研发团队合成了一种新型化合物作为模型化合物，进行痕量气体状态下荧光点亮机理的研究，在明确的反应机理和优化的分子结构指导之下，制备出具有优异性能的适用于高效率传感器的薄膜功能材料。同时，借鉴已有商业可得的产品，重新设计传感器的结构，制备更加便携、低成本并高效的新型爆炸物传感器。根据荧光效应：当光源照射分子时，分子中电子吸收能量跃迁到第一激发单线态或第二激发单线态，但这些激发态是不稳定的，当电子由第一激发单线态恢复到基态时，能量会以光的形式释放，产生荧光。 根据设计出的新型传感器，团队研究了一种非接触式爆炸物荧光检测技术，主要包括气相物质荧光反应流场成形控制、精密光路结构设计、高稳定度调制光源驱动、微弱荧光信号检测、多路隔离电源设计与系统总控集成等。在建立可靠流场仿真模型的基础上，实现激发光源、荧光探测器等电气与结构设计，完成原理样机的研制。本项目在实现过氧化物爆炸物荧光检测系统的设计中，选用带通滤光片、高通滤光片及各种K9光学透镜等光学器件设计精密光路结构；选用LED单波长光源，搭配可调制电路，设计高稳定度调制光源；进行万倍增益荧光探测电气设计，噪声极低、探测域值大，可高效采集并处理检测晶片发出的荧光，实现微弱荧光信号检测；荧光检测晶片显示为对特定波长光源敏感，当含有爆炸物物质的气流通过检测设备后发生反应，通过上述内容可知若发生反应，会激发出特定波长的荧光；实时监控模块选用stm32系列处理器，实现对系统各模块的工作状态的控制与信号传输；总控电源设计为多路隔离电源，可分别为各模块提供合适的电压，同时受实时监控模块控制。 针对海关、机场、地铁、车站及快递等行业日益增多的流动性临检应用场景，可通过小型化便携式爆炸物检测设备与安检门、安检机等传统安检设备进行集成安装，实现既有安检能力的升级。 同时，过氧化物爆炸物检测仪器工作原理智能高效。当待检物品或人通过时，仪器使用检测试纸采集待检物质，中央处理器模块通过对得到的数据进行分析处理，得出检测结果。若检出爆炸物，仪器报警，复位后进行自清洁；若未检出，仪器恢复待检状态。

产品详细介绍                                     工业数字相机，工业数字摄像机，VGA工业相机，工业摄像头陕西维视数字图像技术有限公司专业研发生产工业摄像头,工业CCD摄像机，工业相机、工业摄像机，工业摄像头，工业数字摄像头，工业相机镜头，CCD工业相机，CCD工业摄像机，工业数字相机,智能相机，网络工业相机，高分辨率工业摄像机，DSP缩放相机，镜头，工业镜头，放大镜头，放大工业镜头，连续放大镜头，自动化工业镜头，远心镜头、镜头配件，工业显微镜头，数字显微，工业显微镜，显微检测，显微成像，显微镜电子目镜，机器视觉光源，LED光源，背光源环形光源等经过多年的经验积累提供工业传感器核心技术的应用方案，制造出性价比优良的工业相机、工业摄像机和工业镜头产品范围涉及包装印刷、电子、纺织、汽车制造、烟草、半导体、医疗制药、现代物流、交通安防等多个领域。                                                                                                                                                                                                     工业数字相机，工业数字摄像机，工业数字摄像头，工业CCD相机，工业CCD摄像机，工业CCD摄像头１、MV-USBⅡ系列高分辨率工业数字摄像机，工业摄像机，USB工业摄像机型号           分辨率     感光尺寸 感光器件 帧数 采样精度 像元大小(μm) 数据接口 曝光时间MV-130UC/UM工业数字相机1280*1024 1/2"  逐行CMOS 10 10bit    5.2*5.2   USB2.0   60μs-2sMV-200UC工业数字相机    1600*1200 1/3" 逐行CMOS   8   10bit    3.0*3.0   USB2.0 100μs-2sMV-300UC工业数字相机    2048*1536 1/2"   逐行CMOS 5   10bit    3.2*3.2   USB2.0 100μs-2sMV-500UC/UM工业数字相机 2592*1944 1/2.5" 逐行CMOS  5   10bit    2.2*2.2   USB2.0    100μs-2s 2、MV-USB2.0高分辨率数字工业摄像机，USB高清摄像机，USB接口工业摄像机型号           分辨率     感光尺寸 感光器件 帧数 采样精度 像元大小(μm) 数据接口 曝光时间MV-1300UC/UM        1280*1024 1/2"    逐行CMOS  15   10bit       5.2*5.2    USB2.0    50μs-1sMV-2000UC工业摄像机 1600*1200 1/2"    逐行CMOS 10   10bit    4.2*4.2    USB2.0    50μs-1sMV-3000UC工业摄像机  2048*1536 1/2"    逐行CMOS 6    10bit    3.2*3.2    USB2.0    50μs-1s 3、MV-1394接口高分辨率工业CCD摄像头，1394工业摄像头，1394数字摄像机型号           分辨率     感光尺寸 感光器件 帧数 采样精度 像元大小(μm) 数据接口 曝光时间MV-1300FC/FM1394工业摄像机 1280*1024 1/2" 逐行CMOS 15   10bit   5.2*5.2    1394a   100μs-1sMV-2000FC1394工业摄像机      1600*1200 1/2"  逐行CMOS 10   10bit 4.2*4.2   1394a    100μs-1sMV-3000FC1394工业摄像机      2048*1536 1/2" 逐行CMOS 6 10bit   3.2*3.2   1394a     100μs-1s 4、MV-DC系列USB2.0接口显微镜电子目镜，USB工业显微镜，电子目镜型号           分辨率     感光尺寸  感光器件 帧数 采样精度 像元大小(μm) 数据接口MV-DC130 USB工业显微镜   1280*1024   1/2"    逐行CMOS   10   10bit    5.2*5.2    USB2.0MV-DC200 USB工业显微镜   1600*1200   1/3"    逐行CMOS   8    10bit    4.2*4.2    USB2.0MV-DC300 USB工业显微镜   2048*1536   1/2"    逐行CMOS   5    10bit    3.2*3.2    USB2.0MV-DC500 USB工业显微镜   2592*1944   1/2.5"   逐行CMOS    3    10bit    2.2*2.2   USB2.0 5、MV-VD USB2.0接口CCD工业相机，USB接口工业相机，USB工业CCD相机型号           分辨率     感光尺寸 感光器件 帧数 采样精度 像元大小(μm) 数据接口 曝光时间MV-VD036SC/SM USB 工业相机 744*480   1/3"  逐行CMOS   60   10bit   6.0*6.0    USB2.0   100μs-4sMV-VD030SC/SM USB 工业相机 640*480  1/4"   逐行CCD 60   10bit   5.6*5.6    USB2.0   100μs-30sMV-VD078SC/SM USB 工业相机 1024*768 1/3"   逐行CCD 30   10bit   4.65*4.65 USB2.0   100μs-30sMV-VD120SM/SC USB 工业相机 1280*960   1/2" 逐行CCD   15   10bit 4.65*4.65   USB2.0 100μs-30sMV-VD130SM USB 工业相机     1280*1024 1/2" 逐CMOS    27   10bit   5.2*5.2    USB2.0   100μs-4s 6、MV-VS 1394接口工业CCD摄像机，1394工业摄像机，1394接口工业相机型号             分辨率     感光尺寸 感光器件 帧数 采样精度 像元大小(μm) 数据接口 曝光时间MV-VS030FM/FC 1394工业摄像机 640*480   1/4"    逐行CCD 60   10bit   5.6*5.6     1394A   100μs-30sMV-VS045FM/FC 1394工业摄像机 780*582    1/2"   逐行CCD 50   12bit   8.3*8.3     1394A    20μs-2sMV-VS078FM/FC 1394工业摄像机 1024*768 1/3"    逐行CCD 30   10bit   4.65*4.65    1394A   100μs-30sMV-VS120FM/FC 1394工业摄像机 1280*960 1/2"    逐行CCD 15   10bit   4.65*4.65    1394A   100μs-30s 7、MV-VS系列1394接口高分辨率工业CCD相机，1394接口工业相机，1394摄像机型号             分辨率     感光尺寸 感光器件 帧数 采样精度 像元大小(μm) 数据接口 曝光时间MV-VS140FC/FM CCD相机 1392*1040 1/2"   逐行CCD 7.5   12bit    4.65*4.65   1394A    20μs-2sMV-VS141FC/FM CCD相机 1392*1040 1/2"   逐行CCD 15    12bit   4.65*4.65    1394A   20μs-2sMV-VS142FC/FM CCD相机 1392*1040 2/3"   逐行CCD 15    12bit   6.45*6.45     1394A   20μs-2sMV-VS200FC/FM CCD相机 1628*1236  1/2"   逐行CCD 14    12bit   4.40*4.40     1394A   20μs-2s 8、MV-VS-L系列1394接口一体化工业相机一体化摄像机，1394一体化摄像头型号           分辨率      感光尺寸 感光器件 帧数 采样精度 像元大小(μm) 数据接口 曝光时间MV-VS030FC-L 一体化工业相机   640*480 1/4"   逐行CCD 60  10bit  5.6*5.6     1394A   100μs-30sMV-VS030FM-L 一体化工业相机   640*480 1/4"   逐行CCD 60 10bit   5.6*5.6    1394A   100μs-30sMV-VS078FC-L一体化工业相机  1024*768 1/3"   逐行CCD 30   10bit   4.65*4.65   1394a    100μs-30sMV-VS078FM-L 一体化工业相机 1024*768 1/3"  逐行CCD 30   10bit   4.65*4.65    1394a     100μs-30s一体化工业相机：1、内置镜头焦距：5mm-45mm，可通过软件控制焦距。2、聚焦(自动/手动)，可通过软件控制。3、光圈 (自动/手动)，可通过软件控制 9、MV-VE系列GigE接口工业网络数字摄像机，GigE接口网络摄像机，千兆网络摄像机型号           分辨率      感光尺寸 感光器件 帧数 采样精度 像元大小(μm) 数据接口 曝光时间MV-VE030SC/SM千兆网络摄像机 640*480    1/4"   逐行CCD 60   10bit    5.6*5.6   GigE 100μs-30sMV-VE078SC/SM千兆网络摄像机 1024*768   1/3"  逐行CCD 30   10bit    4.65*4.65 GigE  100μs-30sMV-VE120SC/SM千兆网络摄像机 1280*960   1/2"  逐行CCD 15   10bit    4.65*4.65 GigE  100μs-30sMV-VE141SC/SM千兆网络摄像机 1392*1040 1/2"   逐行CCD 15   12bit    4.65*4.65 GigE 20μs-60msMV-VE142SC/SM千兆网络摄像机 1392*1040 2/3"   逐行CCD 15   12bit    6.45*6.45 GigE 20μs-60msMV-VE200SC/SM千兆网络摄像机 1628x1236 1/2" 逐行CCD  14   12bit   4.40*4.40    GigE   20μs-60ms 10、MV-VGA系列百万像素VGA接口工业相机   VGA工业相机，VGA带十字线相机型号          分辨率     感光尺寸 感光器件 帧数      标示线          曝光 像元大小(μm) 数据接口MV-VGA130   1280*1024 1/3"      逐行CMOS 20 双十字线/带测量功能 自动曝光/关 5.2*5.2 VGAMV-VGA130S 1280*1024 1/3"      逐行CMOS 20 八十字线/带测量功能 自动曝光/关 5.2*5.2 VGAMV-VGA130H 1280*1024 1/2.5"    逐行CMOS 60 八十字线、高速       自动 曝光   2.2*2.2 VGAMV-VGA200   1600*1200 1/3"      逐行CMOS 15 固定十字线           自动曝光/关 3.0*3.0 VGAMV-VGA200S 1600*1200 1/3"      逐行CMOS 15 单/双/三十字线带OSD功能 自动曝光/关 3.0*3.0 VGA 机器视觉图像采集产品专业研发制造商--维视图像(Microvision)http://www.xamv.com http://www.microvision.com.cn西安：电话：62291010 (中继线) 传真:(029)822131832 Email:xamv123@126.com北京：010-51296530(中继线) 　 13522851886 www.mv186.com深圳：13714564541 http://www.microvision.cn　Email:SHZ@AFTvision.com上海：13917389523 . Email:tuxiangmv@126.com 

针对智慧城市、移动设备、工控系统等多个领域的CPS 多源异构时空大数据，提出了多种时序模式挖掘算法和时空 模型构建方法，并应用在轨迹预测、交通流预测、空气质量 预测、用户画像、活动识别、异常行为检测、网络攻击检测 等多个任务中，并为“人机物”融合的数据驱动模型提供理 论与技术基础。

近日，中国科学技术大学管理学院在时空面板数据模型的研究中取得重要进展，突破经典的广义极大似然估计和广义矩估计理论框架，提出了基于空间权重矩阵特征分解的估计和模型选择方法。相关论文在学术期刊《美国科学院院报》上发表。现在很多大数据（环境，疫情，犯罪，物流，区域经济等）呈现出时间和空间的复杂相依关系，由于时空的交互影响提高了对应的时空模型的估计难度。有别于已有的复杂估计方法，文章改变传统的估计思路，充分利用时空数据的空间结构特征，采用空间权重矩阵的特征分解，极大的简化了估计方法，提高了估计精度和运算速度，并提出了相应的模型选择方法。理论部分模型的示意图如下图所示：文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月（72 个月） 138 个美国匹兹堡行政地区的犯罪数据为例做了示范。在这个例子中，犯罪数据重罪（Part I）和轻罪(Par II)在138个行政区的平均犯罪个数分布如下图：文章还选取了 15 个区域社会经济变量作为解释变量，包括区域总人口、收入、失业率、贫苦率、非裔比例、教育水平等。模型的拟合程度指标R平方（接近1时，拟合程度高）达到 0.98，表明选择的模型非常好的拟合了数据。数据分析结果可以用于以轻罪发生率预测重罪发生率，解释犯罪学的“破窗理论”，分析重罪发生率和总人口、收入和贫困等的量化关系。论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0318/c15884a414854/page.htm

现代互联网、通信和信息科技应用涉及海量异构数据，有效管理和使用数据需要对其进行组织优化和 预处理。索引是重要的预处理方法，以其为基础可提供高效的数据搜索功能。常用的开源搜索引擎Lucene第一部分 电子与信息领域技术成果采用属于关键字索引的分词倒排技术，可满足自然语言数据搜索的需求，但是对词较多或者无法分词的异 构数据，比如信号、日志、代码和基因等，需要使用SA（suffix array，后缀数组）索引，在技术原理和应 用范围上均区别于关键字索引。

成果简介：数据传输存储单元是一款基于GPRS/TD-LTE网络的无线数据通信产品。该产品利用运营商的无线网络，为终端设备和数据服务中心（平台）搭建起一条无线通信链路，客户可基于该无线通信链路传输其用户数据。数据传输存储单元配有128MBFLASH空间用于数据存储功能。并具备数据补传、数据定时主动上传功能，支持数据加密压缩算法，并能够根据物联网要求添加加密算法。数据传输存储单元具有远程、本地控制输出功能，可支持本地远程升级维护，具备设备自检功能和终端设备异常事件记录功能。数据传输存储单元具有极高的性

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年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6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、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。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年中国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、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。