本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

该项目已完成工程样机的研制，并通过相关权威机构的验收，产生论文及发明专利数篇，部分专利已授权给9院研制工程机。该自动开封盖装置是水泥固化线中最精密的设备，用于对贮存中、低放射性废物的400L金属桶进行开盖和封盖，智能化程度较高。

开封文化艺术职业学院是由开封市人民政府举办的一所普通高等职业院校，创立于2010年，整合了原开封教育学院、第一师范、第二师范、职工大学、广播电视大学等优质教育资源。学院前身可追溯到1908年创办的中州女学堂。百余年间，文脉绵延，弦歌不辍。学院以高等职业教育和师范教育为主，培养高素质技术技能型人才和中小学、幼教师资。是教育部首批“现代学徒制”试点单位、河南省首批高等职业教育特色院校、河南省学前教育专业“双师型”教师培养培训基地、河南省非物质文化遗产研究基地，还是河南省文明单位。 学院坐落于“八朝古都”、“历史文化名城”开封市区北隅，东临风景如画的龙亭湖景区、西接蓬勃发展的郑汴新区。紧靠郑开大道和连霍高速，交通便利，与巍巍古城墙咫尺之隔，古韵悠然。学院规划面积550亩，建筑面积21万平方米, 各类固定资产总值17300余万元。教学条件先进，生活设施齐备，环境优美宜人，文化底蕴丰厚，艺术氛围浓郁，是莘莘学子求学成才的理想之地。 学院师资力量雄厚。现有教职工600余人，其中教授、副教授130人，具有硕士学位及双学位教师136人，双师素质教师298人。聘请钢琴大师刘诗昆、香港特别行政区区旗区徽设计者肖红、北京奥运会会徽“中国印”主创者张武、开封美协主席陈国桢等人为学院客座教授。 学院设有13个系部和7个二级学院，开设表演艺术、艺术设计、钢琴调律、舞蹈编导、播音与主持、动漫制作技术、文物修复与保护、空中乘务、学前教育、语文教育、数学教育、英语教育、音乐表演、计算机应用技术、软件技术、云计算技术与应用、旅游管理、酒店管理、电子商务、会计等30余个专业，全日制在校生10000余人，函授、成人及远程教育学员1万余人。 学院实习实训设施齐备。有大型演艺中心、录播教室、摄影摄像实训室、语音室、微机房、舞蹈排练厅、钢琴房、工艺美术制作室、画室、茶艺插花实训室、心理咨询实验室等校内实训室40余个，有开封电视台、清明上河园、开封开元名都大酒店、郑州国际会展中心、河南康辉旅行社、宋城集团、杭州印象西湖文化发展有限公司等校外实习实训基地60余个。馆藏图书54万册，中外文期刊800余种。 学院确立了“专业特长+综合素质”的人才培养理念。坚持“服务需求，就业导向”原则，强化学生职业能力和实操水平。毕业生就业率连年保持在90﹪以上。 学院办学特色鲜明。一是潜心打造播音与主持、表演艺术、旅游工艺品设计与制作等特色专业，提升服务文化产业能力;二是发挥师范教育优势，学前教育、幼儿教育等专业毕业生供不应求;三是推动“非遗”保护传承，加快培养朱仙镇木版年画、汴绣、书画装裱等行业紧缺人才;四是始终坚持“堂台结合”，提升艺术人才培养质量。 学院秉承“厚德 敬业 博艺 笃行”校训，全面发挥人才培养、技术创新、文化传承、服务社会等职能，为开封及河南经济和社会发展做出了重要贡献，得到了社会各界的广泛赞誉。

各级政府机关或有关机构以电子化的手段处理各类政府或公共社会事务。电子政务解决方案是以“构建安全、高效、先进管理的电子政务工作流平台”为理念，建立一个集成的政府信息化管理工具。它从政府机构处理日常事务的系统和构建政务系统的角度出发，以通用化的政府工作事务流程和相关法规制度为依据，通过高度抽象和概括的方式构建出电子政务信息化工作平台的软件体系和应用模型。通过政府机关Intranet网，把在不同行业、部门的应用系统“信息孤岛”连接起来，在统一电子信息资源库的基础上，完成公文交换、信息的发布、领导查询、决策支持、知识库管理、政务信息挖掘以及针对不同用户角色的个性化服务。功能包括：公众事务、综合统计、总务管理、行政事务、人事管理、行政审批、辅助办公、电子社区等。本项目采用客户机/服务器(Client/Server)和浏览器/服务器(Browser/Server)结构技术，以SQL Server、DB2等作为后台网络数据库引擎，以.NET、JSP、等为前台脚本开发工具。能够支持大吞吐量的政务事务处理如办公自动化、公文流转，也能在分布式移动网络环境下管理数据存取以及开发决策支持应用系统。研发过程包括，调研、规划设计、系统研发、组装调试、流程重组、转换培训、二次开发等。

北京大学信息学院机器感知与智能教育部重点实验室袁晓如研究组设计开发了一系列大数据可视化与可视分析工具。针对目前在新冠疫情方面形势变化，通过处理、分析、接入多种数据，提供多维度、多视角的交互式可视化。 项目组件包括1.疫情变化晴雨表，可视化各地每日新增病例和变化趋势；2.各类动态时空地图，提供在地图空间浏览分析和多角度对比国内外各地疫情趋势；3.相关舆情可视分析，分析媒体和社交媒体舆情影响；4.综合态势可视分析系统，支持面向专家或者决策判研。

1.痛点问题 在临床医学实践过程中，会产生医学图像、电子病历、生命组学等多种类型的医学数据，这些数据能够从不同角度对患者的病情进行刻画。因此实现多模态临床医学数据的自动化和智能化分析，有利于推动国家健康医疗大数据产业的发展，助力“健康中国”战略的实施。 我国不同地区医疗水平差异较大，医疗资源在空间上分配不均。某些科室如影像科、病理科有较大的医师缺口，供需矛盾突出。这种供需不匹配的问题也造成了医生工作负担加重，患者等待检查结果周期变长等诸多问题。在当前情况下，短期内无法通过培养更多的新医生来缓解医疗资源供需紧张的问题。 为缓解上述问题，目前已有企业推出了基于人工智能的辅助诊疗产品，但这些产品大都针对单一模态的医学数据，无法从整体的视角进行辅助诊断和决策，辅助诊断的准确性仍有较大的提升空间。 基于以上痛点问题和产业机遇，我们希望通过技术创新，研发出一套有效的多模态医学数据智能分析系统，应用“多模态医学数据+人工智能”的技术模式，缓解当前医疗资源供需紧张的社会问题。 2.解决方案 本项目旨在研发对多模态医学数据进行有效整合分析的人工智能方法。处理的数据类型包括：患者的医学图像、电子病历、生命组学等多种模态的医学数据。针对医学图像数据，构建目标检测与分割、特征提取、相似图片检索等智能化算法；针对电子病历数据，构建分词、医学实体识别和标准化算法；针对生命组学数据，研究基因突变致病性预测的深度学习算法。上述多模态医学数据智能分析技术为基础，研发多模态医学数据智能分析的系列软件产品，为医院提供人工智能辅助诊断等应用产品。 3.合作需求 寻求与医疗机构、医疗设备耗材企业、远程病理运营企业开展相应的合作。

本系统在国内属首家研制，可推广到所有热电厂，以提高工作质量、工作效率、提高科学管理水平

项目概况： 市政设施项目多数是各地政府财政投资为主的建设项目，这些项目投资建设是否成功， 不仅关系到项目本身社会效益的发挥，而且关系到是否合理使用纳税人的钱的问题，因此， 各级政府对市政设施投资项目的效果都十分关心。 通常项目建成投入使用后若干年，才能更客观地评价投资效果。本项目对中小城镇已 投入使用 2-3 年后的市政投资项目进行后评价研究，包括技术与经济后评价，实施过程后评 价，环境影响后评价，社会效益后评价，项目管理后评价等内容，从而提炼出一套市政投资 项目后评价的指标体系和科学方法。

项目概况 市政设施项目多数是各地政府财政投资为主的建设项目，这些项目投资建设是否成功，不仅关系到项目本身社会效益的发挥，而且关系到是否合理使用纳税人的钱的问题，因此，各级政府对市政设施投资项目的效果都十分关心。 通常项目建成投入使用后若干年，才能更客观地评价投资效果。主要特点 通过对已投入使用2-3年后的市政投资项目进行后评价研究，包括技术与经济后评价，实施过程后评价，环境影响后评价，社会效益后评价，项目管理后评价等内容，从而提炼出一套市政投资项目后评价的指标体系和科学方法。技术指标 评价的经济效益指标主要有偿债能力指标、盈利能力指标、现金能力指标、资产负债能力指标、成长能力指标5类。