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高等教育领域数字化综合服务平台
医学影像的智能处理、融合和分析
一、项目简介 磁共振成像以其具有多模态成像、高分辨及无辐射伤害等优点，在临床医学影像中具有无可替代的地位。然而较慢的成像速度及易受各种伪影干扰是其主要缺点。另一方面，随着临床上对磁共振成像需求的急剧增长，诊断医生的缺口越来越大，并严重影响病人得到及时、准确的诊断。因此，在磁共振成像中引入以深度学习为代表的智能技术，一方面用于加速成像采集速度及提高成像质量，另一方面用于进行智能诊断，解决临床医生人力不足、误诊率较高的问题。 二、前期研究基础 基于我们在磁共振成像方法设计、超分辨率重建及临床应用等方面的跨学科研究优势，我们利用深度学习技术对磁共振成像的各个方面进行整合优化设计，并取得许多重要的初步成果，具有良好的前期工作基础。 三、应用技术成果 我们在深度学习与超快速磁共振成像方面的结合进行了深度研究，并取得许多重要成像。我们研究了基于深度学习的超快速多参数磁共振成像重建，并取得良好的效果，如图1所示。我们还研究了利用深度学习对磁共振成像进行无参考扫描的扭曲校正，如图2所示。
厦门大学
2021-04-11
2019年“双百计划”典型案例：常州大学阿里云大数据实验室
常州大学阿里云大数据学院成功落地对于落实江苏省“两聚一高”新实践聚力建设“强富美高”新常州提供了有力支持，为常州市经济发展集聚智力资源，培养云计算、大数据、人工智能方向的高端复合型人才。
中国高等教育博览会
2021-12-16
基于AI大数据深度学习的胃肠道肿瘤辅助病理诊断系统的研发
针对植物油炼制过程产生的脱臭馏出物化合物因其组分结构相似和物化性质相近导致现有主要生产技 病理是肿瘤诊断的金标准。病理诊断的准确严重依赖病理科医生的经验。智能化数字病理是数字化病 术中分离选择性差等关键问题，提出了以离子液体类溶剂强化的维生素E提取技术，重点发展植物脱臭馏 理与人工智能（AI）的结合，其推广不但能减轻病理医生的工作负担，还能提高医疗欠发达地区的诊断水 出物中维生素E提取的连续萃取分离工艺。基于相平衡实验数据拟合热力学模型参数，构建离子液体类溶 平，是病理学发展的未来趋势。
中山大学
2021-04-10
技术需求、运用云计算、大数据、移动互联网、RFID、GPS、GIS等先进技术
科威达智能交通大数据综合管控平台，运用云计算、大数据、移动互联网、RFID、GPS、GIS等先进技术，实现交通流数据采集、交通信号智能调控、路况分析预测与交通诱导、指挥调度疏导、大数据分析研判及运维管理等功能。平台主要包括以下主要功能：海量交通大数据采集与存储，采用云计算和大数据技术，数据存储采用Hbase分布式数据库，数据处理基于Hadoop分布式离线批处理，应用层采用SOA（面向服务）架构。
科威达科技集团股份有限公司
2021-06-15
生物样本数据智能管理及自动存取系统
本项目是从生物制药顶层设计考虑，通过样本自动存取系统来提高生物制 药的科研水平和效率，采用先进技术解决系统集成中的复杂关键技术问题。项 目针对目前普遍使用冰箱（柜）冷藏样本的缺陷，进行彻底变革，设计全封闭 蜂窝式复合旋转机构，在此基础上，再运用相关技术，设计一种既能高效、安 全存取样本，又能高效利用和管理样本的系统，该系统功能扩展后，可组成智 能自动实验系统。
山东大学
2021-04-13
智能物联设备监测及数据分析系统
北京工业大学
2021-04-14
超大规模 RDF 图数据的划分与并行分布处理方法
本发明公开了一种超大规模 RDF 图数据的划分与并行分布处理 方法，包括：对原始的 RDF 图数据进行预处理，生成对应的哈希字典 文件和整形三列表数据，并将整形三列表数据转换成关联矩阵 M；建 立关联矩阵 M 的超图模型，在该超图模型中，M 的主语、谓词和宾语 即为超边，与超边相关的数据即为超边数据；判断该 RDF 图数据是连 通图还是非连通图，如果是非连通图，则将该非连通图划分为多个连 通图；基于超图模型，并发的广
华中科技大学
2021-04-14
一种基于 GPU 的异步图数据处理系统
本发明公开了一种基于 GPU 的异步图数据处理系统，包括：实 现一个混合着色的算法：将原有的单一、启发式着色算法改为混合着 色算法；数据预处理策略：将原有的基于顶点度数的预处理分割方法 改为基于顶点着色分布的方式；异步处理执行引擎：将处理引擎的执 行方式由同步 BSP 方式改为异步处理的方式，结合混合着色算法模块， 实现 GPU 上的无锁异步编程；在异步处理执行引擎内部，实现迭代处 理模块、数据流执行模块，对 CPU
华中科技大学
2021-04-14
一种肿瘤单细胞转录组数据处理方法与软件
1.痛点问题
癌症是目前严重威胁人类生命健康的疾病之一，基于单细胞测序技术研究肿瘤的微环境和异质性，对于理解肿瘤的机制、优化肿瘤的用药方案具有重要意义，而如何对肿瘤单细胞数据进行全面深入的分析，还面临很多挑战。
肿瘤样本具有其独有的特点，在样本制备和单细胞分离过程中，其细胞应激反应大、坏死细胞多，为肿瘤单细胞数据的质量控制带来了挑战；
肿瘤单细胞数据分析有其独有的核心问题，比如复杂的微环境和高度的异质性，而如何充分考虑这些难点，并从信息学的视角进行深入研究，有待建立全面、自动的分析框架；
肿瘤单细胞数据的分析，对科研人员的编程能力和分析经验要求很高，亟需自动化、智能化的软件平台来降低数据分析的门槛，提高研究的效率。
2.解决方案
本项目围绕肿瘤单细胞转录组数据成果的技术核心点包括：
1)针对肿瘤单细胞实验过程中应激反应大、坏死细胞多的问题，提出了全面、精细的数据质量控制方案；
2)涵盖了常规的单细胞数据分析流程（数据标准化、降维、聚类、差异表达分析）；
3)创新了肿瘤微环境细胞类型辨识和细胞恶性估计等方面的研究方法；
4)从重要表型（细胞周期、干性）、基因集（已知的和潜在的）两方面深度解析了肿瘤内部的异质性；
5)提出了考虑肿瘤间异质性的批次效应校正方法；
6)构建了自动化、智能化分析的软件平台，能够自动生成全面、直观的分析报告。
基于本项成果产生的产品、服务或解决方案：
1)自动化、集成式的肿瘤单细胞转录组数据分析软件scCancer；
2)针对软件使用和分析结果解读的服务；
3)针对更个性化数据分析需求的咨询与服务。
3、合作需求
团队要求：合作方和团队需要对肿瘤单细胞测序方面有较多的实践经验，能为本项目的应用与落地提供条件；
资金需求：合作方可为团队提供资金支持项目的维护与更新。
清华大学
2022-08-30
基于大数据驱动的综合能源系统规划优化及关键技术研究与应用示范
项目开展的背景及意义
当前，我国经济发展进入新常态，能源转型面临需求放缓、传统产能过剩、环境问题突出、整体效率较低等问题，传统能源系统又存在着各能源子系统规划协调不足、弃风弃光现象突出、对化石能源依赖严重等现象，推进国家能源转型、构建新型能源系统势在必行。
综合能源系统是能源互联网建设的物理载体，是支撑国网战略目标落地的重要形式。综合能源系统能够拓宽国网公司发展业务，培育业务增长点和盈利模式增长点，是实现国网公司业务可持续发展的重要手段。
综合能源系统规划建设是项目成立的开端，规划优化效果最优是项目最好的投资、更是最好的节约。综合能源系统规划问题涉及源、网、荷、储协同，需要多维能源数据信息支撑，包括不同设备动态运行特征信息、多元用户负荷特性等数据。而大数据技术能够为综合能源系统规划建设提供基础的数据服务。
有助于可再生能源开发规模进一步提升，促进社会能源可持续发展；
有利于能源的投入产出效率进一步提升，减少能源消耗总量；
有利于社会资源配置进一步优化，降低能源系统建设成本；
有利于推动能源互联网的进一步实施和落地，助力国网实现具有中国特色国际领先的能源互联网企业的战略目标；
有助于电网公司新型业务进一步推进，扩展业务和收入增长点；
综合能源系统中的大数据——应用
在能源革命和数字革命的推动下，大数据技术在综合能源系统的中的应用越来越广泛，助力解决综合能源系统规划优化或运行优化多因素设备建模、设备运行状态诊断、用户用能画像、用能场景生成、优化策略生成的问题。
项目研究内容
项目研究成果
主要成果
本项目的应用示范能够指导综合能源系统工程实际落地，服务基础设施建设；能够指导综合能源系统规划效果评估，提供规划决策工具；能够指导不同区域典型综合能源系统场景示范推广，打造可推广的样板工程；能够深化综合能源系统一体化服务，助力综合能源系统广泛推广。项目发表学术论文5篇、申请发明专利10项、软件著作权5项。
示范应用
本项目预计在山东省内落地应用，打造不同行业的综合能源应用示范项目，目前在前期项目应用实施阶段，预计2021年底完成项目应用实施。
华北电力大学
2021-05-10