1.关键技术 a. 地理信息系统模型：建立统一的地理信息系统模型，用以表达不同特征的地理信息数据。空间数据模型是整个GIS理论中最为核心的内容。为了能够利用信息系统工具来描述显示世界，必须对现实世界进行建模。对于地理信息系统而言，其结果就是空间数据模型。为了解决当前数据模型复杂多样的情况，必须使用更通用的更具有兼容性的数据类型来包装或者代替各个不同的地理信息系统的数据格式。在地理信息系统模型方面可以参考各种地理信息数据的国际标准，并在此基础上形成地理信息核心平台的数据模型。 b. 基于SOA的地理信息系统框架：SOA是一种结构模型，它可以根据需求通过网络对松散耦合的粗粒度应用组件进行分布式部署、组合和使用。服务层是SOA的基础，可以直接被应用调用，从而有效控制系统中与软件代理交互的人为依赖性。SOA是一种低耦合的服务技术。通过SOA将地理信息系统的功能和其实现分离开，从而实现地理信息系统核心功能接口与实现的分离，形成由各种地理信息系统引擎来实现地理信息的实际功能，而地理信息核心平台实现服务的系统框架。 c. 基于SOA的地理信息综合应用解决方案。 2. 创新点 a. 异构的地理信息数据访问技术：系统采用引擎的方式对异构的数据库进行封装，形成地理信息系统服务的统一服务接口，为异构的地理信息数据库的方位提供了统一的平台。 b. 基于SOA的地理信息系统核心平台：通过以服务为中心而不是以应用为中心来组织地理信息的功能和服务，SOA为应用提供了一系列关键的好处:提高地理信息系统开发的效率、对业务的灵活性和响应速度、允许地理信息平台使用各种新技术更快地提供服务并更好地适应业务的需求以及允许业务更快地响应并提供更好的用户体验。 c. 多种模式的地理信息全面解决方案：通过基于SOA的地理信息系统核心平台的建设，可以将BS终端、CS终端、嵌入式移动终端、服务等地理信息系统的应用模式集成在统一的地理信息核心平台中，形成基于SOA的地理信息应用的全面解决方案。 项目主要应用范围: “地理信息系统核心平台”正是基于以上成熟的商业地理信息系统平台进行开发具有能够融合各种不同格式、类型的地理信息系统数据和功能的地理信息系统平台。所以其必将成为地理信息系统建设的核心平台。 就铁路系统来说，目前全路地理信息系统正在规划中。按照铁道部全路地理信息系统的规划方案，部级、路局级系统将选择较为成熟可靠的地理信息统平台的选择ArcInfo，而站段级将选择较为经济的SuperMap。另外，为了使各路局、各专业已经建成的地理信息系统的数据和应用得以共享，“地理信息系统核心平台”也将成为系统建设的标准配置。所以，“地理信息系统核心平台”在铁路系统就会形成极为广泛的市场。 对于各级政府数字城市建设，“地理信息系统核心平台”具有更为广泛的市场前景。 项目界面图:  主要技术指标: 1、地理信息系统的可扩展性框架 基于兼容各种地理信息系统的可扩展性的框架式地理信息系统的核心平台。在这个平台的基础上建立地理信息系统的表达平台、功能性平台、扩展平台。 2、地理信息基础表达平台 地理信息系统平台必须能够表达地理信息数据，包括数据和空间关系。这些将由地理信息基础表达平台来完成。 3、地理信息的功能性服务平台 地理信息系统的功能性平台提供与地理信息系统相关的应用功能，用以实现信息的应用。具体内容包括有：CS应用平台、BS应用平台、地理信息系统服务平台、嵌入式功能平台。地理信息系统的功能性平台主要完成了地理信息系统的核心功能的操作和应用。 4、地理信息的扩展服务平台 地理信息系统平台的扩展平台是指在扩展框架的基础上，为某些关键应用建立的扩展性应用，从而提高整个地理信息系统平台的实用性。 主要经济指标: “地理信息系统核心平台”正是基于成熟的商业地理信息系统平台进行开发具有能够融合各种不同格式、类型的地理信息系统数据和功能的地理信息系统平台。所以其必将成为地理信息系统建设的核心平台。 就铁路系统来说，目前全路地理信息系统正在规划中。按照铁道部全路地理信息系统的规划方案，部级、路局级系统将选择较为成熟可靠的地理信息统平台的选择ArcInfo，而站段级将选择较为经济的SuperMap。另外，为了使各路局、各专业已经建成的地理信息系统的数据和应用得以共享，“地理信息系统核心平台”也将成为系统建设的标准配置。所以，“地理信息系统核心平台”在铁路系统就会形成极为广泛的市场。

AICheck图像智能处理平台是企业级一站式AI服务平台，集数据采集、在线样本标注、一键模型训练、任务管理、在线检测和结果输出于一体，使企业可以快速应用海量的成熟算法，降低AI算法应用与管理成本，实现端到端服务。核心技术涉及人工智能、2D/3D视觉和云计算，核心功能包括目标识别、OCR识别、瑕疵检测和目标测量。

SmarT是一个基于群体智能的协作式测试报告分析与融合平台，包括智能化测试任务分解、测试任务推荐、协作式测试报告生成、测试报告分析与融合等子系统。SmarT在具备面向大规模代码的分析技术以及基于分析的问题推荐与决策机制，能够优化参与者群体的质量评估任务分配，利用大规模群体具有的多样性实现对软件海量执行路径的有效覆盖，提高软件测试的效率和质量。SmarT也适用于软件运行阶段的质量保障，基于互联网实现对运行阶段软件故障的快速提交和提交报告的有效分类与融合

针对国产云平台，本工具提出一套完整的测评体系，建立了针对云计算服务设施的测试分析与评估模型，实现了云基础设施测试 & 评估工具（软件）。该工具从功能和性能两个角度出发，结合云平台的特点，对云平台进行功能、性能测评；同时也可用于云平台的日常运营监控 & 告警用途。在性能测评方面，本工具可对云平台各节点的 CPU、内存、I/O、网络以及虚拟化能力进行监测、评估；在功能测评方面，本工具不但可以对云平台必备的基本功能（如镜像管理、虚拟机管理等等）完善度进行测评，还可以在模拟百万级别负载访问压力下，针对云平台高级能力指标（如动态扩展能力、节点失效处理能力、故障迁移处理能力、负载均衡等能力）进行定量的测评。最后，本工具还实现了测试过程的自动化和可视化，支持在线、离线两种测评模式，并最后根据测试结果自动生成 word 版测评报告。 该云平台基准测评工具支持如下指标： （1）对云平台各节点的 CPU、内存、I/O、网络以及虚拟化能力进行监测、评估。 （2）对云平台基本功能（如镜像管理、虚拟机管理等等）进行监测 & 评估。 （3）对云平台高级能力指标，动态扩展能力、节点失效处理能力、故障迁移处 理能力、负载均衡等能力进行定量的测评。 （4）支持在百万级别访问条件下的动态扩展、节点失效、负载均衡、 故障迁移等云计算平台功能特性的测评。 （5）支持提供不少于 1 万虚拟租户模拟系统访问，并依据测试分析与评估模型，产生测试报告。 （6）支持海量监控数据的采集、上报、存储和分析处理能力。 （7）支持自动化测试（减少人工干预）。 （8）支持测试过程动态可视化，图形化，可回溯，可跟踪。 （9）支持在线、离线两种测评模式。测试完成后自动生成 word 版测评报告。 （10）支持系统节点级、集群级、云平台三个级别的监控和告警功能。

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 高志豪 计算机学院/物联网工程 2017年/2021年 201731064410 林钟煇 计算机学院/物联网工程 2018年/2022年 201831064119 阳旭菻 计算机学院/计算机科学与技术 2018年/2022年 201831062525 李沛键 计算机学院/物联网工程 2018年/2022年 201831064115 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 陈雁 计算机科学学院 副教授 人工智能、复杂网络、能源与人工智能交叉领域 刘忠慧 计算机科学学院 副教授 机器学习、人工智能、形式概念分析 四、项目简介 美国海相页岩气藏的成功勘探开发，展现了页岩气的巨大潜力和发展空间，同时也极大地促进了页岩储层微观结构表征分析技术的发展，通过页岩岩心薄片观察底层形态、确定底层数据，是页岩气勘探开采中的重要一环。页岩储层的孔隙作为页岩组分的一个重要部分，其结构特征直接影响着储层剩余储量的剩余油的分布，因此，对页岩薄片孔隙的形状和类型进行研究是十分必要的。但在目前，页岩薄片只能靠人工鉴定，这种方法工作量大，效率低，且主观性强，误差较大。深度学习是近年发展起来的具有多层次特征抽象归纳与知识发现能力的机器学习算法，目前已经被广泛应用到了语音识别、计算机视觉、自然语言处理等众多领域。在地质和岩石物理领域也有了初步的应用，深度学习方法在地质数据的特征提取及预测识别方面有着广阔的应用前景，本项目组将会开发页岩薄片智能平台，通过机器学习算法来学习专家知识，自动识别孔隙类型，这样就可以大大提高效率，节省人力。

按照联合国标准，1999年我国已进入人口老龄化社会，目前中国老人超过2亿，且每年以近800万的速度增加，中国正在跑步进入老龄化，有关专家预测，到2050年，中国老龄人口将达到总人口的30%。健康管理平台以“关爱老人”为出发点，利用云计算、移动互联网、物联网等各种信息化技术和手段，整合社区现有的各类服务资源，通过系统平台为社区老人和居民提供一个健康、安全、方便、快捷的家居环境。关爱老人系统不仅能实时监护老人的身体健康并慢病预警，还能让老人足不出户的实现各种生活需求服务活动，如医疗咨询、健

1.痛点问题 “数智医学平台技术”针对当前临床研究过程中所遇到的受试药不良信息反馈不及时、多中心临床试验时各中心间难以及时交流信息、人力物力高耗低效、临床数据质量因各种人为因素导致的数据质量和可靠性下降、数据处理和统计过程的繁琐和低效率等诸多痛点问题，通过数字化解决方式，优化当前临床研究的工作模式，提高工作效率和数据可靠性。本项成果实现让受试者信息更安全、数据管控更合规、数据质控更可靠、项目执行更高效、产业服务更优质的临床研究新模式。 2.解决方案 本项成果核心点在于研发出自主可控的国密安全算法和智能数据抽取新技术，在线实现智能化临床研究全流程以及健康医疗数据统一管理服务，建立跨域多中心在线直连的临床研究新模式。本项成果通过数据采集及预处理标准、标注及质控标准、以及病例数据集标准所构建的标准体系，以实现对不同医院、系统、厂商医疗数据的标准化。本项成果实现电子病历、MRI/CT影像、病理等数据变成统一的标准化高质量的数据，并支持智能化数据采集、远程数据录入、远程监察、在线数据统计分析等功能，来解决研究者在临床研究中的数据收集困难、基础调研不足、研究依从性不高、数据的统计分析过程繁琐等问题，实现对临床研究过程中的全流程实时管理。

智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。  随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。    

CompactPCI通用测控平台相比传统工业PC具有更高的耐用性、可靠性，结构简洁而高效，可以广泛用于航空机载设备、轨道交通车载设备、生产及科研测控设备中，也是互联网+时代各类嵌入式测控设备的主流标准。本成果系校企共同研发成果，采用最新的技术研制成功CompactPCI总线处理器板、总线背板、电源板、40MSPS DA板、32路同步16位AD板、ARINC429通讯板等多款外设板卡，主要技术指标达到国际同类产品性能，实现了国产化替代，并降低了采购及维护成本，提高了装备保障水平。

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