中标麒麟安全增强电子邮件系统基于国产银河麒麟V10服务器操作系统作为基础平台，通过国密算法，实现邮件全生命周期加密安全，有效降低因网络攻击导致邮件泄密的风险；同时采用IP绑定和数字证书安全登录等方式，强化身份鉴别安全，避免内部人员监守自盗出现数据泄露风险，引导用户规范邮件系统安全管理，构建完备的邮件防御体系。 中标麒麟安全增强电子邮件系统以安全易用为核心，在涉密内网邮件领域深耕十年，系统可满足涉密信息系统分保要求，提供分级授权、密级流转管控、邮件审核、安全审计等安全功能，建立严密的闭环管控机制，为用户提供高安全、恒稳定的优质邮件服务。 一、产品特点 全面国产创新 系统兼容国产软硬件架构，适配国产CPU、数据库和中间件，使用同厂商银河麒麟服务器操作系统，基于国家密码标准算法硬件加密存储技术，支持多种标准加密体系，保障系统由内到外全面安全稳定的信息服务；做到从系统到芯片完全国产化自主研发、真正安全创新。 支持硬件CPU：飞腾、龙芯、鲲鹏、兆芯、海光、申威 支持操作系统：中标麒麟、银河麒麟、中科方德 支持数据库：达梦、神通、人大金仓 支持中间件：中创、东方通  内生安全，稳定可靠 在底层执行系统服务安全策略加固，关闭所有不必要的服务。 针对邮件系统应用和相关服务进行安全策略的定制及优化。 深度优化邮件系统调度算法，突破系统并发访问瓶颈。 设置邮件策略管控机制，预警风险行为。  紧跟政策，专业合规 系统满足分级保护安全要求，并通过相关认证测评且连续入选相关文件选型范畴至今。系统符合有关部门对敏感信息的安全管理要求，研发团队受邀参与涉密行业内技术规范标准，熟悉涉密邮件产品政策导向，保障产品专业合规。  易用功能，高效办公 域名在线变更、基础信息批量处理，简化后台管理流程。 多重安全策略设置，保护邮件流转安全，快速甄别敏感操作行为。 支持密标集成，通过对密标信息的读取和验证，实现涉密信息系统安全管控。 邮件全程追踪，可查看发送、审核、阅读、标记等详细的状态，支持邮件强制召回。 提供附件统一管理平台，支持附件溯源，且可对系统迁移的邮件内附件进行管理。 二、应用场景 产品应用于涉密内网电子邮件系统国产化替代；需满足分保检查的政府部门。 三、运行环境： 硬件CPU：鲲鹏、海光、飞腾、龙芯、兆芯、申威 支持中间件：东方通、中创 支持操作系统：银河麒麟、中标麒麟、中科方德 支持数据库：达梦、瀚高、南大通用、人大金仓、神通 支持密标：北信源、鼎普、奇安信、中孚

系统由基础护理综合模拟病人与软件系统组成。软件系统有基础护理学的训练、考核两大部分。模拟病人的外形逼真，体表标志清晰可触及，软件设置模拟人的生命体征参数，硬件操作实时传输到软件系统。产品根据人卫版《基础护理学》教材设计，可完成各种护理操作训练，也可用于操作考核。

一、产品简介    掺铒光纤放大器(EDFA即在信号通过的纤芯中掺入了铒离子Er3 + 的光信号放大器。)。掺铒光纤放大器具有增益高、带宽大、输出功率高、泵浦效率高、插入损耗低、对偏振态不敏感等优点。 从20世纪80年代后期开始，掺铒光纤放大器的研究工作不断取得重大的突破。用在WDM技术中极大地增加了光纤通信的容量。成为当前光纤通信中应用最广的光放大器件。      MXY5001实验系统就是专门针对掺饵光纤放大器特性测试而设计的。能够帮助学生更全面的了解掺饵光纤放大器的原理。 二、实验内容 1、EDFA自发辐射噪声功率测试实验 2、不同衰减条件下输入功率的测试 3、EDFA输出功率测试 4、增益曲线测试及绘制实验 5、偏振相关增益变化测试实验 6、噪声系数曲线测定实验 三、实验配置 1、光源：输出波长1550±2nm，功率连续可调，接口FC/PC； 2、功率计：波长范围800-1700nm；输入接口FC；校准波长：1310-1550nm； 3、EDFA放大器：输出功率：13-24dBm；光纤连接器型号：FC/APC；输出光波长：1535~1565nm；噪声系数＜0dB；输出功率稳定性：±0.5dB； 4、隔离器：中心波长：1550nm；隔离度＞30dB；典型峰值隔离度：40dB；最大插入损耗：7dB；回损（输入/输出）≥60-55dB；接口类型：FC/PC； 5、可调衰减器：法兰式机械调节，衰减量：5-30dB； 6、滤波器：滤波范围：800-1625nm；插入损耗：5dB；接口类型：FC/PC； 7、配置：光纤激光器，掺饵光纤放大器，光衰减器，光功率计，偏振控制器，光纤跳线，法兰盘，实验讲义等。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

高端智能化、高效节能、低耗能的机械设备主要为：履带式的移动破、圆锥破

武汉大学无线数码显微互动系统采购项目竞争性磋商

“新型多天线传输技术”是5G移动通信系统亟待研究的关键问题之一。孕育其中的3D-MIMO技术则是亟需攻克的难点之一。据此，本技术成果依据3D-MIMO技术中的多用户智能波束赋型，研究Massive MIMO阵列对5G系统波束赋型性能的影响。 技术成果主要功能： ？ 时间反演波束赋形（Time Reversal Beamforming, TRBF）通信系统可计算模型。 此部分主要是在经典的天线系统排布方向图与增益的理论研究基础之上，进一步研究这些天线系统的排布对TR大规模MIMO通信系统性能的影响，建立了基于不同天线系统排布的不同的信道响应模型。 ？ TRBF通信系统互耦效应的可量化分析模型。 建立了互耦的信道模型，然后通过信道模型来分析TRBF通信系统的性能。 ？ TRBF通信系统极化信息的可量化分析模型。 针对天线的极化特性建立信道模型，基于极化信道模型分析TR通信系统的性能，建立系统极化信息可量化分析模型。 技术成果应用领域： TR通信可以利用复杂环境中的丰富多径来提高系统的信道容量，减小误码率等等。并且TR的空间聚焦特性能精确定位用户终端，所以TR Massive MIMO通信系统可以用在受阴影衰落较大的地区，例如位于密集高大建筑楼群的低层用户，由于巨大的建筑物遮挡阴影损耗，要想实现设备到设备之间的直接通讯很困难，而TR技术可以精确定位到传输终端，达到普通波束赋形达不到的效果。类似的环境还有山区高大山群的阴影衰落，信号衰减大的森林地区等等。 此外，TR通信能够利用复杂环境中的丰富多径来提高通信系统的性能，所以在电磁波反射路径多的环境，自然环境比如地下车库，隧道等，人造环境比如模拟体验太空舱，金属装饰风格的办公室或者住宅等（见下图2）。在这些多径异常丰富的环境下，移动终端经常会出现接收不到信号等，这也是秉承随时随地接入网络宗旨的5G蜂窝移动通信系统亟待解决的问题，而这些场景正是完美的TR技术应用场景。 由此可以想见，TR在5G蜂窝移动通信系统覆盖范围下的某些特殊通信场景极有用武之地。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，在偏僻的野外或者野生动物保护区，对珍稀物种检出，从而追踪它们的生活轨迹，或者在某些仓库农场对破坏储存物的害虫或者家养动物的天敌的检出是非常重要的。本专利建立一种实时的基于生物声音的只能检测方法，分析提取了动物声音的时域特征，频域特征，通过对特征的分析、分类，及时有效的检测出生物的运动痕迹。市场前景分析：生物活动轨迹的追踪有着重大的现实意义，在粮食以及动物保护方面有着非常广泛的作用。本发明着重从声音的频域、时域进行特征提取，然后选取特征组合，对特征进行有效的分类。研究实验表明，本算法的平均准确率达到89.9%。与同类成果相比的优势分析：本篇专利提出的识别系统的流程在原有的基础上增加了两个环节，即流程成为：预处理->声音提取->特征提取->特征选择->模型训练；并且还提出了新的算法，采用了许多最近提出的特征，比如MFCC[6-9]。经实验验证，本文提出的方法相比之前的方法正确率提高了20%左右，达到了89.9%。

2020年2月25日，华中科技大学胡波等团队在预印版平台medRxiv 发表未经同行评审的题为”Neurological Manifestations of Hospitalized Patients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective case series study“的研究成果。 该研究从2020年1月16日至2020年2月19日收集数据，214名住院患者，实验室确诊为冠状病毒2（SARS-CoV-2）感染，诊断出严重的急性呼吸道综合症。在研究的214位患者中，有88位（41.1％）为重度患者，有126位（58.9％）为非重度患者。 该研究发现，与非严重的COVID-19患者相比，严重的患者通常具有神经系统症状，表现为急性脑血管疾病，意识障碍和骨骼肌症状。因此，对于COVID19患者，除了呼吸系统症状外，医生还应密切注意任何神经系统表现。