随着机器学习与人工智能的发展，传统的CPU已经无法满足大规模神经网络训练的需要。在当前机器学习与神经网络的热潮下，美国互联网和IC巨头纷纷推出自己的神经网络/人工智能芯片，抢占这一未来市场。我们研发的神经网络/人工智能芯片可以验证多种深度学习算法及应用，具有完全自主知识产权，是将来可以挑战美国人工智能芯片领域的一个重要突破。

舆情监控是整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握网民思想、行为动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。西安交通大学大数据分析技术与算法国家工程实验室舆情大数据分析研究小组在舆情监控领域进行了大量的研究工作，在数据方面构建了包括 Facebook、Twitter、微博、贴吧、门户网站、论坛在内的 100 余处主流站点的数据，构建了包括文本、图片、视频等在内的跨模态舆情大数据。该项目团队拥有完整独立自主的知识产权，实现了技术的自主可控，并且能够提供一站式社交网络信息处理方案和技术支持，如更广的数据采集扩展、丰富的数据分析、多样的舆情报告、多端的平台应用。目前该系统已应用于教育部考试舆情监控系统、榆林舆情监控系统、丝路学院知识中心，用户涵盖国家部委、公安、宣传、军队、高校等领域，并获得了用-- 25 --西安交通大学国家技术转移中心户的一致认可和高度评价。

一、项目简介舆情监控是整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握网民思想、行为动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。西安交通大学大数据分析技术与算法国家工程实验室舆情大数据分析研究小组在舆情监控领域进行了大量的研究工作，在数据方面构建了包括 Facebook、Twitter、微博、贴吧、门户网站、论坛在内的 100 余处主流站点的数据，构建了包括文本、图片、视频等在内的跨模态舆情大数据。该项目团队拥有完整独立自主的知识产权，实现了技术的自主可控，并且能够提供一站式社交网络信息处理方案和技术支持，如更广的数据采集扩展、丰富的数据分析、多样的舆情报告、多端的平台应用。目前该系统已应用于教育部考试舆情监控系统、榆林舆情监控系统、丝路学院知识中心，用户涵盖国家部委、公安、宣传、军队、高校等领域，并获得了用-- 25 --西安交通大学国家技术转移中心户的一致认可和高度评价。二、产品性能优势1. 该系统能够通过对不同用户的不同需求，不同舆情监控

1. 强大的隐匿网络空间侦测能力 在大规模高速网络环境下加密混淆协议识别、网络流分析和挖掘方面，研发基于全球分布式探针技术的隐匿网络空间侦测技术，可覆盖90%的暗网节点和服务，支持40Tb级别骨干网流量的实时监测和内容采集，可将网络空间情报监测范围从开放的互联网拓展到暗网、特种通信工具、区块链等隐匿网络空间，同时，在隐匿网络空间侦测方面布局了4项核心专利”。2. 独有的弱信号关联算法 通过独有的弱信号关联算法从海量碎片化信息中快速实现隐

项目概况 该系统提供了一个基于网络的可以对生产流程不同内容进行控制和管理的系统，融自动 匹配、精确控制、通用性强于一体的、具有可操作性强、多功能的实时的科研开发平台及系 统。 本项目处于国内先进水平。 主要特点 MES 系统根据制造企业的基本共同需求，采取基于网络化可操作性手段和方法，以企业 实际生产流程不同内容为核心和对象，如车间的物料出入库、车间排产、加工方法、设备装 备、产品质量等，实现了精确、实时的查询、匹配、控制、定制等基本管理，方便查询，可 实时修改和更新；有遍历的各项历史记录，通用性较强；加工方法通过模糊匹配，基本实现 智能化判断和选择；也可以根据具体的产品零件的加工和企业的实际情况进行定制开发和研 制，开放性和灵活性较强；有通用或专用接口，可广泛用于各个不同类型的企业和不同地域 的制造企业。该系统具有许多独到的功能（可视化操作、自动模糊匹配、智能故障诊断等） 技术指标 自动信息匹配、智能数据获取、实时故障诊断；实时修改和更新、查询操作方便、通用 性强；实现企业流水线的实时操作；有通用或专用接口，开放性好，扩展性较强，可面向企 业实际情况等进行定制。一种基于网络的通用的制造资源管理系统。 19 市场前景 我国的制造型企业迅猛发展，特别是中小型企业对 MES 产品的了解不够或已有 MES 系统 的适用性不够等问题，MES 在企业的运用并不深入；而企业发展的要求和企业信息化趋势， 使企业对此类产品有着非常大的需求，具有良好的市场前景。MES 系统正越来越受到广大制 造企业的青睐.

主要技术内容： （1）破传统喷雾泵生产设备机械结构设计，采用凸轨、凸轮机构，创新性研制了高精度、高效率的喷雾泵电化铝壳抓口机、喷头打喷咀机等系列装配设备，提高了设备的装配精度和效率。提出集成基于等价输入干扰估计器与参数智能辨识的智能驱动控制技术，成功解决了微型喷雾泵现场设备层不确定干扰、电机参数的时变性对装备电机控制性能影响问题，提高了生产装备控制的精度及可靠性。 （2）集成 RFID 与 WSN，构建微型喷雾泵生产过程信息采集网络，创新性地引入混沌粒子群优化算法，优化采集网络节点部署；动态选择通信节点数目，在获得最大网络覆盖范围的同时，避免节点间的冲突，降低网络能耗，保证了生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性。 （3）创新性提出并实现了微型喷雾泵制造过程多目标资源优化调度技术。建立生产车间多目标资源优化调度模型，提出基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法来求解优化问题，并采用层次分析法进行决策，成功实现了微型喷雾泵生产全流程的精益管控，全面提高了生产质量与资源效率。 （4）创新性研发了一种面向制造全过程的信息集成平台。将生产过程信息、管理信息等数据高度融合，实现底层物联网到互联网的无缝连接；解决了常规DCS、MES、ERP 三层架构存在的数据交换困难、系统庞大、功能定制性差、难以适用于中小型制造业等缺点，为微型喷雾泵制造装备的自动化和信息化融合提供了解决方案。 行业意义： 项目通过攻克微型喷雾泵生产装备的自动化与信息化技术融合的关键技术，突破国外先进技术的壁垒，形成了自主知识产权与技术体系，项目成果提升了微型喷雾泵加工装备的自动化、信息化水平，符合国家可持续发展战略的绿色制造技术，可带动和促进化妆品、保健品等领域向高档化的高层次技术方向发展。 获奖情况：2015 年获中国轻工业联合会科学技术进步奖一等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性： （1）引入凸轮、凸轨等机构，并结合等价输入干扰估计器、智能辨识等方法设计控制策略，从机械和控制两方面进行突破，自动化程度和生产效率高。 （2）集成 RFID 与 WSN，采用混沌粒子群优化算法优化网络节点，动态选择通信节点数目，降低网络能耗，生产过程数据采集与传输的实时性和可靠性高。 （3）建立以缩短生产周期、减少机器空转时间、降低产品次品率为等为目标，采用种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法求解生产过程优化调度问题，采用层次分析法进行决策，实现微型喷雾泵生产全流程精益管控。 （4）采用完全不同于传统 DCS、MES、ERP 三层架构的模式，直接面向生产、管理全过程，开发信息集成平台，自动化和信息化融合度高、适用于中小型制造业。 技术的成熟度：相关技术已经形成产品，在无锡圣马科技有限公司及其下游企业进行了产业化。 应用情况： 针对微型喷雾泵加工装备产业当前普遍存在材料消耗大、能耗高、可靠性差、加工效率低、品种适应性差等问题，本项目以提高生产装备的自动化与信息化水平为目的，在装备高性能自动化控制、信息的采集与传输、优化调度、精益管控、平台建设等方面已经取得了创新性研究成果，并对成果进行了提炼、集成，从2012 年开始，针对本项目整体技术展开全面推广，应用于江苏、广东等地区的10 多家轻工装备制造及使用企业。 应用实践证明了，本项目成果总体技术创新程度高、成熟度高、附加效益显著，显著提升了我国塑料装备在国际市场具有较强的竞争力，有利于提高我国塑料装备的设计制造智能化水平，推动了我国塑料制造业的国际化发展。 

本发明涉及水利工程无损检测技术领域，旨在提供一种基于无线传感器网络的混凝土坝弹性波CT测试系统及方法。该系统包括人工振源模块、振动信号采集模块和无线传感器模块。振动信号采集模块包括分别与计算机相连的无线传感器传输组件、信号调理仪和信号采集仪；无线传感器模块由多个无线传感器网络节点组成，均包括：分别与控制单元相连的三分量加速度传感器、GPS一机多天线定位组件和无线传感器传输组件；人工振源模块或振动信号采集模块中设置GPS一机多天线定位组件。本发明测试安全性高，振源激发操作简便；测点定位更加准确和智能化；避免了现场测试时的大量连线作业；能够实现测试过程中的“一发多收”，可大大提高测试效率。

本发明公开了一种在线流媒体测试网络中的分布式客户生命周期控制方法，属于流媒体测试技术领域。本发明包括：估测在线用户实际的剩余周期分布、触发测试条件的判定、挑选真实用户进入测试、分布式客户生命周期控制用户离开测试、稳定客户重新进入测试。本发明利用了物理世界中真实用户在直播流媒体网络中的行为来匹配测试预期的环境。本发明在直播流媒体网络测试中不仅降低了由稳定用户的数量减少带来的测试拓展性的限制，同时也提高了真实用户在测试环境中的利用率，而且也减少了在测试过程中不稳定客户的替换次数，提供了可靠服务。

研发阶段/n内容简介：用人工神经网络将生产过程的数据所隐含的目标函数关系降维映射到二维平面上，自动生成目标函数的等值曲线，由此可展现出操作空间的面貌和特征，直接识别出最优操作点或最优操作区域，实现生产过程的操作优化，达到降低原料消耗和能量消耗、提高生产率和产品质量、把对环境污染降到最小的目的。技术指标：1、人工神经网络降维优化技术通过降维，在映射平面上能全景式的展现出多维空间的面貌和特征，可以根据优化目标选择最优操作区域，最大限度的挖掘生产过程或装备的潜力；2、当最优操作点或区域不在现有数据集合区域

由以人工预设为主的人治模式逐步转向数据与知识驱动的智能模式是未来网络发展的趋势。如何设计面向服务质量的智能化网络管控机制，是提升大规模网络效率和性能的关键。本项目从未来网络管控系统的高灵活配置、高动态适应、多元化可定制、多维度可扩展以及高性能高可用等实际需求出发，开展智能化可演进网络关键技术的研究，旨在解决传统网络资源管控所面临的网络体系结构限制、网络行为认知匮乏以及服务质量保障乏力等核心难题。项目以人工智能技术在面向未来网络体系结构的资源管控机制中的创新应用与实际部署为技术突破点重点，围绕软硬件协同网络管控原型系统开发、网络流量数据实时获取、网络状态轻量可测、管控决策按需可控等方面展开研究。