开放环境下的网络化复杂系统具有规模大、不确定性高、状态空间不规则的特点。针对此类广泛存在的复杂系统的决策问题，传统方法难以进行统一建模实现智能推理和决策。本项目研究基于开放域知识图谱的类脑决策方法，并推进其在实际场景中的应用。

复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队，梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征，并对舆论引导方式提出了对策和建议。01 大数据舆论分析：把握民意趋势、挖掘事件成因团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博，依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。数据分析结果显示，疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台（实时数据的公布、武汉实行封城管控）、专家学者释疑解惑（钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断)，正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓，情感指数仍有变动，多与受疫情触发的热点议题相关。02 群体画像：精准定位人群、感知个性化诉求团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体，并进行参与度的动态比较，同时对代表性群体的网络言论进行定点分析，准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。对于不同职业的用户，在疫情爆发初期，自媒体、专业技术人员和学生较为活跃，在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体，大多向外界传递了一往无前的抗疫精神，也不乏个别事件令其承受巨大压力，需要更多的社会理解和关爱。另外，由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延，私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力，大多显露出焦虑情绪，需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。对于不同地域的用户，参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高，其次是东南沿海各地，话题的地区“下沉”趋势明显。特别地，武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体，通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇，寻求社会救助，使个体诉求进入公共议程，激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张，华侨华人群体面临歧视压力，需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。03 事件关联：警惕次生舆情、完善发声渠道疫情期间，不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”，追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例，部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台，若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此，各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心，新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰，促进社会沟通与社会公平。不同的群体聚集于不同的网络社区之中，舆论表达方式也不尽相同，对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设，探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时，团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析，为网络空间现代化治理能力的提升赋能。

        我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。         研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

在此项研究中，采用智能多代理机制进行所有应用系统的监控，每一个应用系统都植入动态安全策略调整技术中的子代理，子代理具有监视器，嗅探器，加密通道，身份认证等功能，可以监控应用系统的行为，检查应用系统是否进行越权操作等、业务欺骗等攻击行为，根据对各个应用系统攻击行为的分析评测结果，动态调整安全策略并且形成整个系统的安全评估。不仅利于将传统的集中方式的GIS转化为网络化、分布式的GIS，而且有助于在网络环境下，确保铁路地理数据、信息的安全。

本研究成果是基于交通需求预测理论，建立城市交通出行需求预测模型体系和应用平台，并融入决策支持技术，为城市和交通发展提供基础数据支持，为城市总体规划、综合交通规划、各种专项交通规划的编制，交通系统设计，交通管理决策等提供数据支持和量化分析依据。

发电公司竞价决策系统是电力市场环境下辅助发电公司竞价上网的一个软件系统。该系统提供了丰富的辅助竞价和决策功能。该系统的应用，能减轻竞价人员日常工作的强度，实现竞价方案的人机联合把关，保障竞价和生产方案的落实，实现发电竞价的规范化管理；能为竞价人员科学决策提供有力支撑，提高用户在电力市场中的竞价和运行管理水平，从而获取最大利益。本软件已经取得软件产品著作权，经江苏省科技厅组织专家鉴定，达到国际先进水平。

研发阶段/n主要研究支持神经网络芯片的设计自动化工具及FPGA验证系统，设计自动化工 具本身针对ASIC和FPGA都适用。 项目主要研究：（1）研究基于模型层的设计空间探索方法;（2）研究可重构 神经网络硬件单元抽象和归约方法；（3）开发面向嵌入式、功耗约束下的FPGA神 经网络芯片系统，突破神经网络芯片设计小型化遇到的关键难题。本项目提出的自 动综合工具至少支持CNN 等两类不同神经网络拓扑，支持Caffe配置文件prototex 拓扑描述语言，生成的FPGA芯片，性能比CPU快1个数量级，能效比

本项目在国家自然科学基金、陕西省自然科学基金、陕西省教育厅专项基金以及企业委托项目的基础上开展研究，旨在从根本上提高人们的安全意识水平、提升安全投入动力，控制或减少三类危险源，以期预防事故、提高煤矿安全水平。   本成果属于能源经济与管理领域的安全管理软科学研究成果，在神华宁煤集团红石湾煤矿、西安重工装备制造集团、宝鸡秦源煤业有限公司、郭家河煤业有限责任公司、陕煤铜川矿业有限公司得到了广泛应用，取得了显著的社会和经济效益。经过研究，共发表论文80余篇，编著3本，英文期刊论文10余篇，被EI和ISTP检索10多篇，项目经陕西省科技厅组织评审，达到了国内领先水平。

技术成熟度：技术突破 1.空间目标及星图光学探测仿真系统。由于空间目标探测真实数据获取成本较高，且数据量较少，结果验证困难，团队开发了空间目标及星图光学探测仿真系统。此工作以软件形式呈现，以友好的人机交互界面，根据用户的实际系统参数，提供准确可靠地提供当前时刻空间探测仿真图像，该软件前期经过与stk仿真软件结果比对验证其坐标的准确性，与在轨实测图像进行比对验证其仿真效果的可靠性。目前该软件已经在项目开发过程中广泛使用，为提高系统开发效率、验证算法性能提供有效支撑。 2.空间目标探测感知关键技术及算法体系。该成果以理论及软件开发包形式呈现，团队具备多年的空间探测相关开发经验，并将相关理论及算法构建软件开发包。该SDK开发包基于C++开发，具有较好的泛化能力，具有坐标描述转换、预处理、目标提取、星表制备、星图识别、光学标定、定位定姿定轨等功能，可支撑各层次的空间探测相关开发需求。目前团队基于此SDK开发的顶层软件，采用目标TLE数据库匹配的解决方法，已经完成长光奥闰光电科技有限公司地基望远镜空间目标的感知识别及长光卫星技术股份有限公司的星敏感器在轨图像空间目标自动提取与识别，后续还将采用更多的数据验证完善提升本系统的技术成熟度。 意向开展成果转化的前提条件： 1、长春长光奥闰光电科技有限公司等测站望远镜生产企业，利用本项目的共性技术，实现地基测站的空间目标自动探测感知，为空间安全提供支撑服务。 2、长光卫星技术股份有限公司、吉天星舟空间技术有限公司等遥感卫星公司，通过本技术的转化，可以利用星上光学载荷构建空间态势感知平台，为自身卫星安全提供保障、为国家及其他航天企业的空间安全需求提供数据支撑服务。另外可以在空间光学载荷开发过程中应用空间目标及星图光学探测仿真系统，对光学载荷的精度和鲁棒性进行评估和测试。