以肉类加工、流通、贮藏等下游生产链为切入点，以工厂加工生产、超市卖场销售、冷链运输流通、厨房贮藏烹饪等为主要场景设计，对气单胞菌、单增李斯特菌、肠炎沙门氏菌等的交叉污染建模理论进行了完善，定量观测并模拟了食源性致病菌在不同传递介质和操作方式影响下的交叉污染情况，并与消费者摄入 后的定量暴露评估、风险管理预警、限量标准制定、软件参数设置等相结合，特别是提出了采用矩阵的形式对气单胞菌在不同场景下和不同介质之间的转移过程进行量化的直观方法（，模拟了厨房环境下消费者食用不同材质案板处理过的污染

      云幻科教虚拟学科实验室解决方案，根据国家课程标准中的实验要求，运用虚拟仿真技术构建虚拟学科实验室，构建高度仿真的虚拟实验环境和实验操作对象，学生可以自主选择不同实验，在虚拟的环境下进行实验观摩、模拟实验、拓展训练等操作，在虚拟实验的互动体验中更深入的学习知识。虚拟学科实验室由3D教育资源云平台与虚拟现实互动设备构成，优质丰富的教学资源与先进的教学设备联合打造优质的实验教学环境。 虚拟学科实验室的分类： 虚拟化学实验室：涵盖中学化学实验100多个，如中和反应、还原反应、二氧化碳的性质、镁在空气中的燃烧等 虚拟物理实验室：涵盖中学物理实验接近200个，如摩擦力、压力、浮力、光的折射等 虚拟生物实验室：涵盖中学生物实验80多个，如动植物细胞、细菌、光合作用等。 虚拟生物实验室：涵盖中学生物实验80多个，如动植物细胞、细菌、光合作用等。 方案特点： 交互式操作，培养实践动手能力 实验素材丰富，为探索提供多种选择 虚拟实验器材，节省资源损耗 正确操作指引，规避实验风险

中标麒麟服务器虚拟化系统是基于中标麒麟虚拟化平台软件V7，面向高安全服务器虚拟化领域应用研制的安全保密虚拟化平台；产品通过国家保密科技测评中心基于《涉密信息系统服务器虚拟化和桌面虚拟化产品安全保密技术要求》（BMB30-2017）的安全性检测。支持海光、ARM64及 X86平台。 中标麒麟服务器虚拟化系统支持管理大规模服务器资源、网络资源、存储资源，实现资源池化并统一管理调度；为关键业务提供灵活的基础资源调度，高安全性、优越的性能和稳定性；提供三员管理、国密算法支持、完整性度量及保护、恶意行为防护等系列安全保密措施，保证高安全领域虚拟化平台的高效、安全稳定运行。 产品特点 中标麒麟服务器虚拟化系统能够在提高数据中心空间利用率、服务器利用率，减少硬件成本投入，降低能耗，减少服务中断时间的同时，提高资源使用的灵活性；提高业务系统的响应速度，提高基础架构管理效率，同时为客户构建的服务器虚拟化系统符合国家安全相关标准要求，是构建合规、安全、保密、敏捷、易用、可靠的服务器虚拟化平台系统的可靠选择。 项目 内容 安装部署及升级维护 支持自动化大规模部署 支持不停机升级维护 系统管理功能 对计算、存储、网络资源虚拟化成资源池并统一调度管理 提供集群级别的资源负载均衡调度及高可用保护 提供集群、主机、虚拟机级别的资源使用情况及运行状态实时监控，支持自定义监控项及监控项告警阈值，支持监控性能图及报表 支持虚拟机在线迁移及迁移压缩、迁移加密 支持虚拟机、主机网络QoS管理 支持虚拟网络管理，支持VLAN 支持平台级手动/自动虚拟机备份恢复 安全保密功能 管理员登录限制、多因子身份鉴别、登录失败处理 管理员权限分离和职责划分（三员管理） 访问控制（限制管理员对资源的访问权限） 启动过程完整性校验（保证虚拟机组件的完整性） 安全审计（对所有管理员的操作生成审计日志） 虚拟机密级标识全生命周期与虚拟机绑定 数据保护（机密性、完整性、密码要求等） 虚拟网络安全（VLAN、虚拟交换机隔离、网络带宽管理等） 支持恶意代码防护功能 安全管理（虚拟化服务保护、虚拟机监视器安全、监控管理、外联监控、外接存储设备管控） 虚拟机隔离（物理资源与虚拟资源、虚拟CPU、虚拟机内存、存储） 残留信息保护（磁盘空间、内存）

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：本发明提供了一种高速列车轮对的建模方法，涉及高速列车的数字化设计与制造技术领域。模型的信息集成和管理对缩短响应市场时间、提高设计效率是企业希望解决的问题。通过对所述各元参数的分析和提取，构建高速列车轮对的各元参数设计模型；利用矢量阵列对高速列车轮对的各元参数设计模型进行描述，包括以下四个步骤：各元参数初始化、各元参数数组序列化、关系元参数转化为关系矩阵、环状多边形矢量阵列描述：结合高速列车轮对的各元参数设计模型的矢量化和阵列化描述，采用环状多边形数据结构构造高速列车轮对的矢量阵列；层级对象之间通过关系元参数将各个环状多边形矢量阵列形成高速列车轮对的矢量阵列描述。主要用于高速列车设计的建模。市场前景分析：高速列车技术领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

针对油品调合过程中的关键质量指标辛烷值（马达法和研究法）和雷德蒸汽压等调合规律的非线性，建立了预测准确，结构简洁的智能调合模型。由于实际工业生产过程中存在的干扰因素很多，调合模型输出值与成品油属性在线分析仪的检测值不可避免地要产生一定的偏差，为此开发了汽油调合模型的在线优化校正技术，使调合模型适应工业过程操作特性的变化和生产工况的迁移。在建立的调合模型基础上，开发了离线和在线优化技术。离线优化技术不需要企业进行管道改造和安装在线分析仪，可在一定范围内提高调合的成功率和降低调合成本。在线调合模式基于离线模式，可动态更新和优化调合配方，从而能够进一步提高调合成功率，降低调合成本，减少质量过剩。开发的优化技术还考虑了多种可能的现场生产模式：例如：管道调合，罐式调合，罐底油补偿模式等。已汽油调合软件ECUST_BLEND工作。成品汽油调合过程的建模、模拟与离线优化技术已经成功在金陵石化完成现场应用。其中汽油辛烷值调合效应模型，将汽油调合过程中组分油表现的非线性效应定量的描述出来，进而准确的对成品汽油的关键指标辛烷值作出预测，与传统的乙基模型对比表明所建模型精度提高了约1%。在调合模型基础上开发的离线优化技术，结合了成品油生产现场的特点，能够有效的考虑罐底油、直调组分、锰剂添加量、以及库存约束等现场情况。在实际应用过程中，所完成的汽油调合工作全部一次达到国III标准。通过与传统的手调方式进行比较，优化后配方提高了一次汽油调合的成功率，稳定了汽油生产过程，并且降低了调合成本与质量过剩：质量过剩稳定在0.?以内，且研究法辛烷值在93.5-4.1之间波动。仅以离线优化为例，通过成本核算，每年的调合成本可减少1275万元左右。

针对油品调合过程中的关键质量指标辛烷值 (马达法和研究法) 和雷德蒸汽压等调合规律 的非线性，建立了预测准确、结构简洁的智能调合模型。由于实际工业生产过程中存在的干扰 因素很多，调合模型输出值与成品油属性在线分析仪的检测值不可避免地要产生一定的偏差， 为此开发了汽油调合模型的在线优化校正技术，使调合模型适应工业过程操作特性的变化和生 产工况的迁移。在建立的调合模型基础上，开发了离线和在线优化技术。离线优化技术不需要 企业进行管道改造和安装在线分析仪，可在一定范围内提高调合的成功率和降低调合成本。在 线调合模式基于离线模式，可动态更新和优化调合配方，从而能够进一步提高调合成功率，降 低调合成本，减少质量过剩。开发的优化技术还考虑了多种可能的现场生产模式。例如：管道 调合，罐式调合，罐底油补偿模式等。已汽油调合软件ECUST_BLEND工作。 成品汽油调合过程的建模、模拟与离线优化技术已经成功在金陵石化完成现场应用。其中 汽油辛烷值调合效应模型，将汽油调合过程中组分油表现的非线性效应定量的描述出来，进而 准确的对成品汽油的关键指标辛烷值作出预测，与传统的乙基模型对比表明所建模型精度提高 了约5%。在调合模型基础上开发的离线优化技术，结合了成品油生产现场的特点，能够有效 的考虑罐底油、直调组分、锰剂添加量、以及库存约束等现场情况。在实际应用过程中，所完 成的汽油调合工作全部一次达到国III标准。通过与传统的手调方式进行比较，优化后配方提 高了一次汽油调合的成功率，稳定了汽油生产过程，并且降低了调合成本与质量过剩，质量过 剩稳定在0.1以内，且研究法辛烷值在93.5-4.1之间波动。仅以离线优化为例，通过成本核算， 每年的调合成本可减少1275万元左右。

近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。

高精度物理建模和成像计算技术是一直是计算机图形学、计算机动画、科 学计算可视化、计算机辅助几何设计等领域的研究热点，近年来广泛应用在虚 拟现实、数字影视游戏、数字医疗与康复、仿生工程以及三维打印等领域。 本项目针对上述应用领域需求，开展以下几个方面的内容研究： 1）基于中间复形曲面的复杂形状逼近理论和方法； 2）基于代数曲面的高精度碰撞检测和距离计算； 3）基于中间复形网格的变形计算方法； 4）复杂拓扑物体受力分析、物体结构加固方法； 5）复杂拓扑形状的高精度绘制算法。 本项目旨在通过对上述内容的研究，为开发高度真实的三维虚拟手术模拟 系统、人体器官或软组织的高精度三维打印以及仿生装置的加工制造系统提供 51 理论和技术支持，以提升我国在上述领域的创新设计能力和国际竞争力。 本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2014.1-2018.12。