该软件用于连铸结晶器摩擦力数据的在线分析和离线分析。它将 MDF 数据和连铸工艺参数数据库进行关联，实现信息集成，是分析摩擦力变化趋势、规律和进行事故分析的方便工具。对于工艺参数数据库经常和可能出现的错误，做了一系列的容错算法和经验处理，目前的摩擦力专用数据库能将每一块坯的各种工艺信息与此板坯在结晶器中的摩擦力信息较好地一一对应，且操作方便。可按 cast _no 、炉号（ pono ）、坯号（ slab_no ）三种方式分别对应找到其在结晶器内的摩擦力信息。本软件具有数据导入、曲线浏览、表格浏览、曲线打印、报表打印（表格打印）等功能。软件将原始专用数据表（这里称作工艺数据表）、摩擦力数据文件导入到软件专用的数据库中，点击工具条上的查询按钮，即可以三种方式浏览工艺参数、摩擦力数据，生成曲线，打印曲线和报表。

一种摩擦噪声的试验分析方法及其试验装置，方法是：夹持下摩擦件的下夹具固定在往复运动装置上；夹持上摩擦件的上夹具，穿过水平支架与应变式力传感器的底面接触，上夹具上安有三维加速度传感器，水平支架的两端通过压电式力传感器固定在支架基座上，应变式力传感器固定在二维移动台的底部；声学传感器的感应端位于上、下摩擦件接触界面附近；控制二维移动台使上、下摩擦件进行受控往复摩擦运动，同时，由三传感器种精确同步动态采集摩擦噪声、振动加速度和摩擦力并实时分析。从而较准确地分析摩擦噪声与界面及系统特性的相互关系和影响规律，以揭示摩擦噪声的产生机理，为机械设备的降噪设计，提高机械的性能与寿命提供更准确可靠的试验依据。

本系统为多绳摩擦式提升机滑绳保护系统，主要应用于矿井提升系统。系统可以有效检测到钢丝绳打滑，并且输出信号到提升机主控系统，执行打滑保护动作。确保了煤矿提升系统的安全运行，保障了煤矿的安全生产。且该系统还可应用于起重机、电梯等由钢丝绳驱动的设备，具有良好的市场前景。

产品详细介绍 MMW-1A组态控制万能摩擦磨损试验机 1、性能特点：         该机引入过程控制原理，将工业控制计算机与组态软件技术、网络技术紧密结合；并采用一体化的结构设计，将嵌入式工业控制计算机、组态软件、采集模块、执行器组合在一个框架内，完成对整个试验过程的控制，所有的试验操作都能在计算机主界面中进行，是国内首次应用该项技术的摩擦磨损试验机，具有组态控制方式灵活、摩擦副种类多、调速范围大、能够模拟高温环境，自动化程度高、使用调整方便的特点。 2、适用范围：         该机在一定的接触压力下，能够模拟滚动、滑动或滑滚复合运动，具有多种摩擦副，能够完成点、线、面摩擦模拟试验。可用来评定润滑剂、金属、塑料、涂层、橡胶、陶瓷等材料的摩擦磨损性能。既能满足传统石化行业用户研制、开发、检测各种中高档系列液压油、内燃机油、齿轮机油的需求，又能满足新兴材料开发、新工艺研究用户进行模拟评定测试的需求。 3、主要技术经济指标   序号 项目 技术指标 1 试验力工作范围 10～1000N（无级可调） 2 试验力示值相对误差 ±1% 3 摩擦力矩测量范围 2.5N.m 4 摩擦力矩示值相对误差 ±2% 5 主轴转速范围 1～2000r/min 6 使用减速装置时： 0.05～20r/min 7 试验介质 油、水、泥浆、磨料等 8 温度控制范围 室温～300℃ 9 试验机主轴与下副盘最大距离 ＞75mm 10 时间控制范围 10s～9999min 11 计算机及数据处理系统      使用工业控制计算机及组态软件，实现对整机和试验过程的全程控制，实时显示各种参数，自动记录摩擦力—时间曲线和温度—时间曲线

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。 团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。

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。

本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤:1. 从相关数据采集与监视控制系统中提取历史 风速数据;2. 对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析;3. 对聚类经验模态分解得到的 各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小 二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取;4. 根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数 进行预测;5. 叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果;6. 对风速预测结果进行误差分析。本发 明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定 和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。

本发明公开了一种二重预测视频编解码方法和装置，解码方法中，解码重建图像的重建过程包含二重预测补偿过程和第二重预测存储，其中二重预测补偿过程包括第一重预测补偿过程和第二重预测补偿过程，其中第二重预测补偿过程的输入包括重建后的第一重残差和重建后的第二重残差；编码方法包括二重预测过程和第二重预测存储，其中二重预测过程包括第一重预测过程和第二重预测过程，其中第二重预测过程的输入包括和第一重残差和第一重残差预测值；此编码方法产生相应码流；本发明使用二重预测编解码方法和装置去除冗余，得到编码性能的提高。

上海大学通信学院蒋皆恢研究团队联合复旦大学附属华山医院、瑞士伯尔尼大学合作团队于2020年4月22日在《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》上在线发表论文“Individual brain metabolic connectome indicator based on Kullback-Leibler Divergence Similarity Estimation predicts progression from mild cognitive impairment to Alzheimer's dementia”。该期刊是核医学领域最具影响力的顶级学术期刊，在JCR及中科院SCI期刊分区为一区Top，2019年其影响因子达7.182。上海大学为第一单位，上海大学通信学院博士生王敏为第一作者，上海大学蒋皆恢副教授和华山医院左传涛教授为共同通信作者。该研究依托上海先进通信与数据科学研究院、上海大学通信学院特种光纤与光接入网重点实验室、特种光纤和先进通信国际联合实验室进行。 阿尔兹海默症(AD)是引起痴呆最常见的老年退行性疾病，其医疗年花费占国内生产总值的1.47%。由于AD疾病进程不可逆转，一旦确诊绝大多数已至中晚期痴呆。药物赖以起效的靶细胞都已经凋亡，更无从谈药效。因此早期诊断和干预已成为临床共识。轻微认知障碍(MCI)为AD痴呆前期，基于MCI临床基线数据对AD转化进行预测，具有重要的临床价值。18F-葡萄糖代谢(FDG)正电子发射断层扫描成像(Positron Emission Computed Tomography, PET)技术，可在体揭示认知下降过程中的大脑代谢水平变化，但是先前的研究多是基于数值分布的量化分析，而忽视了各神经元之间的代谢相关性，这些代谢相关性可能揭示一些常规指标难以发现的微弱病理生理学变化。因此，蒋皆恢研究团队提出了一种新的基于KL散度估计的、个体代谢连接组学方法，并用于对MCI向AD转化预测。基于公共数据库ADNI数据的研究结果表明，该方法在MCI人群分析中具有较高的有效性、稳定性和特异性。使用该方法构建的脑代谢连接组学预测指标，在510例MCI患者中达到了比传统方法更高的预测效果。本研究为揭示脑内代谢连接异常提供了新思路。论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s00259-020-04814-x