产品详细介绍SPEOS光环境模拟仿真与视觉工效学分析软件SPEOS是法国OPTIS公司开发的功能强大的专业用于光学设计、环境与视觉模拟、成像仿真、视觉工效学分析系统应用的照明和光学环境模拟仿真工效学分析系统工具，完全兼容CATIA、UG（NX）、Creo Parametric（pro/E）和Spaceclaim等国际标准的CAD平台，强大的解决方案提供完美的可视化光学系统和直观的人机交互平台，其仿真技术已经广泛用于航空、航天、军工、汽车、轨道交通、通用照明等工业领域的研究机构和知名公司。  SPEOS是全球唯一整和装备结构进行光机系统的模拟仿真设计软件，是全球唯一可依据人眼视觉特征和材料真实光学属性进行场景仿真和视觉工效学仿真分析的专业软件。同时SPEOS提供国际领先的数据库包括:材质库、光源库、涂料库及相关各种光度、色度学标准。SPEOS材质光学属性库提供的玻璃、塑料、铝材、皮革、纺织品已达10000多种,并以全球原材料生产厂家的材料型号编码进行分类。光源库可提供大约10000多种,有Osram. Citiazen、Nichia、GE、Vishay、Lumileds等各国大型照明设备厂生产的LED、LCD、白炽灯、日光灯、弧光灯及各种专用灯光源等,并以全球灯具生产厂家的出厂型号编码进行分类;SPEOS标准数据库库提供目前全球通用的22个光度学和色度学标准和相关细则。同时系统通过CIE的标准认证、内嵌ISO和CIE国际标准的专业光学环境模拟与仿真分析，全天候外部环境光源数据库可提供标准的基于国际CIE标准下的天空环境库，基于CIE标准提供日光模型，可再现任何地理位置的天空光谱亮度，管理远距离成像状态下外界环境光对光学仿真的模拟影响。  SPEOS光学仿真软件基于可视化产品三维模型，直接采用数字化样机，使用虚拟环境仿真平台和津发科技ErgoVR人机工效分析平台，进行视觉工效虚拟分析和人因环境评估，在产品的初步设计和详细设计阶段对方案进行可行性验证，实现在设计前期发现、反馈和处理问题；同时，系统通过SPEOS数据同步模块插件结合ErgoLAB人机环境测试云平台可以实现在不同光学仿真模拟环境下对装备及系统进行客观定量的人因与工效学分析与人机交互评价，包含不同光环境下的大脑认知反应（EEG高精度脑电与脑机交互、fNIRS高密度近红外脑功能成像）、视觉加工（Eyetracking眼动轨迹与视线交互）、生理变化（HRV、EDA/GSR、RESP、EMG、PPG、SpO2、ECG、TEMP/SKT、EOG等）、行为动作与面部表情识别（A/V行为与表情音视频、Motion动作捕捉）、生物力学（拉力、握力、捏力、压力）、人机交互数据（包含如桌面与网页终端界面交互行为数据以及对应的键盘操作，鼠标点击、悬浮、划入划出等；移动终端界面交互行为数据以及对应的手指行为，如点击、缩放、滑动、翻页等；VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作行为，如拾取、丢弃、控制等）、虚拟环境时空状态监测(包含如实时监测分析VR虚拟时空下的行走轨迹、访问状态以及视线变化、情绪变化、交互操作行为等)等客观量化数据进行人因测试与工效学分析评价，实现装备与系统研发的全生命周期管理，帮助客户提升研发设计能力，科学、有效指导新产品的研发设计，高效、高精度分析预测产品性能，降低样机数量和试验次数，从而节省成本、缩短周期，大幅度提升产品的市场竞争力。SPEOS 汽车照明设计模拟软件1.完善的材质资料库SPEOS 内建丰富的材质资料库，内容不单只有表面特性，甚至实体的 物理特性都能够表现出来。也可以 透过自行设定参数，来模拟特殊材 质的需求。快速简易的光源设定.2.SPEOS提供各式的光源资料下载,这些Model 包括灯泡，灯杯，灯壳甚至灯丝都已建立完成，也具有完 整的材质与发光属性设定。透过切 换可以调整不同颜或亮度，也可 以自行建立想要的光源.精准的模拟结果 .3.SPEOS在进行模拟时，是考虑到实体与表面特性两者的，因此比起其他的模拟软体增加更多准确性。因为与CAD整合的关系，所以可以将模拟结果贴附到3D，与实际 Model做比对，使用上更直觉互动光迹与逆追迹4.SPEOS的互动光迹功能，可以让使 用者快速了解光线与Model作用的 情况。而逆追迹可以在模拟结果完成之后，找出目标区域内的光线的 来源与作用部分,快速找到设计上 的问题点。丰富的法规资源。5.SPEOS的提供数十种常用的法规资源供使用者下载，并且会随时更新容，并新增法规增数量。使用者可以很快的得到验证的结果，并且反覆验证。6.OSD(Optical Shape Design) 是 Optis 公司为设计光学结构所开发的模组，Optis除了光学模拟以外， 也开始跨足设计的领域。例如反射面，透镜，导光条等等的结构，都可以透过这个模组来完成。OSD模组也保持与CAD结合的特性，能保留参数，切换模组.7.OSD模组有何优点?保留参数，因此可以更快速的进行设计变更。 挂载在GSD和PD模组下，因此可以与几何的功能相互作用可以使用几何量测自由切换LUM模组，减少CAD与光学软体间转档问题.可以输入光形范围来产生反射面。直接建构实体，减少补面的时间。 直觉式的法规检验，可以很快找出问题原因。拟真的视觉模拟效果。8.SPEOS的视觉模拟(VE)可以用来模 拟车灯实际点亮的效果，与 Rendering 不同的是，这个模拟是 以物理特性去运算的结果,也可以看到不同环境光源,眩光效果等等。

《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出，为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性，为了有效克服大数据交易中的问题和风险，对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究，相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手：一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上，将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工，大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗；在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下，推动政府数据公开共享；禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。

日前，国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队同四川大学、电子科技大学一起，组建新冠病毒大数据交叉学科研究平台，助力新型流行病研究和防控，给多个省份和国家有关部委等提供了8份数据分析报告和决策建议报告，为防控和战胜疫情贡献出了科学智慧。国防科技大学系统工程学院大数据与复杂网络研究团队基于新冠病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。特别是团队通过分析春运期间人口流动大数据，建立起疾病传播模型，测算出了疫情扩散蔓延阶段武汉市向全国各地区的输出人口状况和新冠病毒感染的风险指数。还有许多研究人员尝试通过客运数据，研判各个地区及城市的感染风险。也有学者采用“百度迁移”所提供的人口流动数据，通过春运期间从武汉流向全国各省市的人口规模(不包含港澳台数据)和全国感染病毒人数的可视化分布，直观解读两者间的联系。同时加以推断，武汉封城之后，二次传染所造成的病毒传播将日趋占主导地位，传播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相关。

这项研究收集了2020年1月1日至1月28日期间，中南医院收治的138名新冠肺炎病例数据，其中40名（29%）医护人员和17名（12.3%）住院病人受到院内交叉感染。受感染的医护人员中，31人在普通病房工作，7人在急诊部门，2人在重症监护室。 武汉中南医院的这项单中心病例分析成果，清楚阐释了新冠肺炎的临床特征和治疗经验，为抗“疫”阻击战取得进一步胜利打下坚实基础。同时，研究证明“超级传播者”存在的可能性和病毒不可小觑的侵袭力，全员警戒一刻不容松懈，尤其要求一线的医护战士得到最严格的防护武装。

火灾事故调查是是一项技术性、政策性、规范性、法律性和时效性都很强的工作。由于火灾现场的千差万别，火灾调查这一专业执法工作所涉及的知识面特别广泛，在现场勘查过程中遇到的专业问题又相互交织在一起，加之建筑新材料、新工艺、新技术、新产品的不断涌现，使得火灾现场典型痕迹的发现和识别显得尤为重要。本课题选题从消防部队实际需求出发，以实际火灾现场中的痕迹为主要研究对象，收集提炼玻璃和混凝土等常见材料在火场高温条件下的痕迹特征，以解读痕迹形成的过程和规律，为火灾调查工作的开展提供有力支撑。

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

包括以下步骤：第一步、确立接收端模型；第二步、化简接收端模型；第三步、通过分层检测算法解调出发送的数据。本发明的基于分层检测的空移键控传输系统接收端数据检测方法，其误码（BER）性能随着搜索半径的增加逐渐逼近最优检测算法（ML），当搜索半径为发送端天线数目时，本发明的检测算法等价于最大似然检测算法。本算法通过对每层进行计算排序使得在较小的搜索半径下可获得接近最优检测算法的误码率性能，因此本发明能在获得较好性能的同时，大幅度降低接收端算法的复杂度。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

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。