大规模MIMO是一类搭载大量天线阵列，支持对天线单元幅值与相位的精准控制，可以将无线信号能量汇集到特定方向上的5G/B5G关键通信技术。在大规模MIMO场景中，通信节点本来不容易受到非法窃听者的攻击。然而，一种新型的视距攻击能够利用视距通信系统中的信道相关性，在用户的通信链路上对信息进行窃取。王锐课题组设计了一种基于用户协作的通信安全方案，通过对窃听区域的预测，优先选择安全系数高的用户作为信息中转点，禁止窃听区域附近的用户进行传输，从而有效地对抗视距攻击。 相比现有的大规模MIMO场

1、自然语言处理，文本信息提取算法。 2、政策知识图谱、企业知识图谱。

以IEEE Fellow A.G.Phadk为代表研究了CVT预检定在线评估方法，首先对站内部分CVT进行停电检定，再通过对变电站的精确建模求取其他CVT的计量误差。其缺陷在于未能完全脱离停电检定，且由于停电评估的时效性有限，无法实现CVT计量误差状态的长期动态跟踪。因此，在完全无需标准器的条件下，实现CVT计量误差状态在线评估，是计量领域的国际性难题。程然课题组通过与华中科技大学教授李红斌团队合作，通过测量学科与信息学科的交叉与融合，首次将计算智能优化的思想用于解决物理设备测量误差状态评估问题。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，云计算平台中的动态任务调度问题。本专利针对动态任务调度问题的特点，引入了排队论对任务分配、执行前的状态进行快速建模、结构化处理；针对现有以任务高度值（粒度）来作为主要参考因素的任务调度算法所存在的严重不足，本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率市场前景分析：本发明为云计算平台下的动态任务调度研究提供了一种新的途径，本发明首先利用排队论对任务进行排队处理，然后用人工免疫理论中的免疫克隆选择策略对集群中的计算资源进行合理配置，再利用负载均衡调整抗体基因，使得集群资源的配置更加满足任务处理的需要，本发明能适应云平台的动态变化和虚拟化的环境，快速搜索出最优配置，提高集群资源利用率。与同类成果相比的优势分析：本专利提出了任务-计算资源分配矩阵，用以描述任务（或虚拟机）与计算资源（节点）之间的关系，并结合人工免疫理论给出了运算模式，保证能以概率1搜索到问题的最优解，能有效提高收敛速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群资源利用率。

机器人竞赛是中央 “ 科教兴国 ” 战略方针的具体体现和创新举措。 “ 机器人轨迹赛竞赛平台 ” 主要针对目前机器人轨迹赛竞赛需要裁判现场评判且评价机器人性能的好坏没有统一标准的缺陷而提出，能够有效应用于机器人轨迹赛竞赛的现场裁判中且评价标准统一，能够有效应用于多种机器人轨迹赛，如机器人直线行走、直线花样行走、直线绕障行走、按规定图形行走竞赛等，使竞赛规则更为直观、明朗，减小了竞赛结果判断的人为误差。该成果已获专利 2 项。

超高速电机系统测试平台 招标项目的潜在投标人应在浙江国际招投标有限公司（杭州市文三路90号东部软件园1号楼3楼317室）获取招标文件，并于2022年06月28日 13点30分（北京时间）前递交投标文件。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断

本发明公开的一种基于航空惯性稳定平台的远距离无线监控系统及设计方法，满足航空稳定平台系统动态运行时数据传输距离不受限制且实时准确监控的要求。

2016年年底，安徽农业大学花日茂教授、张友华教授领衔的农产品质量安全溯源团队研发出“安徽省农产品质量安全监管与追溯平台”，包含溯源监管、快速检测、农产品销售地等功能模块，经过多次升级、完善，实现对农产品从田间到餐桌的全流程追溯监管。2020年1月18日至3月10日，基于该溯源平台，安徽全省上报蔬菜、畜禽、水产三大类共122375个样本的检测数据，通过平台解决各种问题100多个，保障了疫情期间农产品的质量安全。实现农产品来源可查询、流向可追踪、信息可查询、责任可追究，让大数据“跑路”，代替人工日常到场监管，平台一头连着百姓餐桌，一头连着农业经营主体。目前，安徽省有1400多家乡镇食品安全快检站和6000多家农业企业应用了该技术平台。

项目成果/简介:心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。