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基于攻防博弈的过程控制系统的安全策略动态获取方法
本发明公开了一种基于攻防博弈的过程控制系统的安全策略动态获取方法，包括离线过程和在线过程；首先分析过程控制系统，建立贝叶斯网；然后建立防御策略模型；再筛选潜在攻击策略集和潜在防御策略集；将攻防收益矩阵量化；最后根据攻防收益矩阵建立方程求解获取最优安全策略
华中科技大学
2021-04-10
基于攻防博弈的过程控制系统的安全策略动态获取方法
本发明公开了一种基于攻防博弈的过程控制系统的安全策略动态获取方法，包括离线过程和在线过程；首先分析过程控制系统，建立贝叶斯网；然后建立防御策略模型；再筛选潜在攻击策略集和潜在防御策略集；将攻防收益矩阵量化；最后根据攻防收益矩阵建立方程求解获取最优安全策略；该方法综合考虑攻防策略引发的各种后果，并进行统一尺度量化；并攻防博弈论的思想引入到最优的安全策略的求解过程中，解决了传统动态策略决策过度响应、动态决策响应方法
华中科技大学
2021-04-14
一种数据去重过程中的并行分块方法与系统
本发明公开了一种数据去重过程中的并行分块方法，其特征在 于，包括：(1)将数据流中的文件分成多个定长的数据段，所述数据段 的长度大于数据分块的最大块长；(2)利用计算机多核处理器并行对每 个数据段进行分块，每个数据段都通过分块获得多个数据块；(3)将最 后一个数据段除外的每个数据段的最后一个数据块与后一个数据段的 第一个数据块进行边界衔接处理。本发明提出的并行分块方法，采用 一种新颖的边界衔接方法解决了传统分块方法的
华中科技大学
2021-04-14
工业过程余能回收利用技术
提供一种余能回收利用的技术及装置。以回收硅冶炼反应生成气体的载热能及其携带的化学能为例：通过在炉内布置辐射受热面和在炉膛烟气出口处布置余热锅炉以回收硅冶炼炉的排气余能，利用余热锅炉产生的热蒸汽推动汽轮机组做功，并带动发电机组发电，最终把回收的余能转变为电能。余能回收装置的主要设备包括有炉膛辐射受热面、余热锅炉、除尘器、汽轮机、发电机及风机等配套设备。 能量回收方案的工艺原理如下图所示。
集美大学
2021-04-29
关于室温甲烷活化的过程研究
在外场(模拟太阳光)辅助下，以常规浸渍法获得的二氧化钛负载铁为催化剂、过氧化氢为氧化剂，在常温常压下实现了甲烷一步活化高选择性制甲醇。3小时内，甲烷的转化率可达15%，总醇选择性可达97%，其中甲醇的选择性高达90%，且该催化剂具有优异的循环稳定性。球差校正电镜和吸收谱学研究表明，该催化剂的活性中心为高度分散的三价铁物种。
北京大学
2021-04-11
表面处理过程智能控制技术
随着自动控制技术与信息技术在生产和管理中的普及应用，自动化与信息化已经成为带动企业工作创新和升级、提高管理水平和竞争力的重要方式。表面处理过程智能控制系统引入了自动化与信息化的基本思想，通过在现场增加检测设备采集电镀过程中的重要数据，增加控制设备和执行器实现对电镀槽的温度和电流密度的控制，并使用软件工程、项目管理思想以及软件组件技术实现对采集数据的信息化管理，既保证了电镀过程的稳定性和精确性，又实现了对电镀生产过程的信息化管理，提高了电镀生产的自动化水平。
西安交通大学
2021-04-11
胎儿发育过程模型XM-801
XM-801胎儿发育过程模型（宫内发育示教模型）
XM-801胎儿发育过程模型（宫内发育示教模型）由妊娠胚胎发育过程一、二、三、四、五、六、七个月胚胎和五个月双胞胎等8个模型组成，其中四、五、六、七个月胚胎和五个月双胞胎模型胎儿可以取出，并显示子宫、阴道、胎儿、脐带、胎盘、羊膜腔以及卵巢、输卵管等结构，可用于展览和示教。
尺寸：自然大
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
施工企业工程项目风险预警系统的构建
南京工程学院
2021-04-13
施工企业工程项目风险预警系统的构建
项目概况 是指站在施工企业的角度结合工程实际特点，研究评价施工企业面临的各风险因素，确定风险级别，建立预警系统，采取风险防范和控制措施，以降低风险损失、保证工程建设顺利进行。 主要特点 施工企业工程项目风险预警系统的构建，是将企业预警管理理论应用于施工企业工程项目风险管理中，在探讨工程项目的风险管理和预警管理原理以及风险因素运动规律的基础上，分析施工企业工程项目风险结构及诱因，构建施工企业工程项目风险预警指标体系，运用层次分析法和模糊评价法进行施工企业工程项目风险的综合评价，通过综合评价结果判断工程项目的风险状态，为管理者的风险管理决策提供及时可靠的信息，对外部环境和项目内部的各项风险因素进行实时监控，提高施工企业应对工程项目风险的能力。技术指标 建立风险预警指标，并对其进行模糊综合评价，以帮助施工企业工程项目风险预警系统的构建。
南京工程学院
2021-04-13
“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统
1. 痛点问题
PDF电子工程图作为一类重要的非结构化数据，承载了丰富的业务知识和信息。然而，因其复杂性和专业性，PDF工程图难以被机器直接处理，目前主要还是靠人来读取、理解、核对和应用，限制了工程建设领域行业的深层次智能发展。若机器能够像人类一样理解图纸的内涵，就可以支撑丰富多彩的下游智慧应用。如规范智能审查、3D模型智能重建、面向应急逃生、无障碍等特定应用场景的信息智能提取等。这些基于图纸的智慧应用，其核心挑战就是对图纸内容的有效识别和理解。
2. 解决方案
清华大学软件学院BIMChecker Group，自主研发了“图智”-PDF工程图AI识别与审查重建系统，基于深度学习技术和工程领域业务知识应用的有效融合，解决了现实PDF工程图纸信息高分辨率、高密度、相互遮挡等识别难题，实现了对建筑平面图图元和空间布局的智能识别和结构化表达。主要特点如下。
1） 适用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及仓库、厂房等工业建筑；
2） 支持建筑设计说明、表格、建筑平面图的一键式AI识别；
3） 支持Revit模型一键生成和面向《建筑设计防火规范》的一键审查；
4）支持对现有防火条文、其他国家规范、企业规范的修改和自定义，系统的审查算法可自动适配更新。
合作需求
寻找在AI审图、室内矢量模型重建、图纸特定信息智能提取及其它基于图纸的智能应用场景方面有需求的合作方；开展系统的应用推广、定制化图纸内容识别服务等内容，为各类下游应用、平台提供核心AI图纸理解技术支撑。合作方需具备项目或资金支持。
清华大学
2022-02-28