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深圳创硕光业科技有限公司
2021-08-23
一种空间分辨激光诱导击穿光谱分析系统及其分析方法
一种空间分辨激光诱导击穿光谱分析系统，包括脉冲激光器，激光束变换聚焦光学系统，位移台，激光诱导等离子体信号采集装置，光谱仪，计算机；激光诱导等离子体信号采集装置包括夹持器和光纤探针，夹持器的弧形导轨上至少有一个滑块，滑块可在弧形导轨上滑动，滑块中央的孔中有可沿弧形导轨径向移动的套筒；光纤探针固定在套筒的圆孔中。
四川大学
2017-12-28
基于人工智能的新型疫苗及治疗性大分子开发
1. 痛点问题
本项成果涉及新型疫苗的设计与应用，具体涉及生物大分子药物及疫苗的研发过程中的抗原精准设计。
2. 解决方案
基于AI的大分子药物及疫苗抗原设计。
清华大学
2024-09-24
面向大型燃煤机组全工况灵活智能运行的协调控制策略
高效利用大型燃煤火电机组的灵活深度调峰优越性促进更大规模可再生能源电力消纳对构建我国新型电力系统具有重要积极影响。准确掌握燃煤机组频繁变化的调峰过程动态特性是设计高性能协调控制方案的前提条件。因此，本成果推出面向燃煤机组实际发电过程的智能抗扰控制关键技术及其控制器参数在线优化机制。
创新点
随着频繁大范围调峰已成为大型火电机组的常态化运行趋势，本成果设计了一种兼顾机组发电成本及碳排放量的全工况智能抗扰控制策略。通过有机融合误差自抗扰控制器与快速鸽群优化器，机组实现了对电网负荷指令的迅速响应。
华北电力大学
2025-03-26
叠层制备结构热应力分析
本书内容包括:热弹性力学基础;叠层梁;叠层板;叠层圆柱壳和球壳;叠层扁壳和深壳;压电材料叠层结构.
江苏海洋大学
2021-05-06
语义Web和大数据分析
与华为技术有限公司开展互联网语义分析合作研究，双方共同研发了“电商知识图谱自动化构建和电商评论分析系统”，该系统可以自动化将不同电商网站的数据抽取和集成，形成一个庞大的电商知识图谱，并且利用这个知识图谱来对电商评论做语义分析。该项目中的技术已经被华为公司用于大数据中的视频分析，并且产生了良好的经济效益。另外，与百度签订了“本体及知件技术构建医疗领域知识库和应用研究”项目，提交并审核通过一项专利“一种医疗知识库中保健品与疾病的关联构建方法”，并且提出一种word embedding的方式挖掘非结构化数据中实体关系的方法，项目成果被百度用于医疗保健品的搜索中，取得了很好的社会效应。
东南大学
2021-04-11
铸造合金凝固特性分析仪
用于铸造生产现场准确评价铸铁、铸钢、铝合金、铜合金等线收缩、内应力、热裂的新型仪器。测试时，液态合金浇入湿型砂砂型中，系统可自动鉴别被测合金的凝固特性参数。该系统具有体积小、造型和砂箱定位简单准确、测量准确率高、可靠性好、抗干扰性强和操作方便等优点。
哈尔滨理工大学
2021-05-04
基于图的反欺诈分析框架
本项目开发的流量预测系统，主要功能是预测未来某一天的资金流量，设计了一套深度学习系统用来精确预测未来某天的资金流量
中山大学
2021-04-10
社会网络大数据分析系统
社会网络已经成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的 Web2.0 业务，在世界范围内，最著名的社会网络代表是 Facebook、Twitter，用户量分别达到 12 亿、5 亿;国 内使用人数最多的社会网络工具是新浪微博和腾讯微博，其中新浪微博用户达到 5 亿，腾讯 微博用户超过 8 亿。社会网络中的巨大用户群每天产生海量的用户数据、关系数据和信息数 据，若能够对海量数据进行准确、及时的分析，则会在精确营销、舆情探测以及网络安全等方面创造巨大价值。然而由于社会网络的大数据特性以及分析方面要求准确、及时，目前缺 乏融合多项社会网络分析技术的、成熟的社会网络大数据分析系统。社会网络分析技术是一项关键技术，也是一项热门的研究，涵盖了社会学、人类学、社 会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经 济学以及生物学等多个领域，是一项多学科交叉技术。社会网络大数据分析系统要求具有坚 实的数据支撑，即数据获取全面、更新及时、获取数量大，也强调多维度、多粒度的分析手 段相结合，并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。基于上述现状和挑战，在国家科技支撑项目的资助下，实现基于新浪微博、Twitter 等 主要社会网络交流工具的大数据分析系统，系统完成从数据获取、数据预处理、数据存储、 消息中心、数据分析、结果可视化展示的闭环处理流程，支持多种社会网络(Twitter、新浪 微博等)的数据实时、不间断获取，获取数据量在国内外同研究领域处于领先地位;实现整 体、个体、群体以及事件的多层次、多粒度分析模式;同时具备良好的人机交互操作界面以 及优秀的分析展示效果。
清华大学
2021-04-11
新冠肺炎传播风险预测分析
在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文
西安交通大学
2021-04-10