本项目的价值主张是以新载体讲好红色故事，以新窗口深化红色体验，以新方式助力红色乡建，以新文科建设红色中国。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 张鸿 文艺学 2021 于悦 历史学 2020 王菲娅 法学 2020 王树玮 资产评估 2021 吕晓辉 文物与博物馆学 2021 陆超琪 法律（非法学） 2021 席铃珊 汉语言 2020 刘颖喆 建筑学 2020 姜佳彤 美术系国画专业 2020 王牧焜 中国史 2021 刘晗 汉语言文学 2020 张意 法学 2019 周晓宇 中国古代文学 2020 赖杰鹏 概率与数理统计 2021 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 廖志丹 党建办 教授 张晗 人文学院 副处 张侃 人文学院 教授 王旖旎 人文学院 正科 冯璐 人文学院 科研秘书 四、项目简介 本项目的价值主张是以新载体讲好红色故事，以新窗口深化红色体验，以新方式助力红色乡建，以新文科建设红色中国。 本项目采用“闭循环”的业务模式，以红色剧本为核心，形成一支专注于剧本创作打磨的内容输出队伍，通过建立厦门大学“红色剧本杀”内测体验基地，为在校师生提供红色剧本杀免费服务，以内部公测的形式及时跟进用户反馈，不断提升剧本杀的剧本质量，做好剧本杀品控；充分利用各类的红色资源，深耕省内外红色教育基地、红色旅游景点、革命老区旧址等背后的红色文化沃土，以“剧本杀”为引流手段，红色文化的精神内核与传播形式进行深度融合，实现专业与通俗并存、严谨与生动兼具，以期更好地提升红色文化的政治价值。目前本项目已与闽西博物馆、厦门市集美区崎沟村、桃坑村伯公凹初步达成合作，创作以当地真实红色故事为原型的红色剧本杀剧本，回顾历史，发扬红色文化、助力乡村振兴，力求发挥“1+1大于2”的作用。此外，本项目还将通过输出剧本的形式与剧本杀门店达成合作，向整个社会推广史实准确、价值正向的红色剧本杀，进一步扩大红色精神、中国故事的影响广度与深度。

随着钢铁行业的高速发展，国内外钢铁产量已经达到了饱和状态，提升钢产品的质量成了钢铁行业发展的重要目标。连铸坯的生产是钢材生产的关键，其连铸坯的质量对后续产品的生产及最终产品质量有重要影响，热轧板带表面缺陷大部分是连铸坯表面缺陷遗传而来。高质量铸坯的生产成了连铸生产企业和连铸工作者的主要目标。高温钢液在连铸过程中凝固成型，连铸坯的偏析、裂纹、疏松、夹杂物等质量问题基本上都产生于或源自连铸凝固过程。要实现高质量铸坯的连铸生产，必须减少甚至消除这些质量缺陷。 （1）连铸坯凝固缺陷研究：针对连铸坯偏析、疏松、缩孔、裂纹开展相关调研，探究凝固缺陷产生机理，分析连铸工艺对连铸坯缺陷的影响规律。通过调整结晶器一冷强度、二次冷强度、电磁搅拌、机械压下等技术参数，改善连铸坯凝固缺陷。 （2）中间包研究：模拟中间包内钢液流动过程，分析钢液流动的合理性；主要研究中间包内控流装置位置分布、高度设置、不同装置间的配合使用是否达到最优。具体工作：模拟中间包内钢液流动传热行为，分析钢液温度的变化情况；模拟钢液液面的波动，分析和了解渣-钢界面间的相互作用；模拟中间包内钢水的传质现象，分析钢水在中间包内的停留时间，中间包内的活塞流、全混流以及死区等等。模拟中间包内底吹气体的作用过程，分析和了解吹气对钢液流动特性的影响。 （3）结晶器研究：1)结晶器内流场：确定结晶器类型，改变水口类型，水口浸入深度，拉速，结晶器锥度等工艺参数，研究不同工艺参数对结晶器内流场的影响规律，得到液面波动和表面流速量化结果，为工艺参数优化提供科学依据。2)结晶器卷渣和夹杂物去除的研究：改变水口结构参数（不同水口类型、水口侧孔数、水口倾角、水口底部结构和水口浸入深度等）以及浇铸工艺参数（拉速，浇铸断面，电磁等）会对结晶器内的流场产生影响，进而影响结晶器冷却制度、液面波动、水口开口度等参数。所以本部分内容通过水力学模拟和数值模拟相结合的方式研究不同水口结构参数和工艺参数对流场的影响，进而优化水口结构和浇铸工艺参数。 （4）连铸一冷研究：对结晶器传热过程进行机理分析，并将结晶器铜板和凝固壳之间的保护渣的润滑和摩擦模型、传热模型相结合，开发出结晶器一冷传热计算软件。针对不同铸坯尺寸、拉速的操作条件下，为结晶器一冷提供合理的配水量水表。 （5）连铸二冷研究：细化连铸传热边界条件，建立全面的连铸凝固传热模型，研究连铸坯宏观凝固凝固结构与铸坯质量的关系，提出相应的优化改善新方法，对连铸宏观凝固结构进行优化改善，从而提高连铸坯质量，提高连铸生产率。模拟研究连铸微观凝固结构，并讨论微观凝固结构与夹杂、裂纹之间的关系。为提高连铸坯质量提供理论依据。 （6）连铸坯凝固组织研究：从现场采集相关所需数据，运用商业软件 Procast先对连铸过程温度场进行计算，以计算所得的温度场为基础，计算铸坯的凝固组织形貌，如柱状晶区、等轴晶区以及两者分别所占比例、晶粒尺寸等，并分析一次枝晶间距、二次枝晶间距。分析元素成分、连铸工艺条件如拉速、过热度、二冷强度等对上述研究对象的影响情况，优化成分、连铸工艺参数以获得较好的铸坯凝固组织，为现场生产提供理论依据。 （7）连铸坯宏观偏析研究：根据连铸工艺参数，基于体积平均方法，建立连铸多相多尺度凝固凝固模型，研究热溶质浮力、晶粒沉淀、体积收缩作用下连铸坯凝固两相区液相流动与溶质传输行为。耦合电磁搅拌、机械压下模型，分析电磁搅拌强度、搅拌位置、机械压下区间、压下量、压下模式对连铸坯中心偏析的影响规律，优化结晶器与凝固末端电磁搅拌参数、机械压下参数，为连铸工业生产提供理论指导。 （8）铸坯质量智能设计和判定:1）现场连铸数据采集及热塑性曲线测试:现场调研连铸工艺，记录现场工艺参数。采集不同钢种偏析、疏松、缩孔等质量要求，测试不同钢种的热塑性曲线。2）现场连铸数据采集及热塑性曲线测试:现场调研连铸工艺，记录现场工艺参数。采集不同钢种偏析、疏松、缩孔等质量要求，测试不同钢种的热塑性曲线。3）连铸智能判定和设计模型：建立连铸一冷、二冷动态优化模型，利用该模型对铸坯固相率、角部温度、铸坯偏析、中心疏松缩孔、冶金长度等进行预测，通过大量数值计算，建立钢水初始条件、连铸工艺参数与铸坯质量的数据库，指导现场生产。

针对智慧城市、移动设备、工控系统等多个领域的CPS 多源异构时空大数据，提出了多种时序模式挖掘算法和时空 模型构建方法，并应用在轨迹预测、交通流预测、空气质量 预测、用户画像、活动识别、异常行为检测、网络攻击检测 等多个任务中，并为“人机物”融合的数据驱动模型提供理 论与技术基础。

与华为技术有限公司开展互联网语义分析合作研究，双方共同研发了“电商知识图谱自动化构建和电商评论分析系统”，该系统可以自动化将不同电商网站的数据抽取和集成，形成一个庞大的电商知识图谱，并且利用这个知识图谱来对电商评论做语义分析。该项目中的技术已经被华为公司用于大数据中的视频分析，并且产生了良好的经济效益。另外，与百度签订了“本体及知件技术构建医疗领域知识库和应用研究”项目，提交并审核通过一项专利“一种医疗知识库中保健品与疾病的关联构建方法”，并且提出一种word embedding的方式挖掘非结构化数据中实体关系的方法，项目成果被百度用于医疗保健品的搜索中，取得了很好的社会效应。

开放化、高速化和高精度化都是现代信息技术的发展趋势和研究热点。数据采集系统是通信技术和数控技术领域的重要功能模块，应用领域十分广泛。 本数据采集平台的中央控制芯片选用美国TI公司的DSP (Digital Signal Processor，数字信号处理芯片)TMS320C5402。DSP具有高速、高精度的运算能力，强大、方便的数据通信能力，灵活、可靠的编程与信号处理能力。设计选用昀A/D转换芯片是AD公司推出AD976A，其转换精度是16位，转换速率最高可达200k/s。系统的核心采用DSP控制AD976A实现高速数据采集的功能。

系统重点解决舆情数据分析中可视化舆情数据采集、存储和分析方法问题。系统提供可视化舆情数据采集方法，解决了用户定义数据采集模板易用性问题。系统采用主流的hadoop系统作为存储系统，解决了系统可用性问题。系统实现了多种舆情数据分析算法，实现了舆情报告辅助生成功能，能够有效的协助舆情分析人员工作。系统数据采集吞吐量、数据存储、计算能力均具有良好的扩展性。

该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链，以应用传播动力学为方法，以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，分析新冠病毒肺炎疫情有关数据，并将分析结果生成可视化网页，开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作，对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。 研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔，南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日，每3日发布一次预测，已连续发布疫情传播预测6期，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标，其预测区域也进一步细化，由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测，拓展为对全国各省市的预测。

近日，中国科学技术大学管理学院在时空面板数据模型的研究中取得重要进展，突破经典的广义极大似然估计和广义矩估计理论框架，提出了基于空间权重矩阵特征分解的估计和模型选择方法。相关论文在学术期刊《美国科学院院报》上发表。现在很多大数据（环境，疫情，犯罪，物流，区域经济等）呈现出时间和空间的复杂相依关系，由于时空的交互影响提高了对应的时空模型的估计难度。有别于已有的复杂估计方法，文章改变传统的估计思路，充分利用时空数据的空间结构特征，采用空间权重矩阵的特征分解，极大的简化了估计方法，提高了估计精度和运算速度，并提出了相应的模型选择方法。理论部分模型的示意图如下图所示：文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月（72 个月） 138 个美国匹兹堡行政地区的犯罪数据为例做了示范。在这个例子中，犯罪数据重罪（Part I）和轻罪(Par II)在138个行政区的平均犯罪个数分布如下图：文章还选取了 15 个区域社会经济变量作为解释变量，包括区域总人口、收入、失业率、贫苦率、非裔比例、教育水平等。模型的拟合程度指标R平方（接近1时，拟合程度高）达到 0.98，表明选择的模型非常好的拟合了数据。数据分析结果可以用于以轻罪发生率预测重罪发生率，解释犯罪学的“破窗理论”，分析重罪发生率和总人口、收入和贫困等的量化关系。论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0318/c15884a414854/page.htm

社会网络已经成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的 Web2.0 业务，在世界范围内，最著名的社会网络代表是 Facebook、Twitter，用户量分别达到 12 亿、5 亿;国 内使用人数最多的社会网络工具是新浪微博和腾讯微博，其中新浪微博用户达到 5 亿，腾讯 微博用户超过 8 亿。社会网络中的巨大用户群每天产生海量的用户数据、关系数据和信息数 据，若能够对海量数据进行准确、及时的分析，则会在精确营销、舆情探测以及网络安全等方面创造巨大价值。然而由于社会网络的大数据特性以及分析方面要求准确、及时，目前缺 乏融合多项社会网络分析技术的、成熟的社会网络大数据分析系统。社会网络分析技术是一项关键技术，也是一项热门的研究，涵盖了社会学、人类学、社 会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经 济学以及生物学等多个领域，是一项多学科交叉技术。社会网络大数据分析系统要求具有坚 实的数据支撑，即数据获取全面、更新及时、获取数量大，也强调多维度、多粒度的分析手 段相结合，并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。基于上述现状和挑战，在国家科技支撑项目的资助下，实现基于新浪微博、Twitter 等 主要社会网络交流工具的大数据分析系统，系统完成从数据获取、数据预处理、数据存储、 消息中心、数据分析、结果可视化展示的闭环处理流程，支持多种社会网络(Twitter、新浪 微博等)的数据实时、不间断获取，获取数据量在国内外同研究领域处于领先地位;实现整 体、个体、群体以及事件的多层次、多粒度分析模式;同时具备良好的人机交互操作界面以 及优秀的分析展示效果。