研究目的和意义机器学习和人工智能已成为当今最热门的技术之一。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，正式将人工智能作为国家重要发展战略之一。人工智能已经成为信息技术时代的又一波浪潮。在这波浪潮的推动下，互联网行业、金融行业、传统制造业、政务民生、公安警务等各行各业都在积极向人工智能领域转型升级，利用人工智能先进技术提升智能分析和辅助决策能力，

团队在国内率先开展基于DNA条形码的水生浮游动植物物种鉴别和多样性监测，并取得了初步进展：开发了基于高通量测序技术构建小型浮游生物条形码数据库的方法，用于浮游植物和浮游动物条形码数据库的构建；初步验证了基于分子生物学技术进行物种鉴定的技术方法可行性，可以用于实现水生生物物种的快速监测。宏条形码技术不仅提高了我们对环境生物多样性的认识，也极大地降低了生物监测的成本，提高了物种监测的通量和效率。申请相关专利7项，已授权6项。

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。

1. 痛点问题 场景、目标对象的感知与语义理解在医疗健康、运动培训等领域具有广阔的应用前景，其核心是如何在像素级、对象级、场景级多层次、多尺度表示下实现语义、几何及空间关系的透彻感知。 现有计算机视觉方法或激光雷达等手段无法同时获取多个维度的高质量场景与目标信息，同时现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。 2. 解决方案 团队提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息；提出一种基于物理空间推理和语义关联建模的动态场景深度估计方法，综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波，实现复杂动态场景的无先验深度估计，将观测目标与背景进行区分；提出一套从图像和视频中预测目标的位置和姿态的方法，包括迭代匹配的深度网络、基于物体三维坐标的旋转/平移解耦、自监督6D模型等，克服了遮挡、光照变化、视觉歧义与数据标注依赖等因素的影响，可以准确估计目标相对相机的 6D 位姿（3D平移量和3D旋转量）；构建了基于全卷积网络和兴趣区域的多目标实例检测与分割框架，有效的解决了复杂类别、场景遮挡情况下的多目标实例分割问题，能够实现同时对场景中多个目标检测与分析。 合作需求 寻求医疗健康服务、医疗器械等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。

1. 痛点问题 在常规显微系统中，宽视场与高分辨率不可兼得。此外，基于单光子照明的成像方式一般均不具有层析能力，极大地限制了其应用范围。 2. 解决方案 图1 完整宽视场、高分辨率成像示意图 本发明公开了一种显微层析成像方法与装置。包括：在投影器件上依次加载所需的各照明图案，利用光学中继透镜组以预设的缩放比例中继到样本面对相应子视场进行激发，子视场中被不同照明图案激发的荧光信号依次通过光学中继透镜组，并以预设的缩放比例中继到相机靶面，实现高分辨的子视场图像的获取；通过二维横向扫描器件使得光束在样本面上产生横向偏移，实现超大视场的不同子视场的结构光图像及其均匀光图像的获取（图1）；通过轴向扫描器件使光束在样本轴向产生偏移，实现对样本的轴向扫描；对获取的图像依次利用结构光层析算法、图像拼接算法、三维重建算法，最终得到三维光学层析图像。本发明具有宽视场、高分辨率及三维层析成像的性能。 合作需求 寻求在显微仪器领域有相关技术开发、市场推广经验，能推进本发明落地的高技术光电企业。

产品基于某战车机舱乘员近体调温技术的开发成果，研发了一种民用产品的近体/贴体主动调温系统——特种户外空调服装微型制冷技术，应用热电效应原理制冷空调，是近年来国外节能环保制冷研究应用于高端民用产品领域的热点。根据不同应用环境，设计开发了一种多用途的个性化近体/贴体调温系统，是一项新型无污染的绿色能源产品，可应用于近体调温如户外服装/头盔贴体调温、床垫坐垫、微小型制冷制热系统等。 近体调温系统是基于热电原理的半导体制冷制热装置（TED），利用半导体的帕耳帖效应，是一项新型无污染的绿色环保

本项目属于化学工程及制药工程领域。该专利核心技术还成功应用于药用氨基酸、盐酸大观霉素、头孢曲松钠等十余种产品，建成17条精制生产线，均通过国家验收或省部级鉴定,专家鉴定为:质量及技术经济指标(节能、降耗、减排)均达到并部分超过了国际先进水平。直接经济效益显著，近三年累计新增产值12.44亿元，新增利税2.86亿元，创收外汇3171万美元；且社会效益突出，如地塞米松磷酸钠产品已击败国际竞争对手，占有50%以上海外市场和60%以上国内市场；帕罗西汀产品打破了国际专利封锁，国内领先的产品已进入了国际规范

本成果运用图像识别、智能诊断等技术，对电力设备运行状况进行实时分析并及时预警设备故障。该技术填补了电力设备检测与故障诊断领域的技术空缺，能够准确、全面地对电力设备的故障状态进行检测与定量分析。   目前的电力设备故障检测技术主要有基于红外成像的电力设备异常发热检测技术与基于紫外成像的电力设备异常放电检测技术，两种方法均独立应用。由于电力设备分布面广、数量众多且运行时具有高温、高电压等特殊性，常规检测方式难以准确判定电力设备的发热和放电情况。本

本发明公开了植物耐热相关蛋白TaXPD及其编码基因与应用。本发明所提供的蛋白质为如下a1)或a2)或a3)：a1)氨基酸序列是序列表中序列2所示的蛋白质；a2)在序列表中序列2所示的蛋白质的N端或/和C端连接标签得到的融合蛋白质；a3)将a1)或a2)所示的蛋白质经过一个或几个氨基酸残基的取代和/或缺失和/或添加得到的与植物耐热性相关的蛋白质。实验证

1 成果简介智能交通系统已经成为交通运输发展的重要支撑。 2000 年左右我国正式从国家层面开展相关研究及示范工程，智能交通系统的发展已经成为各级交通相关部门的共识。 清华大学自 1996 年开展智能交通系统的研究及系统设计、开发工作，内容涵盖交通信号控制系统、交通信息平台、指挥调度系统、应急交通指挥等方面，形成了一系列具有自