本发明公开了一种污水处理系统信息安全在线风险分析方法及系统。本发明先建立系统模型，包括资产损失分析模型、人员损失分析模型、环境损失分析模型、效益损失分析模型、安全事件模型、功能支撑模型以及贝叶斯攻击图；然后各网络节点作为从节点，监测其功能运行情况，并将监测结果发送给作为主节点的工程师工作站；最后主节点根据监测结果，利用建立的系统模型，分析系统损失。系统包括设置在工程师工作站上的主节点，设置在各网络节点上的从节点，

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。

本发明提供了一种塔吊倾角和挠度在线监测系统及数据方法，具体包括：倾角硬件采集模块，LTE_4G通信模块，MCU处理模块，监测软件模块；塔吊力学结构分析和倾角监测原理；所属倾角传感器和处理器通过SPI通信传输，所属下位机采集模块和监测软件模块通过LTE_4G网络实现信息传输。根据多个倾角传感器采集的信号，进行数据处理分析后，监测软件动态显示吊臂的变形程度。本发明方法能够有效监测塔吊倾角和挠度。

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

采用国际上先进的CORBA技术、智能传感器技术、现代故障诊断理论对工业生产中的机械、电气设备进行在线监测，并对其运行状态进行分析和诊断，通过网络将监测的信息发送到异地远程的诊断中心，判定被监测对象的当前的运行状态，根据所累计的监测对象的历史监测数据，对其工作状态进行科学地评估，制订出合理的维修策略和计划。 系统特点 1.诊断中心可以利用Internet/Intranet实现异地远程的设备在线监测和故障诊断。 2.现场监测计算机提供对设备的24小时、365天无间断监测，并根据设定值进行报警提示。 3.可以对设备的运行工作状态进行科学的判定。 4.为企业设备的合理维护提供完整地数据保证。 本项目目前已经成功应用于冶金工业现场，并且取得了较好的效果。已经对现场的减速机等设备的故障和缺陷金进行了正确的诊断。

已有样品/n1）主要技术特点： 该成果的特点是针对高速铁路巡检车捕获的接触网服役状态的高清 图像,利用关键部位检测与配准方法,自动检测和定位接触网关键部位, 然后,利用深度特征学习方法,自动检测和识别接触网关键部位鸟巢危 害。与现有的接触网鸟巢人工巡视相比，具有检测和识别速度快、精度 高等优点。 2）主要技术指标： (1)接触网鸟巢检测精度率：漏检率为 0,虚警率<5% (2)接触网鸟巢检测的速度：>10fps 3）应用范围： 可用于高速铁路巡检车接触网鸟巢危害的检测与定位，提高处理的

本发明公开了一种处理完全未知状态的电路系统迭代学习控制方法。该方法构造一种自适应增益状态观测器来估计电路系统的电流。将电路系统的矩阵参数不确定性转换为标量形式进行分析。构造一种基于迭代衰减因子的迭代学习控制器来控制电流完全未知的电路系统。与传统的需要精确数学模型的控制方法相比，本发明所提的控制算法更为新颖且应用条件简单。该方法用于重复任务操作时，有效地提高了控制精度，具有良好的工程应用价值。

研发阶段/n主要研究设计可扩展至1024 核的众核智能处理器架构。研究面向智能处理的 存储一致性模型；研究异构智能处理器的非对称片上网络；研究超大规模智能任务 的核间分割；研究多智能处理任务的动态调度；研究众核智能处理器的层次化物理 设计；研究存算一体化的众核智能芯片结构；研究智能处理器芯片的异构并行；研 究多智能芯片的高速片间互联。到2020年，以实现人工神经网络智能计算速度和能 效的指数性增长为目标，取得超大规模人工神经网络芯片架构、智能芯片指令集、 新型智能编程语言及编译器、自主智能算法等方面

重点运用深度学习的算法，为股票市场的交易价格做出客户化的未来预测参考和量化操作指导。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 上海沃添信息科技有限公司 企业法人 张朴平 注册时间 2017.6 注册所在省市 上海 组织机构代码 91310116MA1J8QJ959 经营范围 信息平台 企业咨询 企业地址 上海市金山区寺坪南路 获投资情况 250万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 张朴平 计算机 2015.9/2019.7 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 邹宗峰 信息管理 教授 信息技术 熊励 信息管理 教授 信息技术 五、项目简介 重点运用深度学习的算法，为股票市场的交易价格做出客户化的未来预测参考和量化操作指导。