本项目是利用加气混凝土主要物相托贝莫来石，对托贝莫来石进行活化和托贝莫来石再水化来制备超轻绝热保温板材。该保温板材属于硅酸钙绝热材料体系，具有制备能耗低、容重轻、导热系数小等优点，可获得最佳的节能效果，有利于能源节约。微孔硅酸钙绝热材料是继膨胀珍珠岩、岩棉和矿棉之后的第三代优质绝热材料，其绝热性能是最重要的使用性能，可应用于各种高温绝热保温场合，在电力、冶金、石化、建筑、船舶等领域被广泛使用，比如电力保温，工业窑炉、船舱甲板、冷库等等。本项目采用活化的加气混凝土尾渣，可省去静态法二次反应所必须的凝

针对滚珠丝杠副、直线导轨副等滚动功能部件，建立了针对性强、可推广、能指导产品创新开发的基础理论体系。自主研发14台套试验台，填补了国内空白，开展了相关性能检测与可靠性试验，建立了产品精度和性能基础数据库。开发了基于用户的滚珠丝杠副和滚动导轨副设计选型软件，建立了关键零件、关键工序稳定生产的工艺参数数据库。 1、建立了高精度非接触式滚道型面误差的测量技术体系，成功研制相关检测设备，解决了丝杠外滚道和螺母内滚道型面误差高精度测量难题，填补国内空白。 2、研发滚珠丝杠副寿命试

生活垃圾本征无害化高温处理技术是一种超低二噁英的生活垃圾高温处理（焚烧或热解）工艺方法。在我国已建成的垃圾焚烧装置多数都无法做到。本项目研发的生活垃圾本征无害化高温处理技术，其核心技术包括：延时燃烧系统、烟气超净处理系统和渗滤液资源化系统。这三个系统是本质上区别于传统焚烧技术的核心技术，均已获得国家发明专利。 渗滤液资源化系统是本项目对生活垃圾资源化的科学诠释。垃圾渗滤液通常被业内视为最难处理的高COD和BOD、高盐废水，处理设施投资大、成本高。但在本项目中，垃圾渗滤液被视为一种资源。

国家新的《火电厂大气污染物排放标准》(GB13223-2011)的实施，对火电机组烟气的超净排放已成为国家的强制行为。虽然许多单位对火电、钢铁的煤热锅炉的脱硫和烟气净化系统进行了强化设计和改造，甚至还加装了GGH或湿式电除尘设备，但排放的烟气要始终维持低于5mg/m3的除尘要求仍有一定难度。 而要实现烟气的彻底超洁净排放，需要采用我们新研发的AGECS工艺对脱硫塔进行全方位诊断和技术改造。与湿式静电除尘设备（WESP）工艺相比，

团队在国内率先开展基于DNA条形码的水生浮游动植物物种鉴别和多样性监测，并取得了初步进展：开发了基于高通量测序技术构建小型浮游生物条形码数据库的方法，用于浮游植物和浮游动物条形码数据库的构建；初步验证了基于分子生物学技术进行物种鉴定的技术方法可行性，可以用于实现水生生物物种的快速监测。宏条形码技术不仅提高了我们对环境生物多样性的认识，也极大地降低了生物监测的成本，提高了物种监测的通量和效率。申请相关专利7项，已授权6项。

长期以来，石油炼制、石化和煤化工产品加工、制药、新材料等生产过程中的副产物多、能耗高、污染大等技术问题一直困扰国际学术界与工程界。团队另辟蹊径，采用完全不同于国际上的方法，解决了大规模制造微气泡（微米级尺度）的理论问题与相关技术原理，并研发了核心装备，发明了数以十亿计的微气泡系统的测试与表征方法，建立并开发了制造和调控微气泡与气液微界面的数学模型与计算机软件，同时在实验室研究和工业应用中，突破了国内外微气泡系统的气/液比不能超过0.05/1的上限，把

项目简介： 孤独症也称自闭症， 被归类为一种由于神经系统失调导致的发育障碍。全国抽样调查结果， ASD 在 

1.痛点问题 多年来，工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现，效率低，难以实现快速开发。同时，工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成，计算流程复杂多变，迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则，一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段，各阶段相辅相成，形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计，完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括： （1）内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型，并提供了按需扩展机制，用户可以按照自己的需要随时添加和扩充，以支持客户特定的大数据应用需求； （2）支持拖拽方式构建处理与分析流程，完全图形化设计大数据处理分析计算流程，并能在设计过程中进行单步/多步运行调试，查看中间结果，实时调整运行结果，以获得用户期望的处理分析结果； （3）支持机器学习模型训练及使用，内置了机器学习模型训练框架，一般机器学习模型在该技术的支持下，可以实现快速训练，训练结果可支持进一步的大数据处理与分析； （4）支持数据处理与分析流程参数化，在其提供的内部数据处理与分析算法模板中，用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法，并集成和扩展到该技术的算法集合，实现按需定制处理分析； （5）支持数据画像和学习模型可视化，以图形化的方式定制数据画像的方法模型，并以二维和三维图表的形式展示给用户； （6）支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式； （7）按需定制运行计划与资源有效利用，用户可设置任务执行计划，任务执行计划定期运行，以实现周期性处理分析，方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色，包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计，分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具，用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型，并可进行调试和查看中间结果；管理工具，针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理，包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务，即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型；执行服务，是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务；计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务，如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务，包括计算组件或框架，以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点，并且能够广泛应用于多个行业和领域中，如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作，获得各领域的实际需求，促使该技术不断完善和升级迭代，走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会，在合作基础上，推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级，为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。

1. 痛点问题 场景、目标对象的感知与语义理解在医疗健康、运动培训等领域具有广阔的应用前景，其核心是如何在像素级、对象级、场景级多层次、多尺度表示下实现语义、几何及空间关系的透彻感知。 现有计算机视觉方法或激光雷达等手段无法同时获取多个维度的高质量场景与目标信息，同时现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。 2. 解决方案 团队提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息；提出一种基于物理空间推理和语义关联建模的动态场景深度估计方法，综合语义信息、几何结构信息以及时空间信息进行滤波，实现复杂动态场景的无先验深度估计，将观测目标与背景进行区分；提出一套从图像和视频中预测目标的位置和姿态的方法，包括迭代匹配的深度网络、基于物体三维坐标的旋转/平移解耦、自监督6D模型等，克服了遮挡、光照变化、视觉歧义与数据标注依赖等因素的影响，可以准确估计目标相对相机的 6D 位姿（3D平移量和3D旋转量）；构建了基于全卷积网络和兴趣区域的多目标实例检测与分割框架，有效的解决了复杂类别、场景遮挡情况下的多目标实例分割问题，能够实现同时对场景中多个目标检测与分析。 合作需求 寻求医疗健康服务、医疗器械等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。

该成果来自省部级科技计划，在南广铁路桂平郁江钢桁斜拉桥的建造中成功地得到应用。目前该技术比较成熟，获得国家发明专利授权，在轨道交通领域处于国内领先地位，并于2013年获得中国铁路工程总公司科技进步一等奖。