大健康是未来世界发展的趋势，在未来10年内将产生10万亿美元的产业。我国在近期提出的健康中国，着眼于扩大在线健康服务，依托大数据提出诊断和治疗建议，实现大社区健康管理与大健康服务。实现这一体系的关键，在于各种柔性电子、传感器技术，与物联网、云通信技术，以及大数据与人工智能相结合。 随着经济的发展，人们对于健康的重视程度越来越高，在皮肤表面进行检测人们身体健康状况的柔性传感器，是未来电子科技发展的一个重要方向，将会有巨大的市场前景。在以智能手机为主体的电子元器件的开发日益盛行，开发一种柔性智能传感器，舒服的贴在皮肤表面，这种传感器既能够检测人们生命体征（如血压、心跳、体温、血糖等）的变化，又能够无线连接手机。医院的医生能够通过互联网、云通讯、分布式的监测和管理每个病房的病人的身体状况，既节省大量人力时间成本，又能够及时的检测到病人的生命体征变化；结合无线互联网、云通讯,能实现分布式医护,虚拟空间管理；与大数据与人工智能结合，进行智能健康管理,实现智慧医疗（图1）。 图1 基于柔性传感器的智慧医疗系统 本项目主要应用生物相容的蚕丝材料作为传感单元主要组成部分，以无线蓝牙模块与无源RFID标签作为人机数据交互单元，以大数据为手段对平台进行管理，瞄准柔性电子与智能大数据前沿领域，具有重要的科学意义。具体如下： （1）柔性电子皮肤等智能传感新技术与器件开发 近年来，蚕丝等柔性材料作为医用生物材料渐渐进入人们的视线，具有良好的生物相容性和极佳的力学性能。以此为基础开发柔性电子制造技术，通过柔性材料的光刻、打印等加工技术，制备传感单元。 （2）人体传感信号实时监测的云系统的开发 通过建立皮肤表面传感器无线信号传输技术，实现体温、心跳等信号的远程监测，符合国家精准医疗精神。通过云系统可对老年社区、医院等场所进行智能化、集成化的监控，实现健康的大数据管理。除此以外，也可实现个体的远程诊疗体系。向“健康中国2030”靠拢，依托大数据提出诊断和治疗建议。 （3）将系列传感器材料制备技术与无线信号传输云平台结合，实现个人和医院的对自身和病人的健康指标数据进行检测和管理。以此无线体征检测的平台框架为基础，后续又可以引入更多传感与控制体系，适应场景的多样化。 二、前期研究基础 （1）模仿神经元突触的蚕丝忆阻器 在神经系统中，当神经冲动从轴突传导到末端时，Ca2+离子大量涌入突触前膜引起递质的分泌，从而改变突触后膜的导电性。我们通过仿生该过程，利用Ag+离子在外加电场作用下WK@AuNCs蚕丝蛋白薄膜的迁移行为来模拟阻值渐变和阻值记忆的过程。其电学特性表明其具有独特的突触特性，并具有突触学习能力。 （2）蚕丝基应力传感器—柔性电子皮肤 人体电子皮肤传感器是未来传感器发展的新方向之一，超薄超柔的特性使其可以在人体几乎难以察觉异状的情况下，完成多种生理指标的采集。我们通过研制柔性压力传感器，已在运动检测、发声检测、脉搏检测等方面开展了大量研究。 （3）纤维传感器 可穿戴设备在未来智能装备领域具有广泛的应用前景，而我们平时穿戴的衣物均是由纤维编织而成，智能穿戴设备设计的最高境界为对其本身必须的纤维材料的功能化。我们通过对纤维材料进行改造和设计，制备除了纤维状温度、压力传感器。对纤维传感器进行编织可实现多维度传感，并可适应多种场景，这项工作与传统纺织行业结合开创了尖端智能科技研究新领域。

研究背景：  大数据应用的多样化  需要的计算模型、数据模型多样化；  目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。 研究目标： 研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个  方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键  值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计  算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这  套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们  对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于  大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计  算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三  个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。 融合架构 FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包  括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。 多数据模型融合： 设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、  文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据  分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。 经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。 多计算模型融合： 在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集  的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和  流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高时效 FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗，  提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。 对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化； 对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等； 在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效； 而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题，  通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的  时间。 可扩展 FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、  存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。 在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块，  能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。 在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。 在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持  到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提  升。 亮点成果： 融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。  从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。 同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用  的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品  销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

“喂！何老师，郧阳的疫情不断发展。您能否帮忙研发软件为政府科学决策提供支持？”1月28日，农历大年初四，中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院青年教师何亚文的手机突然叫了起来。 对这个求助电话何亚文并不陌生，打来电话的是湖北省十堰市郧阳区扶贫办负责人，目前是疫情防控指挥部成员。2017年初以来，何亚文一直通过扶贫办为当地精准扶贫工作提供大数据支持。 从这一刻起，远在山东青岛的何亚文科研团队投入了一场远程监控郧阳新冠肺炎疫情的战斗，以大数据为当地战“疫”提供强有力的智力支撑。 疫情就是命令，两天研发出“郧阳疫情”APP 郧阳，位于湖北省十堰市，辖区64万人，占地3863平方公里，下辖16个镇、5个乡、1个林场和1个经济开发区的地区。2月初以来，这里也成为全国抗击新型冠状病毒肺炎疫情的主要战场之一。 “疫情就是命令，防控就是责任。”何亚文清楚地记得两天前习近平总书记在中共中央政治局常务委员会会议上的讲话。彼时，新型冠状病毒肺炎疫情已从武汉蔓延开来，湖北省各市州均成为重灾区。 放下电话，何亚文火速召集团队，讨论研发方案，开始了网络协动、远程办公。几位研发核心成员过年回农村老家，没有电脑，只能满村跑去借。研究人员的这种拼劲让邻居们很是赞叹，得知他们是在研究抗击新冠肺炎的“高科技产品”时，更是由衷敬佩，热心提供了“包吃包住”的一条龙服务。 团队核心成员胡嘉良，家里孩子刚刚6个多月，只有妻子两个人带孩子。胡嘉良每天都坚守到凌晨，直至郧阳的数据发过来，处理完才能休息，一天24小时几乎是连轴转。 仅用两天的时间，何亚文团队便完成疫情数据收集、数据分析、建立了疫情数据库，完成了“郧阳疫情”APP的开发和“郧阳疫情专题地图”的制作。 地图与APP实时联动实现精准管理，14日以来无新增 早在2017年，何亚文和他的团队就开始了大数据扶贫的探索，并先后研制了面向建档立卡贫困户管理的“扶贫通”平台、面向驻村工作队员的“四双帮扶”APP平台以及面向政府领导决策指挥的“精准扶贫大数据监管平台”，为郧阳的精准扶贫工作提供了成熟的技术支持与服务。 “这一次抗击疫情，我们这些平台和数据再次彰显了其力量。” 何亚文介绍，基于前期精准扶贫工作对全区人口的普查数据和全区高精度地图数据，“郧阳疫情”APP和“郧阳疫情专题地图”得以快速研发和制作，并实现了实时联动，对全区疫情数据动态变化进行监控、展示与分析。 “我们从网上看到的疫情地图一般是省、市、区（县）一级，而‘郧阳实时疫情专题地图’则到了乡镇、村、户一级。”谈及地图和APP的创新点，何亚文认为这次研发的软件其首要显著特征就是建立在大数据基础上的到村、到户精准显示，二是APP和地图实时联动，从多尺度时空动态地图上看，确诊病例、新增病例等信息以及其多日的动态变化过程。 2月1日的统计，郧阳自武汉返乡人员就多达7000多人，其中发热人员近100人，形式非常严峻。郧阳当地各级政府正是借助何亚文研发的APP和地图进行疫情研判、指挥调度，做到科学防治、精准施策，很好地实现了以社区（村）为单元的返乡人数、武汉返乡人数、发热人数、确诊病例的核查与管理，有效控制了疫情的输入、传播和蔓延，实现了疫情登记全覆盖、疫情监测全过程、疫情管理数字化、疫情研判科学化。 自2月14日以来，全区已多日无新增确诊病例。 “战疫+扶贫”，本底大数据要为脱贫攻坚再发力 三年前，何亚文和他的团队联合中国科学院地理科学与资源研究所专家团队，赴郧阳进行精准扶贫工作的综合诊断服务。其间，团队围绕“三率一度”等指标开展入户调研，走遍了郧阳的所有乡镇的重点贫困村、重点贫困户，与郧阳各级政府及百姓建立了深厚的情谊。 “通过对各类数据的综合分析，我们不仅可以确立疫中、疫后的处置方案，还可以明确疫情对各项扶贫工作，甚至对每一个贫困家庭的影响。”在何亚文看来，这次突发的疫情监控软件开发，既是战“疫”，更是为后期扶贫发力进行大练兵。 在几年的精准扶贫工作中，何亚文团队建立了一整套效果显著的面向村一级的管理机制，特别是收集了庞大的本底数据。何亚文记得习近平总书记在中央全面深化改革委员会第十二次会议的讲话：要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好地发挥支撑作用。同时也要健全公共卫生服务体系，加强农村、社区等基层防控能力建设。 据了解，疫情APP还被应用在山东省临沂市扶贫和疫情防控工作中，基于临沂市前期的扶贫工作，疫情APP的部分功能主要实现了全市涉农企业的复产复工情况的监控与调度。该工作得到了扶贫办及农业农村局主要领导的肯定和认可。 “未来，我们将研判疫情对精准扶贫工作的影响，便于当地采取进一步的帮扶措施，保障脱贫攻坚工作的顺利完成。”何亚文对未来的科技扶贫有了更新的期待，“我相信，有了这些机制和数据的支撑，大数据管理将不止在疫情防控方面，在乡村振兴、乡村治理等方面也必能取得很好的效果。”

通过对系统日常使用数据的自动抓取，对实验室在日常使用及管理过程中的关键指标进行综合分析。

大数据分析平台，通过将企业内部数据与互联网数据进行整合，形成企业大数据，然后利用分析平台，探索、展示、分析与挖掘各业务信息资产，从海量的信息中及时地发现有价值的知识，进而通过应用层向最终企业领导提供商业分析和数据服务，降低管理决策中“凭经验、拍脑袋”的风险和隐患，提高企业在市场中的应变力和竞争力。

研究背景及挑战:高精度无缝位置服务是智慧生活的关键技术之一, 也是实现以人为中心的智能情境感知技术基础。然而, 复杂城市峡谷(高楼、天桥、隧道)地区连续导航、室内外高精度无缝定位由于卫星信号频繁受到阻隔、室内布局动态变化等因素,实现连续高精度全空间定位存在诸多挑战。本科研团队研究内容:基于团队在 Wi-Fi, ZigBee, INS、图像、超声波、声音、RFID 等多种定位技术科研成果,研发高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平台,提供全时空位置服务及用户行为挖掘服务平台。融合定位云平台体系框架全时空定位服务平台上下文突破弹性导航软硬件架构及理论体系基于因子图多源融合定位算法科研基础:国家重点研发计划项目“自适应导航软硬件技术”、高精度高鲁棒性室内定位关键技术及装置研究(863)、无线传感网络定位技术研究(NSFC)、基于众包和群智计算的室内无线定位理论和方法 (NSFC)、自适应室内无线信号变化的低代价高精度定位技术研究(NSFC)等项目的支持下,已完成全时空融合定位云平台,以及用户行为挖掘大数据平台建设。 科研成果:1中国卫星导航定位科技进步一等奖2 获UbiComp交通模式识别比赛冠军3获阿里巴巴天池世界比赛冠军4 制定国家实时定位标准6项5 发表中科院一区顶级SCI期刊论文 10 篇6 获得国家发明专利授权 20项,申请国家发明专利 32项7 国际 IPIN2016 室内定位比赛第3名 成果应用案例:华为、三星、中国电信集成、华大电子、22所等

研究背景及挑战: 高精度无缝位置服务是智慧生活的关键技术之一, 也是实现以人为中心的智能情境感知技术基础。然而, 复杂城市峡谷(高楼、天桥、隧道)地区连续导航、室内外高精度无缝定位由于卫星信号频繁受到阻隔、室内布局动态变化等因素,实现连续高精度全空间定位存在诸多挑战。 本科研团队研究内容: 基于团队在 Wi-Fi, ZigBee, INS、图像、超声波、声音、RFID 等多种定位技术科研成果,研发高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平台,提供全时空位置服务及用户行为挖掘服务平台。 融合定位云平台体系框架 全时空定位服务平台上下文 突破弹性导航软硬件架构及理论体系 基于因子图多源融合定位算法 科研基础: 国家重点研发计划项目“自适应导航软硬件技术”、高精度高鲁棒性室内定位关键技术及装置研究(863)、无线传感网络定位技术研究(NSFC)、基于众包和群智计算的室内无线定位理论和方法 (NSFC)、自适应室内无线信号变化的低代价高精度定位技术研究(NSFC)等项目的支持下,已完成全时空融合定位云平台,以及用户行为挖掘大数据平台建设。   科研成果: 1中国卫星导航定位科技进步一等奖 2 获UbiComp交通模式识别比赛冠军 3获阿里巴巴天池世界比赛冠军 4 制定国家实时定位标准6项 5 发表中科院一区顶级SCI期刊论文 10 篇 6 获得国家发明专利授权 20项,申请国家发明专利 32项 7 国际 IPIN2016 室内定位比赛第3名   成果应用案例: 华为、三星、中国电信集成、华大电子、22所等

已有样品/n我国慢病患者群体超过2.6 亿，慢病的早期预防、诊断、筛查变得尤为重要。该系统包含体检业务服务系统、家庭健康监测管理服务系统、第三方家庭健康服务支撑平台三类产品：客户群体是健康大数据数据采集、分析、服务的基础。本项目通过三类服务凝聚客户：1）以三甲医院体检中心为基地，通过智能体检服务、基于三甲医院权威的体检诊疗、康复方法指导，建立稳定的体检群体。2）通过移动互联网将服务群体拓展到慢病/老年病群体。基于体检

成果简介：微博大数据舆情监控系统是一款针对新浪、腾讯等微博平台的海 量数据的高效稳定抓取、数据分析以及搜索服务为一体的软件产品，凝聚了 北理工张华平博士多年自然语言理解与精准搜索引擎的技术积累。 微博大数据舆情监控系统包含四大功能： 1、自动采集提交的微博任务列表； 2、数据自动双备份，保证数据的完整性； 3、精准搜索,提供了多种精准搜索手段，其中包括：微博关键词搜索、空间范围搜索