本发明公开了一种基于闪存的固态盘的数据安全删除方法，利用固态盘中多个数据通道可并行操作的特点，采用改进的秘密共享方案，对数据进行转换处理，将编码后的数据分发到各个数据通道，一方面，编码保证数据冗余，且转换后的数据为密文，提高数据可靠性与安全性；另一方面，利用容错编码的特性，对数据的删除不再需要对整个数据进行覆盖写，而是删除部分数据，破坏数据完整性，使数据无法恢复。即使攻击者得到部分编码数据，也不能获取明文，达到

一种固件可重构的手机数据采集控制器，利用微控制器芯片的 在线固件烧写功能，提供智能手机对其进行固件烧写操作的接口，并 对数据采集控制器的固件存储 Flash 存储单元空间进行分块，能够在一 个微控制器中安装多个采集控制固件。由手机来启动微控制器对应的 采集控制固件。当微控制器中未安装对应的采集控制固件时，则由手 机自动从网上查找、下载相应的采集控制固件，并安装到数据采集控 制器的空闲块区中。这既可以避免更换手机测量功能时对数据采集控 制器采集控制固件的重新烧写，又可以避免将固件程序设计得十分复 杂和

新一代网络关键设备，创新性的提出感知、计算、存储一体化智能网络体系架构，在网络核心节点设备引入大数据人工智能方法，突破网络简单转发能力，实现流量智能感知与分析。 

本发明公开了一种基于签到数据的用户行为轨迹聚类方法，所述方法包括：步骤1，获取用户签到数据；步骤2，对用户签到数据进行预处理；步骤3：在综合考虑了用户签到日期的边际效应和签到次数差异的影响的基础上，计算用户在签到位置上的签到值；步骤4，初始化聚类中心，采用余弦相似性方法分簇；步骤5，重新计算聚类中心，采用余弦相似性方法重新分簇；步骤6，重复步骤5，直到满足预设聚类精度的要求。

本发明公开了一种基于浮动车ＧＰＳ数据的干线停车分析方法，通过数据抽样以及坐标转换，生成可视化的时空散点图实现浮动车通行数据的时间汇集，进而分析车辆的行驶特性，并进行干线停车的统计分析。本发明的干线停车分析方法，以数据可视化方式对浮动车定位数据进行时间汇集，直观分析干线车辆通行情况，在此基础上，对车辆到达交叉口的相对时间与其在下游的停车概率进行统计，从海量ＧＰＳ定位数据中分析探究干线交通流实际运行模式，并进行精细化的停车概率估计，为干线绿波诱导提供可靠、精细的数据支撑。

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 

中科院计算所成立于1956年，多年来始终坚持“科研为国分忧，创新与民造福”的核心价值观，在力争成为世界一流科研学术机构的同时，努力使计算所成为社会公认的引领我国信息产业和信息化计算技术的主要源头，先后孵化成立了联想、曙光、龙芯等一批有影响力的技术驱动型公司。 中科天玑数据科技股份有限公司成立于2010年，是中科院计算所为加速大数据技术成果转化而孵化的高新技术企业，是计算所在大数据方向唯一的产业化平台。公司技术力量雄厚，人才济济，博士、硕士人数占总人数的35%以上，核心成员承担过国家863计划、973计划、国家自然科学基金等重大课题的研究，并多次荣获国家重大奖项。中科天玑以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心，围绕大数据平台、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人工智能等方面进行不断拓展，重点面向网信、情报、金融、教育等应用领域，致力于打造自主可控、安全可信、智慧敏捷的信息系统，为用户提供大数据整体解决方案，助力中国大数据产业创新发展。 中科天玑是大数据分析系统国家工程实验室的重要共建单位和示范应用基地，承建的大数据引擎及情报分析系统实验室致力于推进大数据基础设施、大数据分析和情报大数据示范应用三大方向技术研究和大数据产品的定型推广。

本实用新型公开了一种级联型无输入及输出变压器的贯通式同相供电系统。该系统主要由三相分别级联一个以上单相-单相结构的交直交变换器而后三相并联的电力电子变换装置组成，级联的电力电子变换装置三相并联后直接连接牵引接触网，通过多模块级联结构，使单相-单相交直交变换器能够承受较高的电压等级，同时提高了变换器输出的电压等级，因此可取消输入、输出变压器，三相平均分担机车负载所需功率，且能量可双向流动。由于输出电压幅值、相位、频率可控制，因此邻近变电所的接触网可直接相连，形成贯通牵引供电网络。本实用新型提出能够取消牵引变电所的输入、输出变压器，解决了牵引变电所中变压器体积大、质量大、检修麻烦造价高的缺点，有利于提高牵引变电所容量，降低变电所运行成本。

一、技术参数要求： 1、输入电源：单相三线AC220V ±10%  50Hz 2、工作环境：环境温度范围为-5℃～+40℃ 相对湿度＜85%（25℃）海拔＜4000m 3、装置容量：＜1.5kVA 4、设备外型尺寸：376cm×180cm×150cm 5、单站工作台尺寸：860mm×470mm×1500mm 二、系统组成要求： （一）上料检测单元 由料斗、回转台、货台、螺旋导料机构、直流减速电机（10W/24V  5r/m）、光电开关、电气安装板等组成。主要完成将工件从回传上料台依次送到搬运工位。 （二）搬运站 由机械手、横臂、回转台、机械手爪、旋转气缸等组成，主要完成对工件的搬运。 （三）加工单元 由旋转工作台、平面推力轴承、直流减速电机（10W/24V  5r/m）、刀具库（3种刀具）、升降式加工系统、加工组件、检测组件、光电传感器、转台到位传感器、步进电机、步进电机驱动器、电气挂板等组成。主要完成物料加工和深度的检测。工件在旋转平台上被检测及加工。旋转平台由直流电机驱动。平台的定位由继电器回路完成，通过电感式传感器检测平台的位置。工件在平台并行完成检测及钻孔的加工。在进行钻孔加工时，夹紧执行件夹紧工件。加工完的工件，通过电气分支送到下一个工作站。 （四）搬运单元 由机械手、直线移动机构、无杆气缸、薄型气缸、单杆气缸、平行气夹、工业导轨、电气安装板等组成，主要完成对工件的提取及搬运。提取装置上的气爪手将工件从前一站提起，并将工件根据前站的工件信息结果传送到下一单元。本工作单元可以与其他工作单元组合并定义其他的分类标准，工件可以被直接传输到下一个工作单元。 （五）传送带站 由输送带、检测机构、推料气缸、分拣料槽、交流电动机、变频器、同步带轮、光电传感器、色标传感器等组成，主要完成对工件的输送及分拣。 （六）安装站 由料筒、换料机构、推料机构、旋转气缸、真空吸盘、摇臂、电气安装板等组成，主要完成对两种不同工件的上料及安装。为系统逐一提供两色小工件。供料过程中，由双作用气缸从料仓中逐一推出小工件，接着，转换模块上的真空吸盘将工件吸起，转换模块的转臂在旋转缸的驱动下将工件移动至下一个工作单元的传输位置。 （七）机器人安装单元 由机器人、控制器、气爪等组成，主要完成对工件的搬运，装配。 （八）分类单元 由步进电机、步进电机驱动器、滚株丝杆、立体库、推料气缸、电感传感器、电磁阀、电气安装板等组成。主要完成对成品工件分类存储。 （九）主控单元： 主要完成监视各分站的工作状态并协调各站运行，完成工业控制网络的集成。总线结构采用工业以太网通信，使各站之间的控制信息和状态数据能够实时相互交换。 （十）MCGS工业组态监控软件： 当8个单元全部进入联网状态时，管理员能够通过组态监控机中各种组态按钮方便的控制整个系统的运行、停止等。每个单元的工作状态以及工件的材质、颜色等在监控画面上也能够清楚的看到。