癌症是全球第二大死因，对人类的健康构成严重威胁。我国人口基数庞大，老龄化进程不断加快，癌症防控工作也面临巨大挑战。准确、实时的恶性肿瘤发病数据可为防控相关的政策制定、资源配置和科技项目实施与效果评估等提供重要依据。肿瘤发病数据的获得主要通过“肿瘤登记”实现，其中最理想的模式为“基于人群的肿瘤登记体系（Population-based Cancer Registry,PBCR）”。我国现行的肿瘤登记工作可追溯到上世纪50年代末60年代初。历经几十年发展，“从无到有”、“从弱到强”，为相关工作的开展提供了关键的基础数据。然而，受限于“基于监测哨点开展、定点医院人工填报”的主要形式，目前我国肿瘤发病登记工作的发展遇到挑战。其中主要包括：肿瘤登记点数量不足和分布不均衡；肿瘤登记数据深度和广度不足；很难在现有模式下建立真正覆盖全人群的肿瘤监测系统。同时，对上报数据的采集、补充、质控需要较长周期，导致我国肿瘤发病年报通常会滞后3年发布。河南省滑县与广东省汕头市合计在籍人口约700万人。近十年以来，各项医保系统的总参保比例分别稳定在99%及90%以上。两地区过去一直被认为是食管癌高发区，但目前尚无国家肿瘤登记系统覆盖，因此实际的癌症负担及食管癌发病水平仍不明确，无法有针对性地制定并实施肿瘤防控计划。过去十余年，柯杨教授课题组在我国太行山食管癌高发区开展了多项大规模前瞻性人群研究。在长期的队列随访工作中，课题组探索出利用“医保报销数据”追踪肿瘤新发病例的工作模式。经比较性研究评估，该模式对新发癌症病例捕捉的灵敏度高达96%，特异度接近100%[4]。在此基础上，该团队进一步与河南省滑县和广东省汕头市政府有关部门与医疗机构建立深度合作，在高度重视数据安全与隐私保护的基础上，创新性地基于医保系统的医疗费用报销与疾病诊断数据，建立了一套标准化的数据清理流程和质控标准，研发了医保系统数据挖掘的相关算法（已申报相关发明专利），实证性构建了南、北方两个试点地区的肿瘤发病监测系统。对当地全瘤种的癌症发病数据及其流行分布特征、时间趋势等进行了深入分析与报告，为两地区明确癌症疾病谱特征及相关负担、有针对性地建立并完善癌症防控工作策略提供了详实的数据。2012-2018年河南省滑县与广东省汕头市参保全人群的年龄分布 （高参保率及稳定、详实的人口分布数据使MIS-CASS实现“全人群覆盖”）2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要恶性肿瘤发病例数及发病率 （医保数据的“实时性”与“高质量”使MIS-CASS的发病数据报告延迟缩短至6个月）2014-2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要瘤种发病率变化趋势 （MIS-CASS敏锐地捕捉到了滑县开展乳腺癌筛查引起的发病率“突增”）2018年广东省汕头市食管癌发病率地域分布特征 （MIS-CASS报告显示，汕头市整体食管癌发病水平不高，但内部地域差异明显，地处东北、四面环海的南澳岛为高发区域，西南方向渐呈下降趋势）我国《“十三五”规划（2016~2020）》和《“健康中国2030”规划纲要》均提出，要推进健康大数据在各相关部门间的整合、共享、挖掘和应用。该项工作将医保系统创新性地与癌症发病监测工作相结合，建立了基于医保大数据监测癌症发病的MIS-CASS模式。经评估，该模式具有区域内全人群覆盖、数据质量高、报告延迟短、运维成本低等优点。在信息化与大数据时代背景下，为我国癌症及其他重大慢性非传染性疾病的监测与登记工作提供了有益经验和发展方向。

本项目是从生物制药顶层设计考虑，通过样本自动存取系统来提高生物制 药的科研水平和效率，采用先进技术解决系统集成中的复杂关键技术问题。项 目针对目前普遍使用冰箱（柜）冷藏样本的缺陷，进行彻底变革，设计全封闭 蜂窝式复合旋转机构，在此基础上，再运用相关技术，设计一种既能高效、安 全存取样本，又能高效利用和管理样本的系统，该系统功能扩展后，可组成智 能自动实验系统。

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。

建设消化系统肿瘤的大数据平台，通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据，系统地构建消化系统肿瘤大数据，并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究，探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据，共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息，其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息，包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点，都注释了实验验证的或潜在的上游激酶，以便理解其分子调控机制。同时，通过整合UniProt，ExPASy和DrugBank等数据库中的信息，对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释，方便查询和使用。       此外，数据库中还开发了qKinAct分析模块，研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息，进而分析异常的磷酸化信号通路。因此，qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库，为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。

成果简介：当前已经完成成果：已完成星上实时云剔除、关键区域/目标的快速提取算法研究；实现了光学遥感星上处理SoC芯片功能样片研制和测试，单片可实现155Mbps输入速率的实时处理，功耗小于600mw。 2015年完成成果：完成高性能、抗辐照星上光学遥感数据SoC处理器研发，并基于自主芯片构建星上并行实时处理原型样机，实现星上90%以上实时云剔除、关键区域/目标的快速提取等智能实时处理。 项目来源：民口863项目 技术领域：地球观测与导航技术

本发明属于电站锅炉智能控制技术领域，并公开了一种电站锅炉运行数据清洗方法，包括以下步骤：定义稳态系数并采用人工引导的方式确定特征参数的稳态阈值，遍历数据计算各数据点稳态系数及稳态权重系数，根据稳态权重系数确定各数据条的稳态性，剔除标记为非稳态及各稳态段开始的若干个数据，最后采用改进的置信空间对对稳态段内数据进行筛选，提高稀疏稳态内数据的可靠性。本发明针对电站锅炉运行数据特点而提出，具有较高的可靠性，操作简单，计算速度快。

浙大生仪学院磁共振平台的CBIST团队近期公开了一批包含三位旅行志愿者在十家不同中心采集的磁共振扩散成像数据集。数据的具体描述和简要质量报告已经在Scientific Data发表。

本发明公开了一种基于隐私保护的数据索引方法，属于数据处 理技术领域。本发明包括：提出了一种 R-tree 划分算法，使得任意两 个叶子节点之间都没有重叠，在叶子节点上独立地添加噪音使得本地 索引 PR-tree 满足差分隐私；针对选取的部分 PR-tree 节点，采用了一 种映射机制将每一个 PR-tree 节点映射到相应的 CAN 服务器上从而构 建全局索引。本发明设计了一种基于隐私保护的两层分布式索引 PR-CA

1.痛点问题 多年来，工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现，效率低，难以实现快速开发。同时，工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成，计算流程复杂多变，迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则，一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，各阶段相辅相成，形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计，完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括： （1）内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型，并提供了按需扩展机制，用户可以按照自己的需要随时添加和扩充，以支持客户特定的大数据应用需求； （2）支持拖拽方式构建处理与分析流程，完全图形化设计大数据处理分析计算流程，并能在设计过程中进行单步/多步运行调试，查看中间结果，实时调整运行结果，以获得用户期望的处理分析结果； （3）支持机器学习模型训练及使用，内置了机器学习模型训练框架，一般机器学习模型在该技术的支持下，可以实现快速训练，训练结果可支持进一步的大数据处理与分析； （4）支持数据处理与分析流程参数化，在其提供的内部数据处理与分析算法模板中，用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法，并集成和扩展到该技术的算法集合，实现按需定制处理分析； （5）支持数据画像和学习模型可视化，以图形化的方式定制数据画像的方法模型，并以二维和三维图表的形式展示给用户； （6）支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式； （7）按需定制运行计划与资源有效利用，用户可设置任务执行计划，任务执行计划定期运行，以实现周期性处理分析，方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计，分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具，用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型，并可进行调试和查看中间结果；管理工具，针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理，包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务，即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型；执行服务，是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务；计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务，如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务，包括计算组件或框架，以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点，并且能够广泛应用于多个行业和领域中，如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作，获得各领域的实际需求，促使该技术不断完善和升级迭代，走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会，在合作基础上，推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级，为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。