针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块

项目简介： 目前，针对衣服和鞋子都推出个性定制，高端时尚领域也为之疯 狂。量体裁衣的难题在于设备昂贵、精确的测量与裁缝的经验不衔接、 服装放宽量大，需要更多的经验、服装式样起主导作用，尺寸的误差 对舒适度影响不大等等；量足制履的难题在于设备比较简单、脚与鞋 贴合紧密和高跟鞋型与脚型不匹配直接影响舒适度和足部健康等等。

背  景特有技术： 彩色编码光栅三维测量技术：技术特点： 单幅照片完成三维测量适用范围： 人体测量量体裁衣 设备昂贵 精确的测量与裁缝的经验不衔接 服装放宽量大，需要更多的经验 服装式样起主导作用，尺寸的误差对舒适度影响不大

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

1. 痛点问题 可靠性是主接线的重要指标之一，发电厂或变电站电气主接线可靠性水平对于电力系统整体的可靠性水平具有决定性影响。另一方面，主接线可靠性与经济性是相互矛盾的一对指标，主接线可靠性水平设计应结合其在电力系统中的应用场景和定位综合确定，不能一味追求高可靠性而忽略经济性。因此，对发电厂及变电站电气主接线可靠性进行量化分析，对于主接线方案技术经济综合比选具有重要意义。目前国内成熟的电气主接线可靠性评估工具较少，设计院在主接线方案比选中，对于可靠性评估往往采取定性评估，缺乏科学定量的分析工具指导主接线方案的优化比选。 2. 解决方案 本产品SSRE－TH（Station and Substation Reliability Evaluation - Tsinghua University）是由清华大学电机系开发的用于发电厂/变电所电气主接线可靠性的评估软件。该软件能够对发电厂的各种电气主接线方案进行可靠性及经济性评估；同时，通过计算条件的改变，也能够对变电站的电气主接线进行可靠性及经济性评估。这样，大大提高了软件的使用范围。 可靠性指标包括各种状态下的故障概率、故障频率、故障平均停电时间、期望故障受阻电力、期望故障受阻电能。本软件包括两个部分，其一是主接线的相关信息数据输入部分，其二是可靠性及经济性指标计算部分。其中，主接线原始数据通过ACCESS数据库输入。计算部分包括可靠性评估计算选项的选择，可靠性指标计算和经济性指标计算。 本软件的主要特点是： 1.用户界面友好，操作简单。一旦用户输入电气主接线的原始数据，并确定好计算条件，就可以通过简单的菜单操作完成可靠性和经济性指标的计算。整个评估过程不需要用户干预。所有计算并显示出来的结果，用户均可以方便地存储下来。 2.通用性强。本软件可适用于各种规模和电压等级的发电厂的电气主接线的可靠性评估；同时，软件设置了切换选项，同时适用于变电站的电气主接线可靠性评估。 3.可维护性强。软件按照软件工程规范进行开发，开发过程步骤明确，文档齐全，原程序结构明晰，可读性强。 4.可靠性高。软件有较大的容错性和自检能力，充分考虑到了用户的误操作、意外干扰及交互式输入数据范围越界等因素，提供警告对话框以减少人为错误引起的程序出错，保证软件正常运行。 5.可扩展性好。本软件预留了接口，可以根据实际需要进行扩充。 合作需求 本产品的应用场景较为清晰，合作需要主要包括孵化资源和资源对接。本产品目前具有一定升级优化的需求，如本产品在使用过程中，需要根据主接线结构编制数据库文件，该过程需要对软件数据库的编制规则较为了解，否则容易出错，且软件一般不会提醒错误原因，对初步使用软件的人员带来了一定的困扰。为了提高软件的使用体验，可基于当前软件版本进行升级开发，实现主接线的图形化编制和可靠性计算，则会显著降低软件的使用难度，因此，团队需要产品优化和进一步开发所需要的资金。另一方面，团队需要更加广泛的资源对接，各省份从事发电厂及变电站电气主接线设计的相关公司均为潜在客户，如各大设计院、电气咨询公司、电网公司经研院等。

本技术采用烟道喷雾蒸发结晶技术实现脱硫废水零排放。通过水泵将废水喷入到空预器和除尘器之间的烟道中的雾化喷嘴进行雾化，在高温烟气的加热作用下，水分迅速蒸发成气相水蒸气随除尘后的烟气进入脱硫塔，在脱硫塔的喷淋冷却作用下，水分凝结进入脱硫塔的浆液循环系统被重复利用。废水中的污染物转化为结晶物或者盐类等微小的固体颗粒，随烟气中的飞灰一起被静电除尘器捕捉而从烟气中分离出来，从而除去污染物，实现废水的零排放。该技术的使用对电厂后续设备包括静电除尘器（ESP）、脱硫塔（FGD）都会带来有利的影响。

本技术采用烟道喷雾蒸发结晶技术实现脱硫废水零排放。通过水泵将废水 喷入到空预器和除尘器之间的烟道中的雾化喷嘴进行雾化,在高温烟气的加热作 用下，水分迅速蒸发成气相水蒸气随除尘后的烟气进入脱硫塔，在脱硫塔的喷淋 冷却作用下，水分凝结进入脱硫塔的浆液循环系统被重复利用。废水中的污染物 转化为结晶物或者盐类等微小的固体颗粒，随烟气中的飞灰一起被静电除尘器捕 捉而从烟气中分离出来，从而除去污染物，实现废水的零排放。该技术的使用对 电厂后续设备包括静电除尘器(ESP)、脱硫塔(FGD)都会带来有利的影响。 市场及经济效益分析： 脱硫废水烟道喷雾蒸发结晶零排放技术具有工艺流程简单、适用范围广泛、 安全可靠、占地面积小等优点，且能够实现真正意义的废水零排放。该技术的投 资及运行成本比其他技术低50%以上，具有极强的市场竞争力。

1. 痛点问题 2021年12月，生态环境部会同相关部门印发了《“十四五”时期“无废城市”建设工作方案》，指出将在100个左右地级及以上城市开展“无废城市”建设，对提升城市固体废物的全过程管理水平提出了更高的要求。然而，当前我国许多城市固体废物产生量持续加大，无害化处置能力尚未得到有效保障，处理设施布局零散，固体废物精细化、信息化管理水平较低，在构建先进的城市固体废物管理模式中面临顶层设计、基础设施、管理体系等软硬件条件的不足，显著影响“无废城市”建设成效及固废管理领域碳减排目标的实现。亟需改进传统碎片式、分种类、智能化水平较低的固体废物管理模式，依托物联网和智慧支撑技术形成多种类型固体废物分类-收运-协同处置全链条系统性方案，充分发挥固废处置中的减污降碳协同增效作用，提升城市固体废物处理在全环节规划设计、工艺技术集成优化、工程及园区的可持续运营等方面的综合实力。 2. 解决方案 针对城市固体废物全过程管理问题，本项成果发挥清华大学环境学院循环经济产业研究中心在城市固体废物管理理论研究、工艺优化调控和规划决策应用等领域的长期积累，开发“无废城市”建设顶层系统规划工具，研发全链条工艺模拟与优化技术，搭建基于物联网和大数据的城市固废智慧化管理平台，形成能够有效服务于“无废城市”建设的城市固废分类-收运-协同处置全链条系统性解决方案。具体包括： （1）针对城市固体废物处理处置系统存在的现实问题，在整个城市层面构建从源头分类减量到末端处理处置、处理设施协同共生的工程技术体系和管理运营模式，打造处理设施协同共生、碳减排和二次污染集中控制效果显著、实现物质有序循环和能量梯级利用的多源固废协同处置园区，构建无害化、资源化、可持续的城市循环代谢链网； （2）开展多源固废处理处置工艺机理模拟，揭示固废-水-能耦合代谢路径与减污降碳潜力空间，实现工艺参数优化；模拟不同固废管理路径对物流、能流的影响，支撑不同应用场景下涵盖源头分类及减量化、污染处理处置、残余物集中控制全过程的工程技术体系优化； （3）基于物联网、智能监控、在线仿真技术等，构建城市固废管理多源异构大数据系统，形成原创性固废智慧管控技术，支撑建立集固废监测、溯源、预报、应急、调控等功能于一体的可视化管理平台，提供多场景、多效能、智慧化城市固废系统性解决方案。 合作需求 （1）与从事城市固废处理、再生资源回收利用、静脉产业园建设等领域的企业以及绿色金融机构开展业务合作； （2）项目孵化需办公场地500平米，天使轮融资需求约3000~5000万。