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。

发布的数据库（Arabidopsis RNA-seq database, ARS）整合了来自GEO、SRA、ENA和DDBJ数据库的20,068个拟南芥RNA-seq数据，提供了“Google-style”在线查询工具。该研究对所有文库进行了基因表达水平定量和共表达网络分析，并将所有文库进行分类，总共涉及1176个突变体、1102种处理条件、12个

南京工业大学计算机科学与技术学院史本云教授团队联合香港浸会大学计算机科学系与中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所（国家热带病研究中心）共建的智能化疾病监控联合实验室，及时搜集疫情相关信息，追踪相关数据，运用多源异构数据驱动的传染病学模型和分析方法，针对武汉（新冠肺炎发源地）、北京、天津（京津冀地区）、深圳（粤港澳大湾区）、杭州和苏州（长三角经济区）6座典型城市，开展了新冠肺炎疫情的回顾性分析和趋势预判，精准评估了不同复工场景下的疫情风险和经济损失。该研究针对新冠肺炎疫情发展期、控制期和恢复期的不同阶段，以及不同城市的传播特点（本地传播为主/输入病例为主），综合考虑了各个城市内不同年龄段的人口分布和不同人群（如学生、上班族和老人）的接触强度、接触时长等，设计了居家场所、学校场所、工作场所和公共场所4种主要接触场景。通过结合城市间的人口流动数据，构建了数据驱动的传染病动力学模型，对不同城市不同干预手段下的疫情走势进行了评估。在此基础上，研究人员结合不同城市的GDP增长预期和产业结构，基于对未来数日各城市疫情走势的研判，对下一阶段有序推动恢复正常生产提出了若干建议并进行了相应的经济损失评估。据悉，该研究成果和建议已经通过国务院参事提交国家相关部门。

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

小试阶段/n该平台继承了目前主流计算框架和编程模式，尤其是内存计算框架， 通用性强、时效性高。该平台从根本上解决了目前大数据处理中耗时过 长的问题，通过优化大数据处理系统的任务管理和内存管理，对用户提 供主流的简洁编程接口，与目前国际上主流系统对比，该平台可以大量 减少内存占用，最高性能提升可达 41 倍，。该平台同时从根本上解决了 大数据系统自动管理内存的开销，减少 90%以上的开销。该技术平台是一 种通用数据处理平台，不影响上层生态应用，可以适用于各类大数据生 态系统，包括机器学习与深度学习领域

翟继先课题组此次发布的数据库（Arabidopsis RNA-seq database, ARS）整合了来自GEO、SRA、ENA和DDBJ数据库的20,068个拟南芥RNA-seq数据，提供了“Google-style”在线查询工具。该研究对所有文库进行了基因表达水平定量和共表达网络分析，并将所有文库进行分类，总共涉及1176个突变体、1102种处理条件、12个组织和176个发育时期，同时也对突变体和处理条件分别同对应的对照组进行差异表达分析。

作为全球导航卫星系统(GNSS)的后起之秀，我国自主北斗导航卫星系统(BDS)近年来迅猛发展。“十二五”及未来“十三五”期间，已有和正在发展大规模的各类地基北斗 /GPS 站网(CORS 网、GNSS/MET 网等)，同时，空基(无人机、有人机)和天基观测载荷 研制已提上日程。所有这些观测数据将形成天空地一体化网络的北斗大数据资源。随着导航、 定位、授时等北斗传统应用的日趋成熟(图 1)，北斗大数据附加值发掘及新型应用领域产 业链的拓展将前景广阔。本项目为导航卫星创新增值应用及北斗大数据信息的深度挖掘，将干扰导航定位精度的大气折射、地表反射等误差源，“变废为宝”为遥感探测的信号源，在突破我国自主导航卫 星遥感探测关键技术的基础上，从地基探测和空基(无人机、有人机)探测两个层面，实现 软硬件一体化的北斗/GPS 双模气象水文生态多要素综合监测系统。方案及成果将面向行业 应用需求，引进吸收国际前端技术，紧密结合当地资源优势，打造内蒙古自治区成为国内率 先开展北斗气象水文生态增值创新应用的省份，拓展北斗大数据在气象预报、智慧农业、智 慧水利、生态环境等领域的应用(图 1)。图 2 为北斗/GPS 环境多要素智能监测与大数据服务平台总体方案。围绕“数据获取——数据存储——分析挖掘——应用服务”这一主线进行。其中: 数据获取分为地空天三类:(1)自主研发的低成本北斗/GPS 环境多要素智能监测设备;(2)无人机搭载北斗/GPS 智能监测传感器;(3)GNSS 遥感卫星。 环境监测要素包括:农业环境生态(土壤湿度、植被水分等)、气象水文(大气水汽、积雪深度、水位等)、海洋(潮位、风场、盐度、海冰等)。 该方案将充分发挥导航卫星无源探测、高时空分辨率、低成本高产出、实时性强的优势。同时，方案涉及的监测要素及方法可实现同卫星遥感(高分卫星、降水卫星、重力卫星等) 监测的有效结合和优势互补，作为国土资源实时监测系统的有机组成部分，共同实现国家级、 区域级空天地一体化物联网遥感大数据智能监测服务。清华大学在利用地基、空基北斗/GPS 观测数据进行气象水文生态要素监测技术开发、 产品研发、软硬件研发集成等方面具备丰富的研究积累，尤其针对我国自主北斗导航系统的 创新应用，团队成果国内领先且得到国际同行的高度认可，开发并集成了一套完备的“北斗 /GPS 双模多要素智能监测”整体解决方案。除发表高水平学术论文外，已申请多项发明专 利和软件著作权(表 1)，2016 年技术成果已通过软硬件服务在青海(气象/水利/环境)、四 川(农业/气象)、山东(农业)、北京(科研单位)等地取得了初期经济效益。中心已具备 的技术基础与部分成果展示如图 3-图 6 所示，包括全国范围地基综合观测站网建设(图 3)、 空基试验与技术攻关(图 4)、监测产品研发(图 5)、软硬件设备自主研发(图 6)。所有这 些技术积累将为本方案的顺利实施提供有力保障。目前市场上尚无相关产品，并且本项目的成果产出可从如下几个方向进行多层次、全方 位的市场化对接:(1)软件模块:研制内容一产出的气象水文生态监测要素估算软件模块，可同以北斗 导航定位为主打方向的企业对接，通过嵌入本软件模块，拓宽其业务范围，在为农业、气象、 水利等部门提供导航定位服务的同时，融入气象水文生态要素同步监测的功能。不同需求定 制的软件模块按 1-10 万元每套计算，初期市场年需求量预计 50 套，预计每年产生收益 50-500 万元，市场成熟后可面向全国推广，年收益可达 1000-5000 万元。(2)监测产品:研制内容一产出的气象水文生态监测要素产品，如通过 SDCORS 监测 网络附加得到的多要素监测产品，可实现政府买单为行业公众提供服务。可与高校、科研院 所等联合申报国家级、省部级科研项目，预计单个项目经费 500-1000 万元。(3)新型监测设备:研究内容二所产出的面向气象农业水文应用的北斗/GPS 双模气象 水文生态多要素综合监测设备，具有低成本、小型化、多功能等优势，可独立进行市场推广。 按单套收益 5 万元计算，初期市场年需求量 50 套，预计年收益 250 万元，市场成熟后可面 向全国推广，年收益可达 500-3000 万元，并可与目前市场上通用的 GNSS 定位型接收机竞 争，实现行业接收机的更新换代及初期市场垄断。(4)演示系统:研究内容三所产出的北斗/GPS 双模气象水文生态多要素综合监测演示 系统，可率先在山东省(青岛市)开展示范应用，且该创新应用模式在全国具有推广价值。 可联合申报科研项目，预计单个项目经费 500-1000 万元，同时可实现业务化推广应用，名 利双收。

大健康是未来世界发展的趋势，在未来10年内将产生10万亿美元的产业。我国在近期提出的健康中国，着眼于扩大在线健康服务，依托大数据提出诊断和治疗建议，实现大社区健康管理与大健康服务。实现这一体系的关键，在于各种柔性电子、传感器技术，与物联网、云通信技术，以及大数据与人工智能相结合。 随着经济的发展，人们对于健康的重视程度越来越高，在皮肤表面进行检测人们身体健康状况的柔性传感器，是未来电子科技发展的一个重要方向，将会有巨大的市场前景。在以智能手机为主体的电子元器件的开发日益盛行，开发一种柔性智能传感器，舒服的贴在皮肤表面，这种传感器既能够检测人们生命体征（如血压、心跳、体温、血糖等）的变化，又能够无线连接手机。医院的医生能够通过互联网、云通讯、分布式的监测和管理每个病房的病人的身体状况，既节省大量人力时间成本，又能够及时的检测到病人的生命体征变化；结合无线互联网、云通讯,能实现分布式医护,虚拟空间管理；与大数据与人工智能结合，进行智能健康管理,实现智慧医疗（图1）。 图1 基于柔性传感器的智慧医疗系统 本项目主要应用生物相容的蚕丝材料作为传感单元主要组成部分，以无线蓝牙模块与无源RFID标签作为人机数据交互单元，以大数据为手段对平台进行管理，瞄准柔性电子与智能大数据前沿领域，具有重要的科学意义。具体如下： （1）柔性电子皮肤等智能传感新技术与器件开发 近年来，蚕丝等柔性材料作为医用生物材料渐渐进入人们的视线，具有良好的生物相容性和极佳的力学性能。以此为基础开发柔性电子制造技术，通过柔性材料的光刻、打印等加工技术，制备传感单元。 （2）人体传感信号实时监测的云系统的开发 通过建立皮肤表面传感器无线信号传输技术，实现体温、心跳等信号的远程监测，符合国家精准医疗精神。通过云系统可对老年社区、医院等场所进行智能化、集成化的监控，实现健康的大数据管理。除此以外，也可实现个体的远程诊疗体系。向“健康中国2030”靠拢，依托大数据提出诊断和治疗建议。 （3）将系列传感器材料制备技术与无线信号传输云平台结合，实现个人和医院的对自身和病人的健康指标数据进行检测和管理。以此无线体征检测的平台框架为基础，后续又可以引入更多传感与控制体系，适应场景的多样化。 二、前期研究基础 （1）模仿神经元突触的蚕丝忆阻器 在神经系统中，当神经冲动从轴突传导到末端时，Ca2+离子大量涌入突触前膜引起递质的分泌，从而改变突触后膜的导电性。我们通过仿生该过程，利用Ag+离子在外加电场作用下WK@AuNCs蚕丝蛋白薄膜的迁移行为来模拟阻值渐变和阻值记忆的过程。其电学特性表明其具有独特的突触特性，并具有突触学习能力。 （2）蚕丝基应力传感器—柔性电子皮肤 人体电子皮肤传感器是未来传感器发展的新方向之一，超薄超柔的特性使其可以在人体几乎难以察觉异状的情况下，完成多种生理指标的采集。我们通过研制柔性压力传感器，已在运动检测、发声检测、脉搏检测等方面开展了大量研究。 （3）纤维传感器 可穿戴设备在未来智能装备领域具有广泛的应用前景，而我们平时穿戴的衣物均是由纤维编织而成，智能穿戴设备设计的最高境界为对其本身必须的纤维材料的功能化。我们通过对纤维材料进行改造和设计，制备除了纤维状温度、压力传感器。对纤维传感器进行编织可实现多维度传感，并可适应多种场景，这项工作与传统纺织行业结合开创了尖端智能科技研究新领域。

2020年1月23日，国防科技大学系统工程学院与四川大学、电子科技大学共同组建新型冠状病毒大数据交叉学科研究平台，为新型流行病研究和防控贡献科学力量。 参与该平台组建的是国防科技大学系统工程学院吕欣教授牵头的大数据与复杂网络研究团队，该团队主要研究方向为大数据挖掘，应急管理与人类行为动力学分析，长期围绕地震、洪水、流行病等问题应用大数据技术开展应急救援工作，在海地地震与霍乱、孟加拉台风Mahasen、西非国家埃博拉、中国登革热等事件中得到广泛应用。 该团队基于新型冠状病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。

“喂！何老师，郧阳的疫情不断发展。您能否帮忙研发软件为政府科学决策提供支持？”1月28日，农历大年初四，中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院青年教师何亚文的手机突然叫了起来。 对这个求助电话何亚文并不陌生，打来电话的是湖北省十堰市郧阳区扶贫办负责人，目前是疫情防控指挥部成员。2017年初以来，何亚文一直通过扶贫办为当地精准扶贫工作提供大数据支持。 从这一刻起，远在山东青岛的何亚文科研团队投入了一场远程监控郧阳新冠肺炎疫情的战斗，以大数据为当地战“疫”提供强有力的智力支撑。 疫情就是命令，两天研发出“郧阳疫情”APP 郧阳，位于湖北省十堰市，辖区64万人，占地3863平方公里，下辖16个镇、5个乡、1个林场和1个经济开发区的地区。2月初以来，这里也成为全国抗击新型冠状病毒肺炎疫情的主要战场之一。 “疫情就是命令，防控就是责任。”何亚文清楚地记得两天前习近平总书记在中共中央政治局常务委员会会议上的讲话。彼时，新型冠状病毒肺炎疫情已从武汉蔓延开来，湖北省各市州均成为重灾区。 放下电话，何亚文火速召集团队，讨论研发方案，开始了网络协动、远程办公。几位研发核心成员过年回农村老家，没有电脑，只能满村跑去借。研究人员的这种拼劲让邻居们很是赞叹，得知他们是在研究抗击新冠肺炎的“高科技产品”时，更是由衷敬佩，热心提供了“包吃包住”的一条龙服务。 团队核心成员胡嘉良，家里孩子刚刚6个多月，只有妻子两个人带孩子。胡嘉良每天都坚守到凌晨，直至郧阳的数据发过来，处理完才能休息，一天24小时几乎是连轴转。 仅用两天的时间，何亚文团队便完成疫情数据收集、数据分析、建立了疫情数据库，完成了“郧阳疫情”APP的开发和“郧阳疫情专题地图”的制作。 地图与APP实时联动实现精准管理，14日以来无新增 早在2017年，何亚文和他的团队就开始了大数据扶贫的探索，并先后研制了面向建档立卡贫困户管理的“扶贫通”平台、面向驻村工作队员的“四双帮扶”APP平台以及面向政府领导决策指挥的“精准扶贫大数据监管平台”，为郧阳的精准扶贫工作提供了成熟的技术支持与服务。 “这一次抗击疫情，我们这些平台和数据再次彰显了其力量。” 何亚文介绍，基于前期精准扶贫工作对全区人口的普查数据和全区高精度地图数据，“郧阳疫情”APP和“郧阳疫情专题地图”得以快速研发和制作，并实现了实时联动，对全区疫情数据动态变化进行监控、展示与分析。 “我们从网上看到的疫情地图一般是省、市、区（县）一级，而‘郧阳实时疫情专题地图’则到了乡镇、村、户一级。”谈及地图和APP的创新点，何亚文认为这次研发的软件其首要显著特征就是建立在大数据基础上的到村、到户精准显示，二是APP和地图实时联动，从多尺度时空动态地图上看，确诊病例、新增病例等信息以及其多日的动态变化过程。 2月1日的统计，郧阳自武汉返乡人员就多达7000多人，其中发热人员近100人，形式非常严峻。郧阳当地各级政府正是借助何亚文研发的APP和地图进行疫情研判、指挥调度，做到科学防治、精准施策，很好地实现了以社区（村）为单元的返乡人数、武汉返乡人数、发热人数、确诊病例的核查与管理，有效控制了疫情的输入、传播和蔓延，实现了疫情登记全覆盖、疫情监测全过程、疫情管理数字化、疫情研判科学化。 自2月14日以来，全区已多日无新增确诊病例。 “战疫+扶贫”，本底大数据要为脱贫攻坚再发力 三年前，何亚文和他的团队联合中国科学院地理科学与资源研究所专家团队，赴郧阳进行精准扶贫工作的综合诊断服务。其间，团队围绕“三率一度”等指标开展入户调研，走遍了郧阳的所有乡镇的重点贫困村、重点贫困户，与郧阳各级政府及百姓建立了深厚的情谊。 “通过对各类数据的综合分析，我们不仅可以确立疫中、疫后的处置方案，还可以明确疫情对各项扶贫工作，甚至对每一个贫困家庭的影响。”在何亚文看来，这次突发的疫情监控软件开发，既是战“疫”，更是为后期扶贫发力进行大练兵。 在几年的精准扶贫工作中，何亚文团队建立了一整套效果显著的面向村一级的管理机制，特别是收集了庞大的本底数据。何亚文记得习近平总书记在中央全面深化改革委员会第十二次会议的讲话：要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好地发挥支撑作用。同时也要健全公共卫生服务体系，加强农村、社区等基层防控能力建设。 据了解，疫情APP还被应用在山东省临沂市扶贫和疫情防控工作中，基于临沂市前期的扶贫工作，疫情APP的部分功能主要实现了全市涉农企业的复产复工情况的监控与调度。该工作得到了扶贫办及农业农村局主要领导的肯定和认可。 “未来，我们将研判疫情对精准扶贫工作的影响，便于当地采取进一步的帮扶措施，保障脱贫攻坚工作的顺利完成。”何亚文对未来的科技扶贫有了更新的期待，“我相信，有了这些机制和数据的支撑，大数据管理将不止在疫情防控方面，在乡村振兴、乡村治理等方面也必能取得很好的效果。”