长期从事岩体强度理论及地下结构全寿命设计方法、地下空间防灾安全和智慧地下基础设施建设的研究，同济大学土木工程学院朱合华教授是国际上较早开展数字地下空间与工程（DUSE）研究的学者之一。经过近20年的努力，朱合华团队成员齐心协力构建起数字地下空间的理论体系、工程方法和数据库，初步完成了数字化地下体系建设，构建出“工程数字化”创新技术核心，已经在城市轨道交通、高速公路等领域得到广泛的应用。朱合华被国际同行认为是“城市基础设施规划、设计、施工和维护信息集成方法的国际开拓者之一。  2021年中国工程院新增院士中，同济大学土木工程学院朱合华教授当选。 误打误撞与数字化结缘 　　1979年，朱合华进入重庆大学化学矿开采专业学习，开始接触计算机编程语言。1983年9月成为重大硕士研究生后，他开始深入与计算机应用打交道，师从李通林教授，完成了“围岩不连续面非线性效应对巷道稳定性影响分析”的硕士论文。 　　1986年9月，朱合华考入同济大学，师从孙钧、杨林德2位恩师攻读结构工程专业（地下结构方向）博士，论文题目为《隧道掘进面时空效应研究——边界元法若干理论与工程应用》。 　　从此，在朱合华的学术世界中，计算机技术、土木工程就成了形影不离的“伙伴”，他开辟了数字化的研究方向。 　　1993年7月，朱合华到日本大阪土质试验所和京都大学从事软土地下工程研究，进一步运用有限元数值方法进行软土盾构隧道管片衬砌分析、地下工程施工动态反演等。 　　上世纪90年代初，日本快速发展的地下基础设施建设，为他的研究工作提供了大量的室内和现场试验的工程数据。 　　至今，朱合华还记得这样的场景：工作单位长期聘请的几位工作人员，持续将大阪湾的三维地质数据输入计算机中，形成了大阪湾的地质、地震数据库信息系统，该信息系统在日本国内具有重要的影响。 　　大阪土质试验所所长岩崎先生告诉他：“岩土工程师一定要与地层交朋友！”这个叮嘱也促成他归国后迅即开展土木与信息学科交叉的研究。朱合华在日本期间创建的用于管片衬砌设计分析的梁-接头（缝）不连续模型，后来也被纳入了我国国家标准。 　　上世纪90年代末，朱合华在同济附近的小书摊上发现了当时的畅销书——《数字化生存》，“数字”二字萦绕在他脑海，后来他又在《文汇报》上读到了与“数字地球”概念有关的文章。当《岩土工程界》期刊向他约稿时，朱合华撰写了《从数字地球到数字地层——岩土工程发展新思维》一文，从此打开地下空间与工程数字化研究的大门。 推动数字化在工程中的应用 　　1999年，朱合华牵头的“城市三维地层信息管理系统的开发与应用”获批上海市教委曙光计划，经过3年的潜心研究，项目验收得到了专家们的高度评价，成为团队数字化研究工作布局的起点。朱合华团队的工作成为了2004年上海先后启动的29个重大科技专项之—，也是城市地下空间信息平台建设和国土资源部与上海市联合资助的三维地质调查项目。 　　厦门翔安海底隧道是中国内地第一条海底隧道，全长8.695千米，跨海部分全长6.05千米，最大深度达到70米，相当于18层楼高。隧道还要在四周一片漆黑无方向的地下施工，所经之地地质状况极其复杂。朱合华团队的介入，使得这一高难度项目成为了我国跨海隧道的一项示范工程。 　　近年来，朱合华团队的研究领域遍布数字地下空间、数字化工程两大园地，数字地下空间研究成果在上海世博地下空间、常州地下空间、延安新城地下基础设施等得到应用，数字化工程的研究成果在广州龙头山双洞八车道公路隧道、淮南望峰岗煤矿、上海长江隧道、世博500kV地下变电站和电力隧道、上海地铁一号线结构维护、上海中心深基坑等项目建设得到应用。 　　围绕这些工程，团队相继研究开发出“复合纤维和预应力管片结构技术”“盾构地层适应性理论和试验方法”“大断面、高水压、近间距下盾构施工微扰动控制技术”等一系列方法与技术，解决了复杂环境下地下建筑结构设计分析、施工安全与控制的一个又一个难题，主持的项目“软土盾构隧道设计理论与施工控制技术及应用”获2008年国家科技进步奖二等奖。 　　朱合华又针对大规模、集群化的地下空间的建造难题，组织国内相关单位联合攻关。他主持的项目“城市高密集区大规模地下空间建造关键技术及其集成示范”，2016年获国家科技进步奖二等奖。 　　数字化地下课题与工程的“比翼双飞”，朱合华团队实现了基础理论和前沿交叉研究的良性循环。他们提出了地下空间工程全寿命数据采集—表达—分析—服务的数字化范式，开辟了数字地下空间工程新方向，攻克了“建造动态精细调控、运维快速精准评价”难题，创建了地下三维动态信息表达与分析的理论方法；攻克了安全建造的动态精细调控技术，突破了高效运维的快速精准评价技术。研究成果成功应用于上海长江通道、贵州高速公路网、上海地铁网等重大工程。 　　2015年，朱合华因在数字地下空间与工程方面的成就获得第44届德国洪堡研究奖，他是中国土木工程界到目前为止的唯一获奖者。 首创基础设施智慧服务系统 　　朱合华团队经过长期思考和一年多的充分讨论，创建了基础设施智慧服务系统iS3 （infrastructure Smart Service System， 2013），即基础设施全寿命数据采集、处理、表达、分析的一体化智慧决策服务系统。该系统从广义工程应用场景出发，以信息流为主线，采用面向服务的组件式框架和微服务技术架构的系统平台，集先进性、开放性和实用性为一体，是国际上第一个开源的基础设施智慧服务系统。 　　因为研究成绩突出，朱合华的影响日渐扩大。日本、新加坡、英国、美国、韩国等国都留下了他的“中国好声音”；2010年，他在上海创办了信息岩土工程技术国际学术会议，该会议现已成为国际信息岩土工程领域的重要系列会议；2017年值同济110周年校庆之时，成立了中国智慧基础设施联盟暨全球研究中心，已吸引世界170多家单位参与。 　　在数字化转型和智能建造的大潮中，如何借助现代信息技术手段，在人迹罕至的高山峻岭地区修建地下交通基础设施？朱合华提出开展岩体隧道动态设计的远程诊断分析，即将iS3平台作为数字底座，实现了基于数字孪生技术的岩体隧道支护的三维动态设计技术。三维动态设计技术成功应用于四川峨汉大峡谷隧道（最大埋深1940米，世界最深的公路隧道）施工中，仅用10分钟完成了现场三维远程实时动态支护设计，这在国际上首次实现，是隧道动态设计的重大技术突破。 　　今天， “土木信息工程”已成为《中国大百科全书》第三版土木工程学科的分支之一，朱合华盼望着数字化转型背景下的“土木信息工程”学科未来继续能茁壮成长。

研究内容包括：1．复杂供用电系统谐波的基础理论（1）非正弦、不对称情况下的功率定义和功率理论；（2）各种非线性负荷的谐波产生机理及谐波分析；（3）复杂供用电系统谐波的建模与数值分析方法。2．复杂供用电系统谐波的综合防治基础（1）各种谐波防治手段和装置的评估与对比分析；（2）复杂供用电系统谐波的综合防治的策略；（3）谐波综合防治系统的设计方法。

白钢教授领导的“复方药物与系统生物学实验室”主要从事中药及复方制剂的化学物质基础及作用机制等方面的研究。以中药复方的系统生物学和化学生物学为研究主线，在基于靶点的药效成分的筛选、活性指导的分离鉴定、天然产物的蛋白靶点确证、以及方剂配伍关系和中药质量控制研究等方面开展工作。实验室的研究成果服务于多家药品企业，为新产品的开发和上市产品的二次开发提供技术支持，同时多项授权专利成功转让，开发的多项生物医药制品实现了产业化。 已开展的服务项目： 1. 复方中药的网络药理学及作用机制研究：已服务的品种有：速效救心丸、清肺消炎丸、治咳川贝枇杷滴丸、舒脑欣滴丸等； 2. 中药复方的物质基础及活性成分研究：已服务的品种有：益气复脉注射液粉末、血必净注射液、速效救心丸、清肺消炎丸、舒脑欣 滴丸等； 3. 药材品质分析：已建立了贝母、金银花、菊花、莲子心等多种常用中药材的分析鉴别系统，特别是建立了近红外的快速分析方法，为药材的选购和生产过程中的实时监控提供技术支持； 4. 药材与复方制剂的指标成分筛选和指纹图谱的制定，为药物质量标准的制订提供理论参考。

本平台属于工业机器人的综合技能训练培训的教学设备，结构紧凑，功能丰富，可实现工业机器人的搬运、码垛、立体仓储、打磨和模拟焊接等功能。 平台采用工业标准件设计。各组件均安装在高强度铝合金型材桌面上;机械结构，电气控制、执行机构相对独立，可以实现对工件的螺丝拧紧，搬运、码垛、装配等操作和模拟仿真，通过此平台进行SCARA机器人结构，运动学，算法分析与设计，控制原理、力传感原理、PLC控制原理与编程以及系统之间的通讯，检测，交互控制理论，机器人基础操作、I/O 通讯，程序数据，程序编写、硬件连接、力觉调试、通讯方式设定等多方面操作学习。

《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出，为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性，为了有效克服大数据交易中的问题和风险，对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究，相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手：一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上，将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工，大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗；在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下，推动政府数据公开共享；禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。

清华大学地球系统科学系阳坤教授课题组在《科学数据》（Scientific Data）上发表题为“The first high-resolution meteorological forcing dataset for land process studies over China”的研究成果，发布了过去十年间阳坤团队开发的一套服务于陆面、水文、生态等地表过程模型的中国高时空分辨率气象数据集。该数据采用严格的数据质量控制，统一的站点数据、卫星数据和再分析数据的融合方法，避免了不同学者对同一研究区域气象数据的重复处理。近地面气象数据是地表模型的主要驱动。自2004年美国国家航空航天局（NASA）发布全球陆面数据同化（GLDAS）气象数据以来，北美、欧洲等区域高分辨率气象驱动数据集也不断涌现。阳坤教授团队自2008年起利用中国气象局数据共享的契机，开始了中国区域高分辨率气象驱动数据集的开发，建立了气象数据的预处理系统和融合系统，完成了首套相对稳定可靠的长时间序列数据产品。该数据集覆盖了中国陆地区域，时间跨度为40年（1979-2018），空间分辨率0.1度，时间分辨率3小时，包括了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等 7 个变量。基于独立站点数据的评估表明，该数据集较国际上广泛使用的 GLDAS 数据集具有更高精度。目前，该中国区域高分辨率气象驱动数据集已发布在国家青藏高原科学数据中心，可免费获取。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41597-020-0369-y数据网址：https://doi.org/10.11888/AtmosphericPhysics.tpe.249369.file

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

这项研究收集了2020年1月1日至1月28日期间，中南医院收治的138名新冠肺炎病例数据，其中40名（29%）医护人员和17名（12.3%）住院病人受到院内交叉感染。受感染的医护人员中，31人在普通病房工作，7人在急诊部门，2人在重症监护室。 武汉中南医院的这项单中心病例分析成果，清楚阐释了新冠肺炎的临床特征和治疗经验，为抗“疫”阻击战取得进一步胜利打下坚实基础。同时，研究证明“超级传播者”存在的可能性和病毒不可小觑的侵袭力，全员警戒一刻不容松懈，尤其要求一线的医护战士得到最严格的防护武装。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

包括以下步骤：第一步、确立接收端模型；第二步、化简接收端模型；第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其误码（BER）性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法（ML），当搜索半径为发送端天线数目时，本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能，因此本发明能在获得较好性能的同时，大幅度降低接收端算法的复杂度。