大健康是未来世界发展的趋势，在未来10年内将产生10万亿美元的产业。我国在近期提出的健康中国，着眼于扩大在线健康服务，依托大数据提出诊断和治疗建议，实现大社区健康管理与大健康服务。实现这一体系的关键，在于各种柔性电子、传感器技术，与物联网、云通信技术，以及大数据与人工智能相结合。 随着经济的发展，人们对于健康的重视程度越来越高，在皮肤表面进行检测人们身体健康状况的柔性传感器，是未来电子科技发展的一个重要方向，将会有巨大的市场前景。在以智能手机为主体的电子元器件的开发日益盛行，开发一种柔性智能传感器，舒服的贴在皮肤表面，这种传感器既能够检测人们生命体征（如血压、心跳、体温、血糖等）的变化，又能够无线连接手机。医院的医生能够通过互联网、云通讯、分布式的监测和管理每个病房的病人的身体状况，既节省大量人力时间成本，又能够及时的检测到病人的生命体征变化；结合无线互联网、云通讯,能实现分布式医护,虚拟空间管理；与大数据与人工智能结合，进行智能健康管理,实现智慧医疗（图1）。 图1 基于柔性传感器的智慧医疗系统 本项目主要应用生物相容的蚕丝材料作为传感单元主要组成部分，以无线蓝牙模块与无源RFID标签作为人机数据交互单元，以大数据为手段对平台进行管理，瞄准柔性电子与智能大数据前沿领域，具有重要的科学意义。具体如下： （1）柔性电子皮肤等智能传感新技术与器件开发 近年来，蚕丝等柔性材料作为医用生物材料渐渐进入人们的视线，具有良好的生物相容性和极佳的力学性能。以此为基础开发柔性电子制造技术，通过柔性材料的光刻、打印等加工技术，制备传感单元。 （2）人体传感信号实时监测的云系统的开发 通过建立皮肤表面传感器无线信号传输技术，实现体温、心跳等信号的远程监测，符合国家精准医疗精神。通过云系统可对老年社区、医院等场所进行智能化、集成化的监控，实现健康的大数据管理。除此以外，也可实现个体的远程诊疗体系。向“健康中国2030”靠拢，依托大数据提出诊断和治疗建议。 （3）将系列传感器材料制备技术与无线信号传输云平台结合，实现个人和医院的对自身和病人的健康指标数据进行检测和管理。以此无线体征检测的平台框架为基础，后续又可以引入更多传感与控制体系，适应场景的多样化。 二、前期研究基础 （1）模仿神经元突触的蚕丝忆阻器 在神经系统中，当神经冲动从轴突传导到末端时，Ca2+离子大量涌入突触前膜引起递质的分泌，从而改变突触后膜的导电性。我们通过仿生该过程，利用Ag+离子在外加电场作用下WK@AuNCs蚕丝蛋白薄膜的迁移行为来模拟阻值渐变和阻值记忆的过程。其电学特性表明其具有独特的突触特性，并具有突触学习能力。 （2）蚕丝基应力传感器—柔性电子皮肤 人体电子皮肤传感器是未来传感器发展的新方向之一，超薄超柔的特性使其可以在人体几乎难以察觉异状的情况下，完成多种生理指标的采集。我们通过研制柔性压力传感器，已在运动检测、发声检测、脉搏检测等方面开展了大量研究。 （3）纤维传感器 可穿戴设备在未来智能装备领域具有广泛的应用前景，而我们平时穿戴的衣物均是由纤维编织而成，智能穿戴设备设计的最高境界为对其本身必须的纤维材料的功能化。我们通过对纤维材料进行改造和设计，制备除了纤维状温度、压力传感器。对纤维传感器进行编织可实现多维度传感，并可适应多种场景，这项工作与传统纺织行业结合开创了尖端智能科技研究新领域。

2020年1月23日，国防科技大学系统工程学院与四川大学、电子科技大学共同组建新型冠状病毒大数据交叉学科研究平台，为新型流行病研究和防控贡献科学力量。 参与该平台组建的是国防科技大学系统工程学院吕欣教授牵头的大数据与复杂网络研究团队，该团队主要研究方向为大数据挖掘，应急管理与人类行为动力学分析，长期围绕地震、洪水、流行病等问题应用大数据技术开展应急救援工作，在海地地震与霍乱、孟加拉台风Mahasen、西非国家埃博拉、中国登革热等事件中得到广泛应用。 该团队基于新型冠状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。

近年随着测序技术的不断完善，生物领域积累了大量基因组、转录组、表观组学数据。怎样有效利用这些数据挖掘生物学新知识，是研究工作者在大数据时代面临的挑战。该研究以DNA甲基化测序数据入手，探索了大数据挖掘揭示生物学新知识的研究之路。翟继先课题组重新分析了公共数据库中来自不同实验室的约500余组Col-0型拟南芥DNA甲基化数据：通过比较单个突变体和多个野生型，鉴定了每个突变体中高置信度的DNA甲基化差异区域，进而分析了不同突变体间DNA甲基化差异区域的重合度，揭示控制DNA甲基化相关基因之间的联系。

采用层次化、模块化设计，整个系统由数据采集控制模块、数据传输系统、自动反馈系统和显示系统组成。服务器整合数据存入数据库，采用大数据分析技术建立专家系统， 并以此作为自动调控的标准。在自动反馈系统里采用三级自动控制技术，分别是单片机控制的模块级、嵌入式网关级和服务器级，三者相互独立，互为保险，并且均可以根据实时环境状况做出调节，并自动下达控制指令。显示系统由三部分组成，一是位于农业现场的显示屏，二是 PC 终端，三是基于安卓系统的移动终端，从而实现环境参数值的实时观测和控制，并实时指导农业生产。系统可

针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题，提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法，从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测，满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 针对柴油机气态排气污染物遥感检测难题，提出了基于柴油机燃烧过程过量空气系数修正的遥感测试数据反演计算方法，从而实现对柴油车NO等气态排放物浓度实时检测，满足了国家遥感标准中对柴油车NO排放浓度检测要求。并针对国内遥感大数据提出了遥感大数据处理方法，分工况区域动态确定排放阈值，从而达到动态高精度筛查高排放柴油车的目的。在汽车排放遥感监测领域具有良好市场前景。

本发明公开了一种用于大数据处理系统的内存数据集置换系统， 包括分析模块、信息监测模块、决策模块。分析模块用于对上层用户 程序进行逻辑分析，得出各运算阶段中生成内存数据集时的运算步骤 集合；信息监测模块用于对运行中的用户程序进行监测，并收集生成 内存数据集时的信息提交给决策模块；决策模块用于对收集到的信息 进行分析和排序，判断当前阶段是否需要对系统中的内存数据集进行 置换，在系统需要进行置换时确定需要移除的内存数据集并

1.痛点问题 在临床医学实践过程中，会产生医学图像、电子病历、生命组学等多种类型的医学数据，这些数据能够从不同角度对患者的病情进行刻画。因此实现多模态临床医学数据的自动化和智能化分析，有利于推动国家健康医疗大数据产业的发展，助力“健康中国”战略的实施。 我国不同地区医疗水平差异较大，医疗资源在空间上分配不均。某些科室如影像科、病理科有较大的医师缺口，供需矛盾突出。这种供需不匹配的问题也造成了医生工作负担加重，患者等待检查结果周期变长等诸多问题。在当前情况下，短期内无法通过培养更多的新医生来缓解医疗资源供需紧张的问题。 为缓解上述问题，目前已有企业推出了基于人工智能的辅助诊疗产品，但这些产品大都针对单一模态的医学数据，无法从整体的视角进行辅助诊断和决策，辅助诊断的准确性仍有较大的提升空间。 基于以上痛点问题和产业机遇，我们希望通过技术创新，研发出一套有效的多模态医学数据智能分析系统，应用“多模态医学数据+人工智能”的技术模式，缓解当前医疗资源供需紧张的社会问题。 2.解决方案 本项目旨在研发对多模态医学数据进行有效整合分析的人工智能方法。处理的数据类型包括：患者的医学图像、电子病历、生命组学等多种模态的医学数据。针对医学图像数据，构建目标检测与分割、特征提取、相似图片检索等智能化算法；针对电子病历数据，构建分词、医学实体识别和标准化算法；针对生命组学数据，研究基因突变致病性预测的深度学习算法。上述多模态医学数据智能分析技术为基础，研发多模态医学数据智能分析的系列软件产品，为医院提供人工智能辅助诊断等应用产品。 3.合作需求 寻求与医疗机构、医疗设备耗材企业、远程病理运营企业开展相应的合作。

本系统在国内属首家研制，可推广到所有热电厂，以提高工作质量、工作效率、提高科学管理水平

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。

本实用新型公开一种基于大数据的肝脏三维图像动态演示装置，包括：获得特定肝脏的DICOM格式的肝脏CT图像的数据接收模块、生成特定肝脏三维图像的三维图像处理模块、分类存储特定肝脏三维图像的肝脏信息数据库、及动态演示模块。其中，三维图像处理模块包括：图像预处理子模块、肝脏提取子模块及图像绘制子模块。图像预处理子模块对每幅肝脏CT图像进行图像平滑及图像增强处理。肝脏提取子模块分割肝脏数据图像以检测肝脏轮廓边缘并提取肝脏轮廓线。图像绘制子模块将分割后的肝脏CT图像按照对应的实际空间位置在每相邻两幅肝脏CT图像之间构造出若干体数据单元，通过对每个体数据单元进行错切变换和二维图像变形获得特定肝脏三维图像。