本发明公开了一种基于结构和内容二级过滤的 Web 数据相似性检测方法，在传统的通用相似性检测 方法的基础上，发掘出 Web 数据结构和内容分布的特点，对检测的文档集进行两级过滤；两级过滤中的 第一级过滤是结构相似性过滤，对每个Web文档建模为Tag树结构，从而剔除在结构上不相似的文档集， 并对剩余的文档进行关键内容抽取，将其表示成元组向量的形式，将关键信息连接起来生成字符串集； 两级过滤中的第二级过滤则对第一级过滤后生成的字符串集进行 Trie

本发明公开了一种无需可信第三方支持的云端数据安全删除系 统与方法，系统包括分布式哈希表网络，用于存放解密密钥碎片、用 户端，用于文件加密、解密和密钥信息删除，包括：文件加密模块、 文件解密模块、密钥分发与重组模块、本地密钥信息模块和文件删除 模块，文件加密和解密模块用于对文件加解密，密钥分发与重组模块 用于对密钥分片和重组，本地密钥信息模块用于存储相关密钥信息， 文件删除模块用于删除密钥信息；云端，提供数据服务器和密

翟继先课题组此次发布的数据库（Arabidopsis RNA-seq database, ARS）整合了来自GEO、SRA、ENA和DDBJ数据库的20,068个拟南芥RNA-seq数据，提供了“Google-style”在线查询工具。该研究对所有文库进行了基因表达水平定量和共表达网络分析，并将所有文库进行分类，总共涉及1176个突变体、1102种处理条件、12个组织和176个发育时期，同时也对突变体和处理条件分别同对应的对照组进行差异表达分析。

清华大学地球系统科学系举行新一代地球观测数据与制图成果发布会。清华大学理学院院长、地学系主任宫鹏教授和博士研究生刘涵一起，对外发布了清华大学基于亚马逊云服务（AWS）完成的新一代中国地区地球观测数据集（Seamless Data Cube，简称SDC）——2000——2018年30米分辨率逐日无缝遥感观测数据，以及在此基础上研制的中国逐季节地表覆盖和逐年土地利用制图成果。 清华大学新研制的无缝数据集，填补了高空间分辨率和时间频率观测的空白。 目前世界上主流的地球观测卫星Landsat每16天才能对全球扫描一遍，所获得的数据集是不完整的。宫鹏团队采用时空遥感技术手段和MODIS图像辅助研发的无缝遥感观测数据集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的观测数据。正是这些逐日数据，使得地球长时间观测序列有了很好的时空一致性。基于无缝数据集，宫鹏团队提取了30米空间分辨率土地覆盖变化的情况，设计和训练了一套适应遥感大数据的深度遥感特征学习和分类模型，最终得到了世界首套中国逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图（从2000年到2018年）。 无缝遥感观测数据集SDC以及逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图，开辟了中国卫星遥感数据处理和信息提取的新范式。它能够服务于国民经济众多行业，比如农业集约化和土地闲置的监测、城市化与自然植被丧失的识别、土地退化和粮食安全、环境变化与健康、造林和土壤含水量的关系、城市扩张与热岛效应等研究以及碳储备等。 无缝遥感观测数据集SDC有助于打造世界顶级的在线制图服务的平台，并产生新的数据产品。例如，清华大学地学系依靠这个数据集研发了全球粮食估产模型，输入不同地方的作物种植和气候预测数据，就可以提前两个月估算出全球粮食产量情况。 无缝遥感观测数据集（Seamless Data Cube）得到了亚马逊云服务（AWS）的大力支持。据AWS技术人员介绍，宫鹏团队采用AWS云服务算力，相当于全世界现在TOP200的高性能计算机所能提供的能力。AWS并不简单地提供储存和数据服务，而是在云服务里就包括了人工智能与机器学习的计算框架，采用AWS云服务后，地表覆盖制图的精度提高了10——20%。

农田信息的快速准确获取与精准管理是实现化肥和农药减施增效的重要途径。该成果针对农作物生长环境及不同生长阶段水分、养分和病虫害等关键信息难以适时、全域、准确获取的瓶颈问题，在国家及省部级项目的资助下，攻克了"地-空-星"多尺度信息快速获取与融合及肥水药精准管理关键技术。

本发明公开一种飞行器全寿命自主保障系统推理机及其实现方法，所述推理机主要包含故障诊断模块和健康评估模块：故障诊断模块主要负责推理机的知识库整理和基于测试的故障诊断算法；健康评估模块基于故障诊断模块的故障推理结果，评估飞行器全机、分系统、子系统和单机产品的健康状况。

本发明公开了一种混合动力公交车在线自学习能量管理方法，该方法首先根据出厂时设置的初始能量管理策略控制发动机和电动机的转矩分配，随着公交车在固定路线上的运行，获得初始策略对应的动作值函数后，可以从该动作值函数出发，通过公交车在道路上的往复运行，在线、自主地学习适合于公交车运行路况的能量管理策略；本发明充分利用混合动力公交车在同一路线上往复运行的特点，采用自学习的方法来获得适用于公交车运行路况的能量管理策略，具有能源分配合理、燃油经济性高、尾气排放少、鲁棒性好、节能环保的特点。

本发明公开了一种无人机电磁信号管理和调制方式识别方法，属于电磁信号存储和识别技术领域。所述识别方法首先获取无人机电磁信号详细信息并存储，然后构建调制方式识别模型，输入电磁信号波形和调制方式数据迭代训练调制方式识别模型参数，实现对未知无人机电磁信号波形的调制方式识别。

北京第二外国语学院中瑞酒店管理学院是2008年经教育部批准，实施本科层次学历教育的全日制普通高等学校。作为中国唯一获得瑞士洛桑酒店管理学院学术认证的大学，学院紧密围绕旅游酒店行业对人才的需求办学，以培养应用型高级专门人才为目标，以酒店管理专业为特色，不断探索应用型人才培养模式。 秉承“国际化、应用型、学习洛桑”和“育人教书”的办学理念，践行“学以致用”的校训，学院紧密联系业界，服务业界，着力将学生们培养成为具有良好职业道德、职业素养、职业技能，在酒店留得住、受欢迎、能发展的高级管理人才。 学院全面引进拥有120年历史、世界排名第一的瑞士洛桑酒店管理学院的办学理念与人才培养模式，两校学分互认。目前只开设酒店管理专业，面向全国招生，在校生近4000人。 学院位于北京市大兴区庞各庄镇，占地面积300亩，总建筑面积10.1万平方米，共投入资金5亿元人民币。校园由教学行政区和生活服务区两部分组成，教学设备齐全先进，生活配套完善便利，校园环境优美幽静，安防设施标准完备，拥有特色鲜明、功能齐全的酒店管理专业教学资源，完全能够满足酒店管理等专业学生的理论和实践教学需要。 按照应用型大学的办学目标，学院积极探索校企合作，建立校外实习和就业基地。学院已经和喜达屋、万豪、雅高、香格里拉、凯宾斯基、凯悦、希尔顿等世界知名酒店管理集团建立良好的合作关系，和全国28个省市以及澳门、新加坡、美国、阿联酋等国家的两百余家著名酒店签订了实习就业协议。学院办学特色鲜明，毕业生受到业界和社会广泛欢迎，连续几年实现了“100%就业，就好业”的目标。 学院坚持建立独立自有的师资队伍，围绕学院办学特色，通过各种渠道招聘师资，且自主实施职称评聘，师资结构合理，为全面实现人才培养目标提供了有力保障。截止到2015年3月，全院教职工330名，其中专职教师209名，60%是具有丰富从业经验的酒店高级管理人员；外教和有海外教育或工作背景的教师21名，具有高级职称的人员65名，硕士及以上学历146名。学院还聘请了一批国内外著名的专家学者作为顾问、客座教授或兼职教授，指导并参与教学。 学院积极开展国际交流，通过学生学习和实习、学者互访、人员培训等形式，与瑞士、美国、新加坡、澳大利亚、瑞典等国家的高校及科研机构建立了密切联系，每年有近百名我院教师和学生到国外交流学习、实习实践。 经过不懈努力，中瑞的办学模式得到了国家领导、教育部、北京市教委、洛桑酒店管理学院、酒店业界和学生家长的肯定。全院师生将继续努力，通过人才培养助力中国酒店产业进步，力争用十年时间成为亚洲最好的酒店管理学院及培训基地和认证中心。