项目简介 本技术被用于处理含有 100mg/L 痕量过渡金属离子中性或弱酸性水体，每体积处理剂可

本项目在国家自然科学基金、国家火炬计划等支撑下，由基础研究、工程 设计单位成立协同创新团队，提出了新型极板湿式静电烟气深度净化技术新思 路。对柔性阳极和亲水改性固体阳极的水膜形成机理、内在动力特性、静电场 作用机制、清灰机理以及材料稳定可靠性等方面展开了基础研究，建设了不同 烟气处理量的小试、中试和小型工业化试验装置，完成了技术关键参数规律性 试验和系统集成，初步形成了以“新型极板”为核心的专利群。 研究成果已应用在燃煤电站 100MW、300MW、600MW 等不同规模机组， 取得了显著的社会、环境、经济效益。2013 年 8 月 19 日，由中国电机工程学会 组织的鉴定委员会对本项目的核心成果之一“新型湿式静电除尘除雾技术研究及 应用”进行了鉴定。认为项目组“提出了一种浸润织物阳极静电除尘除雾工艺用 于燃煤烟气末端 PM2.5 多污染物的综合治理方法”，“采用了自主研发的具有绝 缘、疏水、耐腐蚀特性的有机纤维织物作为柔性阳极材料，替代传统金属阳极 合金材料”，“研发了适用于织物阳极的经纬限位表面张紧工艺，研制的柔性阳 极板实现了表面水膜分布均匀，具备自清灰特性，降低了喷淋用水量”，“研制 了新型湿式静电除尘除雾装置，完成了系统集成”，“项目研究成果工艺新颖， 具有原创性，具有良好的经济、社会效益和推广应用前景，达到国际先进水平， 其中，在新型电极材料研究及应用方面居国际领先水平”。

PiSADN污水高效低成本深度脱氮技术是国内外首次提出的污水高效低成本深度脱氮解决方案 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 到2020年底，全国大部分新建污水处理厂和敏感区域污水处理厂均已经提标到一级A标准。由于我国的城市污水C/N比普遍偏低，难以满足脱氮要求。当前污水处理厂主要采用投加有机碳源的方式强化反硝化脱氮，为此大大增加了成本。为解决此问题，近年来学术界、工业界致力于寻找化学碳源以外的替代性电子供体以实现低成本的污水脱氮，其中，硫自养反硝化技术是重点关注对象。 基于S0的自养反硝化工艺（SADN）是一种新兴的低成本污水脱氮技术。但S0的溶解度低导致它的生物可利用性差，因而限制了SADN的速率而阻碍工艺的推广应用。本技术研究创新发现，揭示了SADN中加入少量有机碳除促进SADN反应速率的机理，并丰富了有机物投加条件下的多种不同硫形态电子供体或有机物电子供体的反硝化路径。此外，进一步研究发现通过在SADN体系自发形成多硫化物（Sn2-），其生物可利用性远高于S0。Sn2-一旦产生，可迅速被硫氧化反硝化菌利用，实现污水中硝氮的快速还原。这一通过多硫化物介导并加速硫自养反硝化的技术，称为PiSADN反应过程（Polysulfide-involved SADN），是国内外首次提出的污水高效低成本深度脱氮解决方案。 目前本技术已经申请了1个国家发明专利，已发表2篇SCI学术论文，其中一篇发表在环境领域顶级期刊Water Research上，因此，本技术具有先进性和独占性。

本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。

本平台基于用户报刊订阅历史数据及用户个人信息，结合矩阵分解，K-Means等机器学习技术，构建了用户报刊个性化推荐系统，在提升推荐准确性的同时较好地解决了冷启动问题。

当前，保护数据的隐私和安全已经成为世界性的热点，各国都在加强对数据安全和隐私的保护。近年来，国家相继出台个人信息保护的标准和政策，旨在加强隐私保护。为了在符合相关法规的前提下使用数据，部分研究者尝试令各方数据保留在本地的同时训练全局模型，如 Google 提出的联邦学习。作为一种加密的分布式机器学习技术 , 联邦学习能够让参与各方在不披露底层数据和底层数据加密 ( 混淆 ) 形态的前提下，仍然能利用其余几方参与者提供的信息，更好地训练联合模型，提升 AI 模型效果。 然而，将数据留在本地的方式却也引发其他问题，如针对联邦模型的投毒攻击。投毒攻击通过攻击训练数据集或算法来操纵机器学习模型的预测，使分类器识别特定样本的分类边界发生变化。而联邦学习场景下的投毒攻击通常拥有更强的隐蔽性和破坏性。 因此，我们将传统投毒攻击防御中对原始数据的清洗过程转变至对上传的模型权重参数的预处理，在参数服务器部署防御框架来防御投毒攻击。我们设计了一种新颖的防御与追溯框架，该框架主要由模型聚类、初步防御和细化防御三个模块构成，构建多层纵深防御体系，保护联邦模型安全，并在源头上主动追溯攻击者。我们设计面向神经网络的无监督层级聚类算法，消除了神经网络中隐含元素置换不变性的影响。根据类内代表模型在聚合过程中的贡献度确定其可疑度，并以动量思想将可疑度绑定每个客户端，并结合历史用户行为对攻击者进行定位。我们的防御框架可以自主评估模型贡献度，自动确定可疑度动态划分阈值，并在图像、文本等多源数据集上达到了 100% 追溯率，实现了零漏检，零误检。 目前，成果性能已经过多方测试和验证，代码已部署在华为自研深度学习框架MindSpore 中，进一步为广大开发者所用。

目前，训练机器学习模型依赖于海量的数据，当以集中方式训练时，会带来很大的计算成本。因此，现在普遍的共识是，未来的机器学习应该以分布式方式实施。通常，分布式学习是以server-worker模式中进行的，其中server利用从workers收集的信息更新学习参数，然后将这些参数广播给workers。 但是，随着worker数量的增加，通信开销也会大幅

01. 成果简介 随着国民经济的快速发展，机动车辆增长迅速、路面交通任务日益繁忙，国内交通安全形势面临日益严峻的考验。虽然基础应用系统已经达到了较高的技术和应用水平，但也存在着一些问题和不足：各应用系统只针对本系统的数据处理；局限于简单的统计，统计信息都有其局限性，出现“信息孤岛”现象；无法实现数据融合、信息共享，不能为交通运行评估和辅助决策提供依据；不能进行相关系统的协同联动，使之使用在日常工作中；工作效率仍没有显著提高；由于缺少科学管理手段，各交通管理部门，越来越难以适应当前形势的要求。主要表现在：1）信息孤岛问题；2）缺少跨系统信息融合分析及挖掘；3）信息服务、协同指挥及公共服务功能不足；4）公路交通状况管控困难。 本成果团队自主研发的广度学习基础计算系统集成平台提供了一个基于全量多模态数据融合和协同挖掘分析的大数据智能系统支撑框架，可以对在地理、空间上分散的人、设备、环境、事件等进行大规模实时关联和因果分析，以指导复杂态势环境下的指挥行动。这些大数据技术已被运用于交通态势分析和预测，如实时分析城市交通流量与预测等。基于通用的大数据融合智能分析平台，使指挥人员和调度人员能在单一系统内解决所有问题，包括各类交通情报分析（情报报告，事件行为等），关联分析（背景、跟踪、时空、反应等）和预判决策等功能。系统利用统一数据融合服务（UDFS）和统一视频融合服务（MVFS）等技术手段，将跨界多源动静态交通数据进行融合利用，并产生统一的道路交通基础知识图谱（DKG），然后统一提供给拥有计算能力的融合计算引擎基础算力平台（TAIOS），训练和调度各类模型算法（TAIMODEL），生成基础应用工具和基础应用指标，最后通过组合统一用户管理（４A）和统一指挥调度（TBOCC）到具体的业务流程中，构成各类闭环场景应用，从而产生智能、精准的道路交通治理优化方案，提升道路的畅通程度和安全水平。 图1. 数据融合图2. 态势感知02. 应用前景 广度学习基础计算系统集成平台应用于智慧交通领域，其创新成果已在贵州省交通管理局复合型大数据交通态势感知指挥云平台工程建设中得到应用，创造了良好的经济和社会效益。填补了国内在交通管理领域大数据融合应用空白。是提升交通管理的跨界数据融合、功能融合、管理融合、指挥融合的创新型技术。促进了我国交通大数据智能管理建设技术水平的提高，促进了交通管理行业的技术进步。该项目具有广阔的市场前景。03. 知识产权 已申请发明专利9项。04. 团队介绍 本项目以清华-青岛数据科学研究院（挂靠软件学院，以下简称数据院）韩亦舜执行副院长团队为核心。数据院于2017年8月下设交通大数据研究中心，该中心面向国家重大战略需求，专注跨界融合大数据、机器学习、人工智能技术在交通行业全流程数据科学和数据工程的核心技术创新应用研究，在交通管理、交通运输规划与管理、公共交通、物流运输等领域开展跨界大数据融合智能交通应用示范。05. 合作方式 投融资 / 专利许可。06. 联系方式 邮箱：liuc1988@tsinghua.edu.cn、liuyi2017@tsinghua.edu.cn

产品详细介绍TCL教育互联事业部一直致力于教育信息化的普及建设，针对目前中小学校语言教学上存在的问题，在深入理解同类产品的优缺点的基础上，TCL教育互联运用自己的综合优势，推出《TCL粤龙门网络语言学习系统》。产品特点如下： 操作简单：针对中小学语音教学的实际情况，我们提供了操作界面简单易用、应用功能强大的数字化语音教室平台。 一室多用：每两个学生配置一台显示器、每个教室配置一台实物展示台，使语音教室首先是一个可以显示各种数字化教学资源的多功能教室，可以实施多学科教学，实现一室多用，可以充分提高场室、设备的利用率。 配置同步教学资源：提供同步的小学英语教学资源，资源的类型有电子课文、同步听力、多媒体课件。根据需求，我们提供持续的主流同步教学资源满足小学英语课堂教学。 网络应用：专业网站提供教师的培训、交流、服务平台，同时定期推出示范课教学、资源升级等服务。 可靠性高：针对山区中小学分布零散、交通不便的情况，产品专门进行了提高可靠性设计。 服务体系：TCL粤龙门成熟服务体系承担教师的培训服务、资源的升级服务。硬件平台采用先进的主动服务模式，只要教室和服务网站连接，远短服务就可以知道设备的运行状况，针对故障提供及时的处理，确保系统的可靠运行。