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一种无需可信第三方支持的云端数据安全删除系统与方法
本发明公开了一种无需可信第三方支持的云端数据安全删除系 统与方法，系统包括分布式哈希表网络，用于存放解密密钥碎片、用 户端，用于文件加密、解密和密钥信息删除，包括：文件加密模块、 文件解密模块、密钥分发与重组模块、本地密钥信息模块和文件删除 模块，文件加密和解密模块用于对文件加解密，密钥分发与重组模块 用于对密钥分片和重组，本地密钥信息模块用于存储相关密钥信息， 文件删除模块用于删除密钥信息；云端，提供数据服务器和密
华中科技大学
2021-04-14
清华大学地球系统科学系发布新一代地球观测数据与制图成果
清华大学地球系统科学系举行新一代地球观测数据与制图成果发布会。清华大学理学院院长、地学系主任宫鹏教授和博士研究生刘涵一起，对外发布了清华大学基于亚马逊云服务（AWS）完成的新一代中国地区地球观测数据集（Seamless Data Cube，简称SDC）——2000——2018年30米分辨率逐日无缝遥感观测数据，以及在此基础上研制的中国逐季节地表覆盖和逐年土地利用制图成果。
清华大学新研制的无缝数据集，填补了高空间分辨率和时间频率观测的空白。
目前世界上主流的地球观测卫星Landsat每16天才能对全球扫描一遍，所获得的数据集是不完整的。宫鹏团队采用时空遥感技术手段和MODIS图像辅助研发的无缝遥感观测数据集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的观测数据。正是这些逐日数据，使得地球长时间观测序列有了很好的时空一致性。基于无缝数据集，宫鹏团队提取了30米空间分辨率土地覆盖变化的情况，设计和训练了一套适应遥感大数据的深度遥感特征学习和分类模型，最终得到了世界首套中国逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图（从2000年到2018年）。
无缝遥感观测数据集SDC以及逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图，开辟了中国卫星遥感数据处理和信息提取的新范式。它能够服务于国民经济众多行业，比如农业集约化和土地闲置的监测、城市化与自然植被丧失的识别、土地退化和粮食安全、环境变化与健康、造林和土壤含水量的关系、城市扩张与热岛效应等研究以及碳储备等。
无缝遥感观测数据集SDC有助于打造世界顶级的在线制图服务的平台，并产生新的数据产品。例如，清华大学地学系依靠这个数据集研发了全球粮食估产模型，输入不同地方的作物种植和气候预测数据，就可以提前两个月估算出全球粮食产量情况。
无缝遥感观测数据集（Seamless Data Cube）得到了亚马逊云服务（AWS）的大力支持。据AWS技术人员介绍，宫鹏团队采用AWS云服务算力，相当于全世界现在TOP200的高性能计算机所能提供的能力。AWS并不简单地提供储存和数据服务，而是在云服务里就包括了人工智能与机器学习的计算框架，采用AWS云服务后，地表覆盖制图的精度提高了10——20%。
清华大学
2021-04-11
我国科学家开发出智能育种新技术
粮食供应是攸关国计民生的重大问题，不断优化升级育种技术促进作物产量和性状的可持续提升具有重要意义。
科技部生物中心
2022-04-01
生成式人工智能服务管理暂行办法
《生成式人工智能服务管理暂行办法》已经2023年5月23日国家互联网信息办公室2023年第12次室务会会议审议通过，并经国家发展和改革委员会、教育部、科学技术部、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局同意，现予公布，自2023年8月15日起施行。
中国网信网
2023-07-13
现代化产业体系要坚持智能化
二十届中央财经委员会第一次会议强调，推进产业智能化、绿色化、融合化，建设具有完整性、先进性、安全性的现代化产业体系。
经济日报
2023-06-30
镍基高温合金组织结构超声智能评价方法
航空发动机机匣是一种复杂薄壁零件，其加工变形问题是我国航空发动机制造的关键技术瓶颈。机匣毛坯组织结构的均匀性是影响机匣加工变形的主要原因之一。镍基高温合金具有优异的高温强度，良好的抗氧化和抗热腐蚀性能，是航空发动机机匣的主要原料。镍基高温合金铸、锻件组织结构的无损检测与定量评价是实现组织结构均匀性检测与评价的基础，有助于准确判断毛坯制造质量，表征制造工艺改进的有效性，降低机匣加工变形概率。
超声检测具有穿透能力强，灵敏度和分辨率高、可定位和定量检测等优点，在航空发动机大规格高温合金构件制造质量检测领域得到了广泛应用。超声检测信号特征值与材料组织结构变化、二次相或沉淀物的形成相关，具备有效评价镍基高温合金的组织结构的能力。现有镍基高温合金铸、锻件组织结构的超声检测以噪声波高为主要判据，指标简单、阈值设置严格、误判率高，无法适应不断改进的制造工艺。
组织结构超声定量评价技术的核心是确定微观组织特征参数与超声检测特征参数之间的定量关系模型，其本质是以模型待定系数为决策变量，以评价准确性为目标函数的优化问题。超声波在镍基高温合金中传播时，受到晶界、相界、孪晶等复杂组织结构的综合作用，若采用声速、衰减系数、非线性系数等单一超声检测参数对组织结构进行建模与评价，会因信息量的缺失而导致评价误差大；若增加检测参数规模，则会导致所对应优化问题的困难性大幅增加。
本研究以镍基高温合金组织结构定量评价为主要研究对象，围绕如何利用协同进化算法求解定量评价的大规模优化问题、以及如何同时利用多种微观组织特征参数对镍基高温合金进行综合表征展开研究。科研成果为航空发动机机匣镍基高温合金毛坯制造质量检测、评价、性能预测提供技术支持，为制造工艺改进提供数据支持，也可进一步推广至其它高温合金、钛合金等材料中。
南昌航空大学
2021-05-04
MU611 多用途GPS车载智能终端
该系统是一个GPS车载智能终端平台，能实现对不同层次用户对车辆定位、调度、追踪、安全运输等管理的需求。为客户提供一套便于功能升级、模块可互换、适应不同车辆环境下的高性价比的模块式GPS车载智能终端的解决方案，满足不同客户的个性化需求。该系统具有车辆定位跟踪功能，车辆监视功能，报警功能，拍照功能，调度功能，车辆控制功能，对讲监听功能，碰撞检测功能，黑匣子记录功能，业务及增值业务功能。随着我国经济的发展，一旦各城市的公交车和出租车项目启动，特别是长途运输车辆的应用实施，车载导航市场将出现爆发性增长的势头其应用市场需求迫切，潜力巨大。本系统先后在北京市、浙江省、江苏省、广东省等全国各地区30余家用户的推广使用，已经销售了4204台，营业额达到了1217万元，产生巨大的经济社会效益。本产品的主要客户有：江西长运股份有限公司、广东省江门市汽运集团，苏州双牛电子有限公司，扬州中兴通讯设备有限公司，金华青年汽车制造有限公司，东美实业有限公司抚州公司，东风汽车公司抚州销售技术服务站，赣州新世纪汽运有限公司，赣州车圣导航科技有限公司等。2007年该项目荣获江西省科技进步贰等奖。
江西师范大学
2021-05-05
基于智能环境感知的车辆安全辅助驾驶系统
该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。
该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。
燕山大学
2021-05-04
智能感温太阳能汽车换气降温系统
成果描述：本发明公开了一种智能感温太阳能汽车换气降温系统,由太阳能板及其伸缩收纳机构构成，底盘(12)通过真空吸盘(11)与汽车顶部联接，底盘上通过电机底座(3)连接有电机(2)，丝杠(5)通过联轴器(4)与电机主轴联接；丝杠(5)上设置有一对互为反向丝扣的螺母对(6)。通过中控台上的总开关控制开启控制盒内部的温控开关，温控开关检测车内温度，由含有温控开关的逻辑电路控制电机动作，电机带动丝杆螺母运动将“M”形的太阳能电池板机构撑开，将太阳能转换成电能，给移动空调和整个电路供电，通过移动空调实现降温换气。该系统实现了夏季高温时候，车辆停放时车内的降温换气，操作简单，安装方便，能量转换效率高。市场前景分析：新能源科技领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。
西南交通大学
2021-04-10
新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统
新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。
清华大学
2021-04-10