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风电场风力发电容量预测（服务）
成果简介：风力发电作为新能源的重要组成部分之一，通过对风力发电容量 进行短期和长期的准确预测，可以有效降低风力发电系统成本并提高对风能 利用率和投资效益进行有效的评测。应用时间序列分析方法、小波分析和支 持向量机理论提出了结合小波分析的持续斜率模型多步预测方法，建立了ARMA、基于小波分析的 ARMA、噪声场合下的 ARMA 三种短期预测模型和最小 二乘支持向量机长期预测模型。为了使用户能够更加方便地应用该预测软件，综合应用&n
北京理工大学
2021-04-14
一种通用的异构加密云间的数据共享方法
本发明公开了一种通用的异构加密云间的数据共享方法，属于 计算机安全技术领域。本发明包括：加密云存储系统内数据共享及异 构加密云存储系统间数据共享。系统内数据共享，用会话密钥对数据 加密，再用发送方的私钥加密会话密钥，云端使用用户授权的重加密 密钥重加密会话密钥，最后将数据密文和重加密密文发送给接收方。 系统间数据共享，首先为非发送端系统内的用户绑定临时身份，并生 成对应的临时公私钥对，然后按照系统内共享步骤生成相应的
华中科技大学
2021-04-14
一种基于超声图像内容实现层间测距的方法
本发明公开了一种基于超声图像内容实现层间测距的方法。包含以下步骤:从大量已知间距的斑块 对中提取帧内特征与帧间特征;将所得帧内特征与帧间特征作为输入参数，已知间距作为输出参数，投 入高斯过程回归进行训练，得到训练好的回归器;对于随机选定的斑块对，计算其对应的帧内特征与帧 间特征，作为输入参数，投入已经训练好的回归器，可直接得到输出参数，作为预估的斑块间的距离。 本发明方法不再依赖于固定的标准解相关
武汉大学
2021-04-14
一种淡水鱼肌间小刺软化工艺
淡水鱼产量的可持续增长依赖于其加工业的发展,市场上出现了一些利用淡 水鱼加工而成的产品,如鱼糜、鱼头豆腐、鱼罐头、风味休闲鱼干、醉鱼等,但由 于各种原因,这些产品总产量规模不大,淡水鱼加工率仍不足总产量的,明显制约着淡水鱼产业的可持续发展。已有产品所用的加工技术,均会受到一般淡水鱼鱼肉多肌间小刺特点的影响。传统罐头鱼采用高温蒸煮,但由于没有经过失当的脱水预处理,因而热处理时间不能过长,只能满足微生物学安全性要求,否则会使鱼肉质地溃烂,影响消费者接受性,因而,这种热处理强度不能使鱼肉肌间小刺得到有效软化。风味休闲鱼干制品技术,虽然可以实现鱼刺酥化目的,但一般采用高温油炸工艺,使产品带有过多脂肪,并且影响鱼肉形态。本发明可使多肌间小刺的淡水鱼块在保持形态完整的前提下使其中的鱼刺得到完全软化；利用这种发明处理后的鱼块，经过适当调理，可加工成各种淡水鱼成品；本发明可拓展淡水鱼的加工利用范围，促进淡水鱼加工率的提高。
专利的技术水平：
热风干燥：将盐渍后的鱼块在 40-45℃温度条件下热风干燥至鱼块内水分质量百分含量 40%-50%范围。
加压热风高温处理：将热风干燥后的鱼块,置于加压热风柜内,在 0.2-0.3MPa 压强条件下,利用 125-135℃的热风作加热介质处理 20-40min,处理结束后,在相同的压力条件下利用冷风使鱼块冷却到 30-40℃,即完成处理操作。
江南大学
2021-04-11
新冠肺炎动态感染过程建模与预测分析
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。
北京航空航天大学
2021-04-10
新冠肺炎的疫情评估与预测报告
面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。
团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。
北京航空航天大学
2021-04-10
新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台
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）。
南方科技大学
2021-04-10
大数据人工智能预测近视眼发展
利用十年百余万次的近视眼医学验光大数据，揭示出真实世界青少年近视眼发生、进展与稳定的规律。在此基础上，运用随机森林算法进行机器学习，建立人工智能预测系统，可对近视进展趋势进行个体化预测，3年内准确率达90%，10年内准确率达80%以上，也可提前8年有效预测高度近视，为近视眼的精准干预提供了科学依据。开发出一套人工智能云平台，提供高效的近视预测服务。通过访问智能平台，输入前后两次检查的年龄和度数（间隔至少一年），即可预知10年内的近视度数变化与高度近视风险。 中山眼科中心近年来对近视眼进行了系统性的研究，不断取得突破，产生了重大的社会影响和意义。
中山大学
2021-04-13
一种风电场短期风速组合预测方法
本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤:1. 从相关数据采集与监视控制系统中提取历史 风速数据;2. 对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析;3. 对聚类经验模态分解得到的 各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小 二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取;4. 根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数 进行预测;5. 叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果;6. 对风速预测结果进行误差分析。本发 明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定 和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。
武汉大学
2021-04-13
二重预测视频编解码方法和装置
本发明公开了一种二重预测视频编解码方法和装置，解码方法中，解码重建图像的重建过程包含二重预测补偿过程和第二重预测存储，其中二重预测补偿过程包括第一重预测补偿过程和第二重预测补偿过程，其中第二重预测补偿过程的输入包括重建后的第一重残差和重建后的第二重残差；编码方法包括二重预测过程和第二重预测存储，其中二重预测过程包括第一重预测过程和第二重预测过程，其中第二重预测过程的输入包括和第一重残差和第一重残差预测值；此编码方法产生相应码流；本发明使用二重预测编解码方法和装置去除冗余，得到编码性能的提高。
浙江大学
2021-04-13