项目成果/简介:本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。应用范围:模型已应用于东北松花江流域、黄山新安江流域，成功完成对这些地区 N、P、COD 等污染负荷的空间解析，并设置敏感断面（松花江流域的同江断面，新安江流域的跨省断面--街口断面）进行溯源分析，能够为流域（区域）水环境管理决策的制定与实施提供技术支持。效益分析:（1）污染源空间解析：进行各子流域污染源组成比例分布预测以及各子流域的污染来源追溯等，由于监测站点只能评价静态的理化指标，SPARROW 模型则综合考虑流域内的地质地貌、气象要素等，通过监测数据追溯污染来源，分析来自不同污染源的污染量和比例，有针对性地对水质进行控制和管理，找出污染贡献最大的区域加以治理，实现投入产出的效益最大化； （2）面向水质达标的监测站点空间布局优化与设计：利用有限水质监测站点过去一段时间的监测数据外推流域内其他未监测河段 的水质情况，有效解决布设监测站点成本高、监测网络点位数量少、代表性差的问题，通过对流域整体水质状况的预测分析，找出水质较差河段，进而有效优化监测站点的空间设置，为水环境质量达标提供支持。 （3）面向敏感区（达标断面）的削减措施优化：例如海岸带、湖库、饮用水取水区、达标考核断面等，作为考核或评估断面进行污染物传输分析，分析上游各子流域对其污染贡献大小，甄别污染贡献最大的区域，优化管理措施的设置。

网络化服务集成平台是设计、实施网络化服务系统的基础。本成果建立了通用的网 络化服务与工程支持信息集成平台，集成企业相关的服务资源，为企业实现网络化服务 系统提供技术的支持。本项目涉及信息技术、自动化技术、制造技术和管理技术等多个科学研究领域，成 果来自于多个相关的理论研究和工业实施项目。成果已经应用于上海大众汽车有限公司、 沈阳机床集团、无锡机床集团等企业，相关成果正在机床、电气等行业推广。 同时，本项目通过中德合作，探索了一条高校、企业和外国高校以及外国企业之间 合作研究开发项目的新模式，打开了中德交流合作模式的另一扇窗口。

本服务体系主要依托 SPARROW 模型，它是一款由美国国家地质调查局（USGS）开发的非线性流域污染物评估模型，其介于传统统计学模型与机理模型之间，用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS（统计分析系统）平台运行，使用 IML 语言编写，其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法（NWLS）进行方程的求解，完成所需参数的估计，虽然SPARROW 本身可以免费使用，但是 SAS 平台购买费用不菲，为此我们基于 SPARROW 模型的原理，使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型，简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块，并增加 jackknife 不确定性分析模块，按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块，优化模型功能，改善人机交互形式，使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等，提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据，并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。

哈尔滨工程大学水下防爆高速摄影系统采购及服务竞争性磋商

已有样品/n我国慢病患者群体超过2.6 亿，慢病的早期预防、诊断、筛查变得尤为重要。该系统包含体检业务服务系统、家庭健康监测管理服务系统、第三方家庭健康服务支撑平台三类产品：客户群体是健康大数据数据采集、分析、服务的基础。本项目通过三类服务凝聚客户：1）以三甲医院体检中心为基地，通过智能体检服务、基于三甲医院权威的体检诊疗、康复方法指导，建立稳定的体检群体。2）通过移动互联网将服务群体拓展到慢病/老年病群体。基于体检

一、项目简介 本项目以心脑血管诊疗数据为研究对象，以建立三级协同诊疗服务模式为目标，围绕心脑血管诊疗装备网络共享、多元异构医疗信息智能提取、协同诊疗、国家级协同诊疗服务模式及评价体系四个科学问题，在数据获取与资源共享，知识提取与协同诊疗，三级诊疗服务模式三个层次上开展装备网络协同共享、智能信息提取与知识发现、基于人工智能的心脑血管疾病智能诊疗、医疗服务体系及大数据安全关键技术研究和三

本发明公开了一种基于 CPN 的面向服务软件性能建模与仿真分析方法，面向服务软件性能模型包 括软件模型和负载模型；软件模型包括服务模型和交互模型；负载模型包括工作负载模型和外部负载模 型；每个服务模型都具有一个服务内部结构模型；工作负载模型包括工作负载开始模型、工作负载结束 模型；外部负载模型包括外部负载开始模型、外部负载结束模型。仿真分析方法首先对面向服务软件负 载模型中的参数进行配置，设置仿真执行的步数或时间；创建监视器，对面向服务软件以及

针对服务区污水处理的相关技术 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 现有高速公路服务区污水处理系统的总体设计不合理，直接套用市政污水工艺，无法有效应对服务区高波动、高氨氮的水质特征，普遍存在设备运行维护难、生化系统稳定性差和经常崩溃、出水氮磷不达标等突出问题。产生黑臭水体，频繁遭到附近村民投诉的现象。 为了解决以上问题，本技术为坚持生态优先与绿色发展，营造青山绿水的美好环境，解决服务区污水超标排放污染环境的问题，创新性的提出了针对高速服务区污水处理的新模式即“源头分离、智能调蓄、分类处理、强化脱氮”的十六字字方针。即对服务区污水采用尿液分离技术，分离出高氮磷的尿液废水，降低后续污水处理设施处理负荷；并采用人工智能算法动态控制尿液废水的收、贮、排，实现尿液废水智能动态调蓄，达到后续综合污水氮磷浓度削峰填谷，降低波动率，减少冲击；对尿液废水和综合污水采用分类处理策略，研发高效生化脱氮技术，结合智能控制系统，针对不同波动率的污水采用不同的抗冲击抗波动策略，实现服务区污水针对性控制；最后强化综合污水处理系统的脱氮能力，研发具有强化脱氮能力的“菌巢”材料及其反应器，实现主体污水处理工艺强脱氮、抗冲击的效果，保证出水稳定达标。 目前国内没有专门针对服务区污水处理的相关的技术，本技术已在实验室小试和现场中试试验尺度上验证了该新工艺和新思路的可行性，目前本技术已经申请了三个国家发明专利，2篇学术论文正在撰写中。这表明本技术具有很强的先进性和独占性。

根据商标法实施条例第十七条规定，商标注册人变更其名义、地址、代理人或者文件接收人或者删减指定的商品/服务，应当向国家知识产权局商标局（下称商标局）办理相应的变更手续。