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一种深度多维度流量语义分析方法
一种深度多维度流量语义分析方法，使用有监督的深度学习模型来训练网络获取ｕｒｌ页面的特征向量，并综合考虑用户之间的语义关系来实现流量分析；对于网站日志的预处理，采用ｍａｐｒｅｄｕｃｅ筛选掉不符合条件的日志数据，其中包括爬虫日志数据和其他网站的数据；对于构建出来的浏览路径，设置阈值为ｎ，筛选掉长度小于ｎ的路径；对于网站ｕｒｌ页面的文本处理，采用词向量的分布式表示方法得到ｕｒｌ页面的向量，利用ｕｒｌ页面嵌套来描述用户浏览行为的语义信息；采用聚类方法对用户的浏览路径进行聚类，通过聚类来分析用户的分布情况和用户群之间的差异，聚类使用ｔ?ＳＮＥ降维来达到直观的向量空间聚类效果。
东南大学
2021-04-11
火电厂烟气深度冷却增效减排技术
烟气深度冷却器又可称为低温省煤器、烟气余热利用装置、烟气余热回收装置、烟气冷却器等等。烟气深度冷却器通过加热工质水回收烟气的余热，这部分余热可用于：加热凝结水；加热热网水用于供热，也可作为冷暖空调的热源；加热脱硫后的低温烟气；作为暖风器的热源，加热锅炉进风。在电除尘器之前加装 烟气深度冷却器，降低进入电除尘器的烟气温度，可以降低烟气体积流量，降低烟气流速，同时降低飞灰比电阻，从而大大提高电除尘器的除尘效率；理论和示范工程表明：该系统能够有效的避免低温腐蚀与积灰磨损的协同作用，保证机组长周期安全运行，能够提高电厂效率 0.5～1.2%，余热利用效率超过 50%，节约标准煤耗 1.5～4g/kWh，大大减少烟尘、SO2、NOX、CO2 等气体污染物的排放量及脱硫时所需的冷却水量，目前该技术已经完成 300MW、600MW、1000MW 的循环流化床和煤粉发电机组改造 36 台，合同超过 50 项，同时该技术也可以用于任何有燃烧过程并产生烟气的工业过程，节能减排，适合大力推广。
西安交通大学
2021-04-11
多GNSS深度融合高精度定位关键技术
1、历经十多年的研发，已形成独立建立高精度、工程化的北斗兼容GPS/GLONASS/GALILEO四系统的地基增强系统建设方案，形成了以EarthNetV3.0（中心数据处理软件）和S6535b（多星座基准站接收机）为自主核心产品的产学研一体化成果。 2、网络RTK与实时精密单点定位技术的交叉融合，使未来的地基增强系统将实现大规模NRTK/RTPPP集成处理，从而实现广域动态高精度导航与定位服务。 3、面向手机终端的GNSS高精度动态定位研究将有力促进其在车路协同自动驾驶、智慧城市等领域的深入应用。
东南大学
2021-04-13
城市污水或工业废水的深度生态处理
项目简介 人工湿地污水处理技术，可以用来处理城市污水处理厂的尾水，实现污水的深度净化； 以及经过前处理的工业废水。并且人工湿地是模拟天然湿地的修复功能，所以它也广泛应用 于湖泊、河流等生态修复上。人工湿地污水技术构建简单，运行管理成本较低。在一些未设 置污水处理厂的城镇，也可使用人工湿地来处理生活污水。湿地技术和别的污水处理技术相 比，不存在二次污染，是一种环保的生态修复技术。 该技术在工程应用上已经较为成熟，有许多示范工程，如太湖、滇池及鬲河等湖泊河流生态 修复、以及洱海污水处理厂尾水深度处理等，已运行几年，效果较好。
南京工程学院
2021-04-13
双进油双电场劣质原油深度脱盐脱水
为适应原油重质化对电脱盐脱水技术的迫切需求，联合企业共同开展了双进油双电场原油高效电脱盐脱水研究，该技术已应用于500万吨/年重质原油两级电脱盐脱水装置，运行数据表明：装置运行安全、稳定，操作方便，原油脱后含盐<3mg/L、脱后含水<0.3%、排水含油>150mg/L，符合相关标准要求，并在国内外多套装置上得到推广应用，社会效益和经济效益显。已通过了中国石油和化学工业联合会的科技成果鉴定。
华东理工大学
2021-04-13
工业互联网产学研深度融合创新基地建设
工业互联网实现工业现场数据采集、监控管理、数据上云、进行云应用。硬件平台完成材料抓取、模具加工、包装检测、成品入库等工艺过程，模拟模具加工，为工业互联网云平台应用及工业APP开发提供真实数据支撑。
北京昊科世纪信息技术有限公司
2021-02-01
智能制造生产型产教深度融合基地
该方案集中体现代工业生产流水线加工系统，将物料供给、工件检测、加工、搬运、立体存储等以及生产监控与管理等知识全面展示在学生面前。整个系统由多个功能站有机组合而成，而各功能站又可以由多个子功能模块组成，可根据实际需求重新组合，为在校学生提供一个符合职业角色的先进工业技术综合实训环境。
北京昊科世纪信息技术有限公司
2021-02-01
基于集成学习的网络流量预测
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。
中山大学
2021-04-10
基于机器学习的个人信用评估
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。
中山大学
2021-04-10
联邦学习投毒攻击防御与追溯系统
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。
西安电子科技大学
2023-01-18