公共安全连着千家万户，确保公共安全事关人民群众生命财产安全，事关改革发展稳定大局。十八大报告强调“要深化平安建设，完善立体化社会治安防控体系”，中央已将公共安全视频监控系统建设纳入“十三五”规划和国家安全保障能力建设规划，部署开展“雪亮工程”建设。近年来国家安防事业不断向乡村推进，“雪亮工程”不仅是视频监控全覆盖工程的巩固和延伸也是“互联网+”环境下加强和创新社会治安防控体系建设的重要途径。因为“群众的眼睛是雪亮的”，因此叫雪亮工程，它是一项群众性的民安工程、民心工程。 一、介绍 雪亮工程是以县，乡，镇为基础的三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”。它通过三级综治中心建设把治安防范措施延伸到群众身边，发动社会力量和广大群众共同监看视频监控，共同参与治安防范，从而真正实现治安防控“全覆盖、无死角”。 二、解决方案 1.雪亮工程系统前端解决方案 （1）道路（车道行人支路口）监控子系统 加强对干线道路过往车辆的监控，可以为及时快速侦破以交通工具为线索的案件提供强有力的技术支撑手段；加强对人行道上过往行人的监控，可以为诈骗、抢劫，盗窃等案件的侦破提供有力的线索。 （2）复杂场所监控系统 一是公共复杂场所，包括体育场馆、火车站、码头等等；二是各类专业市场，包括花鸟市场，农贸市场，证券交易市场；三是治安复杂区域，包括特色商品街、城市步行街等；四是人口集中区域，包括城中村，居民小区、大型企业宿舍区等。 （3）高空巡检系统 高空监控系统最主要的作用就是对城市空间领域进行全方位立体化综合视频监控，通过高空瞭望系统的巡检功能，电视不间断地对城市进行全方位的立体式监控扫描，及时发现可以点。第一时间进行力量调度，并对时间的发展情况和事态的全程变化状况全程跟踪、实时录像、调查取证。 （4）前端智能感知系统 枪机、球机以及智能跟踪系统均拥有对于监控场景中所有运动目标物的提取及特征分析工程，不仅可以对运动目标物进行人、车类型分类，同事可对运动目标的颜色、尺寸。方向、速度等特征进行分析提取，以快照和结构化数据的方式在系统呈现。 2.雪亮工程后台系统解决方案 为配合前端设备的正常工作以及数据收集后的处理，雪亮工程系统解决方案至关重要。其中包括了，数据的传输，储存，分类，对比，分析等解决手段，极大的支撑了雪亮工程的进行。 （1）监控系统定标设置 监控系统定标设置是指调校枪机和球机的图像位置，使图像和实际位置产生联系，将枪，球视频画面的对应点进行精确匹配的过程。 （2）多级警戒区域 高清智能跟踪系统可便捷设置三级警戒区域。用户可根据实际场景和监控区域的重要性划分各级警戒区域，同时也可以设置对某些特定区域的屏蔽，来保障跟踪效果和提高跟踪效率。 （3）多种跟踪模式 高清智能跟踪系统有自动跟踪、半自动两种跟踪模式，同时也支持手动控制，在自动模式，系统自动对移动目标定位跟踪，并在多个目标间切换，切换时间可设置。半自动下，单点某一目标，则系统自动对某一目标持续跟踪。在手动控制模式下，可手动控制球机，秋季不再自动跟踪。 （4）特征识别算法系统 通过目标特征进行建模，与照片任务特征进行对比，自动分类，对特征物体数据进行分析，通过与公安系统的对接，判断目标人或车是否有违法行为，精确寻找犯罪分子。   3.雪亮工程实施解决方案 （1）以县，镇，乡全面的网络覆盖，建立健全基层工作人员、网格员每日巡检，网络运营公司定期的维护保养常态机制，并在先期建设中，组织基层工作人员、网格员了解该地区雪亮工程线路、点位，学习设备运行及日常维护知识，以便于后期的日常巡线检查工作，随时的解疑工作，及时的维修调度工作及时的运行故障报告工作等。 （2）乡镇全面监控布点，按照“圈、块、格、线、点”的布局要求。在区域内主要走道、公共区域安装高清网络枪机，以实现对人员流动走向有效监控；在广场、密集楼宇拐角处安装高清网络球机，以实现对人员密集区灵活有效监控防范，进一步清除了监控盲区、缩小点位间距，视频监控全覆盖、无缝隙，确保人过留像、车过留牌，以有效提升社会治安防控体系的整体防控效能。 （3）乡镇多密集报警点位布置，一键报警直接传达县，镇，村三级报警，考虑到乡镇地区人员报警的不及时性，安装报警点位的一件报警系统，系统有语音对讲、外部喊话功能，中心在发现可疑情况时，可通过喊话装置，及时提醒、预警，中心发现或者接到报警时，管理员通过对讲机发出警报，确定处理人员及时处置。 （4）连接信息化平台到监控地的居民视频终端。“雪亮工程”可以下载安装到每家每户的电视和手机客户端等终端。通过终端，农户可以在家或者千里之外，看到实时监控画面，查看相关信息，同时利用电视遥控器或手机进行报警。                      三、雪亮工程建设主旨 作为天网向农村延伸和深化的一项重要工程，“雪亮工程”充分运用信息科技手段构建起农村治安监控网络，织密乡镇、村治安防控网。以“幸福美丽乡村”为载体，在每一个村建设安装监控平台，通过发动群众。专群结合，实现农村治安防控和群防群治工作无缝覆盖，最终推进体系融合共享，与天网对接，与网格化服务管理融合，实现平台互通、系统对接、信息共享、高效联动。 四.定制设备  

项目背景：山东平邑铜石地区是鲁西最重要的金矿化集 中区 ,该区金矿形成与铜石次火山杂岩体有关 ,区内金矿 类型复杂。此地区在历史上已有多次的找矿活动，但在目前 找矿的过程中，我们发现此次勘查区内金矿成矿类型与附近 归来庄等金矿完全不同，并没有可供借鉴的找矿勘查模型。 为使此地找矿潜力能快速有效地转换成可供开发的矿床，我 们就必须在成矿模式和找矿模型方面投入实质性的研究，依 靠理论创新解决这一“卡脖子”难题，为现阶段找矿项目的 顺利推进提供技术指导，以科技创新推动采矿业高质量发 展。 所需技术需求简要描述：1.建立完备的矿床勘探数据库 （包含物探、化探、钻探、地质填图等数据），利用数据库 建立矿床三维地质模型。2.统计分析矿体品位的空间变化规 律，将其呈现在矿床三维地质模型中。3.定量分析各种地质 要素、物探、化探、钻探、地质填图等数据与矿体之间的空 间关系，找出其内在联系和成矿规律，建立最佳的矿床勘查 模型，预测和指导下一步的找矿勘查工作。  对技术提供方的要求:1.熟悉地质勘探理论、熟悉 ArcGIS 及三维建模技术。2.建立有效的矿床勘查预测和指导 模型。3.具有理学博士学位，合作方为校方，需为国内一流 211 大学，技术方案理论创新，能适用于找矿实际，不涉及知识产权侵犯。 

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。

成果描述：本发明提供了一种高速列车轮对的建模方法，涉及高速列车的数字化设计与制造技术领域。模型的信息集成和管理对缩短响应市场时间、提高设计效率是企业希望解决的问题。通过对所述各元参数的分析和提取，构建高速列车轮对的各元参数设计模型；利用矢量阵列对高速列车轮对的各元参数设计模型进行描述，包括以下四个步骤：各元参数初始化、各元参数数组序列化、关系元参数转化为关系矩阵、环状多边形矢量阵列描述：结合高速列车轮对的各元参数设计模型的矢量化和阵列化描述，采用环状多边形数据结构构造高速列车轮对的矢量阵列；层级对象之间通过关系元参数将各个环状多边形矢量阵列形成高速列车轮对的矢量阵列描述。主要用于高速列车设计的建模。市场前景分析：高速列车技术领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

针对油品调合过程中的关键质量指标辛烷值（马达法和研究法）和雷德蒸汽压等调合规律的非线性，建立了预测准确，结构简洁的智能调合模型。由于实际工业生产过程中存在的干扰因素很多，调合模型输出值与成品油属性在线分析仪的检测值不可避免地要产生一定的偏差，为此开发了汽油调合模型的在线优化校正技术，使调合模型适应工业过程操作特性的变化和生产工况的迁移。在建立的调合模型基础上，开发了离线和在线优化技术。离线优化技术不需要企业进行管道改造和安装在线分析仪，可在一定范围内提高调合的成功率和降低调合成本。在线调合模式基于离线模式，可动态更新和优化调合配方，从而能够进一步提高调合成功率，降低调合成本，减少质量过剩。开发的优化技术还考虑了多种可能的现场生产模式：例如：管道调合，罐式调合，罐底油补偿模式等。已汽油调合软件ECUST_BLEND工作。成品汽油调合过程的建模、模拟与离线优化技术已经成功在金陵石化完成现场应用。其中汽油辛烷值调合效应模型，将汽油调合过程中组分油表现的非线性效应定量的描述出来，进而准确的对成品汽油的关键指标辛烷值作出预测，与传统的乙基模型对比表明所建模型精度提高了约1%。在调合模型基础上开发的离线优化技术，结合了成品油生产现场的特点，能够有效的考虑罐底油、直调组分、锰剂添加量、以及库存约束等现场情况。在实际应用过程中，所完成的汽油调合工作全部一次达到国III标准。通过与传统的手调方式进行比较，优化后配方提高了一次汽油调合的成功率，稳定了汽油生产过程，并且降低了调合成本与质量过剩：质量过剩稳定在0.?以内，且研究法辛烷值在93.5-4.1之间波动。仅以离线优化为例，通过成本核算，每年的调合成本可减少1275万元左右。

针对油品调合过程中的关键质量指标辛烷值 (马达法和研究法) 和雷德蒸汽压等调合规律 的非线性，建立了预测准确、结构简洁的智能调合模型。由于实际工业生产过程中存在的干扰 因素很多，调合模型输出值与成品油属性在线分析仪的检测值不可避免地要产生一定的偏差， 为此开发了汽油调合模型的在线优化校正技术，使调合模型适应工业过程操作特性的变化和生 产工况的迁移。在建立的调合模型基础上，开发了离线和在线优化技术。离线优化技术不需要 企业进行管道改造和安装在线分析仪，可在一定范围内提高调合的成功率和降低调合成本。在 线调合模式基于离线模式，可动态更新和优化调合配方，从而能够进一步提高调合成功率，降 低调合成本，减少质量过剩。开发的优化技术还考虑了多种可能的现场生产模式。例如：管道 调合，罐式调合，罐底油补偿模式等。已汽油调合软件ECUST_BLEND工作。 成品汽油调合过程的建模、模拟与离线优化技术已经成功在金陵石化完成现场应用。其中 汽油辛烷值调合效应模型，将汽油调合过程中组分油表现的非线性效应定量的描述出来，进而 准确的对成品汽油的关键指标辛烷值作出预测，与传统的乙基模型对比表明所建模型精度提高 了约5%。在调合模型基础上开发的离线优化技术，结合了成品油生产现场的特点，能够有效 的考虑罐底油、直调组分、锰剂添加量、以及库存约束等现场情况。在实际应用过程中，所完 成的汽油调合工作全部一次达到国III标准。通过与传统的手调方式进行比较，优化后配方提 高了一次汽油调合的成功率，稳定了汽油生产过程，并且降低了调合成本与质量过剩，质量过 剩稳定在0.1以内，且研究法辛烷值在93.5-4.1之间波动。仅以离线优化为例，通过成本核算， 每年的调合成本可减少1275万元左右。

近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。