本发明公开了一种基于签到数据的用户行为轨迹聚类方法，所述方法包括：步骤1，获取用户签到数据；步骤2，对用户签到数据进行预处理；步骤3：在综合考虑了用户签到日期的边际效应和签到次数差异的影响的基础上，计算用户在签到位置上的签到值；步骤4，初始化聚类中心，采用余弦相似性方法分簇；步骤5，重新计算聚类中心，采用余弦相似性方法重新分簇；步骤6，重复步骤5，直到满足预设聚类精度的要求。

本发明提供了一种基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及系统，进行投影变换，求解高光谱数据 中各个波段所成图像的平均图像，计算高光谱数据的协方差矩阵并进行特征值分解得到变换矩阵和特征 值矩阵，利用变换矩阵将高光谱数据进行线性投影，得到变换域中的三维数据；根据特征值矩阵选择降 噪阈值；降噪，包括对降噪阈值以内的变换域中的三维数据进行保留，对阈值以外的变换域中的三维数 据进行降噪处理；投影反变换，包括利用所述变换矩阵的逆矩阵对降噪后的变换域中的三维数据进行线 性投影，重构得到降噪后的高光谱数据。本发明在降噪处理过程中，对于空间域的相关性充分保护，很 好地降低了高光谱数据的噪声量级，提高了高光谱数据的信噪比。 

本发明公开了一种基于浮动车ＧＰＳ数据的干线停车分析方法，通过数据抽样以及坐标转换，生成可视化的时空散点图实现浮动车通行数据的时间汇集，进而分析车辆的行驶特性，并进行干线停车的统计分析。本发明的干线停车分析方法，以数据可视化方式对浮动车定位数据进行时间汇集，直观分析干线车辆通行情况，在此基础上，对车辆到达交叉口的相对时间与其在下游的停车概率进行统计，从海量ＧＰＳ定位数据中分析探究干线交通流实际运行模式，并进行精细化的停车概率估计，为干线绿波诱导提供可靠、精细的数据支撑。

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 

中科院计算所成立于1956年，多年来始终坚持“科研为国分忧，创新与民造福”的核心价值观，在力争成为世界一流科研学术机构的同时，努力使计算所成为社会公认的引领我国信息产业和信息化计算技术的主要源头，先后孵化成立了联想、曙光、龙芯等一批有影响力的技术驱动型公司。 中科天玑数据科技股份有限公司成立于2010年，是中科院计算所为加速大数据技术成果转化而孵化的高新技术企业，是计算所在大数据方向唯一的产业化平台。公司技术力量雄厚，人才济济，博士、硕士人数占总人数的35%以上，核心成员承担过国家863计划、973计划、国家自然科学基金等重大课题的研究，并多次荣获国家重大奖项。中科天玑以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心，围绕大数据平台、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人工智能等方面进行不断拓展，重点面向网信、情报、金融、教育等应用领域，致力于打造自主可控、安全可信、智慧敏捷的信息系统，为用户提供大数据整体解决方案，助力中国大数据产业创新发展。 中科天玑是大数据分析系统国家工程实验室的重要共建单位和示范应用基地，承建的大数据引擎及情报分析系统实验室致力于推进大数据基础设施、大数据分析和情报大数据示范应用三大方向技术研究和大数据产品的定型推广。

本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析

深圳大学与中兴网信长期保持深入合作，积极探索产学研新模式，通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用，为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目，中兴网信将深圳大学科研成果进行转换，构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效地缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。

本实用新型涉及一种提取干扰信号自动复位数据采集系统的电路，该电路主要包括稳压电源、参考电压为4.5V的电池、运放单元、非门、与非门、触发器、微处理器、AD转换电路、采集数据传感器电路及电子模拟开关电路；该电路工作时，电阻R1、R2、R3、R4、R5、R6；电容C1、C2、C3；比较器03和04组成干扰信号提取电路；析出电源输入端的干扰信号；通过与非门和RS触发器，输出复位控制信号，控制微处理器和传感器电路在干扰信号期间同步复位，使09模块TS5A3166在干扰信号出现期间切断模块12的电源。该复位电路连接简便，易于理解，当稳压电路输出端出现干扰信号时，电路提取这个干扰信号控制微处理器和传感器电路同步复位，避免对后续电路的影响，有效提高了系统的可靠性。

近年来图数据受到越来越多的关注，在海量图数据中进行快速的复杂查询是所有图数据库系统面临的直接问题。本系统首创提出了将复杂条件查询转换成在大图中进行子图匹配的解决方法，该方法抛弃了传统利用关系数据库技术作为底层支持RDF数据的存储和管理，利用基于结构感知的索引和查询优化策略，极大地提高了在海量RDF知识图谱数据和复杂查询环境下的性能和系统可扩展性。 本系统支持W3C提出的RDF文件标准和SPARQL语法标准，提供C++、Java、Python、PHP等API接口，单机版本支持50亿条边秒级响应，分布式版本设计了基于查询日志的分布式图数据划分策略，具有非常好的可扩展性。

2019年底湖北省武汉市的新型冠状病毒肺炎（简称“新冠肺炎”）疫情暴发以来，各高校科研院所除了源源不断派出医疗队以及进行医学类科研项目外,也纷纷在各自学术领域攻坚拔寨，以期尽快将研究成果转化为战“疫”力量。我校大数据与智能决策研究中心郭崇慧教授研究团队凭借自身优势，利用大数据手段，第一时间对新型冠状病毒肺炎疫情情况进行了分析研究，希望助力辽宁地区打赢此次疫情防控阻击战。郭崇慧教授研究团队首先基于辽宁省2020年1月22日至2月20日期间公开报导的121例新型冠状病毒肺炎（COVID-19）官方报导的实际数据，通过对每日新增及累计确诊患者数目、患者性别年龄分布、患者武汉旅行史和接触史分析、患者家族聚集性网络分析、病毒潜伏期和患者由暴露到患病的转移情况进行了疫情统计分析，以期为辽宁省积极应对疫情提供依据和参考。截至2020年2月20日24时，根据辽宁省卫生健康委员会公布的数据显示，辽宁省累计报告新型冠状病毒肺炎确诊病例121例，治愈出院61例，死亡1例。121例确诊病例中，沈阳市28例、大连市19例、鞍山市4例、本溪市3例、丹东市7例、锦州市12例、营口市1例、阜新市8例、辽阳市3例、铁岭市7例、朝阳市6例、盘锦市11例、葫芦岛市12例。辽宁省新型冠状病毒肺炎疫情分布如下图1所示。1 确诊病例时间序列分析自1月22日至2月20日24时期间，辽宁省每日增加及累计确诊患者数量如下图2-图4所示。由图可知，辽宁省每日新增确诊患者数量在1月31日达到峰值，随后整体呈现下降趋势，由于每日新增患者数量较31日下降，累计确诊患者数量走势图逐渐趋于平缓，从图3可以看出目前全省新增确诊患者数量呈现减少趋势，截至2月20日已连续四天无新增确诊患者。该现象表明自新型冠状病毒爆发以来，辽宁省采取的阻断交通、隔离、加强提高居民意识等积极防控手段取得了良好的成效。2确诊病例性别及年龄分布根据辽宁省各地区卫健委公布的患者信息，统计得到患者性别和年龄数据。其中，性别数据中沈阳市2例病例无相关信息；年龄数据中沈阳市2例、朝阳市1例、盘锦市5例无相关信息，剔除缺失数据得到下图5-图7统计结果。在辽宁省确诊病例中，男性整体占比54%，女性占比46%，男性比例偏高。从各地区来看，沈阳、大连、锦州、葫芦岛患者数目居于省前四名，在这四个地区中，沈阳、大连、葫芦岛男性比例大于女性，锦州男女比例相同，男性患者较多可能由于其活动范围广所致。同时，沈阳、大连、锦州、葫芦岛等大城市人员流动性较大，有较大的感染风险，是确诊患者数量相对较多的一个原因。患者年龄基本呈正态分布。其中，21岁-60岁区间患者数目占比78.2%，该部分患者活动能力较强，有强烈的社交需求，外出务工、求学或旅游等活动均增加了感染风险。患者人数在31岁-40岁区间最多，是感染的重点人群，此年龄范围居民建议着重加强防护。 3 确诊病例武汉旅行史及接触史分析根据患者是否有武汉（湖北）旅行史和确诊病例（或武汉人员）接触史，将患者分为四类：有武汉旅行史（无接触史）、无武汉旅行史（无接触史）、有确诊患者接触史（有旅行史）和无武汉旅行史有接触史，统计得到相关数据。对于已公布但未详细说明是否有武汉（湖北）旅行史的患者将其认定为无武汉旅行史人员，剔除沈阳市未披露信息的病例28，统计得到14地区确诊病例分类。 目前，121名确诊患者中120名披露了相关信息，确诊患者出行方式涉及私家车、火车、出租车、飞机、摆渡车。其中55名存在武汉旅行史，65名存在接触史。下面分别分析有武汉旅行史和有接触史的确诊患者与当前各地区确诊人数的关系，建立线性回归方程，计算相关系数从而分析相关性，用于指导实践。 图9（a）拟合直线方程为y = 1.7386x + 1.6169，x为各地区确诊人员中有武汉旅行史人数，y为各地区当前确诊人数，相关系数为0.8587，二者呈现相关性，说明有武汉旅行史是影响患者患病的一个因素。图中数据显示大连市当前确诊人数与有武汉市旅行史人数比值最大，说明大连市对排查有无武汉返乡或接触人员采取了较大的力度并使患者及时得到医治。图9（b）拟合直线方程为y = 1.6737x + 0.8007，x为各地区确诊人员中有接触史的人数，y为各地区当前确诊人数，皮尔逊相关系数为0.9099，二者呈现较高相关性。结果表明有接触史的人更容易患病，官方报告的病例中确诊患者多倾向于其他已确诊患者的朋友、亲属等与其有密切接触的人，与统计结果相一致。因此，分析结果表明：人群聚集、与他人接触会增加患病的风险，居家隔离可以降低风险。4 确诊人员场所聚集性及家族聚集性网络分析截至2月20日，辽宁省已成立沈阳、大连、锦州三个省集中救治中心，分别依托于沈阳市第六人民医院、大连市第六人民医院和锦州市传染病院，其中，沈阳救治中心覆盖沈阳、鞍山、抚顺、本溪、阜新、辽阳、铁岭、盘锦等8市；大连救治中心覆盖大连、丹东、营口等3市；锦州救治中心覆盖锦州、朝阳、葫芦岛等3市。分析已确诊患者之间的亲属或朋友关系、患者在医院的就诊情况以及患者在医院间的转院情况得到如下图10所示的网络图。图10中节点分别表示患者（红色）和医院（蓝色）。医院间的连接关系表示患者的转院情况，患者与医院间的指向关系表示患者的就诊情况，患者之间的连接关系表示亲属或朋友关系。图中节点大小与医院接诊人数或与确诊患者有亲属（朋友）关系的人数成正比。医院治疗患者人数（度）=医院接诊人数+转至此医院的患者人数，患者的度=与该患者有关的确诊人数（亲属或朋友）+就诊医院数目。医院间可能存在多个患者转院，两医院间边的粗细与转院的患者数目成正比，根据转移的患者数量将权重设定为相应的数值，其余权重默认为1。在患者转院关系中，依据国家提出的“四集中”工作原则，患者在本地确诊后多转院至省集中救治中心治疗。依据官方公布的数据可以明确知道患者在地区内部的转院情况以及各地区转移至省集中救治中心的患者数目，但是无法建立具体病例及其就诊医院与省集中救治中心的转院关系。因此，图10建立的聚集性网络时对各地区医院向省集中救治中心转移患者的情况不做分析。图10聚集性网络分析结果表明：在本地的确诊患者救治中，鞍山市“台安县恩良医院”和“鞍山市传染病医院”间患者转院次数最多，对应图中边最粗；由图中确诊患者间连接关系可以看出此次传染病存在明显的聚集特点，多地区确诊患者之间多存在亲属或朋友关系，其中，鞍山市和盘锦市的确诊患者具有亲属关系，出现跨地区感染的情况，具体为鞍山市病例2、病例3为夫妻关系，盘锦市病例9、病例10为夫妻关系且为鞍山市病例2、3的儿子儿媳，盘锦市病例10为病例9、10的儿子。除上述在辽宁省内跨地区感染的情况外，其余均为地区内部感染，说明政府在患者确诊后其密切接触人员及时隔离和交通管控等方面取得了很好的效果。从图10中分别抽取出沈阳市、大连市的数据，得到图11沈阳市、大连市确诊患者聚集性网络分析图。其中，大连市确诊病例3、4、5、6、8、9、10、11、18病例信息显示收治于“某定点医院”。根据“四集中”工作原则，省集中救治大连中心覆盖范围的患者转院至大连市第六医院集中救治，因此，数据分析时将大连市收治于“某定点医院”的患者确定为大连市第六人民医院就诊患者。沈阳市和大连市是辽宁省规模较大的地区，确诊患者人数居于全省第一、二名。图11分析结果显示，沈阳市沈阳第六人民医院首次收治患者数目最多，其次为中国医科大学附属第一医院，患者就诊后共发生三次转院；确诊患者中具有亲属（或朋友）关系的病例为：确诊病例6、7、8，确诊病例18、19、20，确诊病例4、5、9，确诊病例16、17，确诊病例24、15。大连市第六人民医院收治患者数目最多，其次为大连医科大学附属第一医院，确诊患者中具有亲属（或朋友）关系的病例为：确诊病例3、5、8，确诊病例6、9、10、12，确诊病例7、11，确诊病例17、18、19。沈阳市和大连市新冠肺炎的传播均表现出家族聚集性的特点，印证了其有人传人的特性，这提示我们疫情期间减少聚集，一旦家庭成员或所接触人员发生病情，自身应及时隔离，提高防范意识。在提升患者治愈水平及有效管控疫情上，除去转院至省集中救治中心的患者，我们分析各地区医院接诊患者人数，得到图12所示结果。图12分析结果表明沈阳市第六人民医院、盘锦市传染病医院和大连市第六人民医院收治患者人数最多，其次为中国医科大学附属第一医院、葫芦岛市中心医院和大连医科大学附属第一医院，沈阳市和大连市收治患者数量整体较多。在资源调配上，除了将资源分配至省集中救治中心外，还需关注各地区患者确诊及其初步治疗的医院，做到资源有效配置。 5 确诊病例潜伏期分布病毒潜伏期是指从病原体侵入人体到最初出现临床症状的一段时期。根据国家公布的信息显示，新型冠状病毒的潜伏期为14天。随着新型冠状病毒有潜伏期感染、无症状感染等情况，我们难以准确得到新型冠状病毒的潜伏期。本文假定将患者到达武汉（或返程）时间、与有武汉旅行史人员接触时间、与所接触确诊患者的首次接触时间确诊时间均定义为“病原体侵入人体的时间”，取三者最早者，应用该时间多存在误差；将患者发病时间确定为出现临床症状的时间，二者之间的时间间隔定为病毒潜伏期。同时去除潜伏期大于14天及无相关信息披露的患者，得到86例患者数据，分析结果如表1和图13、图14所示。 辽宁省有数据可查的86例确诊患者中，病毒潜伏期均值为7.767天，潜伏期大于等于8天的患者人数为48人，占比55.8%。患者出临床反映的时间是确定的，但是感染病毒的时间是不确定的，用患者到达武汉（或返程）时间、与有武汉旅行史人员接触时间、与所接触确诊患者的首次接触时间确诊时间定义为感染时间会使统计的潜伏期大于实际潜伏期，使得分析结果偏大。 图14为患者1月9日至2月20日期间转入转出人数分布，转入对应患者出现临床症状，转出对应于暴露，即患者到达武汉、与有武汉旅行史人员接触或与确诊患者首次接触的时间。图14数据表明在1月25日前有临床症状患者占比低于暴露患者，之后这些潜伏期人员逐渐出现临床症状，疾病爆发，确诊人员数目逐渐增加。若及时采取有效的手段控制疫情传播，则1月27日之后几乎不再有人员处于潜伏期，这时前期潜伏期患者逐渐发病，这批确诊患者若同时采取有效的医疗手段得到治疗，则疫情传播会逐渐被控制。 图15为截至2月20日确诊患者由暴露到患病人数转移网络分析图，图中节点为日期，节点大小与当日暴露和有临床症状的患者之和成正比，节点间指向关系为患者由暴露转移到患病的时间间隔，图15结果显示1月19日至1月24日期间人数最多，暴露和患病人数之和随时间呈现先增加后减少的趋势。辽宁省新型冠状病毒肺炎自2月17日以来，已连续四天无新增确诊患者，疫情形势出现积极变化，防控工作取得积极成效。自疫情爆发以来，全省社会经济活动停滞，连续四天无新增确诊患者的态势为尽快恢复辽宁省社会经济秩序提供了支持。只想着为抗“疫”阻击战贡献力量，郭崇慧教授说，这是关于辽宁省疫情的最新数据描述性分析结果，希冀会对相关部门决策起支持作用！我们后续预测性分析和指导性分析还会持续研究！