本发明公开了一种气动光学效应校正识别一体化实时处理系统，统包括 FPGA 模块、多核主处理器 DSP、多个协处理器 ASIC 及红外图像非均匀性校正片上系统 SoC，通过上述系统完成气动光学效应退化图像的全图热辐射校正、去噪、传输效应校正及目标检测过程。相应的，本发明提出了一种与之对应的方法。本发明能够有效解决气动光学效应问题以及飞行器高速飞行条件下要求处理器在完成探测处理时间间隔短的问题，通过采用自主研发的专用 A

BARMS的技术原理是制备了一种具有独特纳米微结构的微生物载体，BARMS载体（已申请国家发明专利）。BARMS载体是一种直径10微米大小的微球，可支持环境友好型的微生物在其表面生长，并形成稳定性极高的“材料-微生物”复合结构，可以适应各种不良环境，显著提高了系统的适应性和稳定性。

本实用新型公开了一种猪粪自动收集循环处理系统，所述粪便收集装置通过抽粪机与固液分离装置的一侧连接，所述固液分离装置的另一侧分别与固体粪便池、粪液池连接，所述固体粪便池与固体粪便处理装置连接，所述固体粪便处理装置与有机肥料输送装置连接，所述粪液池与杂质过滤装置连接，所述杂质过滤装置与消毒净化装置连接，所述消毒净化装置通过排液管与清水池连接；本实用新型结构简单，设计合理，通过固液分离装置，先将粪便分离成粪液和固体粪便，在通过对粪液和固体粪便分别进行处理，实现粪便的自动收集、循环利用，不但减少环境污染，而且提高资源利用率，避免浪费。

超声波频率优化控制关键技术研究及其应用项目所研究的技术属于先进制 造领域。相关技术的产品涉及振动与声、电子、机械及材料等新技术。国内超声 波应用系统中的主要部件（超声波换能器、超声波电源）其技术指标与国外有相 当距离，制约了整个行业的发展。因此，本项目主要围绕超声波电源及超声波应 用，结合企业新产品的研发，针对超声波相关产品研发中的多项关键技术展开研 究，提出解决方案。关键技术的突破提升了企业产品质量水平及竞争比较优势， 创造了巨大的经济效益，为提升超声波应用行业产品技术水平建立良好的示范作 用。项目主要研究下述 3 方面技术： 1.超声波生物处理（萃取、破碎、清洗等系统）是电力电子技术与生物工程 技术交叉、融合的学科，被广泛应用于轻工、食品、医药、能源、化工等领域的 机械装备，是近年快速发展的轻工工艺装备。项目以大范围频率搜索策略，配置 多套换能执行振板、匹配谐振网络和宽频带超声波电源装置，通过操控（总控、 显示、参数设置、模式设置与功率给定功能）终端协调、控制，进行超声波生物 处理优化频率的搜索。通过对应不同处理过程的不同物理量传感器，对处理液中 超声波作用区域进行处理效率监测，得到处理效率变化的动态，依据该动态，确 定最佳工艺，使各种不同处理对象接受到适合频率的超声波作用，从而成倍提高 处理效率。主要包括：以超声波电源作为系统的执行器，以生物处理过程（效率） 为反馈量，实现超声波生物处理的全闭环反馈控制系统。 2.超声波精细雾化化学机械抛光处理，是机械工程与电子工程交叉学科，解 决常规工艺无法解决的机械加工问题。通过本项目研发的超声波电源，在“超声 雾液化学机械研抛纳米表面形成机理和关键技术”发挥了关键作用，保证了课题 的研发需求。 3.超声波电源。主要研究超声波电源系统原理、系统实现方法和在生物处理 方面、机械加工、塑料焊接方面的应用。当前超声波电源系统主要有信号源、驱 动电路、采样反馈电路、（算法）控制系统。其结构方案为：①模拟+数字电路； ②全数字电路；③微型计算机电路。缺点为运行功耗大，无自动频率跟踪功能或 频率跟踪范围小，无法保证输出最大功率。本项目完成了基于高速 DSP 电路的超 声波电源。采用智能控制算法，自动频率跟踪范围宽，输出功率效率高。能在超338 声换能器的工况变化（温度、负载、模具等）时，频率跟踪点稳定地运行在加工 工艺所需的频率上。 授权专利： 超声波生物处理的频率搜索控制方法 200910215255.9 超声波生物处理效率的盖上检测方法 201110342001.0 一种超声波灸袖珍式超声波穴位按摩仪及其操作电路 201110347561.5 一种超声波灸电路结构，201110049586.7 超声波生物处理的频带搜索匹配方法 201110363842.X 一种小功率高频超声波电源实现方法 2012100040137, 一种微型超声波发生器的高效节能方法，2012100096908， 超声波生物处理效率的盖上检测方法 2012101814370，201110049586.7 超声波生物处理的并行频率搜索控制系统 201020002032.2 超声波生物处理的频率搜索控制系统 201020002031.8 超声波生物处理效率的盖上检测装置, 2012200057985, 一种小功率高频超声波电源结构，2012200426513, 超声波频率搜索生物处理系统一体化结构，2012200738144, 袖珍式超声波穴位按摩仪及其操作电路 2012202604159 一种超声波灸，2012202608319

鹏博士深耕云计算、网络SDN、自然语言处理、情感分析、图像理解，专注大数据的采集存储和信息挖掘，致力于提升各行业的大数据技术创新能力，通过全面的信息可视化、精准营销、新媒体数据挖掘、人群画像等为政务、工业、金融、医疗、交通、建筑、公安等各行业的合作伙伴提供一揽子的大数据解决方案，帮助企业实现增效降损，提高业务能力

1.痛点问题 多年来，工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现，效率低，难以实现快速开发。同时，工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成，计算流程复杂多变，迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则，一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，各阶段相辅相成，形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计，完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括： （1）内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型，并提供了按需扩展机制，用户可以按照自己的需要随时添加和扩充，以支持客户特定的大数据应用需求； （2）支持拖拽方式构建处理与分析流程，完全图形化设计大数据处理分析计算流程，并能在设计过程中进行单步/多步运行调试，查看中间结果，实时调整运行结果，以获得用户期望的处理分析结果； （3）支持机器学习模型训练及使用，内置了机器学习模型训练框架，一般机器学习模型在该技术的支持下，可以实现快速训练，训练结果可支持进一步的大数据处理与分析； （4）支持数据处理与分析流程参数化，在其提供的内部数据处理与分析算法模板中，用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法，并集成和扩展到该技术的算法集合，实现按需定制处理分析； （5）支持数据画像和学习模型可视化，以图形化的方式定制数据画像的方法模型，并以二维和三维图表的形式展示给用户； （6）支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式； （7）按需定制运行计划与资源有效利用，用户可设置任务执行计划，任务执行计划定期运行，以实现周期性处理分析，方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计，分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具，用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型，并可进行调试和查看中间结果；管理工具，针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理，包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务，即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型；执行服务，是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务；计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务，如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务，包括计算组件或框架，以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点，并且能够广泛应用于多个行业和领域中，如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作，获得各领域的实际需求，促使该技术不断完善和升级迭代，走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会，在合作基础上，推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级，为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。

系统重点解决舆情数据分析中可视化舆情数据采集、存储和分析方法问题。系统提供可视化舆情数据采集方法，解决了用户定义数据采集模板易用性问题。系统采用主流的hadoop系统作为存储系统，解决了系统可用性问题。系统实现了多种舆情数据分析算法，实现了舆情报告辅助生成功能，能够有效的协助舆情分析人员工作。系统数据采集吞吐量、数据存储、计算能力均具有良好的扩展性。

社会网络已经成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的 Web2.0 业务，在世界范围内，最著名的社会网络代表是 Facebook、Twitter，用户量分别达到 12 亿、5 亿;国 内使用人数最多的社会网络工具是新浪微博和腾讯微博，其中新浪微博用户达到 5 亿，腾讯 微博用户超过 8 亿。社会网络中的巨大用户群每天产生海量的用户数据、关系数据和信息数 据，若能够对海量数据进行准确、及时的分析，则会在精确营销、舆情探测以及网络安全等方面创造巨大价值。然而由于社会网络的大数据特性以及分析方面要求准确、及时，目前缺 乏融合多项社会网络分析技术的、成熟的社会网络大数据分析系统。社会网络分析技术是一项关键技术，也是一项热门的研究，涵盖了社会学、人类学、社 会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经 济学以及生物学等多个领域，是一项多学科交叉技术。社会网络大数据分析系统要求具有坚 实的数据支撑，即数据获取全面、更新及时、获取数量大，也强调多维度、多粒度的分析手 段相结合，并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。基于上述现状和挑战，在国家科技支撑项目的资助下，实现基于新浪微博、Twitter 等 主要社会网络交流工具的大数据分析系统，系统完成从数据获取、数据预处理、数据存储、 消息中心、数据分析、结果可视化展示的闭环处理流程，支持多种社会网络(Twitter、新浪 微博等)的数据实时、不间断获取，获取数据量在国内外同研究领域处于领先地位;实现整 体、个体、群体以及事件的多层次、多粒度分析模式;同时具备良好的人机交互操作界面以 及优秀的分析展示效果。

高校教研大数据分析系统 数据洞察现在，智慧决策未来 核心功能 群体动态画像 用动态发展变化的眼光，采用数据动态描绘“学生”、“教师”的群体特征，为“学生分群施教”、“教师分群管理”提供最新的分析决策依据。 动态学情跟踪、预警 关注学情动态, 跟踪每个学生实时的出勤率、课堂参与度、作业完成率&优秀率，进行学业趋势预测、作业抄袭预警、挂科预警，帮助学校针对性调整教学过程。 教学质量评价跟踪 定期师生评价、同行评价，质量量化及趋势对比，正向激励教师、对教学质量异常预警。 成绩分析、预警 多维度洞察教学问题、卷面命题分析，持续改进，验证决策措施有效性。 命题质量分析 支持单卷单题区分度&变化、难度&变化、得分率及平均水平、错题难度及知识情况分析。 学生成绩分析 学生个人的各科成绩在班级、年级位置、变化趋势，以及知识点强弱分析、偏科分析、学业预测和实际结果对比。 教师成绩分析 班级学生总体情况（得分率、各难度题目作答情况分析、错题难度-知识点分析），与其它班级对比等 学院、校级管理者成绩分析 多维度数据洞察（公共课/核心课程分别从科次、平均分分布、学科、学院、教师、班级多维度交错分析，洞察本质）。 产品优势 数据全流程 打通日常教学、教学质量评价、学期考试、成绩分析等教学数据周期及各环节。 全角色 面向高校教学组织的各个角色成员（学生、学科教师、班主任/辅导员、学科负责人、院级及校级管理者等）提供数据应用场景。 数据可视化及洞察 分析展现及数据挖掘，可进行数据下钻，对异常预警进行抽丝剥茧、逐层深入，深度展开数据洞察。 随时随地 用户可随时随地掌握教学动态及异常预警，支持微信业务通知、审批待办，分析数据实时查看。 API集成 提供API接口，便于与教务系统和第三方系统数据对接。  

已有样品/n我国慢病患者群体超过2.6 亿，慢病的早期预防、诊断、筛查变得尤为重要。该系统包含体检业务服务系统、家庭健康监测管理服务系统、第三方家庭健康服务支撑平台三类产品：客户群体是健康大数据数据采集、分析、服务的基础。本项目通过三类服务凝聚客户：1）以三甲医院体检中心为基地，通过智能体检服务、基于三甲医院权威的体检诊疗、康复方法指导，建立稳定的体检群体。2）通过移动互联网将服务群体拓展到慢病/老年病群体。基于体检