基于分布式人工智能和优化方法，对大规模社会网络群体的行为模式与潜在机理进行建模分析，最终实现群体交互、协作等问题的系统性优化，研究内容主要包括：手机用户群体的群集行为模式与群智感知，手机用户群体的信息传播与多重社会网络分析等

针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块

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一、项目简介 本项目的研究，旨在揭示阻断网络下的不对称信息传播规律，创立社交多媒体大数据的感知与计算的新理论新方法，开发面向两岸热点事件的监控技术，搭建维护国家安全和两岸稳定的支撑平台。 二、前期研究基础 持续开展在社交媒体挖掘与舆情分析领域的应用研究，在计算

社会网络已经成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的 Web2.0 业务，在世界范围内，最著名的社会网络代表是 Facebook、Twitter，用户量分别达到 12 亿、5 亿;国 内使用人数最多的社会网络工具是新浪微博和腾讯微博，其中新浪微博用户达到 5 亿，腾讯 微博用户超过 8 亿。社会网络中的巨大用户群每天产生海量的用户数据、关系数据和信息数 据，若能够对海量数据进行准确、及时的分析，则会在精确营销、舆情探测以及网络安全等方面创造巨大价值。然而由于社会网络的大数据特性以及分析方面要求准确、及时，目前缺 乏融合多项社会网络分析技术的、成熟的社会网络大数据分析系统。社会网络分析技术是一项关键技术，也是一项热门的研究，涵盖了社会学、人类学、社 会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经 济学以及生物学等多个领域，是一项多学科交叉技术。社会网络大数据分析系统要求具有坚 实的数据支撑，即数据获取全面、更新及时、获取数量大，也强调多维度、多粒度的分析手 段相结合，并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。基于上述现状和挑战，在国家科技支撑项目的资助下，实现基于新浪微博、Twitter 等 主要社会网络交流工具的大数据分析系统，系统完成从数据获取、数据预处理、数据存储、 消息中心、数据分析、结果可视化展示的闭环处理流程，支持多种社会网络(Twitter、新浪 微博等)的数据实时、不间断获取，获取数据量在国内外同研究领域处于领先地位;实现整 体、个体、群体以及事件的多层次、多粒度分析模式;同时具备良好的人机交互操作界面以 及优秀的分析展示效果。

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随着IT行业在全球范围内的快速发展，IT平台的规模和复杂程度出现了大幅度的提升，但是，高昂的硬件和运维管理成本、漫长的业务部署周期以及缺乏统一管理的基础架构为企业IT部门制造了重重障碍。云计算技术颠覆性的改变了传统IT行业的消费模式和服务模式，消费者实现了从以前的“购买软硬件产品”向“购买IT服务”转变，并通过Internet自助式的获取和使用服务，大大提高了IT效率和敏捷性。 H3C CAS云计算管理平台是为企业数据中心量身定做的虚拟化和云计算管理软件。借助H3C强大的研发与产品优势，以及以客户为中心的服务理念，H3C CAS云计算管理平台可以为企业数据中心的云计算基础架构提供业界先进的虚拟化与云业务运营解决方案。H3C CAS云计算管理平台基于业界的虚拟化基础架构，实现了数据中心IaaS云计算环境的中央管理控制，以简洁的管理界面，统一管理数据中心内所有的物理资源和虚拟资源，不仅能提高IT人员的管理能力、简化日常例行工作，更可降低IT环境的复杂度和管理成本。H3C CAS云计算管理平台融合了H3C在网络安全领域多年的积累，通过对IEEE 802.1Qbg（EVB）标准的支持，为虚拟机在安全、可视、可监管的环境下运行奠定了坚实基础；创新的动态资源扩展、高可用性、动态资源调度等功能为虚拟化平台提供了简单易用、成本低廉的高可用管理模式；自助式云服务通过弹性的虚拟资源池为组织和用户提供了安全、隔离的逻辑资源，极大的提高了IT业务的响应能力。

浙江财经大学王春霞副教授编著的《民国时期医院社会工作研究》，人民出版社2018年出版，获2019年“浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果奖”三等奖（基础研究类）。 民国时期的医院社会工作虽然开展得并不普遍，但是，这一时期医院社会工作经过20世纪20年代至50年代近三十年的发展，仍取得了一定的成绩：第一，开展专业社会工作服务的医院呈现多样化特征，不仅有教会医院，还包括了一些政府公立医院、民间慈善医院、专科医院、精神病院和伤残康复医院。第二，医院社会工作摆脱了宗教的束缚，成为现代社会事业。民国时期的医院社会工作者中许多人仍是教徒，已经不以传教为业，而是以医疗社会服务为目的。第三，医院社会工作人员的专业素质较高。为了保证服务的专业性，在招聘工作人员时大都提出了较全面的要求，主要招收本国社会工作及其他专业的大学毕业生，有海外留学背景的工作人员也不乏其人。第四，服务理念先进，“见病更见人”，提供“社会治疗”。医院社会工作者除了通过调查病人的社会环境，协助医生诊断外，更重要的是进行较独立的社会治疗，解决患者的社会问题和善后问题，使病人“恢复其社会上原有之地位”，达到综合治疗的目的。 虽然专业社会工作者都明了单纯的物质救济很难达到“救人救彻”的目标，有时甚至还会带来副作用。但是，由于当时国力贫弱，战乱不止，许多病人最重要的问题恰恰是经济问题，这既有病人收入微薄或缺乏收入来源的原因，又有其时医疗费用不菲的原因。因此经济救助往往成为了医院社会工作的重心，救助内容既有减免医药费用、资助衣物、旅费、殡葬费，供给营养餐等消极救助，又有职业介绍、小本借贷等的积极救助。一些社会工作专业性不彰的医院，更是以社会服务部代替以往的医疗救济，显然这样的经济救助已不是严格意义上的医院社会工作了。