产品质量已经成为市场竞争中决定胜负的最关键的要素。建立生产质量模型无论是对生产过程的本质特性研究还是对实际生产过程的控制、预测、优化、仿真和质量诊断都具有重要的现实意义。 本系统重点实现对生产过程相关因素进行实时监测，解决产品生产过程中各项指标的变化与产品质量之间的模型关系，基于统计模型，运用偏最小二乘法、具有优化结构的神经网络、多变量统计过程控制等方法，对从实际生产过程中得到的统计数据进行分析和建模，消除、避免生产过程的异常波动，使过程处于正常波动状态。研究影响产品质量的关键因素，给出调整的策略，科学指导生产。 以钢铁制造流程为代表的大型流程工业是一类由不同功能但又相互关联、相关支撑、相互制约的多种工序和多种装置及相关设施构成的、工序串联并集成运行的复杂过程系统。针对大型流程工业的特点，解析多流程、多尺度、多装置间的相互关系，建立有效的质量控制模型，寻求最优的质量控制策略，监控产品的生产质量状态，确保产品的质量成为一个重大的研究课题。 生产质量建模和过程监控可以应用于钢铁冶金生产等流程型工业中，也可以广泛应用于石油、化工和机械制造等其他领域中。本系统的应用案例有：宝钢股份有限公司条钢部高线生产中的轧件尺寸精度评估与SPC控制系统，鞍钢股份有限公司冷轧热镀锌生产质量建模与分析系统。

（1）开发三维在线检测技术，能对生产产品（型材、铸坯、钢板等）进行轮廓测量、缺陷三维检测，钢板表面平直度测量，钢板镰刀弯，对角线，切斜值进行测量；（2）轮廓动态测量精度 0.04mm-0.3mm；（3）缺陷检出率为 100%，缺陷深度检测精度 0.05mm-0.1mm。

成果简介：计算机辅助工艺过程设计（CAPP）是连接产品设计与制造的桥梁，主要完成产品零件制造工艺过程的计算机辅助设计与文档编制，其过程从零件信息的获取到工艺规划完成，并为CAM、PPS、PDM、ERP提供信息输出结束。BITCAPP实现以下功能：零件信息获取：读取CAD信息，并对加工特征信息进行补充；工艺设计：完成工艺规划，输出工艺文件信息：表格定制：根据企业的不同表格绘制表格，并关联数据库；工艺资源管理：管理当前企业的资源设备和工艺知识；报表生成：统计资源、设备的应用；系统集成：与其他系统进行信

可以量产/n该项目带宽宽，可以覆盖Ku以下所有频段，并向Ka频段发展；线性度高，模拟通信不失真；动态范围大，激光输出功率高，相对强度噪声低。可靠性高，全金属化耦合焊接，提高了可靠性和寿命。市场预期：该项目产品主要应用领域是通信，目前国内市场需求大于300亿人民币。随着国家宽带战略的实施和物联网的发展，未来5-10年将以大于30%/年的速度递增。到2020年将大于1000亿元人民币。

西安交通大学医学院地方病研究所所长王治伦教授和莫东旭教授领导该所致力于“硒与大骨节病关系研究”，通过流行病学调查、临床查体和X线拍片检查、大骨节病区外环境（水、土、粮）和人体内环境（血、尿、发）大量样品分析研究、动物实验及病理学、生化学研究，发现低硒是大骨节病区的基本因素，病区人群处于低硒营养状态，低硒动物实验能复制出大骨节病区人群体内的表现，硒对人体一些

Ø  成果简介：北京理工大学汽车排放质量监督检验中心是经国家环保局认可的柴油机排放检验机构和北京市环保局认可的轻型车辆排放检验机构。主要设备包括：ü  底盘测功器（日本小野测器公司）：该设备可进行轻型车的排放性能、动力性能、燃油经济性能的检测。司机助软件平台可根据现实标准编制司机助工况曲线；动力性能包括加速特性、最高车速、功率特性和爬坡度；燃油经济性能包括稳态工况和瞬态工况。ü  气态排放分析仪（美国ROSEMO

本成果属于一种计算机图象处理程序:首先用光学传感器(相机等) 获得包含符号的复杂背景图象，然后由计算机程序自动检测和识别出 符号。已采用 7000 多幅图象进行了测试，图象加入了各种噪声、变 形、旋转、尺寸变化等干扰，识别率 95%以上，测试报道见德国 Springer 出版社出版的 Lecture Notes in Computer Science 第 3088 卷。 另外，已实现了若干复杂场景下的字符检测方

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

1 成果简介发音质量评价（ Pronunciation Scoring）是使机器自动评价目标语言语音的发音质量，它可广泛用于口语教学和口语考试系统。 2003 年清华大学出版社推出的《新时代交互英语》丛书和教学软件采用了本课题组研发的口语发音质量评分技术，该产品曾获得第五届国家级教学成果一等奖，目前已有多家高校使用该系统进行英语口语教学，这也是国内第一个得到实际应用的自动英语口语教学评测系统。如图 1 所示。  图 1 《新时代交互英语》的演示界面 2005 年 7 月北京市科技计划研发攻关计划正式设立了项目“嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统的研发”，本课题组承担了该项目研发工作，与德国英飞凌公司合作，开发了具有世界先进水平的具有双核结构的嵌入式语音处理专用芯片，并以此芯片为核心完成该课题的硬件平台，在此基础上完成的嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统通过了国家广播电视产品质量监督检验中心的检验。在项目结题验收中，专家组一致认为： A）该课题研发嵌入式智能英语、汉语教学机及课件制作系统具有自主知识产权，能够有效地、互动地协助外语学习者的口语学习； B）创新成果“式发音评价及语音识别技术”当前世界先进、国内领先水平。 2008 年 3 月，教育部“大学英语四、六级网络考试系统研发与服务体系建设”项目启动了自动口语发音评测的预研计划，目标是在大学英语四、六级网络考试（机考）中实现自动发音质量评测，本课题组是该计划唯一的发音评测技术提供方。 2008 年，本课题组与教育部中央教育科学研究所联合承担了中国教育学会教育实验研究分会“十一五”规划课题—“英汉口语教学评测信息系统智能化的实验研究”，探索口语发音评价技术对口语教学和评测方式和方法的影响，探索更为公正、客观的口语能力评价标准。2 应用说明清华大学自 2003 年以来，一直专注于口语发音质量评价技术，积累了丰富的经验，在限定内容的发音质量评价领域取得了丰硕的成果，已开始从实验室走向产业化，解决面向大规模的产业应用的关键问题，如环境噪声和通道差异对评测性能的影响、学习者的口音问题、评测技术与不同口语考核目标的关系、不限定内容的发音质量评价方法等。利用四、六级口语测试累积的海量数据，探索以上问题的理论根源，提出新的口语发音质量评价方法，形成口语评价的主客观标准，推进口语教学/评测方法迈上一个新的台阶。 总结该技术的主要特点如下：支持英语、汉语等国际上应用最为广泛的语种；发音质量评价性能好，大规模数据实验（ 5000 人测试）表明该技术与主观评价的相关性达到了 0.8，已逼近主观评价之间的相关性（ 0.85）；支持小学、中学、大学以及社会培训等不同层次的口语教学与评测；对环境噪声和通道差异具有很好的鲁棒性，可用于不同的环境和系统；程序可根据应用目标进行裁剪，既可移植到学习机、手机等嵌入式平台，又可用于个人计算机、网络服务器等。该项技术已经获得大学英语四、六级考委会、清华大学出版社、北京市科委的实际使用认可，具备了大规模产业化应用的条件。3 应用范围该项技术适用于英语、汉语的口语评测系统，英语、汉语的口语培训软件和系统，英语、汉语的口语教学辅助系统，可在嵌入式、个人计算机和网络平台上实现。4 合作方式投、融资或技术许可。