，利用 RANSAC 排除误匹配图像特征点，利用 SVD 算法求解旋转平移矩阵 RT，最后利用 RT 矩阵完成两片点云拼接。该 方法因为利用物体特征点来代替标志点进行拼接，可用于不能粘贴标 记点的测量场合；同时依靠对应

本发明公开了一种云平台下可扩展的分布式协调服务管理方法， 包括：以中间节点交叉树林的组织方式对分布式集群的所有节点进行 初始化，所有成员节点根据来自中心管理节点的全局网络拓扑结构查 询出本节点的父子成员节点信息，所有父子成员节点之间以心跳机制 进行信息同步和通信，成员节点判断是否从其它成员节点接收到成员 状态变更信息，如果接收到则进一步判断该成员状态变更信息指示成 员减少还是增加，如果是减少则成员节点如果收到成员减少

四川大学抗击新冠肺炎疫情应急科研攻关相关项目组联合中国移动，发挥文、理、工、医多学科交叉融合优势，充分利用华西医学科研资源，在“5G医学转化服务平台”和“医学+信息”基础上，研发成功的基于5G云计算的新冠肺炎免疫检测与智能分析系统是全球首个运用新冠肺炎生物芯片，融合物联网、大数据、人工智能、云计算等信息技术的高科技产品，能在不同场景（机场/车站安检、大型活动安检、社区及个人自检等）对目标人群开展免疫检测，并通过人工智能技术进行分析，为新冠疫情的最终解决提供必要技术支撑。该系统实现了检测点的分散式布局与检测资源下沉，能避免集中检测的交叉感染，检测方便快捷，准确率高，数据自动上传国家指定平台。

D2D 异构网络技术（即终端直通技术），不需要通过基站或核心网进行数据中转和处理，只需在移动终端之间建立通信链路即可直接传输数据，为突破上述技术瓶颈提供了一种新型的网络架构。目前，D2D 技术已被IMT-2020（5G）推进组确定为第5代移动通信系统的关键技术之一。然而，D2D 通信无线资源分配方面的研究，必须考虑能量效率和能量使用的优化。由于移动终端的电池容量有限，一旦忽视数据传输中对能量效率的优化，将使得数据传输由于能量枯竭而中断，重要信息无法及时传达，严重影响服务质量和用户体验。针对4G 智能手机的用户调查结果表明，只有不到25%的用户对手机续航时间表示满意，手机续航时间已经成为影响用户满意度和品牌忠诚度的关键因素之一。 　　课题组深入研究了频谱效率和能量效率之间的内在关联，其研究结果表明，在考虑实际电路功率损耗的情况下，频谱效率和能量效率不再是简单的单调递减关系，而是随着频谱效率的增加，能量效率呈现先单调递增后单调递减的特性。通过上述分析可以看出，如果一味追求高频谱效率和高吞吐量，将会带来移动终端能量效率的大幅度下降。因此，课题组针对D2D异构网络频谱资源复用的复杂场景，将针对能效最优的NP难联合资源分配问题转换为用户偏好下的随信道状态和干扰水平而动态变化的一对一匹配问题，并通过采用稳定匹配理论、非合作博弈理论、非线性优化理论来解决能效优化问题。研究结果表明，在保障QoS情况下，相比传统的高谱效资源分配方法，该方案可以将移动终端的功率消耗降低200%以上。，本项目的核心研究方向正是将节能减排战略方针落实到移动通信的基础研究领域中，与国家中长期科技发展方向和国际通信产业长期发展趋势相一致，将在技术、环境和经济等多个方面具有重要的研究意义和实用价值。 　　 课题组负责人周振宇自参加工作起即投入到异构网络资源分配、干扰协调、移动性管理、自组织组网等方面的研究工作中，作为项目负责人，先后主持了多项国家级、省部级科研项目，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金青年科学基金项目、北京市优秀人才计划项目等，积累了深厚的理论基础和丰富的研究经验。以 第 一 作 者 和 通 信 作 者 在 IEEE Transactions on Communications 、IEEE Transactions on Vehicular Technology、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Green Communications and Networking、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics等通信领域主流期刊发表论文30 余篇，在IEEE ICC、IEEE Globecom 等通信领域旗舰会议发表文章30 余篇，其中2 篇论文入选ESI 高被引论文。 　　其研究工作已被 Prof. Zhu Han（IEEE Fellow）、Prof. Weihua Zhuang（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Sherman Shen（加拿大工程院院士、IEEE Fellow）、Prof. Vincent Poor（美国科学院院士、加拿大科学院院士、英国皇家科学院院士、IEEE Fellow）、Prof. Andreas Molisch（奥地利科学院院士、IEEE Fellow）、易芝玲教授（中国移动研究院首席科学家）以及JSAC、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Communications Magazine 等通信领域顶级期刊引用和正面评价。荣获IET Communications 最佳期刊论文奖（the IET Premium Award in 2017，每年在全球范围内仅选拔1 篇）、IEEE 通信协会绿色通信与计算专委会最佳论文奖（IEEE ComSoc Green Communications and Computing Technical Committee 2017 Best Paper Award，在IEEE Globecom 2017 会议上颁奖） 　　目前担任 IEEE Access、Transactions on Emerging Telecommunications Technologies、IEEE Communications Magazine 等国际学术期刊的编辑及客座编辑，担任IEEE ISADS’15 智能电网通信与网络技术专题研讨会联合主席，担任IEEE Globecom、IEEE ICC、IEEE WCNC、IEEE VTC、IEEE PIRMC、IEEE CCNC、IEEE APCC 等国际学术会议的技术委员会委员。在国际标准化方面，担任IEEE 异构网络授权/非授权频谱融合标委会工作组骨干成员（IEEE Standards Association, P1932.1 Working Group, “Licensed/Unlicensed Spectrum Interoperability in Wireless Mobile Networks”）。应邀在IEEE 车辆技术协会旗舰会议IEEE VTC’18 上作Tutorial 报告（报告题目：Internet of Vehicles: When SDN, Edge Computing and Big Data Meet Intelligent Transport Systems）。2016 年入选北京市委组织部“北京市优秀人才计划”，2017 年入选IEEE 高级会员（IEEE Senior Member）。 　　该研究由中国国家自然科学基金委项目61601180和61601181，中央高校基础研究基金资助项目2014MS08和2016MS17，日本学术振兴会JSPS KAKENHI 26730056， JP15K15976和JP16K00117以及JSPS A3 Foresight等项目资助。