本发明公开了一种基于众核和 GPU 的网络视频流不良内容检测方法，包括：在众核计算平台下获取网络数据包，对网络数据包进行分类，以提取网络数据包中的视频数据包，对视频数据包进行重组，按照网络视频流编码的语法对重组后的视频数据包进行解码，以生成图像序列，GPU 采用基于纹理检测和肤色点检测相结合的方法对图像序列进行预处理，以确定疑似不良图像，GPU 采用 SVM 对疑似不良图像进行精确处理，以确定不良图像。本发明只需获取网络数据包，即可识别出视频流，直接对视频流进行解码后，采用图像匹配检测技术即可识别该视频流是否含有不良信息。

北京交通大学超大规模预训练云服务项目竞争性磋商

成果描述：本发明申请要解决的问题是，服务器在两个服务速率的模式下，等待服务的数据包有一定的耐心时间，在此情况下给出吞吐率，平均队长，平均等待时间段的计算方法。市场前景分析：本专利考虑以下问题一个光纤局域网，如图1所示. 此光纤网络连接着n个分布式网络。第i（i=1,2…,n）个分布式网络通过接入路由器 i 和对应的端口 连接到光纤局域网。光纤局域网通过网关路由器连接到主干网。端口 （i=1,2…,n）有一个可调的光发射器和接收器，并且可以通过一定的带宽来传送数据。对于光纤网络的带宽的分配问题，最简单的解决方法是当第i个接入路由器向网关路由传送数据时，其余 个接入路由停止向网关路由传送数据（也就是说第i个接入路由器占用所有的带宽）；当第i个接入路由传送完毕时，第i+1个接入路由开始传送数据。Servi和Finn[1]提出了另一种新的光纤网络带宽分配方法，即将光纤网络的带宽分成两部分，一部分带宽按照前述简单的方法，接入路由依次向网关路由传送数据，而另一部分带宽则是被所有接入路由器均分，故每个接入路由器传送数据的速率为这两部分之和。这样的传送方式设置了低速运行期，在一定程度上减小了成本，节约了能源，而且在多重工作假期的基础上，缩短了休假时间，增加了系统闲期。与同类成果相比的优势分析：针对网络服务器在两个不同工作模式-工作期与工作假期下服务。工作期与工作假期分别对应一个快，一个慢的服务速率。到达的请求有一定耐心时间。到目前为止针对以上系统尙没有合适的理论计算模型和方法。 本专利用泊松过程拟合到达过程，用不同参数的指数分布拟合服务时间，工作假期时间，和请求的耐心时间。利用上述拟合参数，本专利给出了请求的到达率 ，工作期服务率 ，工作假期服务率 ，工作假期时长参数 ，顾客的耐心时间时长参数 与平均的队长 和平均系统逗留时间 相互之间的关系。提供了一种计算出平均的队长和系统逗留时间。从而为网络服务器的各项性能指标的设计提出指导。

北京豪思生物科技有限公司（简称豪思生物）是一家由留学归国人员创立的研发型高新技术企业，公司的研发及高层管理团队由多位留学欧美的资深学者和企业家组成，具有丰富的医疗技术研发及管理运行经验。 豪思生物在全球临床质谱研究领域权威科学家、公司首席科学顾问Gert Lubec 教授牵头指导下，公司自主研发了一系列临床质谱筛查产品，包括应用于阿尔兹海默症、心血管疾病、泌尿疾病等重大疾病早期筛查诊断、遗传代谢病筛查、药物浓度检测、代谢物检查（氨基酸、脂肪酸、胆汁酸）、类固醇激素检测、维生素谱检测等质谱检测产品和服务，尤其在阿尔兹海默症早期诊断、治疗与监测相关技术已具备国际领先水平。 同时，公司与美国梅奥医疗平台、清华大学质谱研究组、北京大学有着深度的合作关系，通过大力整合国内外先进技术资源，从而构建国际领先的质谱诊断平台。豪思生物的研究成果已在国内成功申请10项专利，国际专利申请工作也正同步进行。点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！

本发明申请要解决的问题是，服务器在两个服务速率的模式下，等待服务的数据包有一定的耐心时间，在此情况下给出吞吐率，平均队长，平均等待时间段的计算方法。

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法，包括以下步骤：S1：利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV，记为PWVMODIS；S2：利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系；S3：对BP神经网络模型进行训练；S4：将φ、h、doy以及PWVMODIS作为输入参数代入BP神经网络模型，并计算出GPS测站处PWV残差RESBP；S5：利用RESBP补偿PWVMODIS，获得大气可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.