复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队，梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征，并对舆论引导方式提出了对策和建议。 01 大数据舆论分析：把握民意趋势、挖掘事件成因 团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博，依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。 数据分析结果显示，疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台（实时数据的公布、武汉实行封城管控）、专家学者释疑解惑（钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断)，正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓，情感指数仍有变动，多与受疫情触发的热点议题相关。 02 群体画像：精准定位人群、感知个性化诉求 团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体，并进行参与度的动态比较，同时对代表性群体的网络言论进行定点分析，准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。 对于不同职业的用户，在疫情爆发初期，自媒体、专业技术人员和学生较为活跃，在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体，大多向外界传递了一往无前的抗疫精神，也不乏个别事件令其承受巨大压力，需要更多的社会理解和关爱。另外，由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延，私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力，大多显露出焦虑情绪，需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。 对于不同地域的用户，参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高，其次是东南沿海各地，话题的地区“下沉”趋势明显。特别地，武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体，通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇，寻求社会救助，使个体诉求进入公共议程，激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张，华侨华人群体面临歧视压力，需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。 03 事件关联：警惕次生舆情、完善发声渠道 疫情期间，不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”，追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例，部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台，若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此，各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心，新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰，促进社会沟通与社会公平。 不同的群体聚集于不同的网络社区之中，舆论表达方式也不尽相同，对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设，探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时，团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析，为网络空间现代化治理能力的提升赋能。

焊接作为工程机械领域的关键技术，直接决定着国之重器的安全可靠性。目前，智能焊接与检测严重依赖国外进口设备，价格昂贵、售后服务难以保障。对于大型、复杂焊接结构，焊后焊缝质量智能检测在整条焊接产线上属于空白。本团队在国内首次开发了大型焊接结构内外一体化智能检测装备及软件，部分高端装备达到国际水平，建成了国内首条内外一体化焊接智能检测与评估生产线，在徐工挖掘机上获得应用，并在央视CCTV2制造中国节目中播出。 图片 内外一体化焊缝智能检测与评估生产线获央视CCTV2报道

对称空间中流动和传热机理研究及其工程应用研究，对从具有对称结构 的锅炉炉膛内流动问题抽象出的二维流动模型进行了数值模拟，探讨在这种对称 结构下出现的非对称流动机理。研究表明，对于具有完全对称结构的流动问题， 由于内部的原因可能出现非对称的流场，为分析锅炉炉膛中出现的热偏差机理提 供了基础。

一种基于视觉颜色理论和同质抑制的轮廓与边界检测方法，属于计算机视觉和模式识别的交叉领域，旨在从复杂的自然场景中提取目标的轮廓和边界。本发明通过研究人眼视觉信息处理机制，对视觉通路各级神经元的感受野建立数学模型，同时利用非经典感受野的调制作用来抑制纹理边缘，从而突显轮廓和边界

一种基于视觉颜色理论和同质抑制的轮廓与边界检测方法，属于计算机视觉和模式识别的交叉领域，旨在从复杂的自然场景中提取目标的轮廓和边界。本发明通过研究人眼视觉信息处理机制，对视觉通路各级神经元的感受野建立数学模型，同时利用非经典感受野的调制作用来抑制纹理边缘，从而突显轮廓和边界。本发明的创新点在于将人眼颜色信息处理机制引入轮廓与边界检测模型中，通过设置不平衡的视锥输入检测出颜色和亮度边界，保持轮廓的完整性，同时考虑

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.

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.

科研团队经过3年多研究，形成了集理论分析、试验测试和计算机仿真于一体的技术方法，为工程单位整机性能进行振动与噪声评估、分析、优化及验证。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 科研团队经过3年多研究，形成了集理论分析、试验测试和计算机仿真于一体的技术方法，为工程单位整机性能进行振动与噪声评估、分析、优化及验证。 研究成果早期应用与宁波大学与玉柴动力的发动机减振降噪、方太叶轮异音减振项目，并在山东巨明集团的452、688等玉米机械上进行了减振降噪的优化改进上，使其发动机、驾驶室的传递率分别从156%降低至75%、157%降低至78%，驾驶室舒适性也得以大幅度改善，有效地提升了该款产品市场竞争力。2019年该两款产品的销售量为22500万元，年增长约20%。 2019年宁波大学与柳工集团所签订的TC800起重机减振降噪技术合同是本项目技术的进一步推广应用。

定量系统生物学是描述生命体的细胞、组织、器官以及整体水平上结构和功能各异的各种分子（包括基因、蛋白质、小分子代谢物等），以及分子在生命体的内部之间、与外界环境之间的相互作用，通过精准的分析测量技术、结合计算生物学来定性、定量构建生命的数字化模型，预测生理状态或者疾病的功能、表型和转化的前沿科学。生命体的运作是在基因调控下，由许许多多的生化反应形成

一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 主要针对密码算法的FPGA实现和加速优化。其特征在于，系统通过软硬件协同实现不同认证机制，系统包括硬件认证模块和软件功能模块。利用FPGA的可编程逻辑电路部分实现认证机制算法的硬件加速。 集成电路中差分对管的失调电压或者带隙电压会随着温度和电源电压的变化而产生漂移，从而恶化前台校正的结果。经过理论分析、模拟仿真和实际电路测试，我们发现这种由温度和电源电压变化而引起的失调漂移呈现一定的线性特征，可以用线性内插或者反馈的方式对失调漂移进行校正，从而无需传统的后台校正电路，具有校正电路简单、对比较器正常工作无干扰、精度高等优点。