西安交通大学城市学院成立于2004年，是经国家教育部批准、由西安交通大学和西安博通资讯股份有限公司共同举办的新型全日制普通本科高校。院长是西安交通大学博士生导师陈光德教授。学院的校训是：尚德笃学，守正创新。办学定位是：服务陕西，国内一流，国际知名。 学院依托西安交通大学百年名校优质的学科资源、雄厚的师资力量、规范而严格的教学管理优势，根据现代科学技术发展趋势和地方经济社会发展需求设置专业。学院面向全国招生，现设有电气与信息工程系、计算机科学与信息管理系、机械工程系、经济系、管理系、外语系、艺术系、护理系、传播系、土木建筑工程系等10个系，4个教学部，16个研究所，44个本科专业，形成了以工科类、经管类专业为支撑，以艺术、文学、医学类专业相配合协调的多学科结构。目前有全日制本科学生8708名。 学院秉承西安交通大学优良的办学传统，通过改革传统的教学计划，构建了新的人才培养方案，实施了新的人才培养模式，按照“以学生为主体，以教师为主导，以育人为宗旨，以教学为中心”的办学指导思想，确立了“保证基础，强化实践，注重能力，提升素质”的人才培养指导思想，以培养基础好、技能强、素质高的可持续发展应用型人才为目标，着力构建按社会需求设置专业，按学科大类打好基础，按就业方向安排模块，使学生横向可转移、纵向可提升，形成了“理论教学体系、实践教学体系、素质拓展提升体系”三位一体的应用型人才培养方案。注重培养学生的应用能力、创新意识和综合素质，努力将学生培养成为具有合理知识结构、较高综合素质、持续发展能力、社会责任感和竞争力强的优秀人才。 学院坐落于西安经济开发区草滩生态产业园，校园占地523亩，规划建筑面积30万平方米。校园周围绿水环绕、花果飘香、空气清新，基本设施先进，办学条件齐备。现建有多媒体教室、语音实验室、电工电子、计算机、物理等教学实验中心，以及电气信息类、机械能动类、土木建筑类、艺术设计类、医学护理类和经管类等六大类100余个专业实验室，此外还有110多个校外实习实训基地，与中兴通讯、中航联盟等国内著名企业开展联合办学，为学生实践能力和创新能力的培养奠定了基础。学院还有5.5万平方米的篮球、足球、田径、体操等体育设施以及大型学生活动中心等，为学生德、智、体、美全面发展提供了良好的条件。 学院图书馆现有面积4347平方米，建设有4个借阅一体的图书借阅室，1个拥有65台计算机的电子阅览室，共有1106个阅览座位;已形成以经济、管理、外语、工程技术类纸质图书为主体的藏书体系。馆藏图书现有79.46万册，数字图书15265GB，期刊1000余种，全文数字期刊8300多种，有万方、维普、超星、读秀等7个电子数据文献库，所有资料全天候全开架。 学院自成立之初就非常重视信息化建设，投入了大量资金建设校园网络及管理信息系统，目前已建成覆盖现有园区的校园网信息点11275个，园区内铺设光缆25000余米，实现楼与楼之间主干千兆光缆连接，百兆到桌面的网络基础应用环境。学院建有多媒体教室82间，座位数12749个;语音室5间，座位数238个;计算机教学机房10间，座位数766个。于2007年开通了电信(Chinanet)及中国教育网(Cernet)两条校园网出口，实现了与互联网的连接与资源共享，学院中心机房现有60多台专用服务器，为全院师生提供了多项信息应用服务。 学院已经建立起一支学术带头人、教学名师为龙头，以中青年教学骨干为主体，专兼结合、素质优良、整体结构合理且发展趋势良好的师资队伍。学院现有教师530余名，45%具有高级技术职务，85%具有硕士以上学历。享有国务院政府特殊津贴专家4人，省级教学名师4人，教育部教学指导委员会委员5人，国家级教学成果奖获得者11人，国家级精品课程负责人4人，省级精品课程负责人5人，外籍教师2人，“双师双能”型教师150余人。2014年起，学院在省内本科第二批次进行招生，招生质量位居陕西省同类院校第一，处于全国同类院校前列。近三年就业率均达到95%以上。 学院的综合声誉不断提高，在社会上逐步树立起了良好的形象与品牌，学院曾被评为“全国先进独立学院”“中国民办高等教育优秀院校”“综合实力20强独立学院”“中国10大品牌独立学院”“全国中学生最信赖的十佳独立学院”和“陕西省文明校园”等。 学院学生参加的学科竞赛主要包括中国“互联网+”大学生创新创业大赛、全国大学生数学建模竞赛、全国大学生电子设计大赛、全国大学生机械创新设计大赛、大学生“挑战杯”竞赛等国家级赛事以及部分影响力较大的专科、文体类赛事，累计常规参赛项目三十余项。各类获奖总数累计达765项，其中国家级奖项144项，省级奖项621项。 校园文化精彩纷呈，目前学院共有各类学生社团106个，迎新晚会、新年音乐会、毕业生晚会、“星光大道”校园歌手大赛、校园主持人大赛等学生自发组织、自发筹办的活动已逐渐向着多样化和品牌化方向发展。 学院坚持国际化办学理念，利用自身的办学优势开展多种国际合作与交流，已与美国、加拿大、澳大利亚、英国、德国、日本、马来西亚、台湾等十多个国家和地区的二十余所知名院校建立了实质性国际合作与交流关系，广泛开展学生交流和合作办学等活动。在校学生均可选择2+2双学士、1+3双学士、3+2本硕双学位、一学期、寒暑期等各种形式的学习交流，成绩合格者，将获得国外院校相应学位证书或修读证书，同时可获得西安交通大学城市学院的学位证书和毕业证书。目前，已累计有近千名师生出国(境)交流学习，标志着学院已迈开国际化办学的坚实步伐。 下一步，学院将深入学习贯彻十九大精神，继续弘扬好、传承好“西迁精神”，扎实推进“125行动计划”，积极推进“建设国内一流应用型大学”办学目标的实现，稳步开展“一流专业、一流课程”建设，切实保证人才队伍质量提升工程、教学改革成果培育工程、科技研发推进工程、办学资源拓展工程、校园文化建设工程五项工程落地生根。经过十到二十年的努力，将学院建设成为一所与地方经济发展紧密结合，独立学院运行机制优势充分发挥，应用型人才培养特色鲜明，现代大学管理制度健全完善，国际交流与合作办学优势突出，育人环境优良，校园设施先进，国内一流、国际知名的应用型大学! 2018年9月13日更新

在轨道检测实训中利用各类轨道几何状态测量仪可以对高速铁路板式无碴轨道线路进行检测及精调实训以达到教学的目的。通过完成实训项目，对轨道线路结构进行检测及精确调整作业流程进行整体的学习，让同学们掌握高速铁路施工过程及运营过程。同学们还可以掌握高精度伺服马达全站仪在施工过程及运营过程中的运用，了解无砟轨道线路控制测量作业流程，以及无砟轨道底座板施工及粗铺、边线放样测量等。在掌握高速铁路施工过程及运营过程中，学会无碴轨道线路 CPIII 控制测量作业流程，最终具备高速铁路线路工岗位检测及调整轨道结构的技能，成为行业需求性人才。

（专利号：ZL 201410345592.0） 简介：本发明公开了基于螺旋桨尾流压力脉动计算的空化噪声特征估计方法，属于水声目标特征提取领域。基于螺旋桨尾流压力脉动计算的空化噪声特估计取方法，包括以下步骤：(1)备用网格生成并导入计算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型设定，(3)数值计算参数设定，(4)数值计算，(5)数值方法可靠性验证及网格确定，(6)空化尾流压力脉动非定常数值计算，(7)压力脉动信号功率谱变换及低频线谱幅值提取，(8)线谱特征估计及分析。本发明将现代流体力学、空泡动力学和信号处理领域中相关研究成果引入水下目标的噪声特征分析，体现多学科和多领域的交叉性。

本发明公开了一种低噪声差分前置放大电路及放大器，低噪声差分前置放大电路采用差分输入输出电路，对整体电路的噪声性能起主导作用。由 Q1、Q2、Q3、Q4 四个并联的 NPN 型晶体管对管和 Q5组成共射—共基放大电路。在 Q1、Q2、Q3、Q4 的基极引入无噪声偏置电路。由电阻 R11、R16 和电容 C5 组成的电路为 Q5 提供基极偏置电压。仪用放大器 U1、U2 对差分信号进行放大。通过电阻 R2L(R2R)和

一种基于数据驱动局部特征转换的噪声人脸超分辨率重建方法，包括对待重建的输入低分辨率人脸 图像和高、低分辨率训练集相应划分相互重叠的图像块;对于输入低分辨率人脸图像的每一个位置上的 图像块，分别从低分辨率人脸样本图像对应位置的图像块中找出 K 个最近邻的图像块，并对应找出相应 高分辨率人脸样本图像中的图像块，进行去均值化;利用映射系数计算出各图像块相应的高分辨率人脸 图像块，重构出高分辨率人脸图像，进行迭代后处理。本发明解决了主成分分析无法捕获处于高维流形 空间人脸特征的问题，利用局部流形的线性特性有效的进行了噪声人脸图像的超分辨率重建，同时进行 高分辨率图像后处理，进一步提高了重建结果的主、客观图像质量。

针对充填采矿灾变预测与防治的关键问题开展研发，本成果主要技术内容如下：（1）系统研究了充填体破坏失稳声发射预测技术，开辟了用声发射预测充填破坏失稳的新途径；（2）开发了胶结充填过程控制成套技术，提出并成功实施不良地质体超前护帮充填技术等。本技术成熟可靠，适用于充填法开采的金属矿山，已经在江西等省的 9 家矿山推广应用，累计取得产生超过 3 亿元的经济效益和显著的社会效益，并荣获 2011 年江西省科技进步二等奖。 

在2020年抗击COVID-19疫情斗争中，北京航空航天大学经济管理学院王惠文教授及团队结合2003年所做非典疫情的状态评估和预测建模研究基础，密切关注在疫情防控中存在的问题。自1月23日起，通过各种渠道相继提交了20多个信息和提案，例如：加强对密切接触者实行隔离筛查、避免新冠肺炎疫情在医院内扩散、关注医务人员的轮岗休整、加强对全国各地区疫情监控与预警工作，等等。团队收集和分析了COVID-19的公报数据，采用统计分析方法对新冠肺炎疫情的传播规律进行了预测与分析，对全国（除湖北）各地区的抗疫阶段做出判断和预测，提出了疫情防控全过程的阶段划分方法，并提交了7篇研究报告。王惠文教授接受《中国经济时报》专访，发表文章《各地应分期分批有序恢复社会经济活动》，并被《今日头条》等网络媒体转载；民建市委网站头版刊登了她的文章《COVID-19疫情发展的状态评估与预测分析》，并报道了《数据会说话：王惠文：疫情发展的状态评估与预测研究》；民建中央网站也专题报道了《北京会员王惠文：用数据打赢疫情防控战》。

本发明公开了一种基于深度回声状态网络的目的地预测方法，属于轨迹目的地预测技术领域。

本技术提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 随着智能手机、笔记本电脑等消费电子产品的快速发展，锂离子电池（Lithium Ion Battery, 简写为LIB）已经成为最成功的电化学储能设备之一，并从根本上影响并改变了人们的日常生活方式。随着制造工艺的逐步成熟，LIB的能量密度已经接近其理论极限。另一方面，可移动电子设备的快速普及和汽车电动化的蓬勃发展也不断要求开发具有更高能量密度的充电电池以满足实际使用的需求，而最先进的LIB依然无法完全满足上述需求。因此，寻找更高能量比的锂电池电极材料，加快下一代新型锂电池关键技术的相关研究，已成为制约锂电池技术产业发展进步的关键问题。锂金属电池的能量密度虽足以达到下一代电动车的要求，但其自身的稳定性仍令人担忧，这主要是因为Li金属的反应活性过高，其几乎可与所有的电解液均能自发地发生化学反应。在电池的运行过程中，Li电极和电解液之间通过自发化学反应和电化学反应导致了固体电解质界面（solid electrolyte interphase，SEI）的形成。当所形成的SEI结构不均匀时会诱发电池体积膨胀，此外，充放电过程中锂的不均匀沉积会导致锂枝晶的形成，锂枝晶的不规则生长会刺穿SEI，导致SEI膜发生破裂，并产生死锂，降低锂金属电池库伦效率；更严重的是，锂枝晶的不断生长会刺穿隔膜，造成电池内部的短路，导致火灾和爆炸等安全事故，大大缩短了电池的使用寿命，严重阻碍了其大规模商业化发展。因此，SEI对LMB的性能具有至关重要的影响。良好且稳定的SEI可以阻止（或者大幅度减缓）负极界面上反应的持续发生，起到保护Li电极的作用。针对下一代高稳定性锂金属电池设计中存在的关键问题，结合国际研究进展与本团队前期研究基础，我们提出了基于多尺度理论模拟结合深度机器学习的一整套解决方案，即利用先进多尺度模拟方法精准解析SEI原子结构，建立新一代SEI模型，阐明SEI结构和形成机制，完整构建SEI与电池性能之间的内在联系，定向设计符合不同商用条件的新型电解液配方，为开发新一代高能量密度电池提供可能。本方案已形成完整的工作流，相关自动化软件已开发完成并交付使用，且具有完全的自主知识产权，可用于国内外上游电池生产研发企业积累原始电池性能数据，大范围筛选有效电解液组分，指导下一代高能量密度锂电池研制。 我们的技术优势与创新主要表现在： 1）首次在电池体系中实现了QM与MM的混合模拟与混合加速； 2）在电池体系模拟中实现了开放电子体系对电化学反应的热力学和动力学预测； 3）在保证精度的前提下，实现了在纳米尺度上对真实的实验SEI结构直接模拟； 4）通过耦合深度机器学习，实现了电解液组分大范围筛选与性能优化。