XM-127胸廓骨骼结构模型   XM-127胸廓骨骼结构模型显示了每根脊椎的所有主要特征，包括脊椎、神经根、脊椎动脉、分椎间盘、脊柱横突和脊椎切面、椎间盘突出演示，增加了人体胸骨和肋骨，组成了一个完整的胸腔。 尺寸：自然大 材料：PVC材料

非结构化数据中台，能够让业务产生的海量非结构化数据也能够得到有效利用。非结构化数据中台以数据架构为底座，以人工智能来驱动，打通数据孤岛，统一管理并处理、分析非结构化数据，让数据赋能业务，实现数字资产管理、内容自动化、知识运营、业务合规性管理。 非结构化数据管理平台采用分布式架构，实现对海量非结构化数据的采集、存储、处理、索引。实现对非结构化数据的抽象、描述、分类、管理、分析、挖掘、监控等。

为了提高学生的动手能力和创新能力，提高实验教学质量。北京润尼尔网络科技有限公司针对各类大中专院校《数据结构》实验课程,开发出了配套的可在网上开展的基于C/S结构的数据结构实验教学系统。系统由课程实验平台和虚拟实验教学管理系统两部分组成，课程实验平台提供了真实的C/C++数据结构程序编制编译开发环境，可进行C/C++数据结构程序编辑、编译、运行、项目工程的提交、实验报告的编写，虚拟实验教学管理系统提供全方位的虚拟实验教学辅助功能，包括：实验前的预习、实验的开课管理、典型实验案例库的维护、实验教学安排、实验过程智能指导，实验结果的自动批改、实验成绩统计查询等功能，为实验教学环境提供服务并开展应用。 通过大量数据结构实验知识点的训练题目，以及系统综合的训练，能够快速提高学生对数据结构的理解能力和实际动手能 力。同时，能够很好解决开发学习中关键学习点掌握的问题，该软件可满足各类大中专院校和培训机构C/C++课程的实验教学环节的需要。 系统依据大多数高校数据结构教学大纲提出了12个典型实验案例的训练：  (1) 实验1 堆栈和队列  (2) 实验2 树、二叉树的存储结构  (3) 实验3 树、二叉树的遍历  (4) 实验4 树、森林及二叉树的基本概念练习  (5) 实验5 线性表  (6) 实验6 开发一个可应用于双向链表的Bidirectional Iterator  (7) 实验7 Linked类的进一步扩充  (8) 实验8 List类的另一种设计和实现  (9) 实验9 Binary Search Tree的平均树高  (10) 实验10 查找、排序的应用实验  (11) 实验11 冒泡排序实验  (12) 实验12 初​始​化​队​列​+​入​队​列​+​出​队​列​+​销​毁​队​列 除上述实验之外，用户也可以根据教学需要自主添加典型实验。 系统用户分为学生、教师、教务管理员和系统管理员四种角色，不同角色拥有不同权限。  ►学生：选课、选择实验、开展实验、接受实验指导、在线提交实验报告、保存和提交实验结果、查询实验成绩和批语。  ►教师：典型实验库维护、发布实验、安排实验、批改实验报告、系统指导、统计并发布学生的实验成绩和批语。  ►教务管理员：课程计划、开课计划、选课日期设置、开课审核、开课查询。  ►系统管理员：用户管理、分组管理、角色管理、权限管理、系统维护等。 性能指标 支持同时在线用户数1万人以上，经过在多所学校的实验教学应用，系统运行稳定，不限终端用户数，完全能满足各类高校的实验教学需要。 服务器运行环境 操作系统：Windows Client/Server，Linux/Unix Server 环境支持：JDK1.6_25 客户端运行环境 操作系统： All Windows系列

本发明公开了一种用于海洋超软土原位测试的十字形全流触探探头，包括测试系统和探端，所述探端呈十字形状，所述探端垂直固定于测试系统下方，所述测试系统上部与探杆相连，所述测试系统包括传感器、信号传输线和套设在探杆上的套筒，所述套筒包括摩擦套筒和端阻套筒，所述摩擦套筒设置于端阻套筒上方，所述传感器包括设置在摩擦套筒上摩阻压力传感器以及设置在端阻套筒上的端阻压力传感器和孔隙水压力传感器，所述摩阻压力传感器用于感应侧摩阻力，所述端阻套筒靠近探端一侧设置有孔压过滤环。本发明能够针对海底/水下超软土层开展全流触探，准确的测定超软土层的相关物理力学性质参数，为海洋工程勘察和基础施工提供可靠参考依据。

项目建设了面向机电设备的寿命预测和维修大数据决策系统，可为城市轨道交通建设运维过程机电设备维护检修提供了一种新的解决方案。 基于自主技术构建了基于云+管+端的机电设备大数据采集传输存储分析平台。“端”是自主研发的支持边缘计算的安全可信终端；“管”是基于MQTT的扩展增强安全传输通道；“云”是基于HADOOP技术的工业大数据云平台。平台对机电设备生产经营相关业务数据、设备过程数据和设备外部数据的采集、清洗、集成、建模及应用过程提供全方位支撑，利用机器学习技术对设备剩余寿命可靠度模型和全生命周期成本模型进行了训练和优化，并形成指导性维修方案。 项目采用了自主知识产权的嵌入式安全数据终端和融合安全的传输协议，为保护用户隐私，增强系统可信提供了技术保障。 项目采用了智能边缘计算终端技术，可以根据用户的不同机电设备下载不同的检修预测模型进行预测分析，能够支持灵活的组网方式，适应于各种应用场景，节省用户投资。

2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判，该预测与钟南山院士的判断互相印证。虽然预测结果的准确度得到验证，课题组团队并没有因此松懈，而是不断根据最新的数据变化调整参数、优化拟合结果，同时积极联络政府相关科技、数据信息等部门，让预测结果成为施策者有力的决策参考。2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判。

项目成果/简介:摘要超音速旋流净化技术是湿烟气经超音速分离器绝热膨胀至超音速，降温50-100℃后，其中夹带的水蒸汽、SOx与溶解性盐、凝胶粉尘、微尘等成分发生非均质凝结后予以分离的一种新型气体净化技术，脱除效率最高可达90%，能够高效地实现烟气脱白。该技术同时借助多传感器融合方法智能诊断和动态测量流场数据，优化烟气“脱白”过程，必要时辅以高压微雾增强技术，强化分离净化效果。相较于传统的电磁法、烟气加热法、烟气喷淋法等脱白工艺，独创的基于智能状态检测与诊断控制的分离效率增强技术能实现烟气的高效率稳定脱白。团队创新成果与技术应用展示本项目团队，近十几年一直从事超音速旋流分离技术和多相流流场参数检测与电学成像技术的研究，已分别构建了超音速分离装置和电阻成像（ERT）、电容成像（ECT）及电磁（EMT）等多套系统。现有成熟技术已为国内多家单位，如上海交通大学、北京石油化工学院、北方工业大学、太原理工大学、西门子（北京）研究院等，提供了相应的电学成像系统。本项目中所采用的技术和提出的方法均为自主设计和开发，对于已研制超音速旋流分离技术和流场参数检测系统中的一些关键技术已申请了专利，具有完全的知识产权。同时开发过程中使用的所有部件和器件没有限制级产品，可避免不必要的知识产权争端，以及国外技术壁垒的限制。独创的基于智能状态检测的超音速旋流净化系统利用静电（Electrical Tomography，ES）传感器和电学层析成像（Electrical Tomography，ET）传感器，结合多源信息融合算法，实现管道内气体的非侵入式流场参数测量和状态诊断。系统将检测到的信息进行处理和融合，分析超音速分离器内的流场情况和湿气出口的成分变化，并建立异常状态检测与诊断方法，诊断系统状态。可被广泛应用于石油、化工、电力、冶金、建材、食品等工业，如烟气脱白；石油工业中油／气／水混输过程；冶金、电力工业中各种气力物料输送过程；以及化工、医药、能源等领域中的干燥过程、混合过程、流态化过程、扩散过程、反应过程等普遍涉及多相流测量问题。相较于传统的处理工艺，超音速旋流净化技术中的设备可靠，工艺过程简单，投资成本和维护成本很低。核心传感器和技术包括静电（Electrical Tomography，ES）传感器、电学层析成像（Electrical Tomography，ET）传感器和超音速旋流分离技术。静电传感器静电传感器具有结构简单、灵敏度高，可以非侵入测量等特点，近几十年来发展迅速，英国贸工部认为在煤粉的流速、浓度或质量流量测量手段中，静电法是最有前途的方法之一。在检测机理方面，目前静电法气固两相流检测可分为接触电荷转移法与静电感应法两条路线，对于应用最广泛的内壁嵌装电极式传感器结构，本团队发现转移电荷和感应电荷经电荷放大电路后，不仅体现出不同的信号波形特征，而且从频域来看，转移电荷形成的信号在整体信号中也占有重要比重。以此为基础，提出了一系列的感应电荷信息和转移电荷信息的解耦方法，提高了颗粒流动参数测量精度。本团队建立了带式静电感应实验装置与气固两相流计量实验装置。带式静电感应实验装置用来模拟带静电颗粒流动情况以及相关测速方法标定。气固两相流计量装置为参数可调的气力输送系统，用于气固两相流研究以及颗粒质量流量计量标定。两套装置计量精度均经过了天津市计量监督检测科学研究院的测试。图1 静电法技术成果展示电学层析成像传感器电学层析成像技术类似医学的CT技术，通过外围测量，重构截面电学参数（电导率/磁导率/介电常数）分布信息。电学层析成像技术根据测量模态的不同，主要分为电容层析成像技术（Electrical Capacitance Tomography，简称ECT）、电阻层析成像技术（Electrical Resistance Tomography，简称ERT）和电磁层析成像技术（Electromagnetic Tomography，简称EMT）。系统具备高速测量、多电极组合、多测量模态切换、可视化、高信噪比和可定制化等特点。本团队针对重质劣质油的加工转化的核心设备——三相流化床，转化效率和产量还存在难以突破设计瓶颈的问题，在首次提出基于TMR的磁导率EMT方法的基础上，结合ECT 和ERT 等多种模态的电学层析成像系统，设计了基于电/磁双模层析成像的高固含率气液固三相流态化实验装置，可实现高固含率条件下，气液固三相的识别和分相分布参数的实时测量。图2 电学层析成像技术成果展示图3 ERT/ECT/EMT系统展示图4 ECT对油气润滑系统中油膜厚度检测 超音速旋流分离技术超音速旋流分离技术是结合旋流分离技术和冷凝分离技术的多组分气体冷凝分离法，具有工艺流程简单、稳定性好、效率高、能耗低等特点，成为近二十年来非常有应用价值和商业前景的新分离技术。该技术集膨胀机、气液分离器和压缩机于一体，主要由旋流发生器、超音速喷嘴、分离段和扩压管组成。其工作原理如下：经过前级处理后的含湿气体导入到超音速分离器内，经过旋流发生器，产生加速度为106m/s2的旋转流场；旋转的气体通过拉伐尔喷管时，会绝热膨胀至超音速，同时降温降压，温度最大可降低50-100℃，低温的流场环境能够使气体中的水蒸气开始凝结产生相变，出现小液滴；在旋转流场中，凝结产生的小液滴不断碰撞、聚并，在强离心力的作用下，被甩至壁面，并在气体的带动下，从湿气出口排出；经过处理的干气在管道中心流动，经过扩压器内降速升压，进行排放。本团队首次采用Young经典成核理论和C-C相平衡方程推导获得了水蒸汽自发凝结Wilson位置解析式，在此基础上，提出了基于液滴成核和生长模型的非均质凝结模型和跨声速湿空气凝结SST湍流模型，揭示了跨音速两相凝结现象“非稳态”不同振荡模式的流动特性，获得了使分离效率最大化的最优外界核心半径，深入研究了超音速分离器的流场特性、处理效率和分离特性。图5 超音速旋流分离器流场测量系统图6 凝结液滴参数测量图7 中国计量测试学会科学技术进步奖图8 超音速分离器液相分布仿真预测 针对烟气的智能状态检测与诊断控制的超音速旋流净化工艺湿法脱硫后的湿烟气直接排放会产生“白色烟羽”，由于在脱硫过程中，脱硫浆液与高温烟气直接接触，发生传热传质；一方面水分蒸发，增加烟气的含湿量；另一方面，烟气温度降低，烟气携带水蒸汽的能力降低。烟气达到饱和状态后，会携带部分小液滴，这些携带小液滴的饱和湿烟气经除雾器除去绝大部分液滴后，直接经烟囱排入大气，由于环境温度比烟气温度低，饱和湿烟气中的水分就会凝结成小液滴形成“白色烟羽”。白烟中含有较多的溶解性盐、SO3、凝胶粉尘和微尘等成分，会造成环境污染。针对上述问题，本团队首创的基于智能检测与诊断的超音速旋流净化工艺解决了传统烟气脱白技术（如烟气加热方法、烟气冷凝再加热技术和电磁脱白技术等）成本高，工艺流程复杂，维护费劲的问题，具有设备可靠，工艺过程简单，投资成本和维护成本很低的特点。该技术主要是利用超音速旋流分离器的增速降温原理，将烟气中的水蒸气进行凝结并旋转分离，通过引射器将液滴引至超音速分离器入口，辅以高压微雾增强技术，强化脱白效果。在超音速分离器分离段和湿气出口处安装本团队自主研发的多相流可视化及参数测量系统（静电层析成像系统和电学层析成像系统），结合智能化成像算法和多元信息融合算法，对管道内烟气的流场参数进行非侵入式智能测量。系统可根据测量结果，分析超音速旋流分离器内的流场情况和湿气出口的成分变化，建立异常状态检测与诊断方法，诊断脱白系统的运行状态，同时，指导引射器对液滴量引入的精确控制，进而实现高效稳定的烟气脱白。图9 针对白烟气的智能检测与诊断控制超音速旋流净化工艺流程知识产权类型:发明专利知识产权编号:2018114554307，2020102445880，ZL2016106973850技术成熟度:已有样品技术先进程度:达到国内先进水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:国家级计划/专项类别:国家自然科学基金获得经费:61.00万元

本发明公开了一种基于可见/近红外光谱的枣果内部缺陷检测方法及装置，本发明的检测方法包括如下步骤：R1样品制备与光谱信息采集；R2枣果内部缺陷判别模型的建立，将判别枣果内部缺陷准确率最高的模型作为最佳判别模型；R3用最佳判别模型进行待测枣果内部缺陷判别；R4待测枣果内部缺陷重现。实验证明，本发明所提供的基于可见/近红外光谱的枣果内部缺陷检测方法，枣果内部缺陷判别准确率可达96.77％。本发明通过采集枣果的可见/近红外光谱信息，建立了枣果内部缺陷判别模型，用于枣果内部缺陷的检测，具有快速、无损的特点。

本发明涉及一种基于Hadoop的海量矢量数据划分方法及系统。该方法包括：基于Hilbert空间填充曲线对空间数据集中的空间要素进行空间编码；通过Map函数和Reduce函数实现空间要素的键值化，并生成空间数据样本信息集；根据所述空间数据样本信息集生成空间数据划分矩阵；根据所述空间数据划分矩阵将各个空间要素划分入对应的存储数据块中，同时将相邻数据块分发至同一集群节点上。本发明系统将Hilbert空间填充曲线引入到数据抽样和划分规则中，充分考虑空间数据相邻对象的空间位置关系、空间对象的自身大小以及相同编码块的空间对象个数等影响要素，不仅保证了样本信息集的空间分布特征，提高了海量矢量数据的空间索引效率；同时也保证了基于HDFS数据块存储的负载均衡。