用电设备的最优管理是智能电网中实现需求侧响应的关键一环。然而该问题通常需要同时管理调度大量的用电设备，同时考虑多个时槽，是一个时间空间耦合的复杂问题，想要在短时间内解决该问题十分困难。因此，如何设计合理的算法，提高计算效率，降低计算时间，是目前的研究热点。

本发明公开了一种局部特征的分布式并行提取方法，包括：利 用图像爬虫软件下载图像到云环境中的各个计算节点，并建立图像数 据库，图像数据库中存储了每张图像的 ID 与计算节点的 ID 之间的映 射关系，并行地获取每个计算节点上存储的每张图像的像素值，并建 立图像的 ID 与其像素大小之间的映射关系，根据云环境中每个计算节 点存储的每张图像像素大小，获得云环境中每个计算节点上总像素值， 根据云环境里每个计算节点总像素值、计

本发明公开了一种分布式 GNSS 实时数据处理方法及系统，包括步骤:在接收机端，首先，对原始 观测数据进行周跳探测，获得周跳时间信息;然后，将周跳时间信息和原始观测数据编码后发送至服务 器端。在服务器端，首先，对编码数据进行解码获得观测数据和周跳时间信息;然后，根据周跳时间信 息进行周跳判断;最后，根据周跳判断结果进行精密差分产品解算，并保存当前历元解算获得的滤波器 状态参数信息，当解算中断，服务器端重启后，采用存储的滤波器状态参数恢复中断历元下的滤波器， 继续解算中断前的解算状态。本发明方法避免了服务器端中断重新时的初始化，可为用户提供连续、一 致的精密差分产品，可保证高精度定位服务。

1.痛点问题 物联网技术是工业4.0和数字经济智慧化时代的标准性特征技术，是人工智能、云计算机、大数据等核心技术的底层技术基础。物联网技术的本意是希望实现万物直接互联，并能主动协同工作，但目前尚没有一项技术可以达到上述目的。 目前现有的物联网系统架构种类很多，主要集中在物联网的顶层软件设计方面，软件研究较多也做得很好，但其面临的共同问题是各种底层设备(包括不同厂家生产的各种传感器和执行器等功能部件)如何联接？在目前现有的各种物联网技术方案不仅系统结构复杂，也只能实现万物间接互联和被动协同工作，而无法实现物联网所需的万物直接互联和主动协同工作。 2.解决方案 本成果所涉的核心技术是IPT（InformationPipeTechnology）信息管道技术及基于IPT信息管道技术的DMCS（DistributedMeasurement&ControlSystem）智能物联分布式测控系统集成方法，以下简称DMCS/IPT。 在基于IPT信息管道技术的DMCS智能物联分布式测控系统中，所有节点均具有完全平等的地位(“去中心化”)，也无需通过任何指令进行协同工作（“去指令”），所有节点及其联接的底层设备均可直接通过在信息管道中自动交互的测控信息的驱动来实现系统预期的各种测控功能，而若想改变系统功能，也只需改变系统中联接各分布式智能测控节点虚拟的信息管道联接关系即可，多数情况下，无需编程即可实现分布式智能测控系统的快速集成及其功能重构。DMCS/IPT及其所衍生的IPT云/IPT雾智能物联系统架构，能完美实现物联网所需的万物直接互联和主动协同工作。IPT雾是一种可以弥散到工业现场任何一个角落的DMCS/IPT智能测控网络，整个网络只需一条线缆（有线或无线物理链路）即可位于工业现场不同位置的底层设备及其对应的IPT节点彼此联接起来，不仅可通过信息管道实现“去中心化”和“去指令”的智能协同工作，而且可在IPT雾网络中任意位置接入的IPT远程智能联接节点联接至IPT云网络，或者直接联接至任意指定的普通云服务器，并与云端现有的各种物联网专业软件实现对接。IPT云网络则是架构在IPT雾网络之上的DMCS/IPT智能测控网络，可进一步联接不同的IPT雾网络，并通过信息管道解决不同IPT雾网络之间的测控任务协同，以形成更大规模的智能物联网。IPT云网络同样具有“去中心化”和“去指令”等明显技术特征，也能在IPT云网络中任意位置通过接入一个IPT远程智能联接节点，将整个系统联接至任意指定的普通云服务器，并与云端现有的各种物联网专业软件实现对接。 合作需求 1、合作企业现有产品需在某行业或某领域已占有较大的市场份额，且非常熟悉所在行业或领域的业务流程，并深度了解客户的痛点和需求； 2、合作企业需有良好的信誉记录，并需要有足够的资金来支持DMCS/IPT新产品的研发，且需要有一定数量和质量的技术人才来完善相关产品； 3、合作企业需有愿意跟其他非竞争性企业一起联手打造智能物联网生态圈的愿望。 具备以上合作条件的企业可联系清华技术转移院，通过专利普通许可方式开展各自领域的新产品研发及其推广应用，聚集多方力量，以合作共赢的方式共同打造一个可满足数字经济新时代需求的、造福于国家和社会的、国产化的智能物联技术产品生态圈。

该成果将光纤光栅与多种通信复用技术相结合，采用一种新型的光纤光栅调谐解调技术，具有当前最先进技术特点的多参数、多功能、分布式光纤光栅传感网络系统。该系统能够同时对多点（1-32点）、多个物理量（例如温度、应变、振动等）进行测量。其检测的最大应变量20000µε，应变分辨率1 µε，可检测温度范围-30—200℃，温度分辨率0.03 ℃，并可给出相关物理量的分布曲线。 该成果在实际应用中将推广和转化为两个方向的产品：1.广泛应用于各类重大工程建筑，包括大型桥梁、大楼、大坝、输油管道、化

中国科学技术大学教授潘建伟及其同事陈宇翱、徐飞虎等利用多光子量子纠缠在国际上首次实现分布式量子相位估计的实验验证，这为将来构建基于量子网络的高精度量子传感奠定基础。该成果于11月30日在国际学术知名期刊《自然·光子学》上在线发表。 分布式传感是一种可用于同时执行远程空间多个节点上精密测量任务的重要手段，在日常生活、科学研究和工程等领域有着广泛的应用。例如，该项技术可用于桥梁、飞机等大型结构的应力场分布和温度场分布的有效监测。随着量子技术的不断发展，传感技术也迈进了量子化时代。量子网络作为量子信息和量子计算的重要组成，在执行各类远程多节点任务中起着重要作用。当对多个空间分布的参量进行测量时，分布式量子传感能够实现超越经典统计极限的测量精度。然而，分布式量子传感面对的一个重要问题是：如何选择并制备能够实现对多个参量最优的测量精度的量子纠缠态。研究表明，对于某类分布式的最大纠缠态，理论上能够达到最优测量精度，即海森堡极限。 研究团队设计了最优的测量方案，基于多光子量子纠缠，通过操纵六光子干涉仪，实验演示了多个独立的相移及其平均值测量。实验结果显示，利用分布式纠缠态进行测量，其精度可以超越经典传感器的理论极限。基于光子纠缠和相干性组合的方案，研究团队进一步实验演示了多个空间相移的线性组合测量（参数数量总个数达到21个），与仅利用粒子纠缠的方案对比，该组合式方案不仅能够增加可测量参数数量，还能提高测量精度。 该项工作成功实现了多参量分布式量子传感的原理性实验验证，评估了不同纠缠结构情况下的测量精度，验证了纠缠结构对测量精度的增强效果，扩展了资源利用率和可测量的参量数量，朝分布式量子传感的实际应用迈出了重要一步。《自然·光子学》杂志的审稿人对该工作给予高度评价，称赞这是一项“重要的里程碑工作”（constitutes a significant milestone）。

项目成果/简介:中国科学技术大学教授潘建伟及其同事陈宇翱、徐飞虎等利用多光子量子纠缠在国际上首次实现分布式量子相位估计的实验验证，这为将来构建基于量子网络的高精度量子传感奠定基础。该成果于11月30日在国际学术知名期刊《自然·光子学》上在线发表。 分布式传感是一种可用于同时执行远程空间多个节点上精密测量任务的重要手段，在日常生活、科学研究和工程等领域有着广泛的应用。例如，该项技术可用于桥梁、飞机等大型结构的应力场分布和温度场分布的有效监测。随着量子技术的不断发展，传感技术也迈进了量子化时代。量子网络作为量子信息和量子计算的重要组成，在执行各类远程多节点任务中起着重要作用。当对多个空间分布的参量进行测量时，分布式量子传感能够实现超越经典统计极限的测量精度。然而，分布式量子传感面对的一个重要问题是：如何选择并制备能够实现对多个参量最优的测量精度的量子纠缠态。研究表明，对于某类分布式的最大纠缠态，理论上能够达到最优测量精度，即海森堡极限。 研究团队设计了最优的测量方案，基于多光子量子纠缠，通过操纵六光子干涉仪，实验演示了多个独立的相移及其平均值测量。实验结果显示，利用分布式纠缠态进行测量，其精度可以超越经典传感器的理论极限。基于光子纠缠和相干性组合的方案，研究团队进一步实验演示了多个空间相移的线性组合测量（参数数量总个数达到21个），与仅利用粒子纠缠的方案对比，该组合式方案不仅能够增加可测量参数数量，还能提高测量精度。 该项工作成功实现了多参量分布式量子传感的原理性实验验证，评估了不同纠缠结构情况下的测量精度，验证了纠缠结构对测量精度的增强效果，扩展了资源利用率和可测量的参量数量，朝分布式量子传感的实际应用迈出了重要一步。《自然·光子学》杂志的审稿人对该工作给予高度评价，称赞这是一项“重要的里程碑工作”（constitutes a significant milestone）。

开展设备状态监测与故障诊断可以及时了解和掌握设备的工作状态，甚至提早期发现故障，找出故障的成因，并预报故障发展趋势。以往依赖人工经验，靠五感或简易仪表进行的常规检测已不适用。现代设备的状态监测。分布式在线监测系统采用计算机技术、网络技术、信号处理与分析技术，形成分布式的监测体系。 该系统重点解决关键设备远程在线监测、设备状态评价、设备故障诊断等问题。系统采用三层架构的体系，实现远程异地对设备运行状态进行监测，自动跟踪、记录设备的相关指标，诊断设备可能发生的故障，科学地评价设备状态，为设备维修和维护提供科学的依据。 系统由多台计算机通过计算机通讯手段形成一个完整的诊断网络，每台计算机分布在不同的场所，可以分别独立地完成各自的特定功能，同时在逻辑上相互联系，形成一个监测与诊断整体，给使用者带来了方便，系统的可扩展性也大大提高。系统的主要功能模块包括常规在线监测、数据保存（支持三种存储模式：定期存储、报警存储、人工触发存储），历史数据追溯、趋势分析、监测报表、实时数据采集、故障诊断等功能

本发明公开了一种基于磁盘的分布式图计算方法，该方法采用基于磁盘的分布式计算模型，用图分割算法将原始图分割成 P 个子图，通过 N 次迭代完成一个图算法作业，子图的一次执行为一个任务，共包括(P×N)个任务；一个任务包括(1)子图加载和构建；(2)子图的计算；(3)结果存储、向其它子图发送相关数据的步骤；本方法以流水的方式调度任务，通过任务之间的重叠执行，可隐藏系统执行过程中磁盘读写与通讯的时延，这种执行过程使整个系统

本系统结合深度学习等智能化算法机理，研究出一套云工作流智能管理与调度优化算法，面向复杂工业制造领域云工作流实现服务定制与灵活部署需求，达到云计算资源的集约利用和合理优化调度的目的，能够使大规模跨集群云数据中心资源得到充分利用。在不同典型应用场景下，尤其是在用户具有不同程度的偏好时，满足用户隐私安全保护和不同服务质量标准要求，大幅降低执行时间和耗费成本。