基于物联网、大数据、云平台的社区风险源的评估，日常监控和处置，采用物联网+运行服务的商业模式。需要相关大数据计算和云平台技术研究及支撑。

本发明公开了一种网络舆情观点收集方法。

本发明公布了一种基于最优模型的WEB舆情趋势预测方法。该方法的基本思想就是首先对历史舆情事件进行分类获取舆情的几大类别，然后对分类获得的各个类别中事件的时间序列图进行聚类获取小类，通过保证均方误差和最小的方式求取各个小类的最优模型从而获取各个大类的最优模型集。

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。

在智慧采摘方面，提出了一种结合检测网络与点回归的新型方法，为葡萄采摘自动化提供了高效精准的解决方案。

本发明公开了一种基于大数据的智慧变电站实时监控系统及方法，具体涉及电力设备监控技术领域，包括多源采集处理模块、动态拓扑更新模块、设备状态监测模块、故障诊断预测模块、设备寿命预测模块、能效分析优化模块以及远程运维调度模块；本发明能够实现高精度故障检测及隐性关联挖掘，提高变电站异常检测能力，有效优化变电站各电力设备的寿命管理；能够确保维护资源分配合理，提高设备可靠性，提升综合能效，减少碳排放，无需人工干预调整运行模式，提高优化效率，实现变电站智能化运行。

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

发布的数据库（Arabidopsis RNA-seq database, ARS）整合了来自GEO、SRA、ENA和DDBJ数据库的20,068个拟南芥RNA-seq数据，提供了“Google-style”在线查询工具。该研究对所有文库进行了基因表达水平定量和共表达网络分析，并将所有文库进行分类，总共涉及1176个突变体、1102种处理条件、12个