简单介绍： 医学信号采集处理系统是是一种多单片机控制、专为生命学科设计的生物信号记录和数据处理系统，取代了传统的多道生理记录仪、示波器、X-Y记录仪和刺激器等仪器，可应用于各院校的生理学、药理学、病理生理学、运动生理学和心理学等学科的生物学实验，是研究人员、老师和学生可以通过该医学信号采集处理系统观察到各种生物机体内或离体器官中探测到的生物电信号以及张力、压力、温度等生物非电信号的波形，从而对生物肌体在不同的生理或药理实验条件下所发生的机能变化加以记录与分析。 详情介绍： 一、      1、智能一体式,方便于科研与教学 2、4个通道性能指标完全一致的光电隔离放大器，硬件参数全程控可调 3、交、直流具有相同的增益：量程±0.5V——±20μV 4、采用16位采样芯片，系统*高采样率达1MHz，*低采样率0.01Hz；低通滤波：采用9阶贝塞尔滤波器。 5、隔离共模抑制比大于120分贝，等效输入噪声电压峰峰值小于1mV，信噪比大于80dB 6、文件回收功能：对过去做过的曲线，如忘记存盘或计算机出现特殊情况时，可将文件回收，实验数据可自定义保留时间，需要时可回收未保存或文件损坏的实验数据，保证了实验数据在任何情况不丢失。 7、刺激器具有光电隔离的刺激器，具有恒流、恒压输出两种方式幅度达100V，可完成小鼠的电惊厥、焦虑实验等科研项目.信号采集系统刺激器技术指标：幅度：0-100mv步长1mv，波宽：0.1-6000ms,程控调节步长0.1ms。 8、信号采集系统刺激器工作方式：三角波，正玄波，正副方波，左锯齿波，左锯齿波，任意波。单刺激，串刺激，主周期刺激，自动间隔调节刺激，自动幅度调节刺激，自动波宽调节刺激，自动频率调节刺激。刺激预览：在选定刺激参数后可用预览刺激脉冲的幅度、波宽个数等 9、具有监听和记滴功能，同时引入外触发功能，单台设备可根据用户需要设定1——31个显示通道。（5-31通道可用于分析）虚拟通道设计：通道原始数据、微分、积分、频率、平均图形实时同步显示， 10、预先设置生理、药理、病理生理实验项目，实验项目数≥68个。 11、通道扫描速度独立可调，具有可任意拖动灵活改变窗口宽度的双视系统，每个通道可以分别独立采样，数据处理，打印报告等。 12、具有数据剪辑和图形剪辑功能，可实现与其它软件的数据共享 13、具有打印预览功能，并可实现一次打印整个实验数据的功能，有医学统计功能 14、心电测量功能：可对心电图心率、P幅度、PR期间、QRS时程、ST、T幅度、QT期间进行处理，并可直接进入Excel、SPSS、SAS等处理软件 15、用户也可以上传有自身学校特色的模块，信号采集系统专项实验包括:突触后电位(EPSP)采集分析模块、心肌电缆特性测定、无创伤性大鼠尾动脉血压测定、心肌有效不应期测定、细胞内钙动力学分析动物潮气量\用力呼吸肺功能测定(容积法)、下肢运动机能分析、肌力储备分析、放电叠加、血液动力学综合试验等。

《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出，为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性，为了有效克服大数据交易中的问题和风险，对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究，相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手：一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上，将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工，大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗；在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下，推动政府数据公开共享；禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。

清华大学地球系统科学系阳坤教授课题组在《科学数据》（Scientific Data）上发表题为“The first high-resolution meteorological forcing dataset for land process studies over China”的研究成果，发布了过去十年间阳坤团队开发的一套服务于陆面、水文、生态等地表过程模型的中国高时空分辨率气象数据集。该数据采用严格的数据质量控制，统一的站点数据、卫星数据和再分析数据的融合方法，避免了不同学者对同一研究区域气象数据的重复处理。近地面气象数据是地表模型的主要驱动。自2004年美国国家航空航天局（NASA）发布全球陆面数据同化（GLDAS）气象数据以来，北美、欧洲等区域高分辨率气象驱动数据集也不断涌现。阳坤教授团队自2008年起利用中国气象局数据共享的契机，开始了中国区域高分辨率气象驱动数据集的开发，建立了气象数据的预处理系统和融合系统，完成了首套相对稳定可靠的长时间序列数据产品。该数据集覆盖了中国陆地区域，时间跨度为40年（1979-2018），空间分辨率0.1度，时间分辨率3小时，包括了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等 7 个变量。基于独立站点数据的评估表明，该数据集较国际上广泛使用的 GLDAS 数据集具有更高精度。目前，该中国区域高分辨率气象驱动数据集已发布在国家青藏高原科学数据中心，可免费获取。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41597-020-0369-y数据网址：https://doi.org/10.11888/AtmosphericPhysics.tpe.249369.file

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

这项研究收集了2020年1月1日至1月28日期间，中南医院收治的138名新冠肺炎病例数据，其中40名（29%）医护人员和17名（12.3%）住院病人受到院内交叉感染。受感染的医护人员中，31人在普通病房工作，7人在急诊部门，2人在重症监护室。 武汉中南医院的这项单中心病例分析成果，清楚阐释了新冠肺炎的临床特征和治疗经验，为抗“疫”阻击战取得进一步胜利打下坚实基础。同时，研究证明“超级传播者”存在的可能性和病毒不可小觑的侵袭力，全员警戒一刻不容松懈，尤其要求一线的医护战士得到最严格的防护武装。

火灾事故调查是是一项技术性、政策性、规范性、法律性和时效性都很强的工作。由于火灾现场的千差万别，火灾调查这一专业执法工作所涉及的知识面特别广泛，在现场勘查过程中遇到的专业问题又相互交织在一起，加之建筑新材料、新工艺、新技术、新产品的不断涌现，使得火灾现场典型痕迹的发现和识别显得尤为重要。本课题选题从消防部队实际需求出发，以实际火灾现场中的痕迹为主要研究对象，收集提炼玻璃和混凝土等常见材料在火场高温条件下的痕迹特征，以解读痕迹形成的过程和规律，为火灾调查工作的开展提供有力支撑。

包括以下步骤：第一步、确立接收端模型；第二步、化简接收端模型；第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其误码（BER）性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法（ML），当搜索半径为发送端天线数目时，本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能，因此本发明能在获得较好性能的同时，大幅度降低接收端算法的复杂度。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。

舆情监控是整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握网民思想、行为动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。西安交通大学大数据分析技术与算法国家工程实验室舆情大数据分析研究小组在舆情监控领域进行了大量的研究工作，在数据方面构建了包括 Facebook、Twitter、微博、贴吧、门户网站、论坛在内的 100 余处主流站点的数据，构建了包括文本、图片、视频等在内的跨模态舆情大数据。该项目团队拥有完整独立自主的知识产权，实现了技术的自主可控，并且能够提供一站式社交网络信息处理方案和技术支持，如更广的数据采集扩展、丰富的数据分析、多样的舆情报告、多端的平台应用。目前该系统已应用于教育部考试舆情监控系统、榆林舆情监控系统、丝路学院知识中心，用户涵盖国家部委、公安、宣传、军队、高校等领域，并获得了用-- 25 --西安交通大学国家技术转移中心户的一致认可和高度评价。