项目成果/简介:该项目的核心技术来源于中国海洋大学和北京格瑞智博生态科技研究院合作研究的国家发明授权专利，是原创性创新性技术，技术壁垒非常高，难复制，拥有我国独立自主知识产权，达到国际先进水平，它的问世必将推动我国食品保鲜膜的高速发展。我国塑料保鲜膜市场25000吨左右。该项目生产的海藻食品保鲜是原创性技术产品，可逐步有效替代塑料保鲜膜产品，市场容量达到108亿元，市场接受度高，比较容易推广，因此具有广阔的市场优势。项目阶段:完成实验室阶段效益分析:我国塑料保鲜膜市场25000吨左右。该项目生产的海藻食品保鲜是原创性技术产品，可逐步有效替代塑料保鲜膜产品，市场容量达到108亿元，市场接受度高，比较容易推广，因此具有广阔的市场优势。知识产权类型:发明专利知识产权编号:ZL201410539503.6技术成熟度:已有样品技术先进程度:达到国际领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

该项目的核心技术来源于中国海洋大学和北京格瑞智博生态科技研究院合作研究的国家发明授权专利，是原创性创新性技术，技术壁垒非常高，难复制，拥有我国独立自主知识产权，达到国际先进水平，它的问世必将推动我国食品保鲜膜的高速发展。我国塑料保鲜膜市场25000吨左右。该项目生产的海藻食品保鲜是原创性技术产品，可逐步有效替代塑料保鲜膜产品，市场容量达到108亿元，市场接受度高，比较容易推广，因此具有广阔的市场优势。

引进先进的大数据或供应链管理技术和成熟的应用经验，结合我方实际状况，探索建设物流大数据体系，完善物流供应链管理。

研究证实，来源成骨细胞壁龛的Wnt5a蛋白通过激活非经典ROR2/SIAH2信号，抑制经典Wnt信号诱导与维持前列腺癌细胞在骨髓中休眠，是前列腺癌骨髓播散细胞休眠的关键机制之一。该研究结果回答了通过激活非经典Wnt信号抑制经典Wnt信号能否诱导与维持肿瘤细胞休眠这一重要的科学问题。该研究动物实验结果显示，应用Wnt5a能维持前列腺癌骨髓播散细胞呈休眠状态，避免其被激活形成实体肿瘤

  肠癌合并同时性腹膜转移（PC）的发病率约为5-10%，复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年团队和深圳腾讯AI lab建立了合作关系，研发一个基于卷积神经网络（CNN）的ResNet3D系统。经查，这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。    研究发现，ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强CT的诊断能力。

        5T管理”理念，即基于农作物及果实生长的自然通道特性，按时间敏感性将收储过程界定为熟收 (T1)、田场 (T2)、干燥 (T3)、收仓 (T4)以及仓储 (T5)等5个事件，进一步围绕5个事件优选管理目标因子和控制因子、制定管理指标体系和配套先进适用技术装备。在吉林省粮食和物资储备局的支持下，依据“5T管理”原理，制定了《吉林优质稻谷收储作业5T管理技术规程》。依托吉林省粮食和物资储备局、吉林大米联盟、九台贡米联盟、益海嘉里金龙鱼等大米相关产业组织在省内外进行推广，减损效果显著，可以显著延长大米的保鲜期，特别是探明了不当管理导致的7.16%“隐性”损失，同时也减少了粮食微生物毒素危害，为稻谷的持久鲜活保驾护航。

综合利用视觉识别、扫码装置、数据读取/传输/保存/分析系统、转运单元控制等模块有效实现禽类宰杀工厂的智能化生产及管理。

故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先进的传感器技术集成，借助各种算法和智能模型来诊断、预测和监测系统/子系统/设备的健康状态，并根据诊断或预测信息、可用维修资源和使用要求对装备维修活动做出适当决策，从而以最小的投入获得最佳的健康状态。 PHM是一种实施以健康为核心的装备综合管理的技术方法和系统。实现了两个转变：由传统的基于传感器的故障诊断转向基于智能系统的健康状态预测与评估；由事后维修和定期维修转向基于状态的视情维修。主要研究内容包括：飞机液压/环控/供电/蓄电池/作动器等典型机电系统的地面故障诊断与健康预测评估，机载状态监测与诊断推理，飞机机电PHM原型系统，小卫星电源系统在轨寿命预测与运行管理，船舶机电系统综合状态评估与维护维修辅助决策，测试性设计分析与试验验证等。 已在SCI/EI/ISTP检索的国际国内学术刊物和会议上发表论文100多篇，获得国家发明专利10余项。

01. 成果简介 非结构化数据是没有显式数据结构约束的非关系型数据，包括时间序列、图像、音视频等，其管理与分析技术成为国际信息领域战略竞争焦点。许多实际应用中，非结构化数据不仅总的体量大，而且数量也极为巨大。例如，我国气象预报业务每天接收到的气象数据文件达数亿非结构化气象小文件。此外，这些文件存在大量业务语义属性，这些属性形成了描述一个数据的多种维度。 针对海量非结构化数据的管理需求，清华大学软件学院提出了多维文件空间模型，并基于此模型突破了一系列非结构化数据核心技术，包括：l  非结构化数据到多维空间模型的映射方法；l  多维文件空间模型的分布式物理实现方法；l  分布式存储的副本控制方法。 该技术通过对非结构化数据的属性维度进行分类，将非结构化数据建模成多维文件空间模型，并对文件集合上的各种操作进行定义。此外，通过细粒度计算磁盘IO代价、网络代价、副本代价、CPU代价、数据分区代价，得到指定工作负载下的最优物理存储实现，进而通过排队论等方法对副本的一致性进行控制，实现满足用户SLA（服务等级保证）的柔性事务。  图1. 基于多维文件空间的最优非结构化数据存储方法示意图  相比现有对象存储等技术，该项技术可以实现更加灵活的数据访问。同时，该项技术能够建立多维文件空间到分布式物理存储的最优映射机制，保证非结构化数据总访问代价最小。相比于现有的分布式文件系统，该项技术可以确保使用少量内存管理数以亿计的海量非结构化小文件，而现有多数分布式文件系统在遇到海量文件管理时往往会出现内存爆炸问题。02. 应用前景 本成果技术可广泛用于各种类型尤其是多维度属性的非结构化数据管理。目前已经被成功应用于中国气象局和全国31个省或直辖市气象局，以及石油、风电等多家工业企业。该项成果还入选了2016国家十二五科技创新成就展和2018首届数字中国建设峰会，并作为贡献之一获得2018年教育部技术发明一等奖和中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权13项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、数据质量、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘等方向。团队课题负责人为王建民教授、博士生导师。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。06. 联系方式 邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn 团队电话：010-62786972；13051000520 团队邮箱：huangxdong@tsinghua.edu.cn