RFID安全漏洞分析与检测系统旨在通过漏洞扫描和模拟攻击行为尝试读取、复制、篡改、销毁和拒绝服务等攻击，对已有RFID应用系统进行测试。系统具备开放式体系架构可以方便的增加新的攻击手段和升级漏洞库。系统具备安全性评估功能，可对被测系统生成检测报告。系统包含漏洞扫描模块及报表生成模块、漏洞管理模块和插件管理等四个功能模块。 系统能够实现以下技术： ？ 标签漏洞扫描功能能够针对超高频、高频和低频标签执行盘存攻击、复制攻击、弱密码攻击、销毁标签攻击、和DOS攻击，且攻击存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能够通过添加dll插件文件，在插件管理窗体中，增加了新的攻击手段； ？ 漏洞库管理能够查看漏洞的数据库，添加、删除漏洞； ？ 每次扫描结果和系统建议会生成pdf报告。 基于RFID技术的应用设计是完全开放的，RFID技术在应用中缺乏完善的安全机制，将会给消费者带来隐私泄露等安全问题。RFID安全漏洞分析与检测系统可应用在RFID应用系统的安全测试上，在系统上线前及时帮助发现安全漏洞。

功能描述 目标模拟：战机目标、空中小目标、海面目标 干扰模拟：欺骗目标、密集假目标、同频异步干扰、噪声干扰 杂波模拟：地杂波、海杂波 技术指标 ？ 目标模拟： 目标个数：每个干扰源最多12个，系统最多可模拟36个；目标运动方式：径向直线运动，包括加速、减速、匀速运动；目标截面积：0.08m2~600m2；目标径向速度：-1100m/s~1100m/s；目标距离：30km~800km；目标起伏模型：斯维林I、Ⅱ、III、Ⅳ型 ？ 干扰模拟： 欺骗目标个数：每个干扰源最多9个，系统最多27个；密集假目标个数：每个干扰源最多128个，系统最多384个；同频异步干扰个数：每个干扰源最多1个，系统最多3个；噪声干扰种类：瞄准式噪声、扫频式噪声 ？ 杂波模拟 杂波类型：地杂波、海杂波；幅度分布类型：瑞利分布、对数正态分布、威布尔分布；功率谱类型：高斯分布、指数分布

（1）主要功能和应用领域 本成果面向环境与灾害监测预警需求，可在地形复杂、通信条件受限、运营维护困难的复杂环境下，建立监测预警信息传输系统，实现监测预警工作的持续、可靠运行，解决现有监测预警网络中的覆盖面受限、长期持续监测难度高、信息传输可靠性低等问题。 本成果可应用于自然灾害监测预警与应急处理、各种类型的环境监测等领域。 （2）特色及先进性 基于三大核心（新型组网架构、高效节能机制、可靠传输保障）机制，设计八项创新技术。提出了基于监测事件预测的节能机制和能量均衡消耗机制，设计了支持中继转发、双信道汇聚式接入的组网架构，研发了集自动重传、自适应传输、机会通信于一体的滑坡泥石流监测预警可靠传输技术，提升了监测预警网络的稳定性和可靠性。 本成果申请国家发明专利10余项，除正在受理部分，目前已获得国家发明专利授权8项。 （3）技术指标 本成果已示范应用于龙门山地震带小流域滑坡泥石流灾害监测预警技术研究与示范系统。根据示范系统运行效果，本成果与灾害监测传统方式技术参数相比，可达到如下技术指标： ？ 丢失/出错数据恢复率提高约30%，现场通信质量越差，优势越明显； ？ 视频和图像传输实时性可提高约1/3； ？ 传感节点能耗10%-50%，监测系统有效工作时间延长20-30%； ？ 网络故障对监测预警影响极大降低，网络故障带来的数据时延趋向于0。 （4）解决问题与实施效果 当前问题 解决方案与效果 技术状态 监测点部署受限于区域通信条件 中继转发技术： 采用中继转发技术，可在无信号覆盖区域建设监测点，通过中继转发技术将监测数据转移到具备GPRS/3G/卫星信号的位置。 示范系统应用 监测点的信息传输存在数据丢失、甚至意外中断的风险 集自动重传、自适应传输、机会通信于一体的传输保障技术： （1）研发低开销、高能效自动重传技术，恢复丢失数据，较传统方式的丢失/出错数据恢复率提高约30%，现场通信质量越差，优势越明显； （2）研发视频与图像自适应传输方法，提高视频、图像传输效率与可靠性，在网络信号较差时，视频和图像传输实时性可提高约1/3； （3）设计机会通信技术，传输网络中断处监测节点的数据，在邻近节点可替代传输时，可实现网络中断带来的时延效应趋于0。 授权专利2件 示范系统应用 监测点持续工作能力受到能量供应的约束 基于监测事件预测和能量均衡消耗的节能机制： （1）研发基于监测事件预测的休眠机制，降低传感节点能耗10%-50%； （2）研发能量均衡消耗方法，监测设备有效工作时间延长24.3%。 授权专利5件 示范系统应用 监测预警系统存在故障或破坏的问题 双信道、汇聚式接入的组网架构： （1）设计双信道、汇聚式接入的组网架构，支持系统部分故障时的网络自愈能力，保障监测数据传输不中断； （2）所设计组网架构下的设备可互相自动查询工作状态，设备故障可由其邻居设备主动上报，同时保留的传统设备状态查询方式，提高及时发现失效设备的能力。 授权专利2件 示范系统应用

清华大学公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情实时态势感知与分析系统，对区域疫情数据进行实时动态监测、搜集、分析和可视化，服务各级政府疫情应急的资源调度、态势研判和决策指挥。该系统在实时播报全国和世界范围内疫情最新动态的同时，对省级和地市级的人员迁徙比例与分布进行重点信息排查，密切关注人口流动与疫情分布的内在联系，为疫情跨区域传播规律和病例溯源提供依据。该系统深入剖析大数据并探查民众意识和情感倾向，研判民众主流感情倾向和重点关注事件等疫情相关舆情，以“情感分析拼图”、“事件文章热词云”和“全国舆情热度”等分析结果为引证，为辟谣和积极引导舆论提供帮助，在国家抗击疫情最为严重困难的时期为大众的理性思考和科学防备贡献力量。国疾病预防控制中心以及广东省、武汉市、合肥市、深圳市、广州市、佛山市等20多个省市在指挥调度中使用该系统。

面向未来我国建立真3D显示系统的需要，实现以连续视点实时合成、平面视频和双目立体视频到真3D视频的实时转换生成和面向健康舒适观看的真3D质量评价、以及虚拟现实关键技术应用研究等研发的突破；主要研究：(1)视频自动的2D转换为3D(2D图像的深度提取和3D图像生成两步)；(2)VR网页浏览器/播放器；(3)VR规划和展示系统；(4)基于双摄像头的3D拍摄和3D建模。构建一套基于虚拟现实技术再现的真3D显示方案。并结合虚拟现实技术进行运用，投入到国民生产生活中。

项目研究的背景及用途:该系统可以广泛的用于工厂、矿山、企事业单 位、智能居住小区的电能量自动计量及电费结算。另外，可不增加设备，不增加 经费，通过信息资源的再挖掘，实现负荷的实时监测和管理。可大大提高这类用 户单位用电管理水平和合理调配电力资源，达到节能增效的目的。 系统主要功能:对现场进行实时监测、记录;按用电时段和用电种类进行 分类计量、结算;分户结算;生成各类电度、电费报表曲线;监测变电站负荷变化; 变电站设备档案管理;系统变更;实时故障诊断、报警功能、故障查询;事务日志的 记录、查询;网络安全授权管理;系统备份、恢复;交互性多媒体人机界面;C/S、B/S 集成的网络功能。 技术原理及流程:本系统是基于 Windows NT 操作系统平台、SQL Server 作为数据库、VB 作为系统开发工具，实现对电能量实时监测、电费的分类分时 段结算及电力负荷的实时监测与管理。它是由微机服务器(上位机)和智能抄表器 (下位机)组成的 DCS 系统。该系统具有通用化、模块化和网络化的技术特点。 成果水平及主要技术指标:由天津市科委组织召开了“智能电能量实时 监测与结算系统”成果鉴定会 该系统采用了多项高新技术，功能丰富，达到同 类系统国际先进水平。 该项目获天津市科技进步三等奖。 市场分析及效益预测:智能电能量实时监测与结算系统”具有通用化、 模块化、网络化的技术特点，有着很好的可扩充性和可移植性。为此，有着广阔 的推广和应用前景。 该系统可适用于新建工厂、矿山、企事业单位、智能居住小区，也可适 用于老工厂、矿山、企事业单位、智能居住小区的改造。达到“科学管理，有偿 使用”的管理模式及成本核算。该项目推广，对合理利用能源、节能增效，将获 得很大的经济和社会效益。 

依托学校与烟台拓伟智能科技股份有限公司联合北京理工大学、中国科学院电子所、北京京仪自动化研究总院共建的烟台智能技术应用联合创新研究院，开发了系列具有自主知识产权的智能机器人产品和智能制造系统，其中“4-6自由度关节型工业机器人”可负载7kg-200kg；自主视觉引导+二维码定位的AGV，两轮差动、麦克纳姆轮全向，可负载20kg-2000kg。利用自主研发的全向无轨堆垛机、AGV、工业机器人等，在自主研发MES、车管调度、WMS系统监控下完成一系列智能制造和组装，打造了“汽车制动油泵壳体智能制造系统”“智能精密铸造工厂”等一批系统集成示范项目。 为服务烟台苹果产业高质量发展，研究院制定了烟台红富士苹果等级分选省级标准，研发了无损伤智能分选与包装及冷风库智能监管系统、该系统包括智能信息采集与分级子系统、智能输送调度子系统、苹果排面子系统、机器人智能装箱子系统，整线状态监测与数据库子系统。该系统采用人工智能及深度学习技术，有效结合近红外光谱与计算机视觉技术，完成苹果糖度、色泽、果形、霉心病、果锈、重量等21项指标检测，根据检测结果和新的分级标准，对苹果重新进行分类分级，检测准确率达到95%以上，分选效率2个/秒，磕碰率控制在1%以下，装箱速度达到1个/秒。通过该系统，开展苹果大数据信息采集工作，建立种植-加工-储存-销售全链条标准化苹果大数据综合运营平台，现从苹果单一价值到资源价值的跨越，从而促进苹果产业转型升级，高质量发展。

智能无人系统能自主的完成复杂任务，具有自主性、智能性、协同性等特征，覆盖了智能机器人、智能无人机、无人驾驶、群体智能等领域，是人工智能的主要研究方向之一。贺威教授团队长期致力于智能无人系统的控制理论与方法研究。本次申请吴文俊人工智能自然科学奖项的项目成果研究历时六年，针对柔性无人系统的高精度控制、具有多约束条件的智能控制和不确定系统的自适应控制三个方面展开了深入地研究与探索，提出了智能无人系统基于偏微分方程的建模方法和边界控制方法、基于神经网络的智能控制方法以及基于状态和输出反馈的自适应控制方法，推动了智能无人系统控制理论与方法的发展。本项目的20篇主要代表性论文均发表在IEEE汇刊及Automatica等本学科著名期刊上，SCI他引1705次，其中15篇入选ESI高被引论文。8篇代表性论文，SCI他引923次，全部入选ESI高被引论文，其中4篇SCI他引超100次，单篇最高SCI他引318次。