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

本发明公开了一种空调前面板夹具，其包括上固定板、与所述 上固定板间隔设置的下固定板、安装在所述上固定板上的快换组件、 直线轴弹性组件、真空吸附组件及四个分别位于同一矩形的四个角部 的面板仿形卡件。所述快换组件用于与机器人末端轴相连接或者相分 离。所述直线轴弹性组件连接所述下固定板及所述上固定板，且其用 于为所述上固定板的移动提供导向及限制所述上固定板的移动行程。 所述真空吸附组件的一端安装在所述上固定板上，另一端穿过所述下 固定板。所述面板仿形卡件可拆卸的连接于所述下固定板上，且其形 状与所述空调前

桌面式触控面板 直播录播控制，一键操作完成 轻松满足： ·导播管理 ·快捷互动 ·直录播控制 ·资源管理 优势特点: ·导播管理 支持全自动、半自动、手动录制导播跟踪模式自由切换 ·画面预览 导播画面可实时预览，辅助视频信号切换 ·快捷互动 一键发起互动，支持多终端加入、互动成员管理 ·直录播控制 支持教学、教研、会议等场景的实时录播、直播管理 ·资源管理 支持高清视频回放，以及一键上传视频资源至云平台

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作品入选第七届北京国际美术双年展、在中国美术馆展出，外交部收藏作品。

本发明公开了一种曲面板坯自动钻孔机，它由电机、框架结构、多轴箱、钻件机构、支撑导向机构和双万向联轴器等零部件组成。以框架结构为基础，电机通过联轴器联结多轴箱，多轴箱主轴通过双万向联轴器联结钻件机构，曲面板坯通过支撑导向机构进行升降、定位，通过钻件机构完成对曲面板坯的钻件动作。本发明的曲面板坯自动钻孔机能够通过双万向联轴器调整钻头空间位置和角度，从而实现对曲面板坯进行多孔钻削加工，并且可以加工不同类型板坯。

本发明公开了一种顾及非局部特性与时空变化的遥感数据时空定量融合方法，基于非局部滤波，利 用移动窗口技术，首先选取相似像元，用基于小窗口运算的经验型公式筛选相似像元，并在此基础上二 次筛选相似像元，以相似像元为中心的邻域矩阵的相似度以及其与中心像元的相对距离衡量权重大小， 考虑时空变化，针对区域主要特征，选取相应的方式加权，最终融合得到中心像元的反射率值。本发明 利用高空间分辨率数据与高时间分辨率数据的互补信息，顾及非局部特性与时空变化，融合得到

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。

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

本发明公开了一种时空变尺度运动目标检测方法，具体为：将·815·原始图像转换为反差图像；根据差分强度与帧间间隔的单调递增且收敛关系，得到次优帧间间隔<img file=""DDA00002692454800011.GIF""wi=""80"" he=""49"" /> 通 过 计 算 t0 和 <imgfile=""DDA00002692454800012.GIF"" wi=""133"" he=""57"" /