本研究低成本搭建了弹性可扩展的Hadoop云计算平台

苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。系统可以处理多种非结构化数据，比如说明书、技术标准、车间工单等纸质文档或电子文档。把图像识别技术(OCR)和自然语言理解技术(NLP)相结合，从表单图像中抽取关键要素信息。在此基础上，我们搭建了包括知识图谱问答 (KBQA)、常见问题检索 (FAQ)、对话 (Chatbot)在内的智能问答及对话系统、以及面向大数据的文档信息抽取系统。能够对给定的自然语言问题通过查询、推理提供精准满意的答案，和面向大规模文档提供信息抽取和舆情分析等服务。目前已经向多家公司提供各项相关服务。

建筑能耗监测系统主要对电、水、燃气等能源总量以及照明插座用电、空调用电、动力用电和特殊用电等四个分项进行计量并将能耗数据远程传输，不仅能够对既有建筑进行能耗动态监测，及时发现问题、完善用能管理，同时可以通过对建筑实际用能状况的定量分析，以及同类建筑的能耗指标比较，评价和诊断建筑的能耗水平，充分挖掘节能潜力，从而提供有效的节能改造依据和方案。

成果描述：结合四川省机床企业和工程机械企业加快创新的发展需求，以及计算机辅助工业设计和虚拟技术的研究成果，应用“市场、设计、工程”的一体化新产品开发的理论；提出以 “以用户为中心，面向用户订制”的工业设计理论及应用的模式。应用这种工业设计模式，首先创新出新的产品外观形象——具体为新的产品外观结构、表面装饰，更合理的人机操作和交互界面。产品形象极具美感、现代感，体现企业形象，彰显品牌特色。简单概括为：建立用户希望拥有的，企业可以生产而且成本可控的，新的产品外观形象。 在此基础上，建立以网络虚拟软件QUEST 3D为基础的大中型机电产品的工业设计平台；支持用户订制的设计平台满足用户个性化需求。利用虚拟样机、虚拟环境技术和计算机辅助工业设计（CAID）技术，不但满足对产品定制的模型、渲染要求。还能部分实现产品的动态可视化。这个过程从部分技术参数功能定制到外观的形态、色彩和装饰的定制。实现较复杂的虚拟场景与虚拟样机的联动以达到虚拟样机在虚拟环境中工作的展示目标。简而言之：产品新形象不是一张图，而是一个可以转化为加工的模型；模型可以逼真动态显示。并且用户可以参与定制的功能和外观需求，部分过程可视化。市场前景分析：应用领域 (1)工程机械、机床和其他大中型设备 (2)其他机电产品，如医疗仪器、设备等具有复杂内在结构和待设计或改进的外观和人机关系 市场需求分析 (1)四川省内还有不少的上述相关企业有需求 (2)其他地区，如江浙制造业发达地区，西南地区的上述相关企业有需求与同类成果相比的优势分析：1.创新产品的外观形象，提升企业品牌价值，促进产品销售，为企业增光添彩。 2.企业的创新能力得到加强，工业设计水平得到提高。在产品设计方面有一套完整的解决方案。以市场为目标，以用户为中心的设计理念有一套完整的工作流程及相关软件来保障实施。给企业带来直接产品的设计水平大大提高，表现为从设计方案的优化，到产品外观完全达到设计预期。 3.产品形象设计的系列化——建立具有企业特征的产品形象。通过各种宣传方式，强化这种形象。 4.企业信息化水平进一步提高。用户定制系统的建立和完善，使企业在电子商务的设计部分有了可扩展基础。 5.对于中型、大型机电产品企业有可推广性。 国内领先。

针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块

从校企双方的切实需要出发，项目从论证策划到实践落地全过程，深挖双方人才培养相关痛点问题，促进产学双方全要素融合互补：高校将教学和企业实践有机结合，贯穿学生培养全过程，提升教育对产业需求的适应能力;企业通过深度参与人才全过程培养，解决优质人才紧缺问题，实现以产带教、以教促产的发展目标。

本成果解决了我国葡萄酒产业发展的关键问题，构建了葡萄酒产业链关键技术体系，确立了我国酿酒葡萄的优生区，创造了埋土防寒区酿酒葡萄栽培新模式，创立了基于我国酿酒葡萄原料特性的葡萄酒酿造工艺技术体系，构建了我国葡萄酒安全控制技术体系和葡萄酒地理标志及其保护体系。该成果近三年累计新增产值44.5亿元，带动产业链上下游企业35家，形成了葡萄酒产业集群，加速了我国葡萄酒产业发展的整体进程，荣获2016年度国家科技进步二等奖。