本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

本发明（专利号ZL 201510665184.8，2018/9/21授权）涉及一种基于HOOK 的云存储应用加密数据包破解方法，分析云存储客户端程序，找到需要设置HOOK 点的函数，通过获取并且修改API传入的参数，进而返回结果，获取云存储客户端与服务器进行通信的数据明文。本发明适用各种语言实现的云存储客户端，对于认证的方式没有特殊要求，具有广泛的兼容性；不受用户网络环境的影响，无需在客户端和服务器之间增加代理服务器、不受客户端Certification pinning 安全技术的限制，具有广泛的适用性。

本技术成果公开了一种卫星遥感数据的辐射纠正方法，本方法是以山区阴影和/或清洁水体光谱对原 始图像进行辐射纠正

随着信息技术的发展，平板电脑已经得到了普及，但是平板电脑的性能尤其是触摸屏幕的性能仍待改 进。新装置：具有自主知识产权的光点追踪智能板

本发明公开了一种自动化数据挖掘预处理方法，其特征在于， 包括：建立数据库和预处理规则库，在该数据库中新建数据表且标准 化命名，将待预处理数据进行抽样后导入新建数据表中，同时对抽样 后的预处理数据的每一个字段的值进行数理统计；提取数据表的关键 字 A、B 和 C，在预处理规则库中查询是否存在这些关键字，如果不 存在则将数据表的关键字和所有字段添加到预处理规则库中，然后采 用分箱法和数据平滑法对所有预处理数据进行处理，以生成新的规则， 并将其添加到原有规则库中。本发明通过对预处理结果进行评分和反 馈，调整字段映射函数，提高预处理的质量。

小试阶段/n该平台继承了目前主流计算框架和编程模式，尤其是内存计算框架， 通用性强、时效性高。该平台从根本上解决了目前大数据处理中耗时过 长的问题，通过优化大数据处理系统的任务管理和内存管理，对用户提 供主流的简洁编程接口，与目前国际上主流系统对比，该平台可以大量 减少内存占用，最高性能提升可达 41 倍，。该平台同时从根本上解决了 大数据系统自动管理内存的开销，减少 90%以上的开销。该技术平台是一 种通用数据处理平台，不影响上层生态应用，可以适用于各类大数据生 态系统，包括机器学习与深度学习领域

本实用新型公开一种肝脏三维重建数据信息处理设备，包括中心处理单元、通过数据线与中心处理单元连接的若干第一类用户终端以及通过数据线与中心处理单元连接的若干第二类用户终端。中心处理单元进一步包括：机壳、设置于机壳内并将机壳内部分为至少六个安置空间的支架、由上而下依次设置于机壳的各安置空间内的第一散热装置、数据接收装置、与数据接收装置通过数据线连接的三维图像处理装置、与三维图像处理装置通过数据线连接的数据存储装置、与数据存储装置通过数据线连接的数据发送装置以及第二散热装置，其中，第一类用户终端通过数据线与中心处理单元的数据接收装置相连，第二类用户终端通过数据线与中心处理单元的数据发送装置相连。

项目简介 “医疗保险违规和欺诈行为的数据挖掘平台”属计算机软件与其他学科交叉领域， 是数据挖掘技术在医疗保险业一个典型的应用。平台具备挖掘项目的自定义，使数据挖 掘过程直接面向业务问题，降低医疗保险业内部业务人员对医疗违规欺诈行为进行监管 的技术门槛。通过将业务问题关联的数据挖掘结构、对应的算法、关联参数、结果界定 规则及评估方法进行固化配置，降低了使用者在挖掘项目构建时的难度。通过对挖掘结 果的界定规则及评估，监管及执法提供了定量依据。通过自定义展示