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一种强一致性的分布式键值数据库系统及其读写方法
本发明公开了一种分布式键值数据库系统，包括客户端和数据 服务器集群，客户端包括哈希模块、定位模块和转发模块，数据服务 器集群包括多个数据区间，每个数据区间包括一个主节点和多个从节 点，主节点包括第一读模块、写模块、第一恢复模块、第一日志模块、 第一决议模块和第一存储引擎模块，哈希模块用于接收从客户发来的 写请求，并根据写请求的键将该写请求定位到数据区间，每个写请求 都具有一个系统自动分配的编号,定位模块用于将写请求定
华中科技大学
2021-04-14
面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警系统
新能源高占比发展下传统同步机组与风光新能源机组呈现“此消彼长”趋势，电力平衡面临“保供应、促消纳”的两难局面。因此，迫切需要研究面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警关键技术，保障电网安全可靠供电和新能源最大化消纳，助推碳达峰目标顺利实现。
该成果实现了面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警应用的信息融合、智能告警、动态监视、海量数据阅读、超实时仿真和高性能计算、基于人工智能的电网安全稳定分析、虚拟现实、基于图数据库的人-机交互等功能，为新型电力系统电网调度员提供了一个准确及时掌握电网实时运行态势的分析决策工具，实现调度员对调度计划方案的智能互动决策以及电网风险的实时可视化预警。
该技术实现了传统电网调度模式向智能性电网调度模式转换，可广泛应用于电网、电力公司调度及区域控制中心等机构，在实现电力系统安全可靠运行的同时，促进高比例新能源最大化消纳和保障电力可靠供应。同时，该系统不但可应用于实时运行管理，而且还可应用在规划、交易、营销等新型电力系统生产管理的不同领域。该成果已在四川省电力公司、中国南方电网等30余家单位机构投入使用，产生了良好的经济和社会效益。
图1 基于大数据的电网运行行为识别及可视化显示
图2 多源信息融合的电网环境监测可视化
四川大学
2025-02-11
面向APT检测的攻击链数据建模与分析
主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型，
实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信
采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于
语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重
构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高
效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能
检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻
击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。
浙江工业大学
2021-05-06
面向生物医学文献的数据挖掘平台
将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来，发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术，建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘，发现隐含在文献中的生物学实体及其联系，发现深层次的生物医学知识，自动获取大量的第一手生物医学数据。例如，挖掘与人类基因相关的信息，挖掘蛋白质相关信息，发现基因的功能，发现基因与疾病之间，发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献，该平台首先进行句法分析和生物学术语标定，然后进行语义分析，提炼每条语句的生物学含义，提取文献中的生物医学关联特性，以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。
东南大学
2021-04-10
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学
2021-04-11
一种基于函数依赖的数据清洗方法
本发明公开了一种基于函数依赖的数据清洗方法，其特征在于， 包括：对原始数据进行数据转换，以将其不同类型的属性全部转换为 数值型属性；对于数据转换后的原始数据，提取其属性的自依赖函数 特征；对于数据转换后的原始数据，提取其属性之间的互依赖函数； 根据自依赖函数特征和互依赖函数确定需要进行清洗及待清洗的属性 及样本，并根据该属性及样本形成相关清洗决策依据，判断待清洗的 属性对象是采用自依赖函数清洗还是采用互依赖函数进行清洗，若采 用自依赖函数清洗，则将不符合条件的样本根据自依赖函数确定的多 项式进行校准修复，并加上白噪声作为随机扰动。本发明能够解决大 数据中“脏数据”问题，为后续的大数据分析挖掘提供高质量的数据。
华中科技大学
2021-04-11
构建组学数据库助力肿瘤信号通路
建设消化系统肿瘤的大数据平台，通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据，系统地构建消化系统肿瘤大数据，并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究，探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据，共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息，其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息，包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点，都注释了实验验证的或潜在的上游激酶，以便理解其分子调控机制。同时，通过整合UniProt，ExPASy和DrugBank等数据库中的信息，对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释，方便查询和使用。 此外，数据库中还开发了qKinAct分析模块，研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息，进而分析异常的磷酸化信号通路。因此，qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库，为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。
中山大学
2021-04-13
星上光学遥感数据处理SoC芯片（产品）
成果简介：当前已经完成成果：已完成星上实时云剔除、关键区域/目标的快速提取算法研究；实现了光学遥感星上处理SoC芯片功能样片研制和测试，单片可实现155Mbps输入速率的实时处理，功耗小于600mw。 2015年完成成果：完成高性能、抗辐照星上光学遥感数据SoC处理器研发，并基于自主芯片构建星上并行实时处理原型样机，实现星上90%以上实时云剔除、关键区域/目标的快速提取等智能实时处理。 项目来源：民口863项目 技术领域：地球观测与导航技术
北京理工大学
2021-04-14
30Gsps 超高速数据转换器
已有样品/n团队的研究工作取得了突破性进展，成功研制出超高采样率、宽频带的30Gsps6bit ADC/DAC 芯片，大大缩短了与先进国家的技术差距，为我国在该领域摆脱国外技术壁垒限制增加了关键性的筹码，对下游产业的发展起到了极大的促进作用。该芯片的使用简单灵活，可实现并行多波段／多波束运行，并可提供较高的动态范围。目前，该芯片已在武汉邮电科学院构建的1Tb/s 相干光OFDM 传输验证平台上实现应用验证。
中国科学院大学
2021-01-12
一种电站锅炉运行数据清洗方法
本发明属于电站锅炉智能控制技术领域，并公开了一种电站锅炉运行数据清洗方法，包括以下步骤：定义稳态系数并采用人工引导的方式确定特征参数的稳态阈值，遍历数据计算各数据点稳态系数及稳态权重系数，根据稳态权重系数确定各数据条的稳态性，剔除标记为非稳态及各稳态段开始的若干个数据，最后采用改进的置信空间对对稳态段内数据进行筛选，提高稀疏稳态内数据的可靠性。本发明针对电站锅炉运行数据特点而提出，具有较高的可靠性，操作简单，计算速度快。
华中科技大学
2021-04-13