技术成熟度：原型验证 原理：模型将浆锚连接节点破坏视为两个阶段，第一阶段为粘结破坏，即砂浆与钢筋和钢筋断裂前（包括断裂时）时段，第二阶段为滑移破坏，即砂浆与钢筋和钢筋断裂后时段。第一阶段依靠梁单元模拟，第二阶段依靠弹簧单元模拟，这样准确的反映了浆锚连接发生时的强度破坏及之后的滑移脱离现象。 创新点：提出了建模工艺，给出了适用于模型的弹簧单元、梁单元本构关系。 应用场景：浆锚节点超限分析，浆锚节点抗震性能分析。 应用案例：约束浆锚钢筋极限搭接连接剪力墙结构抗震性能分析，装配法加固剪力墙施工模拟过程分析。 成果获奖：吉林省土木建筑学会科技进步一等奖。 成果评价：建模简单、计算快速、经过多篇论文验证传力与实际情况偏差小于10%。

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。

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

1. 痛点问题 工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，但是这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，通常的数字水印采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。此外，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。 2. 解决方案 工业物联网数据是工业大数据规模迅速扩张的主要来源。各类物联网传感器以极高的频率采集其所在设备的工作状态数据，通常为一系列包含数据产生时间戳（Timestamp）和采集数据（Data）形式为(Timestamp, Data) 的元组序列，称为时间序列。工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。 数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，包括但不限于：数据加密、用户权限划分等等。但是，这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。此外，数字水印通常采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。 本项目针对常见的水印失效场景进行了分析，提出了能够有效提示水印鲁棒性的技术，更好的确保数据安全的管理能力。 3.合作需求 在全国范围内工业互联网/工业大数据相关领域寻求应用场景，希望能与能源/装备制造行业的大中型企业开展这方面的合作研究和落地实施；并针对上述企业开展包括二次开发在内的各类实际应用，助力企业降本增效、转型升级。

海鳗（北京）数据技术有限公司，是专注于文旅大数据平台型及深度价值挖掘的高科技公司，公司本部设在北京，天津设有平台和数据运维团队，是国家高新技术企业和中关村高新技术企业。 海鳗云是面向智慧旅游大数据典型应用场景推出的SAAS服务平台，基于全景外部数据（互联网内容数据、手机GPS位置数据、银联清算数据、搜索数据等）对旅游目的地运营的各类场景提供大数据解决方案，为政府监管部门、景区等涉旅企业、旅游院校等提供数据驱动的新旅游生态下的行业监管、投资咨询、产品规划、管理提升、服务优化、智能营销等新能力。海鳗云客户已覆盖宁夏文旅厅、青海文旅厅、甘肃文旅厅、文山文旅局等省市级监管机构和泰山、崂山、黄山、青城山、都江堰等著名景区。 海鳗云大力推进旅游大数据的产教融合，用多年积累的旅游大数据产业应用的技术、工具和案例，帮助旅游类本科院校和高职院校构建旅游大数据实训体系，所能提供的服务包括但不限于教学实训平台、教材、课程设计、师资培训等。与北京联合大学、北京工商大学、北京第二外国语学院等保持良好的合作关系。

连续自动反冲洗滤塔为目前国外成熟、先进的生活污水深度处理技术，主要包括两级连续自动反冲洗过滤过程。第一级连续自动反冲洗过滤为连续生物过滤，在此过程中污水通过附有生物膜的石英砂滤料时会发生生化反应和部分物理吸附反应，从而可以有效的去除污水中剩余的有机污染物和部分无机物质。第二级连续反冲洗过滤为连续吸附过滤，主要是利用矿渣滤料的高比表面积和孔隙度对污水中有机物和无机物进行吸附去除。用于相关钢铁公司及电厂的生活污水深度处理回用工程项目。(1) 该技术先进成熟，运行可靠，处理效果好，能保证出水水质达到处理要求，处理后出水可作为生产补充水、厂区绿化等其他非饮用目的水源。(2) 该技术的一次性投资小，运行费用低，少占土地，最大限度的节省电能。(3) 该技术为节能、高效的处理设备。(4) 该技术操作管理方便，能够适应一定的水质、水量变化。项目的关键数据连续自动反冲洗滤塔为钢制一体化设备。外形尺寸：直径为 2550mm，高为 5400mm。处理能力为 50m3/h，过滤面积为 50m2，滤速为 10m/h，砂量为 9.8m3，空压级功率为 5.5kw。经过两级的连续自动反冲洗过滤，可有效去除经过活性污泥法处理后的生活污水中的80%~90%有机污染物和无机物。

中试阶段/n该技术完成核心技术突破，形成了高效环保系列产品，全流程无废综合利用，且对施工人员无危害；打破了现有技术影响人体健康并造成大量废酸排放的技术弊端。该技术相关产品主要包括：金属表面处理剂、除油除污剂及清洗剂等，可用于金属制品酸洗预处理、五金件清洗、压滤陶瓷板清洗及日常油污清除等行业。市场预期：金属表面酸洗预处理行业在全国已形成万亿产业规模，产品已经过上百家现场试验，市场需求迫切，具备产业化推广基础，一旦技术得以在业内推广，其经济、环保及社会效益巨大。

抗菌纤维织物纳米处理的原理是将银铜化合物的纳米颗粒植入纤维内部，当织物与微生物相接触时，微量的银离子和铜离子到达微生物细胞膜，依靠库仑引力，二者牢固吸附，银铜离子穿透细胞壁进入细胞内，使蛋白质凝固，破坏细胞合成酶的活力，使细胞丧失分裂增殖能力而死亡。当细胞失去活性时，银铜离子又会从中游离出来，重复进行杀菌活动，因此其抗菌作用持久。同时，纳米颗粒被植入纤维内部，而不是吸附在纤维表面，因此可经受持久的洗涤。 应用前景： 用于纤维或织物的附加纳米材料处理，使纤维或织物具有抗菌功能。具体可用于食品行业专用服，医生工作服，汽车、火车、飞机等的装饰纤维面料，家具布，服装，鞋垫袜子等的抗菌纳米处理，使其具有抗菌效果。从而减少细菌的传播途径，提高人们的身体健康。也可用于初级纤维的抗菌纳米处理。随着人们的健康意识及自我保护意识的提高，对日用品及服装要求的提高，纤维织物抗菌纳米处理技术将具有广阔的市场。

项目基于国家“十一五”重大水专项“引黄水库水超滤膜处理集成技术研究与示范” 课题，突破了多项超滤膜应用的关键技术，建设了我国首座 10 万吨 / 日的大型城镇超滤组合工艺饮用水处理厂示范工程，以超滤为核心的组合工艺具有良好协调除污染效能，显著提高了饮用水水质，大幅度降低了 生物污染风险，有机污染也得到有效控制，为超滤技术在我国饮用水处理领域的大规模应用提供了技 术支撑和工程示范 。课题成果作为 “十一五” 水专项的标志性成果，在 CCTV《新闻联播》报道。成果在国家会议中心举行“十一五”国家重大科技成就展中参展，并入选《  “十一五”国家重大科技成就展成果汇编》。