成果描述：本发明公开了一种能力访问授权方法及系统，针对业务能力开放平台的授权进行管理：（1）第三方应用在访问业务能力时，需要获得业务计费方的显示授权；（2）第三方应用访问与终端用户私有数据相关的业务能力时，为保证终端用户数据的安全性、隐私性，需要获得私有数据拥有者的显示授权；（3）需要获得能力开放平台服务等级协定系统的授权；在获得多方授权以后，由授权系统生成相应的访问令牌，发放给第三方应用，第三方应用携带访问令牌，以访问令牌作为能力访问授权凭证即可直接访问对应的能力接口，从而确保业务能力开放平台的业务能力被合法的第三方应用进行合理的访问。市场前景分析：中国电信的“天翼空间应用工厂”等。这类业务能力开放平台将自己的业务能力封装成统一格式的API 接口，向第三方应用开发者（包括企业开发者和个人开发者）提供，从而使移动互联网业务的开发、部署、推广更加便捷。业务能力开放平台提供的业务能力通常包括短信、语音、定位、手机支付等电信能力，搜索、微博、云存储等互联网能力，以及终端用户的私有数据和信息的访问能力等。目前，业务能力开放平台的能力访问授权方法处于逐步完善中，还没有综合提供授权管理的方法。本发明提出的“能力访问授权方法及系统”可应用于上述互联网和移动通信服务的能力开放平台，具有较大的市场应用前景。与同类成果相比的优势分析：例如中国电信的业务能力开放平台只提供第三方应用开发者授权计费的能力访问方式，即开发者必须预先购买相应的能力，第三方应用才能访问所订购的能力接口，还不能提供由终端用户授权计费的能力访问以及由用户授权的私有数据访问等授权管理功能。针对用户私有数据的访问授权，互联网开放平台通常采用基于OAuth 协议的授权方法。该方法无需用户向第三方应用暴露自身的身份认证凭证（例如用户名/ 密码等），即可完成用户对第三方应用在自身范围内数据访问的授权。但是OAuth 授权协议主要针对使用第三方应用的终端用户需要访问自身私有数据的情况，没有考虑其他私有数据拥有者提供第三方应用授权访问的功能。此外，OAuth 授权协议也没有考虑能力访问的计费授权和SLA系统授权等功能。

本发明公开了一种能力访问授权方法及系统，针对业务能力开放平台的授权进行管理：（1）第三方应用在访问业务能力时，需要获得业务计费方的显示授权；（2）第三方应用访问与终端用户私有数据相关的业务能力时，为保证终端用户数据的安全性、隐私性，需要获得私有数据拥有者的显示授权；（3）需要获得能力开放平台服务等级协定系统的授权；在获得多方授权以后，由授权系统生成相应的访问令牌，发放给第三方应用，第三方应用携带访问令牌，以访问令牌作为能力访问授权凭证即可直接访问对应的能力接口，从而确保业务能力开放平台的业务能力被合法的第三方应用进行合理的访问。

本聚氨酯（SMPU）材料相较于传统高分子材料（PLA、PCL、PE、PP等）具有高力学性能、可记忆、可降解、低温加工、X射线可透性等特性。应用领域包括：医用和非医用。医用领域可用于骨修复材料，包括：可吸收骨钉、骨棒；脊柱：融合器；填充材料、修复再生材料，覆盖50%以上骨修复材料应用场景。非医用可用于膜材（包装）、模拟手术假体、建筑材料、石膏板假体等。材料性能优势如下： 1.力学性能突出 室温下，模量可达约3500MPa，拉伸强度约40～58MPa，拉伸断裂伸长率约32%。在人体内部生理条件下仍具有580～1200MPa的模量和25～35MPa的拉伸强度，拉伸断裂伸长率超过200%。 2.形状记忆 赋形和回复温度不超过50°C，利于实际应用。形状固定率大于97%，形状回复率大于86%。高形状回复应力：根据硬段的分子结构和硬段含量的不同，形状回复力在0.1～15.0MPa之间可调，且持续时间长，可达280小时以上。 3.能够完全填充 材料在形状回复过程中还能“自适配”不规则的复杂形状，使智能人工骨能够自动填充不规则的骨缺损区域，解决骨缺损修复过程中骨不连的问题。 4.微创植入 与传统的人工骨或其他骨科植入物以开放手术植入人体的实施手段不同，SMP制造的智能人工骨或其他智能骨科植入物（如椎间融合器、骨螺钉、夹骨板等）可以通过微创手术植入人体，然后在体内扩充。这种方法利用SMP及微创手术独特的优势，可以很大程度上减轻病人的痛苦并取得理想的医疗效果。 5.降解速率可调 通过调节硬段的分子结构和含量，可获得降解速率不同的线性SMPUs。     6.低温加工性能优异 挤出和注塑加工温度在110～130°C之间，远低于目前已经商品化的可降解医用高分子材料聚乳酸、聚乙二醇和聚乙醇酸的加工温度，加工难度和加工成本更低。

Ø  成果简介：磁记忆检测技术是一种新型无损检测技术，被誉为二十一世纪最有前景的绿色诊断技术。该技术可以对铁磁性构件和机械零部件受损程度进行快速诊断，在检测时不要求清理金属表面和进行人工磁化等预先处理，可以完成疲劳损伤的早期诊断，寿命评估和设备可靠性诊断。可以高精度确定滋生裂纹的位置、方向以及定位已生成的裂纹。可以有效发现超声、涡流、漏磁等其它无损检测方法难以察觉的微观缺陷。该系统由探头、调理电路、计算机、信号处理软件等部分组成，可以根据需要，做成各种结构的检测装置，如多探头、单

磁记忆检测技术是一种新型无损检测技术，被誉为二十一世纪最有前景的绿色诊断技术。该技术可以对铁磁性构件和机械零部件受损程度进行快速诊断，在检测时不要求清理金属表面和进行人工磁化等预先处理，可以完成疲劳损伤的早期诊断，寿命评估和设备可靠性诊断。可以高精度确定滋生裂纹的位置、方向以及定位已生成的裂纹。可以有效发现超声、涡流、漏磁等其它无损检测方法难以察觉的微观缺陷。该系统由探头、调理电路、计算机、信号处理软件等部分组成，可以根据需要，做成各种结构的检测装置，如多探头、单探头检测方式等，可以做成以计算机为核心的检测系统，也可以做成以单片机为核心的便携式检测系统。 磁记忆检测技术的用途极为广泛，具有很大的应用潜力和应用价值，可以用于诊断石油和天然气管道，评价各种工艺管道焊缝，诊断鼓风机和泵，进行抽油杆状态快速评价和筛选，诊断气轮机的叶片和叶轮裂纹情况等。 主要技术指标:磁场强度测量范围:＋1500～-1500A/m；测量误差不超过5%，检测速度:0.2米/秒。

本成果来自国家级和省部级科技计划项目，是获得省部级和学会级三等以上奖励的重点纵向成果。食道癌变引起的食道狭窄等疾病是一种严重威胁人类健康的常见病。现在的治疗方法是用复杂的手术在病变部位植入金属类支架以支撑起狭窄段管腔。金属材料不降解还需二次手术取出以及手术繁琐、风险高等已成为医学界极具挑战性的难题。本成果针对传统金属类医疗器械（食道支架）不能降解吸收而需二次手术和外科植入手术繁琐等关键问题，研发出一类可完全降解吸收、并可利用体温产生形状记忆功能的新型高分子复合材料，建立了在动物体内三维管状支架的恢复模型，利用高分子材料的易加工变形和体内记忆恢复能力解决了金属支架难植入和不降解而需二次手术等难题。该成果获国家发明专利4项，获四川省科技进步奖（自然科学类）一等奖。

该平台包括多项核心技术和技术优势： （1）基于逻辑隔离机制的算力主机安全保护。实现了一种基于逻辑隔离机制的沙箱算力环境，能够独立于用户的系统进行计算。通过计算环境隔离、数据的存储隔离、网络环境的隔离，保障了算力运行环境独立于用户系统，互不干扰。 （2）多源异构数据的混合学习模型。提出一种基于深度学习的多源异构数据的混合学习模型，该模型通过深度学习进行不同数据源的特征提取，然后再通过深度学习的融合训练得到结果。 （3）高并发任务的调度。采取动态分配任务的机制，根据当前不同地区网络的传输速度，算力的分布情况，训练数据量的大小，根据制定的规则找到最合适的几个服务地点进行任务分配、数据传输以及分布式训练，最大化地利用当前算力资源。 （4）数据隐私保护。通过联邦学习、同态加密训练、区块链数据确权等方式加强对用户数据的保护。实现了一套基于同态加密和多方安全计算的训练系统，能够完全保护用户的数据隐私性。 （5）区块链记录及激励。“计算即挖矿”，系统根据用户提供的计算资源以及资源利用率来进行区块的奖励，算力越大获得的奖励也就越多。通过搭建的区块链可以记录数据的交互信息以及使用权，并可搭建智能合约平台。 该协作学习平台撮合各方业务和资源，包括算力、数据、模型，结合分布式机器学习、安全多方计算技术，提供保护隐私数据、算法模型前提下的协作学习服务，通过底层分布式账本记录，电子合约对接供需方，智能匹配资源对接，建立AI协作生态。具有以下优势：协作低成本、平台化；具备数据隐私保护，打破共享壁垒；后台底层账本对平台使用中产生的模型、数据、算力、广告收入等进行管理，保证数据可信；操作便捷，可提供定制化服务，高效最优匹配。02. 应用前景 该协作学习平台可用于人工智能、互联网广告、金融等领域，为中小型企业、科研机构或个人提供算力共享、数据共享、模型共享与模型开发等服务，具有广阔市场前景。03. 知识产权 已申请发明专利16项，登记软件著作权1项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究区块链、人工智能、网络安全等。团队课题负责人为徐恪教授、博士生导师，清华大学计算机系副主任，国家杰出青年科学基金获得者，北京市卓越青年科学家。获得国家科学技术进步奖二等奖、国家技术发明奖二等奖，2011年获中国计算机学会青年科学家奖，是中国电子学会理事和中国计算机学会理事，曾在ACM SIGCOMM、IEEE/ACM TON、IEEE Communication Magazine等知名国际会议、期刊发表论文100余篇，近五年获得中国发明专利授权四十余项，获得美国发明专利8项。团队成员还包括多位教授、副教授、研究员和博士研究生。05. 合作方式 投融资 / 商务合作。06. 联系方式 邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn

如何及时感知学生的学习状态是中小学教育中的难点。传统课堂教学中，教师需要在讲课的同时观察数十名学生的学习状态，难以做到面面俱到；而在家庭练习中，父母陪同观察孩子既费时又会引起孩子的紧张和反感。针对这一应用需求和痛点，本项目计划研发一款能够自动及时感知中小学生的智能相机。该相机将采用人工智能和大数据的前沿技术，对中小学生的学习行为进行自动采集和分析，智能感知学习状态，并反馈给教师和家长进行参考，据此调整教学内容和形式，从而达到改善教学效果、提高学习成绩