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科技部发布2022年度全国科普统计数据
2022年全国共筹集科普工作经费191.00亿元，比2021年增长1.02% 。
科技部科技人才与科学普及司
2024-01-12
一种导航信号数据导频联合跟踪方法及装置
本发明公开了一种导航信号数据导频联合跟踪方法及装置，包括：数据导频联合中频信号与载波数字控制振荡器(NCO)控制的本地载波相乘，完成载波剥离；载波剥离后的信号分别与码 NCO 控制的数据基带信号和导频基带信号相乘，完成码剥离；码剥离后的信号通过积分和清零处理，得到各支路相干积分结果；利用相干积分结果实现数据翻转检测和概率加权因子计算；数据翻转检测结果和概率加权因子辅助数据导频联合载波调整量估计，得到载波调整量；数据翻转检测结果和概率加权因子辅助数据导频联合码调整量估计，得到码调整量；载波调整量控制载波 NCO，实现对数据导频联合载波信号的跟踪；码调整量控制码 NCO，实现对数据导频联合基带信号的跟踪。
华中科技大学
2021-04-11
基于云计算的报刊社读者数据库管理系统（软件）
成果系教育部人文社科研究项目成果、获武汉市优秀社科奖三等奖，在国家版权局著作权登记中心登记。
1、项目简介
收集和完善读者数据，建立精确、有效的读者数据库，利用读者数据资源开展数据库营销、创造增值价值，是国际领先报刊媒体的普遍趋势。《报刊社读者数据库管理系统》软件是报社、期刊社、邮政报刊发行局、各类媒体发行公司实现数据库营销、精确营销的信息系统管理工具，帮助发行工作人员轻松实现数据库营销效果。它借鉴云计算理念，依托数据库技术和互联网技术，通过数据采集向导和信息挖掘工具，帮助媒体对读者数据进行全面的采集、保存与挖掘分析，并据此开展读者分类、报刊发行辅助营销和多种经营（增值服务项目）达到利用报刊发行渠道为媒体创造经济价值的目的。软件同时具有具有发行订单管理、投递管理、财务管理等实用功能， 能够满足媒体的日常需求。
2、创新要点
第一，解决了“要什么数据”的问题，设置科学的读者数据结构模型，用以描述读者的特征和行为。第二，解决了“怎么获取（采集）这些数据”的问题，本软件设计了多渠道建立大众化日报读者数据库的新路径。第三，解决了“这些数据有什么用处”的问题。本软件中的读者消费日志、读者营销项目、读者关怀服务、读者价值分析等功能设计，使得数据信息得到充分的运用。
在国内方面：读者数据库管理系统是国内首创用于媒体读者（受众）数据库管理的软件；在国际方面：在数据描述指标健全度、数据分析处理能力、个性化等方面，在国际同类软件中处于领先水平。
3、效益分析（资金需求总额 20-50 万元）
本项目具有投入少、见效快的特点。根据需求设定符合实际需求的投资档位。根据初步测算，对于一家发行量为 50 万份的中型报业集团来说，预计第一年投入 30 万元，一年后可创收 500 万元；2 年后可达到 1000 万元；第三年可达到2000 万元。
4、推广情况
已经在沈阳、珠海、无锡等 3 家报业集团推广告，具有良好的经济效益和广阔的经济前景。
江南大学
2021-04-13
良田V1000A3E(加密版)高拍仪数据采集专用
深圳市新良田科技股份有限公司
2021-08-23
可视化疫情信息移动终端平台
清华大学美术学院视觉传达设计系向帆团队运用数据可视化技术，开发了精准、及时向公众传达疫情信息的移动终端平台。除了可以第一时间了解全国各省市新冠肺炎患者的增量、总数外，公众还可以通过这个平台对相关信息进行时间维度和空间维度的对比，进而提升自身对信息的认知度、理解度和解释度。疫情流图可视化设计的形式，是一个从左向右发展的时间结构。每个省的当日确诊病例数量是一条曲线，每条曲线的垂直高度随同当日国家发布的数据变化。曲线的外轮廓高低起伏的状态可以清晰地呈现出新增病例数量的变化，并突出那些疫情严重的地区。每日流图的生成、发布和讨论，逐渐成为一种开放数据、动态传播和公共参与的实验，让更多人愿意阅读数据、理解数据。可视化设计在参与人文研究时，它本身的领域将会被拓展。随着每日数据的注入，流图的形式本身已经超出了静态表达时间的实践功能，流动的力量正驱动着我们看向疫情的终点。实时、交互的圈层图反映了各地疫情的相对程度，每一个省的城市，都集合在一个圆圈里。每一个城市的新冠肺炎确诊病例总量定义着圆圈的大小，它们紧紧地被省级圆圈包裹着，被中国和世界包围着。每个城市的位置，根据容器图的算法，按照空间面积自动分配。
清华大学
2021-04-10
现代服务业安全网络支撑平台
完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI 、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西安市等颁发的优秀成果奖；主持国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划项目课题、陕西省“13115”重大科技创新工程公共服务平台建设项目等20余项国家、省部级科研项目。
现代服务业安全服务支撑平台层次结构
成果内容：研究团队通过集成网络管理、云计算、移动计算等技术，研发具有自主知识产权的“现代服务业安全网络支撑平台”，构建一个安全、稳定、可靠的网络环境，解决当前服务业支撑环境安全和服务质量等难以保证等问题，适用于各类复杂网络环境，易于向云计算架构移植，同时支持移动终端接入的解决方案。
现代服务业安全网络支撑平台的关键技术包括支持多标准跨平台的一体化漏洞检测技术、 安全网络环境主动构建技术、漏洞安全服务个性化定制技术、支持多源关联的网络态势评估技术、 Hadoop云计算海量日志深度分析技术、自适应移动服务访问技术。团队在关键技术的研究基础上研发一套安全监控服务平台系统，并发表相应的学术论文和申报国家科技发明专利。
成果成熟度：中试产品阶段（已解决关键技术，需要合作进行产业化攻关）。
预期成果收益：需要投入210万元对于平台进行改版设计及性能优化，更好面向移动服务市场。按照目前漏洞扫描及安全评测的市场价格测算，重点针对企事业单位的安全环境，以每套30万或者安全检测服务费计算，预期在达到年销售600万的销售收入。
西北大学
2021-05-11
区块链实时分阶段性能监测平台
本项目通过创新数据获取方法、创新区块 链性能分阶段评估指标，建立了耦合度较低的 后端数据获取、云端数据处理、前端数据可视 化的性能评估平台原型
中山大学
2021-04-10
5G+VR新生儿远程探视平台
2019年 9月3日，浙江大学医学院附属妇产科医院联合中国移动杭州分公司打造的5G+VR新生儿远程探视平台正式上线。浙江大学医学院附属妇产科医院和中国移动杭州分公司合作，结合4k全景VR视频直播研发的面向5G的智慧医疗方案，以VR技术将实施画面上传至服务器管理平台，通过5G网络推流至VR一体机设备、手持平板以及高清电视屏等终端设备。由于医院感染控制的要求，一般情况下，患儿家长在规定时间内才能听到医生对患儿的病情介绍。家属实时探视，一直是医院的难题。VR新生儿探视平台的使用，让探视者仿佛置身于患儿身边，可以观察孩子实时状况，并且，家长可以清楚地听到医生孩子病情的详细介绍，有效缓解家属的紧张焦虑情绪。VR 远程系统同样可适用于医疗示教与远程诊疗，在实时手术示教过程中，通过VR眼镜可以清晰地看到手术的细节过程，与手术医生相同的视角，受教者如同亲自“主刀”的感觉，实现医术观摩交流现场教学效果。基于5G高度带宽、低时延与医疗领域应用特点的高度契合性，依托中国移动5G网络高速率低延迟优势特点，实现高清且超低时质量的音视频传输，杭州移动相继打造省内数个5G远程医疗应用之后，持续深挖医疗行业5G智能应用，全面推进互联网+智慧医院服务应用，努力提升患者就医体验，促进优质医疗资源下沉，提高医疗服务效能。未来，在全新的战略合作框架内，将在全方位服务医院的医生员工、服务医院的合作伙伴、服务医院的5G信息化发展等各方面，推进更大范围、更深程度、更高标准的合作协同。原文：http://www.womanhospital.cn/contents/79/6317.html
浙江大学
2021-04-10
新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台
近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。
南方科技大学
2021-04-10
跨区域多机构协同救治医疗信息共享平台
提供了基于移动互联网及云计算技术的跨区域多机构整合急救资源协同救治的医疗信息共享平台，具有以下几大功能:基于 FMC-D 时间的智能转运决策辅助、系统内医疗单元 通讯、系统内医疗单元信息共享及 PCI 医院介入影像质控管理。系统分为医疗单元终端(包 括 EMS 终端、非 PCI 医院终端及 PCI 医院终端)和云计算服务端两部分，通过 3G/4G 无线 互联进行数据交换处理。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于 Android 系统进行 开发。云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构的理念进行框架设计，依 托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。本系统的特色包括: 体系结构设计以时间轴为中心。时间轴是描述 AMI 患者救治流程的关键事件时间节 点的集合，如:呼叫 EMS 时间，EMS 响应时间，急救车到达时间，首次胸痛发作时间，本 次胸痛发作时间，EMS 首份心电图时间，等。通过对上述关键事件时间节点的统计、分析 通过资源合理调配、辅助决策支持等方式提高针对 AMI 的救治效率。 智能推荐技术。该推荐主要基于以下信息:1，实时的医院医疗资源信息(如床位资 源、医生资源、手术资源等);2，地理位置信息，主要是权衡道路拥堵情况以及距目标医院 距离信息;3，救治能力，主要指通过救治流程中产生的历史数据挖掘分析衡量 PCI 医院救 治能力的信息。 大规模的支持。急救车客户端考虑到用户的操作体验，采用基于Android系统进行开发。 云计算服务端处理中心部署在云服务器上，按照 SOA 架构以及基于 XMPP(Jabber)协议通信 机制的开源架构的理念进行框架设计，依托于数据仓库对业务数据进行深度挖掘分析。在北京 等地的实践表明该系统具有支持区域内多 PCI 医院，多非 PCI 医疗机构，多 EMS 机构并发协 同救治的流程以及流程中产生的 PB 级的数据。在一套完整、独立的 RCTS-AMI 系统内，预计 500-800 家 PCI 以及非医院，12 万台终端，2000-2500 位医生可以使用本系统。
清华大学
2021-04-11