本项目获 2017 年国家科技进步奖二等奖。 本技术围绕食品危害物低成本、快速发现为核心，将生物识别与结合新型纳 米标记材料相结合，针对目前生物快速检测中存在的稳定性和可靠性问题，利用 自组装技术将多种光、电、磁学信号集于一体，构建具有良好体系相容性和稳定 性的纳米-生物传感界面，提出了基于等离子手性信号的高灵敏检测新技术，发 展了集快速富集与多信号同时测定于一体的多功能传感检测新方法和新器件。 （1）综合运用了化学和生物体系的多尺度模拟和计算，提出了基于粗粒化 模型的抗原抗体亲和性定量分析新方法，设计并研制了 200 余种高亲和性和高特 异性抗原和抗体。 （2）研究了抗体与载体成分（纤维素、磁性纳米材料、硅球等）的表界面 性质，创制了基于相分离的新型分离富集介质，并研制了相关快速富集和分离产 品，大大提高了复杂基质中痕量成分的提取效率。 （3）研制了新型标记材料，解决了“高标记效率”和“生物分子高活性” 无法兼顾的难题，研制了系列高特异性检测探针，为复杂体系中痕量物质的快速 甄别提供了有力手段。 本项目共获得国家发明专利 87 项，实用新型专利 5 项，获美国授权发明专 利 1 项，制订国家食品安全标准 2 项

我室沈洪兵、胡志斌团队近日在《柳叶刀-区域健康》（西太平洋）（The Lancet Regional Health-Western Pacific）发表了领衔的出生队列的最新研究，本研究使用大规模前瞻性出生队列，系统比较辅助生殖受孕与自然受孕子代出生缺陷率的差异，并评估辅助生殖技术的安全性。本研究的结果将为优化辅助生殖方案的选择提供证据和线索，提高对辅助生殖受孕子代健康的关注。

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

本发明公布了一种移动机器人的多脉冲神经网络控制器导航控制方法，属于移动机器人目标点趋近自主导航控制器所属领域，用于移动机器人的导航控制。其技术方案是：本发明包括目标点趋近控制器、沿墙行走控制器、避障行为控制器，控制器中采用了脉冲神经网络，在神经网络中同时融入时空信息。本方法在不同条件下设定各控制器权值，并根据不同控制器的权值顺序作为控制器激活与否的判别顺序，通过控制器激活及转换条件的使用,实现各控制器之间的相互转换。本发明通过神经网络的在线训练，实现机器人的在线自主学习，与先前的基于模块化的控制器相比，控制策略简便易行，通过各控制器之间的转换，更加有效、高精度地控制移动机器人实现目标点趋近导航控制任务。

本发明公开了一种基于众核和 GPU 的网络视频流不良内容检测 方法，包括：在众核计算平台下获取网络数据包，对网络数据包进行 分类，以提取网络数据包中的视频数据包，对视频数据包进行重组， 按照网络视频流编码的语法对重组后的视频数据包进行解码，以生成 ·1044·图像序列，GPU 采用基于纹理检测和肤色点检测相结合的方法对图像 序列进行预处理，以确定疑似不良图像，GPU 采用 SVM 对疑似不良 图像进行精确处理，以确定不良图像。本发明只需获取网络数据包， 即可识别出视频流，直接对视频流进行解码后，采用图像匹配检测技 术即可识别该视频流是否含有不良信息。

研发阶段/n由于信息基础设施建设环境复杂，以卫星移动通信为代表的空天地一体化网络 建设成为首选。中科院计算所无线中心在已有成果的基础上，重点提升卫星终端芯 片的产品化量产能力，实现终端芯片量产，并设计多类型卫星移动通信终端设备及 行业应用解决方案，填补我国卫星移动通信“产业空洞”。截止2017年底，项目成 功实现卫星移动通信终端基带芯片Full Mask量产并推广应用，占领产业链高端核 心器件供给；推出面向行业应用的手持、便携、车载等多型终端解决方案，项目相 关成果目前依托产业化主体中科晶上实现产业

专利名称：

本发明公开了一种云计算服务器集群网络保障方法，包括：虚 拟机资源分配管理模块对管理员提供的服务器集群网络拓扑、服务器 集群计算和存储资源进行初始化，请求调度管理模块接收租户提交的 创建服务请求，根据虚拟机资源分配管理模块中的服务器集群网络拓 扑以及服务器集群计算和存储资源进行服务请求放置分析，以确定创 建服务请求对应的虚拟机所要放置的服务器，虚拟机资源分配管理模 块根据请求调度管理模块中虚拟机放置的分析结果在虚拟机集