故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先进的传感器技术集成，借助各种算法和智能模型来诊断、预测和监测系统/子系统/设备的健康状态，并根据诊断或预测信息、可用维修资源和使用要求对装备维修活动做出适当决策，从而以最小的投入获得最佳的健康状态。 PHM是一种实施以健康为核心的装备综合管理的技术方法和系统。实现了两个转变：由传统的基于传感器的故障诊断转向基于智能系统的健康状态预测与评估；由事后维修和定期维修转向基于状态的视情维修。主要研究内容包括：飞机液压/环控/供电/蓄电池/作动器等典型机电系统的地面故障诊断与健康预测评估，机载状态监测与诊断推理，飞机机电PHM原型系统，小卫星电源系统在轨寿命预测与运行管理，船舶机电系统综合状态评估与维护维修辅助决策，测试性设计分析与试验验证等。 已在SCI/EI/ISTP检索的国际国内学术刊物和会议上发表论文100多篇，获得国家发明专利10余项。

在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文

建筑设施内空调管道噪声控制与治理无论对于日常生活品质以及工业噪声污染都 是一个重要的课题，对于具体工程建设在设计之初就能获得较为理想的设计方案显得尤 为重要。传统空调管道的设计工作大多通过翻查大量数表及依照大量复杂的公式计算从 而获得其噪声自然衰减以及再生噪声的量级，最后将所有管道组件的衰减噪声及再生噪 声量进行统一，从而得出整个空调管道的噪声预测结果。此过程工作繁琐，大量的查表 及公式计算很容易出错，并且复查工作较为难进行，从而导致设计方案的周期较长，效 率低下。同时由于很多数表及公式的适用条件有限，大量新型材料的涌现很难在一些数 表中找到对应关系，这势必会导致设计方案存在误差较大的风险，难以把握空调管道噪 声的控制。 针对于上述情况，我们开发了空调管道噪声预测系统——NoiseExpress，首先其将 大量的参考数表数字化，公式程序化，设计者只需将空调管道个单元组件间结构规格及 物理构成通过程序相应的控件输入，最终便可以得出整个管道的噪声控制结果。同时本 系统集成了大量的空调管道各个单元组件如弯头、三通、变径管、静压箱、消声器等的 实测数据，丰富的数据库为管道设计，组件单元的设计及仿真提供了科学与现实依据， 大大提高了方案设计的精确度。

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。

项目研究内容： 1、开发基于工业现场总线技术，集检测、控制和优 化等功能于一体，具有高适应性、高可靠性和高稳定性等特点的低成本控 制系统，达到协调处理过程中各设备的动作，最终保证外排废水达标。 2、 在废酸水工艺处理过程中，中和过程的非线性、滞后性，本项目采用分层 递阶优化的非线性系统预测控制，通过对系统的非线性部分的预估和协 调，将原来非线性协调滚动优化问题转化为线性协调的滚动优化，即保留 了线性系统

产品详细介绍适应范围广

    网络教学研平台致力于构建区域教、学、研新生态，为区域内教师的日常教学教研、协作交流、资源建设、专业发展、学生个性化学习等提供强有力的信息化支撑，实现日常教学、教研活动与区域资源建设有机结合，从而全面提升区域教、学、研水平，促进区域教育信息化的深入发展。 系统架构     ● 设计理念：秉承“以人为本”的设计理念，从资源、课程、教研、教学等四个层面为区域教育信息化建设、师生发展提供全面支持和服务     ● 一组空间：构建覆盖“个人学习空间—>教师协作组—>学校团队—>学科团队—>区域团队”的全新生态系统     ● 资源层面：以教研为驱动，创新本地化资源体系建设模式，使资源建设常态化、规范化、可持续     ● 课程层面：为教师搭建网络课程制作、展示、交流的开放性平台，形成面向学生的新型学习化社区     ● 教研层面：为开展区域性网络教研活动提供全方位的支持和服务     ● 教学层面：完美支撑备课、预习、授课、作业、复习、答疑、辅导等各类教学活动 支持任务     ● 网络集备应用：凝聚集体智慧，为区域集备插翅添翼     ● 评课议课应用：听课评课、观课议课的支撑平台     ● 课题研究应用：动态管理课题研究过程，全面展示课题研究成果     ● 科研成果应用：为区域科研成果的科学化管理提供信息化支撑     ● 教研专题应用：教学教研工作中的热点、难点专题讨论     ● 活动应用：为开展各类教研活动提供全方位的支持     ● 名师工作室：充分发掘名师示范、引领、辐射作用     ● 问答应用：基于搜索的互动式知识问答分享平台     ● 问卷调查应用：征求意见建议、收集调研数据，分析师生需求     ● 投票应用：方便、快捷、高效地收集意见，反馈问题     ● 统计分析应用：为区域教、学、研活动评价提供决策依据     ● 评比竞赛应用：全面支持各类评比活动的组织管理     ● 微课应用：5-8分钟知识点讲解，让学习更简单，更有趣     ● 题库应用：关联知识体系、教材体系的生成性题库中心     ● 在线作业应用：实现作业布置与批改网络化，有效提升教学效率     ● 在线训练应用：为在线练习、薄弱知识点分析提供全方位功能支持     ● 作业移动App：随时随地布置和完成班级作业，让老师、学生和家长高效沟通     ● 视频说课系统：课堂直播、实时说课、同步录制，汇聚视频资源     ● 视频直播录播系统：现场直播教研活动视频，实时交互的视频交流平台     ● 视频点播系统：课堂实录点播，视频课例资源的应用平台 创新模式     ● 一个宗旨：构建有区域特色的共建、共享、共用体系和机制。     ● 两种机制：应用知识管理机制，实现静态的素材型资源向动态的智慧型资源过渡；                       应用协作交流机制，构建基于协作组的教育资源建设共同体。     ● 以人为本：打造“教师个人->教师协作组->学校团队->学科团队->区域团队”多层次的资源建设梯队。     ● 教研驱动：开创教研驱动的本地化资源体系建设新模式，使资源建设日常化、可持续。     ● 条块结合：将学科资源体系（“条”）与课程知识体系（“块”）有机结合，切实推动资源的深层次应用。     ● 形成合力：资源、网课、教研无缝整合，资源建设、应用、服务循环进行。

基于多媒体教室应用情况的分析，北京中庆现代技术有限公司研制了基于ARM9嵌入式技术体系的“信息交互式中控”系统，在保证系统稳定性、可靠性以及全天候工作能力的基础上，采用开放式结构，实现基于“信息交互式中控”基础上的模块化建设、定制化管理，灵活简便，稳定高效的多媒体教室建设和管理模式。 产品描述：  有“芯”，ARM嵌入式处理体系；有“思想”，嵌入式Linux操作系统；基于这样的“心脏”和“头脑”带来强大的处理能力和扩展能力。  嵌入式，低功耗，低发热，高稳定性；  单机本地独立运算；  模块化设计，扩展性强；  统一的管理应用平台，灵活的定制特性。  内置Web Service配置平台：中控可按照动态IP或静态IP方式来设置网络参数；可随时按组、按用户升级中控设备。  内置扩展代码控制项：支持功放统一控制串口码的预设；支持投影机等设备的统一延时控制和计时。  固件升级方便：通过Web Service可群体或单台的方式通过进行统一升级。  按键重新定义：中控内置Web平台，可对控制面板的按键完全按照学校的要求重新定义。  控制面板失效控制：有些学校面板外置，可设置只有在刷卡后才有效，或规定的课表时间内有效。  自动加载、开启设备：设备可自动按预设顺序加载，并主动开启设备。 产品类别：  网络集控型：教室设备管理  网络可视型：内嵌1-2路视频采集压缩，远程可视化管理、电子考场、安防等  网络录播型：精品课堂的录制、直播等 产品优势：  稳定性强，具备极佳的全天候工作能力  开放式结构，因需定制，体现强大的定制特性  模块化设计，灵活搭建，扩展性强  共平台，多种类型统一建设，统一管理  基于DSP的多处理器架构全面提升多媒体处理能力  轻松扩展完整的录播系统应用

海格通信的网络通信领域以系统集成和技术总体为目标，致力于有/无线通信网络、融合通信系统等通信网络产品的开发、系统建设与维护。在固定和机动专业通信领域能够为用户提供综合通信网络解决方案及服务。 为适应网络承载IP化、业务融合软件化的技术发展趋势，海格通信围绕用户对一体化系统解决方案的需求，在核心技术积累、基础通信设备研发和技术服务等方面持续发展壮大，将成为专业通信领域杰出的系统服务商。

自2011年起，沃土股份邀请国家人社部、浙江大学、阿里巴巴速卖通大学、淘宝大学等互联网、电子商务及创业培训领域的知名专家学者组建了网络创业培训（TSPS）项目专家委员会和项目建设小组，前后历时三年，系统研发了网络创业培训（TSPS）项目：开发了课程体系，建设了教学平台，制定了技术标准，出版了系列教材，培养了师资队伍，搭建了扶持体系，并成功举办了数场声势浩大的网络创业大赛。该项目所确立的“理论（T，Theory）+模拟（S,Simulation）+实践（P，Practice）+扶持（S,Support）”的“TSPS”模型，呈现出课程立体化、教学个性化、实操模拟化、创业成果化、扶持体系化和管理信息化等六大显著特点。