开发了基于运行模态分析(OMA)的机床动态性能测试与分析技术，其技术特点为无需人工激励，通过借助环境振动如地基振动作为激励、机床运行产生的振动即可满足采集要求。采集信号只涉及输出响应信号，无需激励信号，且不存在锤击法中捶击所得数据不满足要求的情况，操作简单。

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

在加速建设工业互联网的国家战略背景下，培养工业互联网新兴职业人才。针对数据采集、组网通信到协议设计、应用的基础认知到实际项目工程实施等内容进行职业资格认证服务。

本发明公开了一种分开处理数据与元数据请求的方法。包括： 增加请求的元数据语义；为每个 SCSI 设备设置数据请求队列与元数据 请求队列，后者专门用来处理元数据请求，且对不同的请求采用不同 的处理方式。根据元数据请求粒度小、实时性强、分布分散的特点， 元数据请求队列采用优先响应处理的方式，请求不经过 I/O 调度层， 不在请求队列中延迟，直接下发到磁盘驱动器；对请求粒度大，频度 相对低，分布集中的数据请求，采用经过 I

跟踪和监测行业发展情况对于企业的发展战略与决策的制定具有重要的情报价值，也是企 业情报服务的核心内容，包括新产品的投资或投产情况、新技术的研发动向、新政策的推出等 相关信息的采集与加工处理。面对网络及各种信息渠道来源的海量信息，企业需要智能化的系 统工具提升信息处理效率和情报产出质量。 本系统是一套自动信息挖掘分析系统，提供信息采集辅助及深层加工功能，支持情报咨 询分析及情报分析等工作环节，可作为研发型企业的情报服务工作平台，为企业情报管理、知 识累积提供解决方案。该系统突破现有竞争情报系统 (CIS) 所采用的自动分类、主题标引等粗 加工模式的局限，面向企业关注的信息内容，实现情报的细粒度、高精度抽取（抽取结构可定 制），自动完成从非结构化文本信息到结构化情报信息的转换过程；同时，系统可通过对系统 历史记录的挖掘及反馈，建立信息抽取规则及模型，完成知识积累过程，实现系统自学习机 制，逐步提升系统的处理能力。

中试阶段/n该项目实现了猪产肉性状、抗病性状基因的批量挖掘与验证，开发出一批分子育种标记，建立了多标记聚合辅助育种技术体系，为湖北及我国优质健康猪的培育提供了丰富基因资源和技术支撑，取得了良好社会经济效益。

本发明公开了一种高速网络数据包内容分析装置，包括：网卡， 用于获取高速网络数据包；FPGA，用于过滤掉不属于需要检测的应用 层协议类型的网络数据包，然后将过滤得到的网络数据包分流到各众 核处理器中；至少一个的众核处理器，根据核分配策略对其包含的多 核进行任务分工，用于对分流得到的网络数据包并行执行协议还原、 数据包内容提取以及数据包内容分析融合任务；主控板，用于对 FPGA 和众核处理器进行配置。本发明只需获取原始的网络数据包，就可利 用众核处理器的并行计算能力，直接进行协议还原和敏感信息的分析 检测，与传统方法相比，计算能力大幅提升，实时性强，检测效率高。

项目背景：由于胶州湾周围发展快，人类活动频繁，造 成了自然湿地快速缩减，其生态系统被严重摧毁，因此，对 大沽河口湿地的生态监测十分必要。如何利用高光谱遥感数 据和雷达 SAR 数据的组合特征对大沽河口湿地进行分类。利 用二者的优势互补，得到比单一遥感影像数据更高的湿地分 类结果。将单一评价准则进行并行融合，形成多准则的过滤 式特征选择算法，从多个角度衡量各特征的优劣，计算各特 征的最终权重值。通过与各单一准则的过滤式算法进行对 比，得出多准则融合的过滤式算法在计算特征权重上的优 势。利用多准则过滤式算法与封装式算法的串行结合进一步 进行特征选择。并与多准则过滤式、封装式算法从耗时、子 集规模、交叉验证精度上进行对比，分析二者结合算法的优 势。为了验证二者结合算法的泛化性，采用支持向量机算法 和基于对象两种分类方法，以三组最优特征子集为数据源对 大沽河口湿地进行分类，并对分类精度及结果进行对比。 所需技术需求简要描述：1.如何实现多源数据的高效融 合与分析；2.如何优化湿地分类方法；3.如何从湿地的时间 序列数据中分析其变化机理。  对技术提供方的要求:1.在土地复垦与生态重建领域具 有较好的研究积累，具有土地整理关键技术、盐渍化遥感检 测及暗管改碱与节水集成技术及其应用省部级以上奖励。2.技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知识产权侵犯。 3.主要负责人需要具有工学博士学位，在高光谱领域有深入 的研究及论文发表。 

中医理论和临证经验是通过传承、实践以及创新而形成的具有特色的知识体系，包含在中医辨证施治过程之和医案之中。中医医案蕴含着丰富的临证经验、诊疗技能、技巧和诀窍，医案包含的结构与关系非常复杂很难用计算机来分析处理。在多年工作积累的基础上，经过“十五”国家科技攻关计划 “基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验及传承方法研究”课题的深化，我们提出了基于语义网络的中医知识获取技术，并开发了中医医案管理与智能分析系统。系统以中医理论知识为基础，利用人工智能、中医自然语言理解技术，提供多种方法与工具对临床医案进行多层次解析和挖掘，以获取医案中隐含的诊疗知识和临证经验。系统以中医基础理论为知识源，通过对中医专家的医案进行实例化，提取医案中的诊疗规律和临证经验，医案分析结果可以用语义网络、表格以及可视化的形式展现出来。 系统包括领域知识建模、Ontology的形式化与存储、信息资源语义描述与存储、语义分析等多个组件。通过这些组件的有机结合，知识工程师可以利用领域本体中的词汇来描述WORD文档、文本文档等多种形式的信息资源；用户可以浏览领域知识树查找相关医案，查看领域本体中的概念描述，并通过语义查询接口进行语义查询。将相关技术集成开发完成了中医智能信息处理系统，系统主要实现了以下功能：①医案管理：对医案进行存储、检索、删除、修改。②文本预处理：对文本进行分词、标注、抽取特征词和特征词的标准化。③知识管理：对本体知识库进行标准化存储、更新和检索。④知识获取：对医案进行实例化映射，建立语义网络，获取中医知识。⑤数据挖掘：对医案进行常规的数据挖掘。⑥数据可视化：把知识模型以可视化的形式展现出来。本系统可用于国家中医药管理局、医疗机构等行业。

火焰检测装置适用于各种煤、油、天然气等燃料燃烧的监视，广泛用于电力、石油、化工、冶金等行业动力锅炉火焰监视与保护。锅炉燃烧分析系统通过对火焰图象信号的分析、辩识，提供燃烧状态，为锅炉安全运行提供有力保证。 产品特点： 1、对于检测器与信号处理器的工作状态可进行自动检测； 2、采用固态组件和硅半导体元器件，电气性能稳定； 3、宽动态范围使其具备极大的燃烧火焰适应能力，调整容易； 4、安装容易，粉尘污染致盲性小，维修方便； 5、燃烧分析系统采用先进的工控技术； 6、具有先进的实时画面监控和操作功能； 7、具有历史记忆功能； 8、具有开放性，可与数据采集系统、分散控制系统兼容。