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美林数据技术股份有限公司（简称：美林数据，NEEQ：831546）是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商，重点面向企业客户提供数据资产管理、数据分析与挖掘、数据开发应用为主的大数据产品及增值解决方案。成立至今，在能源、制造、金融、政务等领域积累了丰富的项目经验，自主研发的 Tempodata 系列大数据产品广泛应用于上千家大型企业，为用户提供从数据采集、数据资产管理、数据挖掘、数据分析应用等综合解决方案。 当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素，实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案——Tempo Talents 大数据人才应用能力成长平台。  

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

平顶山工业职业技术学院地处历史文化名城、新兴工业城市平顶山市白龟湖畔，是全国文明单位、首批国家示范性高等职业院校、全国普通高校毕业生就业工作先进集体、全国煤炭行业职业教育集团牵头成立单位。 学院办学历史可追溯至原煤炭工业部创建于1956年的平顶山煤矿学校。2001年，经国家教育部备案、河南省人民政府批准，平顶山工业职业技术学院正式成立。办学以来，先后向社会培养、输送各类毕业生20余万人，辐射全国各地，遍及社会各行各业，大多成为所在行业、单位的骨干力量，其中不乏国有特大型煤炭企业的主要负责人、全国五一劳动奖章获得者、国际技术比武冠军、道德模范等。 在长期的办学实践中，学院逐步形成了“面向社会、面向人人，服务地方、服务行业、服务企业、服务学生，帮助学生实现梦想”的办学理念;培养“员工型、学习型、全面发展型高端技术技能人才”的人才培养目标;“以高职教育为本，以中职教育、继续教育和培训为两翼”的发展战略;“四进”、“五个一”人才培养系统工程，走出了一条切实可行、企业社会认可的创新办学之路和特色育人之路。 目前，学院有教职工858人，其中,专任教师655名，副高级以上职称155人，双师素质教师301人，博士、硕士学位教师201人。拥有国家级优秀教学团队1个，省级优秀教学团队4个。现有各类在校生2万余人。 学院设机械工程学院、电力工程学院、计算机与软件工程学院、自动化与信息工程学院、资源开发学院、经济管理学院、化工学院、艺术学院、国际合作学院、成人教育学院、网络教育学院，文化教育部、思想政治教育部，技工学校、安全培训中心、实习实训中心、信息中心。开设汽车类、建筑类、医学类、计算机类、艺术类、管理类、煤矿类等51个专业及方向。其中，国家级重点建设专业6个、省级教学改革试点专业7个、省级特色专业建设点5个。建成国家级精品资源共享课程8门，省级精品资源共享课程23门。 学院校区占地面积1454亩，建筑面积41.27万平方米，固定资产总值4.48亿，教学仪器设备总值1.84亿，图书馆藏书107.04万册。学校建有现代化运动场、体育馆、网球场等体育教学设施，为学生提供了良好的学习生活环境。拥有与专业配套的、具有真实场景或高度仿真的实验实训基地(车间)103个，与中国平煤神马集团、平高电气集团、中兴通讯等大型企业共同建立的校外实习基地117个。其中，教育部——中兴通讯ICT行业创新基地、矿山机电实训中心综合楼、中央财政支持的煤矿安全实训基地、河南省政府支持建设的瓦斯防治实验室、数控加工实训工厂、服装加工实训工厂、煤化工高技能人才培养示范基地等均处全国、全行业领先水平。 学院先后被评为全国煤炭教育先进单位、中国企业教育培训机构百强、全国综合实力十强高职院校、河南省职业教育先进单位、河南省职业教育攻坚工作先进单位、河南省高校社会治安综合治理先进单位、河南省高职高专人才培养水平评估“优秀学院”、河南省文明标兵学校等荣誉称号。 潮平两岸阔，风正一帆悬。“十三五”期间，学院将顺应国家大力发展职业教育大潮，秉承“两个面向、四个服务”的办学理念，以 “三型人才”为培养目标，积极推进“四进”、“五个一”人才培养系统工程，为实现“国内知名、国际有影响”的高职院校战略目标夯实基础，为地方经济社会发展做出新的更大的贡献。 校址：河南省平顶山市水库路 3 号院 网址：www.pzxy.edu.cn 电话：0375-2066473 传真：0375-2066471 电子信箱： office@pzxy.edu.cn 邮编：467001

陕西国防工业职业技术学院是一所由陕西省人民政府举办的省属全日制普通高等学校。1958年为适应国防科技工业和经济社会发展的需求，学院应运而生，开启了筚路蓝缕、筑基建业的奋斗征程。1981年学院更名为陕西第一工业学校。2001年经陕西省人民政府批准、教育部备案，学院转制升格为普通高等学校。建校以来，学院立足陕西，面向国防，为国防科技工业和经济社会发展培养了大量创新型高素质技术技能人才，赢得了良好的社会声誉。 2000年学院荣获陕西国防工业系统思想政治工作先进单位，西安市园林化单位称号;2001年被中共陕西省委、陕西省人民政府命名为省级文明单位;2002年、2006年荣获陕西国防科技工业系统先进学校称号;2003年被陕西省委宣传部命名为全省理论学习先进单位、党员教育先进单位;2004年、2005年连续荣获陕西国防科技工业系统先进党委;2006年被陕西省教育厅等七部门授予“陕西省职业教育先进单位”称号;2007年以优秀成绩通过教育部人才培养工作水平评估;2008年成为陕西省首批示范性高等职业院校立项建设单位;2010年成为首批国家示范性骨干高职院校建设立项单位;2014年被教育部等国家七部委授予“全国职业教育先进单位”;2013年以优秀成绩通过教育部、财政部国家示范性骨干高职院校建设验收;2016年成为国家优质高职院校建设立项单位，跻身国家优质高职行列;2018 年入列陕西省“一流学院”建设立项单位。 校园环境与基础设施。学院地处历史文化底蕴深厚的西安市鄠邑区，东临省会西安，北邻咸阳，西汉高速邻校而过，高铁站直达西安。学院有南北两个校区，占地1003亩，建筑面积39.2万平方米，固定资产总值7.5亿元，图书馆纸质藏书65.3万册、电子图书2.95万G。校园网出口带宽3.4G，实现了校园无线网络全覆盖。建成近1000余个多媒体教室、“一卡通”管理系统、数字化校园平台、办公自动化系统，为全国“职业院校数字校园建设实验校”。学院建有大学生活动中心、400m标准塑胶跑道田径运动场等体育场馆，拥有学生食堂、学生活动中心、多功能报告厅、装有空调的新型学生公寓等基础设施。 师资队伍与国际交流。学院现有学生14000余人，教职工900余人，其中副高职称以上302人，双师素质教师409人，博士、硕士研究生365名。享受国务院特殊津贴专家1人、国家国防教育专家2人、陕西省有突出贡献专家1人、陕西省“特支计划”领军人才1人、陕西省“青年杰出人才”1人、陕西省劳动模范2人、陕西省教学名师11人，省级教学团队3个。学院积极开展国际教育交流与合作，践行“一带一路”战略。近年来，近200人赴美、德、澳、新等国家研修学习，与德国杜根多夫大学、澳大利亚堪培门学院、马来西亚北方大学及德国BKS机构等建立了长期深度合作关系。学院是“一带一路暨金砖国家技能发展国际联盟会员”，与巴基斯坦奈德工程技术大学等6所巴方院校签订合作协议，在合作办学、师资培养、学生校际交流、科学研究等方面开展了广泛的合作。 专业与设置与实训条件。学院现设机械工程学院、汽车工程学院、机电工程学院、数控工程学院、电子工程学院、计算机与软件学院、化学工程学院、建筑与热能工程学院、经济管理学院、艺术学院、基础课部、思想政治理论教学科研部、体育部、继续教育部。开设涵盖装备制造、电子信息、生化与药品等8大类53个专业，形成了以工科为主，工、经、管、文等不同专业门类协调发展的专业体系。其中，全国职业院校健康服务类、装备制造类示范专业2个、国家示范建设重点专业4个、中央财政支持专业2个、省级重点专业14个、省级综合改革专业6个，联合主持建设2个国家级专业教育资源库备选库项目、3个省级专业教学资源库。获得国家级教学成果奖二等奖2项;陕西省教学成果奖10项，其中特等奖2项、一等奖4项、二等奖4项。学院与戴姆勒奔驰、中兴通讯、三星电子等世界500强企业合作，建成校内外实习、实训基地355个，为学生个性发展和创新创业提供了平台。目前，学院教学设备仪器数量6542台(套)，总值1.3亿元，建成国家级实训基地6个、省级实训基地8个，形成了多个高端技术技能人才培养方向。 校企合作与育人成效。学院以陕西国防工业职业教育集团为平台，紧跟产业发展和行业需求，与省内外百余家军工企业、事业单位积极开展全方位、深层次校企合作，探索出在全国具有广泛影响的人才培养新模式。在对外合作方面，学院先后与德国奔驰公司合作，建成工厂化标准的实验室，开设奔驰订单班;与巴斯夫有限公司签订校企合作协议，成为陕西首个与该公司合作的高等职业院校;与日本老年服务机构瑞穗会签订校企合作战略，共同培养养老服务人才。建成教育部“工业机器人职业人才培养中心”“教育部-中兴通讯ICT行业创新基地”，被教育部确定为全国现代学徒制试点院校、全国国防教育特色学校。建校60年来，学院始终秉承“厚德重能，励学敦行”的校训和“勤奋、严谨、求实、创新”的校风，不忘初心、奋力前行，为国家培养了7万余名优秀毕业生，分布在兵器、航空、航天、船舶等行业，涌现出了大批具有世界影响力的科学家、全国五一劳动奖章获得者、省级劳动模范，以及辽宁工匠、四川工匠、西安工匠等，为祖国发展做出了卓越的贡献。

①粽子生产技术开发 从米浸泡、馅料处理、裹粽流水线、连续煮粽机、凉粽线、自动真空包装、连续灭菌设备，均实现机械化、连续化，大幅降低了人工成本，保障了标准化的产品质量，并在生产线配套了油水分离回收系统，实现了清洁化生产。 ②米线生产技术开发 从米浸泡、去石、粉碎、挤压熟化、老化、蒸制、二老化、分段干燥、分切、包装，均实现了流水线机械化，节约了大量劳动力，也节约了大量能耗，产品质量标准、稳定。 食品保鲜技术简介 开发出保鲜粽，常温下可放置 20 天，品质基本不变；运用栅栏技术开发出保鲜湿米线，保质期可达 6 个月；这两个技术都可以与粽子、米线生产流水线相结合。 

成果与项目的背景及主要用途：工业造型计算机辅助设计系统（IMDS1.0） 是在天津市应用基础重点基金的资助下，根据工业设计领域的需求，将虚拟现实 技术、虚拟人技术、IBMR 技术和全局光照技术、协同工作等多项计算机图形新 技术应用于工业造型设计领域。在对这些新技术进行创新性研究的基础上，开发 了支持工业造型设计的新型工具软件系统。作为支持工业造型设计的计算机辅助 软件和工具，目前在国际上尚无专门的用于工业造型设计的软件产品，大多借助 于机械、建筑、影视动画等 CAD 软件来完成设计。因此该项成果具有一定的创 新性和先进性，该项目所研究的技术不仅对提升我国的工业设计水平具有积极的 意义，并且在动画、虚拟现实等其他领域有着广泛的应用前景。 技术原理与工艺流程简介：本项目面向工业造型设计领域的需求，对多项计 62天津大学科技成果选编 算机图形学新技术进行了创新性研究。提出了适应工业设计特点的分布式虚拟现 实协同设计环境；通过对基于图像的造型和绘制技术（IBMR）的关键环节研究， 实现了基于图像的新型建模方法及全景图拼接功能，并消除了纹理变形；提出了 逆向运动学和关键帧相结合的虚拟人底层运动控制手段，以及基于包容式结构和 专家系统技术的虚拟人高层运动控制手段，为人机工程仿真测试提供有效的人体 运动模拟手段。并利用整体光照算法，以实现几何形体的真实显示效果。 技术水平及专利与获奖情况：目前正在申请软件著作权。 应用前景分析及效益预测：目前，在国内外尚无专门为工业造型设计开发的 工具软件系统,用户多采用建筑、机械等 CAD 软件作为支持工具，如 Pro/Engineer、 EDS Unigraphics、EUCLID、AutoCAD、SolidWorks 或直接应用它们的造型和绘制功 能或使用在这些软件系统中含有的支持工业造型设计的模块。这类软件一般均具 有很强的造型能力，尤其是复杂曲面的造型。但在图形生成的质量上，很难满足 工业造型设计的要求。一些影视制作、动画生成或图象处理软件系统也常被用来 进行工业造型设计，如 Alice Wavefront、MAYA、3DS Max、Photoshop 等。它们 虽在图象效果和动画生成上各有独到之处，但在模型表示和数据结构上均未考虑 与造型设计相关的结构和功能设计以及之后的人机工程测试环节。 随着改革开放的日益深入，尤其是面临着加入 WTO，人们已开始逐步认识 到工业造型设计对产品的市场竞争力、企业形象的重要性，都将会把产品造型设 计放在非常重要的位置上来，相应的对工业造型设计工具的需求就会升高，将会 有很大的用户群，因而将会有非常好的市场前景。 应用领域：工业产品造型设计、人机工程仿真测试、计算机动画等领域。