本发明公开了一种基于函数依赖的数据清洗方法，其特征在于， 包括：对原始数据进行数据转换，以将其不同类型的属性全部转换为 数值型属性；对于数据转换后的原始数据，提取其属性的自依赖函数 特征；对于数据转换后的原始数据，提取其属性之间的互依赖函数； 根据自依赖函数特征和互依赖函数确定需要进行清洗及待清洗的属性 及样本，并根据该属性及样本形成相关清洗决策依据，判断待清洗的 属性对象是采用自依赖函数清洗还是采用互依赖函数进行清洗，若采 用自依赖函数清洗，则将不符合条件的样本根据自依赖函数确定的多 项式进行校准修复，并加上白噪声作为随机扰动。本发明能够解决大 数据中“脏数据”问题，为后续的大数据分析挖掘提供高质量的数据。

癌症是全球第二大死因，对人类的健康构成严重威胁。我国人口基数庞大，老龄化进程不断加快，癌症防控工作也面临巨大挑战。准确、实时的恶性肿瘤发病数据可为防控相关的政策制定、资源配置和科技项目实施与效果评估等提供重要依据。肿瘤发病数据的获得主要通过“肿瘤登记”实现，其中最理想的模式为“基于人群的肿瘤登记体系（Population-based Cancer Registry,PBCR）”。我国现行的肿瘤登记工作可追溯到上世纪50年代末60年代初。历经几十年发展，“从无到有”、“从弱到强”，为相关工作的开展提供了关键的基础数据。然而，受限于“基于监测哨点开展、定点医院人工填报”的主要形式，目前我国肿瘤发病登记工作的发展遇到挑战。其中主要包括：肿瘤登记点数量不足和分布不均衡；肿瘤登记数据深度和广度不足；很难在现有模式下建立真正覆盖全人群的肿瘤监测系统。同时，对上报数据的采集、补充、质控需要较长周期，导致我国肿瘤发病年报通常会滞后3年发布。河南省滑县与广东省汕头市合计在籍人口约700万人。近十年以来，各项医保系统的总参保比例分别稳定在99%及90%以上。两地区过去一直被认为是食管癌高发区，但目前尚无国家肿瘤登记系统覆盖，因此实际的癌症负担及食管癌发病水平仍不明确，无法有针对性地制定并实施肿瘤防控计划。过去十余年，柯杨教授课题组在我国太行山食管癌高发区开展了多项大规模前瞻性人群研究。在长期的队列随访工作中，课题组探索出利用“医保报销数据”追踪肿瘤新发病例的工作模式。经比较性研究评估，该模式对新发癌症病例捕捉的灵敏度高达96%，特异度接近100%[4]。在此基础上，该团队进一步与河南省滑县和广东省汕头市政府有关部门与医疗机构建立深度合作，在高度重视数据安全与隐私保护的基础上，创新性地基于医保系统的医疗费用报销与疾病诊断数据，建立了一套标准化的数据清理流程和质控标准，研发了医保系统数据挖掘的相关算法（已申报相关发明专利），实证性构建了南、北方两个试点地区的肿瘤发病监测系统。对当地全瘤种的癌症发病数据及其流行分布特征、时间趋势等进行了深入分析与报告，为两地区明确癌症疾病谱特征及相关负担、有针对性地建立并完善癌症防控工作策略提供了详实的数据。2012-2018年河南省滑县与广东省汕头市参保全人群的年龄分布 （高参保率及稳定、详实的人口分布数据使MIS-CASS实现“全人群覆盖”）2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要恶性肿瘤发病例数及发病率 （医保数据的“实时性”与“高质量”使MIS-CASS的发病数据报告延迟缩短至6个月）2014-2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要瘤种发病率变化趋势 （MIS-CASS敏锐地捕捉到了滑县开展乳腺癌筛查引起的发病率“突增”）2018年广东省汕头市食管癌发病率地域分布特征 （MIS-CASS报告显示，汕头市整体食管癌发病水平不高，但内部地域差异明显，地处东北、四面环海的南澳岛为高发区域，西南方向渐呈下降趋势）我国《“十三五”规划（2016~2020）》和《“健康中国2030”规划纲要》均提出，要推进健康大数据在各相关部门间的整合、共享、挖掘和应用。该项工作将医保系统创新性地与癌症发病监测工作相结合，建立了基于医保大数据监测癌症发病的MIS-CASS模式。经评估，该模式具有区域内全人群覆盖、数据质量高、报告延迟短、运维成本低等优点。在信息化与大数据时代背景下，为我国癌症及其他重大慢性非传染性疾病的监测与登记工作提供了有益经验和发展方向。

● 项目简介：洗衣机多功能数据采集与监测系统，用于洗衣机的多种性能测试，可以为洗衣机改进设计提供可靠的实验数据。该系统还可以用于其他家用电器性能测试。测量参数种类多(包含温度、压力、流量、转速、湿度、电流、电压、风速)，参数个数多（16通道），操作方便，性能可靠。技术水平：填补国内空白● 项目成熟度：应用实例：“洗衣机多功能数据采集与监测系统”用于博西华电器有限责任公司（Simens与BOSH合资的洗衣机研发中心）。

本项目是从生物制药顶层设计考虑，通过样本自动存取系统来提高生物制 药的科研水平和效率，采用先进技术解决系统集成中的复杂关键技术问题。项 目针对目前普遍使用冰箱（柜）冷藏样本的缺陷，进行彻底变革，设计全封闭 蜂窝式复合旋转机构，在此基础上，再运用相关技术，设计一种既能高效、安 全存取样本，又能高效利用和管理样本的系统，该系统功能扩展后，可组成智 能自动实验系统。

利用十年百余万次的近视眼医学验光大数据，揭示出真实世界青少年近视眼发生、进展与稳定的规律。在此基础上，运用随机森林算法进行机器学习，建立人工智能预测系统，可对近视进展趋势进行个体化预测，3年内准确率达90%，10年内准确率达80%以上，也可提前8年有效预测高度近视，为近视眼的精准干预提供了科学依据。开发出一套人工智能云平台，提供高效的近视预测服务。通过访问智能平台，输入前后两次检查的年龄和度数（间隔至少一年），即可预知10年内的近视度数变化与高度近视风险。       中山眼科中心近年来对近视眼进行了系统性的研究，不断取得突破，产生了重大的社会影响和意义。

建设消化系统肿瘤的大数据平台，通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据，系统地构建消化系统肿瘤大数据，并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究，探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据，共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息，其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息，包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点，都注释了实验验证的或潜在的上游激酶，以便理解其分子调控机制。同时，通过整合UniProt，ExPASy和DrugBank等数据库中的信息，对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释，方便查询和使用。       此外，数据库中还开发了qKinAct分析模块，研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息，进而分析异常的磷酸化信号通路。因此，qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库，为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。

成果简介：当前已经完成成果：已完成星上实时云剔除、关键区域/目标的快速提取算法研究；实现了光学遥感星上处理SoC芯片功能样片研制和测试，单片可实现155Mbps输入速率的实时处理，功耗小于600mw。 2015年完成成果：完成高性能、抗辐照星上光学遥感数据SoC处理器研发，并基于自主芯片构建星上并行实时处理原型样机，实现星上90%以上实时云剔除、关键区域/目标的快速提取等智能实时处理。 项目来源：民口863项目 技术领域：地球观测与导航技术

已有样品/n团队的研究工作取得了突破性进展，成功研制出超高采样率、宽频带的30Gsps6bit ADC/DAC 芯片，大大缩短了与先进国家的技术差距，为我国在该领域摆脱国外技术壁垒限制增加了关键性的筹码，对下游产业的发展起到了极大的促进作用。该芯片的使用简单灵活，可实现并行多波段／多波束运行，并可提供较高的动态范围。目前，该芯片已在武汉邮电科学院构建的1Tb/s 相干光OFDM 传输验证平台上实现应用验证。

本发明属于电站锅炉智能控制技术领域，并公开了一种电站锅炉运行数据清洗方法，包括以下步骤：定义稳态系数并采用人工引导的方式确定特征参数的稳态阈值，遍历数据计算各数据点稳态系数及稳态权重系数，根据稳态权重系数确定各数据条的稳态性，剔除标记为非稳态及各稳态段开始的若干个数据，最后采用改进的置信空间对对稳态段内数据进行筛选，提高稀疏稳态内数据的可靠性。本发明针对电站锅炉运行数据特点而提出，具有较高的可靠性，操作简单，计算速度快。