新一代网络关键设备，创新性的提出感知、计算、存储一体化智能网络体系架构，在网络核心节点设备引入大数据人工智能方法，突破网络简单转发能力，实现流量智能感知与分析。 

本发明公开了一种基于签到数据的用户行为轨迹聚类方法，所述方法包括：步骤1，获取用户签到数据；步骤2，对用户签到数据进行预处理；步骤3：在综合考虑了用户签到日期的边际效应和签到次数差异的影响的基础上，计算用户在签到位置上的签到值；步骤4，初始化聚类中心，采用余弦相似性方法分簇；步骤5，重新计算聚类中心，采用余弦相似性方法重新分簇；步骤6，重复步骤5，直到满足预设聚类精度的要求。

本发明提供了一种基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及系统，进行投影变换，求解高光谱数据 中各个波段所成图像的平均图像，计算高光谱数据的协方差矩阵并进行特征值分解得到变换矩阵和特征 值矩阵，利用变换矩阵将高光谱数据进行线性投影，得到变换域中的三维数据；根据特征值矩阵选择降 噪阈值；降噪，包括对降噪阈值以内的变换域中的三维数据进行保留，对阈值以外的变换域中的三维数 据进行降噪处理；投影反变换，包括利用所述变换矩阵的逆矩阵对降噪后的变换域中的三维数据进行线 性投影，重构得到降噪后的高光谱数据。本发明在降噪处理过程中，对于空间域的相关性充分保护，很 好地降低了高光谱数据的噪声量级，提高了高光谱数据的信噪比。 

本发明公开了一种基于浮动车ＧＰＳ数据的干线停车分析方法，通过数据抽样以及坐标转换，生成可视化的时空散点图实现浮动车通行数据的时间汇集，进而分析车辆的行驶特性，并进行干线停车的统计分析。本发明的干线停车分析方法，以数据可视化方式对浮动车定位数据进行时间汇集，直观分析干线车辆通行情况，在此基础上，对车辆到达交叉口的相对时间与其在下游的停车概率进行统计，从海量ＧＰＳ定位数据中分析探究干线交通流实际运行模式，并进行精细化的停车概率估计，为干线绿波诱导提供可靠、精细的数据支撑。

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 

产品详细介绍            阶段：小学、初中、高中    学科：语文、数学、英语、物理、化学、生物、政治、地理、历史、信息技术应用、安全教育    形式：视频、图片、文字    教材版本：包含全国各地主要应用版本，如人教版、北师大版、浙教版、苏教版等，与当地教学教材高度匹配   结构化资源内容：由浅到深，逐步进阶 课前—自学资源 “学材”区别于“教材”，指的是经过精心加工、适合学生自主学习的教学资源。 课中—点睛题 点睛题是U伴慧学平台特有的教学资源，专门用于让教师即时了解学生对核心概念的理解与掌握状况，目的是培养学生的高阶思维能力。 课后—探究资料 对知识点的补充、拓展、探究性资料，可以引导学生更深入地思考问题，完善自己的知识，解决问题。 练习题库：全过程可应用，知识点的测试题目。

中科院计算所成立于1956年，多年来始终坚持“科研为国分忧，创新与民造福”的核心价值观，在力争成为世界一流科研学术机构的同时，努力使计算所成为社会公认的引领我国信息产业和信息化计算技术的主要源头，先后孵化成立了联想、曙光、龙芯等一批有影响力的技术驱动型公司。 中科天玑数据科技股份有限公司成立于2010年，是中科院计算所为加速大数据技术成果转化而孵化的高新技术企业，是计算所在大数据方向唯一的产业化平台。公司技术力量雄厚，人才济济，博士、硕士人数占总人数的35%以上，核心成员承担过国家863计划、973计划、国家自然科学基金等重大课题的研究，并多次荣获国家重大奖项。中科天玑以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心，围绕大数据平台、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人工智能等方面进行不断拓展，重点面向网信、情报、金融、教育等应用领域，致力于打造自主可控、安全可信、智慧敏捷的信息系统，为用户提供大数据整体解决方案，助力中国大数据产业创新发展。 中科天玑是大数据分析系统国家工程实验室的重要共建单位和示范应用基地，承建的大数据引擎及情报分析系统实验室致力于推进大数据基础设施、大数据分析和情报大数据示范应用三大方向技术研究和大数据产品的定型推广。

空冷技术是富煤缺水地区火力发电的关键技术，但气象、环境条件对空冷机组的性能存在显著的复杂影响；同时，空冷系统本身也具有典型的多尺度特征，探索空冷机组的安全高效运行和优化设计方法，实现火力发电的节能节水，是动力工程领域面临的前沿和挑战性课题。 从实验研究条件、多尺度数值计算模拟仿真和现场热力性能试验等不同角度，建立了迄今最为全面和完善的空冷系统性能研究环境，为开展适合我国北方自然环境条件的电站空冷技术研究提供了良好的支撑条件；完整揭示出大型火电空冷系统的性能特征和特性机理。开发了空冷单元空气流场的优化组织、空冷岛环境风场诱导强化技术和装置，提出风机群分区优化运行技术，解决了空冷技术受制于环境风场和极端气温不利影响带来的机组运行热效率偏低的核心难题。开发了空冷凝汽器用系列化新型高性能翅片管传热元件；提出具有自主知识产权、适合我国北方气象环境条件的新型间接空冷系统；结合我国国情，提出新的空冷凝汽器性能评价准则。显著提高了空冷选型和系统设计关键参数的优化水平，从源头上保障了空冷机组的优化设计和高效运行。 近5年来，实验室研究人员在该方向发表国内外学术期刊论文近50篇，被相关研究引用250余次，获授权发明专利5项。成果的主要技术内容通过了教育部科技成果鉴定，并先后获2009年教育部科技进步一等奖和2011年国家科技进步二等奖。项目成果在火电行业近百台大型空冷机组中得到应用，可使机组供电煤耗降低4.5-7g/kWh。项目成果的推广应用，可使火电行业形成年节约标准煤500万吨的能力，具有显著的经济、社会效益。

工业机器人定位精度是机器人技术研究的关键问题，直接影响到机器人的作业精度和应用水平。本项目瞄准机器人动态误差测量中的关键问题，原创性的将级联棱镜多模式跟踪方法引入机器人动态测量中，结合单站双视场三维重建方案，不仅可以实现粗精顺序跟踪、时变跟踪和连续跟踪等动态测量要求，而且能够产生直线形和圆弧形等多种跟踪样式，同时满足大视场、高分辨率成像和大范围、高精度定向的动态多自由度测量要求。研究内容包括：建立级联棱镜粗精耦合跟踪和双视场成像联控的测量方案和数学模型；研究粗精跟踪和双视场成像的参数匹配、模式转换、测量信息提取与图像处理方法；根据测量要求，建立机器人动态误差测量的理论模型、误差模型和实验方案，并实现测量系统的精确标定；通过机器人动态误差的测量实验，为机器人误差测量提供科学依据，同时对测量精度进行评定。本项目提出的单站多模式跟踪测量方法具有独创性和可行性，旨在攻克激光多模式跟踪机器人误差测量系统中的关键问题，开展测量系统的原理样机实验和应用示范研究，有望为机器人动态误差测量提供全新的解决途径，具有重要的应用价值和市场前景。 近二三十年来，激光跟踪技术发展迅速，在机器人测量领域得到广泛应用。据ElectroniCastConsultants发布的市场研究报告，对光电跟踪行业的全球消费量进行了调查分析。2010年，光电跟踪设备的全球消费价值为5.95亿美元，预计未来五年该行业的消费价值将以9.83％的平均年增长率在成长，2016年将达到9.51亿美元，约合人民币58.96亿元。本项目提出的测量系统以其结构紧凑、准确性高、速度快、偏转角度大、动态性能好、环境适应性好等优点，是一种颇具潜力的测量新技术，可以广泛用机器人动态误差测量领域，具有广阔的市场前景。 根据“中国制造2025”规划，我国需要努力提升高端装备的自主创新研发能力，而测量技术是高端装备制造的重要保证。目前，我国高端光学测量设备主要依赖进口，不仅价格昂贵，而且国外对其关键技术严密封锁。国外每台激光跟踪仪的售价高达百万元，严重制约一些我国中小心型企业的购买。因此本项目研发的产品不仅在国内存在巨大的市场空间和发展潜力，而可以推动先进装备制造的产业化进程，对促进我国自主创新具有重要的战略意义。项目研发中的创新技术处于国际先进水平，将极大提升机器人作业的技术含量。合作单位江阴纳尔捷机器人技术有限公司是专业从事机器人技术研发的高新技术企业，是机器人产业联盟第一届理事单位，具有雄厚的科研和技术开发实力。该项目在研究实验阶段，就可以将成果应用到现有产品的开发中；项目完成后除了该公司以外，研究成果还可以应用到其他自动化机器人装备企业的产品开发中。尤其通过产学研结合，将会极大的提升产品的科技含量并缩短产品开发周期，提前实现批量化市场销售，有望为企业带来良好的经济效益。