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双进油双电场劣质原油深度脱盐脱水
为适应原油重质化对电脱盐脱水技术的迫切需求，联合企业共同开展了双进油双电场原油高效电脱盐脱水研究，该技术已应用于500万吨/年重质原油两级电脱盐脱水装置，运行数据表明：装置运行安全、稳定，操作方便，原油脱后含盐<3mg/L、脱后含水<0.3%、排水含油>150mg/L，符合相关标准要求，并在国内外多套装置上得到推广应用，社会效益和经济效益显。已通过了中国石油和化学工业联合会的科技成果鉴定。
华东理工大学
2021-04-13
工业互联网产学研深度融合创新基地建设
工业互联网实现工业现场数据采集、监控管理、数据上云、进行云应用。硬件平台完成材料抓取、模具加工、包装检测、成品入库等工艺过程，模拟模具加工，为工业互联网云平台应用及工业APP开发提供真实数据支撑。
北京昊科世纪信息技术有限公司
2021-02-01
智能制造生产型产教深度融合基地
该方案集中体现代工业生产流水线加工系统，将物料供给、工件检测、加工、搬运、立体存储等以及生产监控与管理等知识全面展示在学生面前。整个系统由多个功能站有机组合而成，而各功能站又可以由多个子功能模块组成，可根据实际需求重新组合，为在校学生提供一个符合职业角色的先进工业技术综合实训环境。
北京昊科世纪信息技术有限公司
2021-02-01
一种混凝土各向异性多尺度损伤变量量化方法
本发明公开一种混凝土各向异性多尺度损伤变量量化方法，包括下述步骤：提取细观微结构中达到临界损伤值的所有破坏点的坐标，并对非破坏点计算出多尺度损伤变量的均匀部分，即分布式损伤张量；在微结构中间隔角度设置投影坐标轴，对每一投影坐标轴等间距划分、设置2n个空隙，遍历所有投影坐标轴，得到每一破坏点在投影坐标轴上的相对坐标；根据相对坐标计算出破坏点在每一投影坐标轴上占据的空隙编号，得到各投影坐标轴上的有效空隙数，由此确定最大、最小损伤方向角以及对应方向的面积缺失程度，最后得出各向异性多尺度损伤变量。该方法在提取混凝土细观微结构演化信息的基础上，对混凝土材料各向异性损伤变量进行量化，大大降低了计算量。
东南大学
2021-04-11
基于污泥减量化的CAAC工艺处理食品加工有机废水技术
Ø 近年来我国的食品加工产业得到迅速发展，但其生产过程中所排放的大量有机废水给环境带来了极大压力。针对食品加工产生高浓有机废水的生物处理工艺所产生的剩余污泥后续处理成本高、易对环境造成二次污染等问题，本项目自行开发了污泥原位减量的连续化好氧-厌氧耦合工艺（Continuous Aerobic-anaerobic Coupled process，CAAC）。该技术对COD在1000-2500的有机废水进行连续化处理，具有较好的有机污染物去除性能和同步剩余污泥减量特性。节约污水处理成本，并避免
北京理工大学
2021-01-12
基于污泥减量化的 CAAC 工艺处理食品加工有机废水（技术）
成果简介：近年来我国的食品加工产业得到迅速发展，但其生产过程中所排 放的大量有机废水给环境带来了极大压力。针对食品加工产生高浓有机废水 的生物处理工艺所产生的剩余污泥后续处理成本高、易对环境造成二次污染 等问题，本项目自行开发了污泥原位减量的连续化好氧-厌氧耦合工艺（Continuous Aerobic-anaerobic Coupled process，CAAC）。该技术对 COD
北京理工大学
2021-04-14
基于大数据的量化策略开发与快速交易系统设计（
本研究以量化投资策略的开发为基础，未来通过Python或C++实现快速交易，进一步促进以资产管理业务为重点，围绕量化对冲投资、定向增发投资、二级市场投资及企业现金管理构建起完善的投资决策分享平台，打造专业化的策略孵化管理体系和资源协同分享网络，立志发展成为行业内具有价值发现和稳健投研能力的资产组合管理专家，成为可信赖的专业团队与公司。在未来策略的开发中，采用多策略量化投资（Multi-Strategy），充分发挥投资顾问的量化投资研究优势，以严格的
南京大学
2021-04-14
基于HDFS的在线学习信息管理系统
成果描述：基于HDFS的在线论文管理平台主要用于管理研究生和本科生毕业论文，学生在线提交论文，老师通过本系统下载论文。系统通过邮件将相关修改意见和答辩信息反馈给学生，所有版本论文和评审意见需存储归档。市场前景分析：毕业论文（设计）是高等院校毕业生提交的有一定的学术价值和实际价值的文章或设计。它是高校培养人才的重要实践教学环节， 是对学生四年学的专业知识、研究能力、自学能力以及各种综合能力的检验。目前很多高校对于本科学生毕业论文（设计）的管理均采用传统的手工方式。随着因特网的普及、现代远程教育的发展以及现代本 科教育模式的发展， 继续采用传统手工管理模式对毕业论文（设计）进行管理就显得费时、费力、工作量大、效率低。另外，传统的手工管理模式对于教学管理者来说难以及时准确地把握毕业论文的设计进展情况，给管理带来一定的难度。与同类成果相比的优势分析：本系统使用分布式文件系统HDFS对学生论文进行管理。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
电子科技大学
2021-04-10
基于分类学习的图像检索原型系统
本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。
东华大学
2021-02-01
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11