在一个 B2C电子商务网站中，通常都会产生大量的数据，如用户资料，用户行为信息，用户消费信息，以及其他的一些日志信息等。如何利用这些数据增进对运营和业务情况的了解，帮助我们在运营管理及营销策略等方面做出及时、正确的判断，并且提供有效的决策支持—这就是B2CMiner 的核心课题。 与同类技术产品相比，B2CMiner具有如下的特点和优势： 强大的数据挖掘引擎实现了高效的关联规则分析、分类、和聚类算法，并且为 B2C电子商务应用进行了量体裁衣地优化和改进。 多种数据源处理能力可以处理关系数据库数据源， XML 数据源，文本（日志）文件数据源。 跨平台，部署灵活软件可以运行在 Windows ，Unix 和 Linux 上；而且 B2Cminer 和 web 应用程序耦合度小，灵活部署。无论是在网站运营前还是运营中都可以方便地使用。 主要应用范围： 电子商务网站，电子政务网站。 市场应用前景： 提高电子商务网站营业额5%-10%；提高电子政务网站。

本发明公开了一种基于群体用户行为分析的个性化推荐方法， 属于计算机网络应用技术领域。本发明提出了一套基于群体用户兴趣 变化的个性化推荐方法，通过聚合海量个体用户对商品的时序动态兴 趣度从而快速有效的获得准确度更高的推荐列表。另外再定量分析时 间因素对用户兴趣度的影响权重，通过拟合大众用户从接触商品到购 买的时间及不同时间段购买用户数量分布图，从而提高推荐的准确性。 在充分分析用户行为数据及归纳总结出用户的兴趣后，计算

哈尔滨工程大学惯组及面压测试系统采购项目竞争性磋商

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学团队”胡小永教授和龚旗煌院士等在非厄密拓扑光子学研究中取得重要进展：发展出一种研究新型增益-损耗畴壁拓扑光学体系的有效哈密顿量新方法，揭示了由增益-损耗畴壁诱导的拓扑态的产生机制。

本发明所涉及的环氧树脂纳米复合材料用多功能碳纳米管，适用于所有高性能复合 材料领域。由于本发明所涉及的碳纳米管具有增强、分散、界面粘结、固化等多种功能， 由其制得的碳纳米管／环氧树脂复合材料具有碳纳米管本身的高强度、高模量、良好的 韧性、低密度、导电等优点，可广泛应用于各种先进材料领域，市场前景十分可观。该 多功能碳纳米管是固态材料，储存和运输十分方便；并且本身具有了良好的分散性和界 面粘结性能，操作工艺简单，相对降低了生产成本。因而，本发明为高性能纳米复合材 料的工业化生产提供了新的途径

该项目（专利号：200410009747.x）涉及一种含稀土的氧化物在紫外线激发下发射红色荧光的荧光粉及其制备方法。该发光材料是一种化学稳定性好、发光亮度高、单色性好、成本相对降低的红色发光材料。 该项目含稀土的氧化物的红色发光材料的化学组成为（Y1－x－y－z Gd x Al y Eu z）2O3，其中0＜x ≤0.7 , x为基质组分Gd的含量；0＜y＜0.26, y为基质组分Al的含量； 0.02≤z ≤0.12, z为激活剂Eu的含量。含稀土的氧化物的红色发光材料是由Y2O3、Gd2O3、Al2O3和Eu2O3经1280℃高温灼烧，形成具有立方结构的（Y Gd Al Eu）2O3固熔体，因而具有化学稳定性好、发光亮度高、单色性好的特点，并且由于非稀土元素Al对稀土元素Y、Gd的部分取代，导致稀土元素用量减少，降低产品成本。 应用范围：主要在灯用荧光粉等三基色红粉中应用。

碳纤维复合材料要真正应用于汽车领域，必须适应高产量汽车生产的成本和生产速度，因此对复合材料的规模化、自动化、快速成型技术提出了更高的要求。高效率批量化生产要求新型的快速固化成型环氧树脂复合材料。其中主要涉及到的是预浸料的模压成型工艺：利用固化时间在2~5min的环氧树脂预浸料模压成型工艺生产。首先使用2～3分钟即可硬化的环氧树脂和碳纤维制造预浸料，然后再放入模具加热，在3～10MPa的高压下冲压成型。成型周期仅为约10分钟，在热硬化性CFRP中生产效率上佳。 北京化工大学先进材料研究院中心将化学流变学理论应用于碳纤维预浸料专用树脂体系的设计指导通过流变学调控树脂体系的初始粘度，实现树脂对纤维的充分浸润。通过化学反应降低预浸料的树脂流动度，提高预浸料的工艺性能。已申请专利6项。在工艺设备创新方面，采用双行星双动力的搅拌方式，低速运转的行星搅拌锚使物料上下翻动混合，高速运转的行星分散盘使物料产生强烈的碰撞和剪切。课题组充分利用北京化工大学的高分子学科优势，基于国产碳纤维的产能扩张，结合不同级别国产碳纤维(T300、T700、T800) 的表面特性，自主设计了不同耐温等级的环氧树脂体系，开发了系列化(80、90、100、120、180度)的预浸料专用树脂体系，以开拓国产碳纤维的下游加工应用。 在快速固化耐高温韧性环氧树脂体系的研制方面，环氧树脂分子设计需要满足几个条件，1、含有噁唑烷酮环的环氧树脂固化后不仅具有较好的耐热性，其玻璃化转变温度和热分解温度亦高于纯环氧树脂和其他的传统环氧热固性材料。2.具备出色的电气绝缘性能，物理机械性能。3.噁唑烷酮结构极性基团的存在使得环氧树脂与碳纤维的粘结强度增加。4.聚氨酯柔性链的存在，使得树脂的柔韧性提高。固化体系设计包括：固化剂的液化改性；储存稳定性；吸水性；分散性。MHT150-PN预浸料树脂是中高温固化快速成型的阻燃环氧树脂体系，具有高耐热、环保阻燃和高韧性等特点，主要用于汽车件等快速固化预浸料领域，具有优异的操作性及贴合性。

CO2资源化利用不仅可以缓解温室效应引起的环境问题，而且还可以解决日益严峻的能源枯竭问题。以太阳光为直接驱动力的光催化还原CO2生成有机物是较为理想的途径之一，也是极具挑战性的前沿方向。含氮共价有机框架材料（COF）拥有良好吸光能力和电荷传输能力，具有高稳定性、高CO2吸附量、易于设计调控和修饰等优点，是一类非常有潜力的光催化固碳材料。我所通过胺醛缩合席夫碱反应合成了一系列具有相同结构不同官能团的酮胺基COF材料TpBD-X [X = -H2、-(CH3)2、-(OCH3)2和-(NO2)2]，并研究不同官能团对该类材料光催化还原CO2性能的影响。结果表明，官能团的引入会影响TpBD的可见光吸收能力，改变其能带结构；与吸电子基团相比，该COF材料中的给电子基团更有利于光催化还原CO2的进行，其活性顺序为-OCH3 > -CH3 > -H2> -NO2。结合各种表征技术，发现给电子基官能团可以增强该类材料的共轭效应，提高可见光吸收，加快光生电荷分离与迁移，进而提高光催化还原CO2活性。该研究不仅可以拓展COF材料的实际应用，还可以丰富光催化理论，对于CO2的固定转化具有重要的理论指导意义和实际应用价值。

（专利号：ZL 201510193865.9） 简介：本发明公开了一种粉煤灰/氧化石墨烯复合吸附材料的制备方法，属于环保材料技术领域。该方法具体制备步骤是：以1g粉煤灰，加入1mL质量浓度为1～5％的壳聚糖溶液浸渍2～3h，然后在50‑80度干燥2～3h，再加入10～20mL2～5g/L氧化石墨烯溶液浸渍8‑12h，同时搅拌2～3h，加水稀释至固相浓度到40g/L时，加入0.5～2mL戊二醛在50～80度下交联3h，滤去液相并用无水乙醇洗涤至中性，在60℃真空干燥5～6h得粉煤灰/氧化石墨烯复合吸附材料。本法制备的复合吸附材料克服了氧化石墨烯难于分离的缺点，又能够同时吸附阴阳离子染料及多种污染物。