本发明公开了一种基于深度学习与双目立体视觉的飞机线缆支架识别与参数获取方法，结合双目立体视觉，进行飞机线缆支架的参数获取，将飞机线缆支架的种类和参数信息自动存储到数据库中，与标准数据库文件进行比对，调用对应飞机线缆支架的安装工艺文件供装配人员使用，实现了飞机线缆支架的种类和参数自动化识别以及自动调用安装工艺文件。

利用合成gRNA-靶序列的高通量文库允许直接在细胞环境中便捷和高通量地收集gRNA活性数据，由此建立的计算模型来预测gRNA的活性比较可靠。

大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧，经过至少两次主要增氧事件（元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE）后，才达到了现今大气O2水平（21%）。

一种基于聚类强化学习的城市道路交叉口交通信号优化方法，该方法涉及智能优化技术领域，可以提高单位时间内通过道路交叉口的车辆数。道路交叉口是道路网的重要组成部分，也是路段交通流的瓶颈。研究显示，城市平面交叉口的通行能力只相当于路段上的40%-50%。平面交叉口所消耗的时间约占全程时间的31%，而车辆行驶延误时间中有80%-90%由平面交叉口延误造成。提高城市平面道路交叉口的通行能力，可以减少车辆延误，节约人们的出行时间，增强人们的出行安全，并能够减轻环境污染。  本发明能够根据交叉口的 交通状态自动选择合适的相位动作，以适应交叉口交通状况的变化，能够提高单位时间内通  过交叉口的车辆数，减少车辆延误。与其他聚类强化学习方法的不同之处在于，本发明在学 习过程中，能够根据回报值的标准差动态地增加或减少质心数，能在保证强化学习收敛的前  提下尽可能地减少质心数，从而尽可能减少Q值函数存储空间、提高收敛速度，使交通信号控制策略更快地适应当前交通流情况，从而尽可能减少交通延误。

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

该成果是全行业第一款面向医患纠纷的专业化调解平台，已从简单的类案推荐系统演变为面向医患纠纷人民调解的一体化、专业性、共享的在线办案平台，主要具有以下功能：1、在线申请、远程受理；2、在线审批、实时监管；3、在线流转、智能调解；4、分层统计、自动归档。其作为当事人、调解员、专家、中心主任、行政指导人员一个共享平台，在提供各种便捷、规范、智能服务的同时，实现医患纠纷调解信息由事后的补录到在线实时、精准、智能的采集、监控和统计，为进一步智能化大数据分析奠定坚实基础。平台的应用情况已在江苏省13个地市医调中心系统试运行；作为一款专业化调解平台，已受到江苏高院的重视，现已正式与其非诉大平台完成对接，进入试运行阶段。

成果介绍主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、社交网络、大数据、信息检索等。作为项目负责人主持完成2项国家自然科学基金，1项中国博士后基金一等资助项目，5项省部级重点实验室开放课题项目，10余项企业联合研发项目等。作为主要负责人参与国家重大研发计划子课题、总装预研、863课题等项目。研究成果已应用于国防、科技情报、医疗、智慧司法、智能制造等行业。担任数十个重要国际会议和国内外重要期刊的程序委员或审稿人。已在国内外重要学术期刊和会议上发表学术论文90余篇。研究工作被60多个国家和地区的学者引用1500余次。技术创新点及参数面向多源异构数据的知识图谱构建技术；大规模知识图谱的高效融合技术；面向跨媒体异构数据的知识表示技术；基于语义关联和知识驱动的信息汇聚技术；面向复杂问题智能问答技术；基于知识和机器学习和问题推理和分析技术。

综合利用GNSS、UWB、INS、LiDAR、相机等传感器，通过对顾及GNSS系统偏差的GNSS RTK/INS紧组合定位方法、GNSS/UWB/INS高精度室内外一体化定位方法、GNSS/INS/LiDAR同步定位与构图方法、基于单目视觉SLAM/INS组合定位方法等一系列核心算法的研究，搭建完成基于多传感器数据融合的室内外一体化高精度定位平台。该平台由硬件平台和数据处理软件两部分组成，硬件平台实现各类传感器的固定、时空基准统一以及原始观测数据采集与解析等功能，数据处理软件实现多传感器数据融合、组合定位定姿、三维构图等功能。大量的实验结果表明，该平台在室外复杂环境、室内外交互区域以及室内环境下的定位精度可达20cm以内。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

成果研发机构长期跟踪、研究HTML5 Web标准，是国内移动Web中间件的技术开拓者，实现了面向行业的、基于HTML5技术的智能终端Web应用平台产品，处于国内领先、国际先进水平。目前已经积累了大量的技术经验和产业化基础，掌握了多项跨平台适配技术，先后将平台产品适配到上百款手机终端，覆盖iOS、Android、Windows Phone等各大主流操作系统，产品支持iPhone、诺基亚、HTC、三星、摩托罗拉等百余款国外品牌及机型，并覆盖华为、中兴、TCL、联想等基于国产操作系统的智能移动终端。产品目前已成功运用到银联手机支付、中国电信移动OA等行业系统。