项目负责人：唐杰，清华大学计算机系WeBank讲席教授、大模型研究中心主任，国家级人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究兴趣包括人工智能、知识图谱、数据挖掘、社交网络、大语言模型等。曾获ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳论文）、IEEE ICDM研究贡献奖、国家科技进步二等奖。 运营团队：2019年，智谱AI成立，迅速形成以清华大学计算机系98级张鹏为CEO、高文院士弟子刘德兵为董事长、清华创新领军博士王绍兰等为核心的运营团队。 清华大学计算机系知识工程实验室李涓子、唐杰、许斌等人建立了完全自主知识产权的科技情报挖掘与智能服务平台，申请专利40余项。2019年，通过科技成果转化，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称“智谱AI”）成立，致力于打造新一代认知智能大模型，与学校合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并基于此千亿基座模型打造了对话模型ChatGLM，具有双语、高精度、快速推理、可复现、跨平台等核心优势，在此基础上开源单卡版模型ChatGLM-6B，全球下载量已超过1000万次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整体性能相比上一代大幅提升，比肩世界先进水平。它支持更长上下文，具备更强多模态能力，推理速度更快，支持更高并发，大大降低推理成本。同时，GLM-4的智能体能力得到大幅提升，可根据用户意图，自动理解、规划指令以完成复杂任务。GLMs个性化智能体定制功能亦同时上线，用户用简单提示词指令即能创建属于自己的GLM智能体，由此任何人都能实现大模型的便捷开发。

浙江财经大学贺武华教授等学者撰写的论文《特色化高教强省建设的理念、目标内容及其评价标准——浙江模式探析》发表于《教育研究》2018年第2期，获2019年“浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果奖”三等奖（应用对策研究类）。 该成果是浙江省高校人文社科重大攻关项目“浙江高等教育强省目标研究”的研究成果之一。该成果认为，高教强省是一个涵盖先进性、相对性、动态性、过程性等诸多特质的综合概念，基本内涵：一是高等教育基于量与质内在规定性的整体发展水平与基础条件居于领先地位；二是高等教育自身系统结构的内在协调性与自洽性，具有整体效益、系统优势与可持续性发展竞争力；三是高等教育理念、制度和文化软实力优势突出；四是高等教育服务经济社会发展的能力、水平和贡献。该成果明确高教强省建设的“二维”目标。高教强省的“自为”之态，体现为高等教育的规模、结构、质量和效益等的综合实力和水平，即必须在全国走在前列、有其地位，体现比较优势。高教强省的“应为”之态，即为浙江的强大提供高等教育支持，不断为浙江经济社会发展贡献人才资源、科技生产力等，这方面的水平和实际贡献主要由各级政府、企事业单位等去评判，辅以全国贡献度中去比较。面对日益繁多的第三方评估、政府主导的评估，建设高教强省急需将外部标准内部化，自信探索区域特色高等教育发展的评估体系，自主开展服务强省的评价研究。构建浙江高教强省“评-建”指标体系，既能科学指引建设方向，又能准确反映投入与建设效果。关注重点是兼顾高等教育自身发展水平评价与高等教育服务本省发展的贡献度。具体操作上权衡发展的数量水平、质量水平、贡献度的客观评估、贡献度的主观评价四个维度。

成果描述：化工产业实现绿色与可持续发展已显著受制于行业健康、安全、环境（HSE）状况，特别是化工安全事故不仅造成重大经济损失，而且正成为掣肘整个行业健康发展的关键性问题。本项目为满足化工安全生产要求，从物料性质、设备性能、过程控制、生产组织、业务模式、经营决策等方面出发，在DCS、MES、ERP平台上，建立基于过程控制的危险源辨识及可操作性评价体系。 本项目的核心技术及优势包括： （1）以HSE知识管理为核心，集成过程控制系统、MES系统和ERP系统，实现生产过程的在线运行监控、危险源动态辨识、可操作性实时分析以及消缺措施的经济性评价。 （2）运用大数据处理技术和人工智能技术，建立装置运行实时数据、工艺数据、生产调度及经营目标的关联模型，将安全风险评估与过程技术经济评估相结合，实现化学安全管理从原来的设计集成静态模式转换为知识集成的动态预制模式，减少事故损失，保证企业效益最大化。 （3）本项目还将致力于企业私有云计算平台到行业公有云计算平台搭建，实现信息资源共享提升资源优化的配制效率。 并将利用海量数据挖掘技术，将HSE分析模型与云计算数据库内所存储的案例及规则进行关联，从而将获得数据转换为知识进行存储、表达与发布，进而让信息利度得到大幅度提升，建立基于云计算技术的化工安全风险评估与实时在线监控。 本项目在国内处于领先地位。市场前景分析：《基于过程控制的危险源辨识及可操作性评价系统》主要面向化工、石化、钢铁、建材等过程行业企业，提高企业应对健康、安全、环境等高风险挑战的能力，实现绿色与可持续发展。据资料统计，成熟的工业化国家每年在健康、安全、环境（HSE）领域的投入占营业收入比例高达3%左右，而国内相关行业只有0.1%，差距巨大，是我国重大环境和安全事故频发的重要原因之一，正成为掣肘行业健康发展的关键性因素。随着我国对环境保护、可持续的日益重视，HSE领域的市场规模与投入将成快速增长态势，对比发达工业化国家的经验，我国HSE领域将形成1000亿的市场规模， 据赛迪顾问《2012年HSE市场分析》报告，2012年中国HSE软件市场总额达到96亿元，比2011年增长52％，因此前景广阔。 但我国HSE危险源辨识及可操作性评价市场，主要是国外产品垄断， 且价格昂贵，大部分过程行业企业难以承受。而国内相关产品多为单一离线的纯指标评价，不支持在线的风险评估，更不能形成基于现场控制的危险源识别与监控，而本项目产品，立足于过程控制，建立基于云计算平台的HSE危险源辨识及可操作性评价，将具有巨大的竞争优势及市场前景。与同类成果相比的优势分析：系统基于现代过程行业的技术发展方向，达成企业健康安全绿色的制造过程与经济效益的平衡，实现柔性的生产组织形式以及平滑且动态优化的过程技术。就产品而言，技术创新性包括云计算平台条件下集成 HSE 知识管理技术、在线监测技术、APC控制技术以及企业决策和资源管理技术，建立起符合行业特点的检测、控制以及决策支持平台，从而实现高安全性环保化和高效益的生产过程。国际先进 、国内领先。

电能供暖具有便捷性、安全性和低碳性等特点，电能供暖设备具有广阔的市场空间。本发明可在不工作时将进行折叠收起，以显著节省供暖装置的占用空间；本发明能够实现模块化组装，设备检修和更换非常方便；本发明携带方便，可用于室内外多种场合。

本发明提出了一种基于模型转换的CPS建模与验证方法，主要用于处理CPS建模与属性验证问题，本发明涉及到的关键操作包括：(1)采用HybridUML对CPS进行建模，并将所建HybridUML模型转换为微分动态逻辑方法的操作模型混合程序Hybrid？Programs。(2)将得到的Hybrid？Programs根据定理证明器KeYmaera的输入格式，生成输入代码，在KeYmaera中进行推理验证。

本发明公开了一种湍流边界层载荷模型的等效方法，包括如下步骤：（１）湍流边界层载荷模型经等效后形成等效完全随机面压载荷模型；（２）确定所述等效完全随机面压载荷模型的等效相关函数的量级；（３）确定结构弯曲波长及湍流边界层载荷特征波长，进而计算一致性频率，在此基础上确定等效随机面压载荷模型的适用频率范围。本发明提供的一种湍流边界层载荷模型的等效方法，是一种将湍流边界层载荷模型等效为完全随机面压载荷模型的技术，该技术可有效降低湍流边界层载荷作用下结构动响应分析的计算量，缩短设计周期，节约设计成本。

本发明公开了一种数控成品电路板在环境综合作用下的可靠性 快速测评方法，包括：（i）选择温度和直流偏压做为加速应力，为待 执 行 测 评 的 电 路 板 构 建 加 速 模 型 （ⅱ）确定加速应 力水平和应力组合数，分组进行加速寿命试验同时纪录试验数据； （iii） 选取寿命分布模型并根据试验数据进行参数求解，计算出不同加速应 力组合下的特征寿命值；（iv）根据特征寿命值对电路板加速模型进 行拟合和模型系数确立，然后执行可靠性测评，从而获得数控成品电 路板在环境综合作用下的可靠性指标。通过本发明，能够快速、定量 地确定数控成品板在环境综合作用下的可靠性指标，满足系统可靠性 快速评估的要求，并且整体流程便于操作，效率高，满足数控系统高 可靠性的要求。 

氧化铟锡（indium-tin-oxide）简称ITO，ITO靶材是一种功能陶瓷材料，主要用于制造ITO透明导电膜玻璃。以金属铟、锡为原料采用共沉淀法制备出纳米级ITO复合粉体。粉体造粒成型后分别采用加压和常压烧结法制备出相对理论密度大于99.5%、氧化铟单一相的ITO靶材。 粉体纯度大于99.99%、颗粒分散性好，粒径10nm—80nm之间可控，BET比表面积30~60m2/g ，In2O3:90.0±0.5%，SnO2: 10.0±0.5%；ITO靶材相对理论密度99.5%。 威海市蓝狐特种材料有限公司已采用该技术建设年产20吨纳米级氧化铟锡复合粉体生产线，采用该粉体烧制的ITO靶材相对理论密度达到99%以上。国内相对理论密度大于99%的ITO靶材主采用进口产品。 金属铟、锡是我国的优势资源，生产设备都是定型通用设备，年产20吨纳米级氧化铟锡粉体和高密度ITO靶材的生产厂需要人员50名。纳米级氧化铟锡粉体制备已建设年产20吨生产线。高密度ITO靶材的制备已完成实验室小试。