本发明公开了一种基于签到数据的用户行为轨迹聚类方法，所述方法包括：步骤1，获取用户签到数据；步骤2，对用户签到数据进行预处理；步骤3：在综合考虑了用户签到日期的边际效应和签到次数差异的影响的基础上，计算用户在签到位置上的签到值；步骤4，初始化聚类中心，采用余弦相似性方法分簇；步骤5，重新计算聚类中心，采用余弦相似性方法重新分簇；步骤6，重复步骤5，直到满足预设聚类精度的要求。

本发明提供了一种基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及系统，进行投影变换，求解高光谱数据 中各个波段所成图像的平均图像，计算高光谱数据的协方差矩阵并进行特征值分解得到变换矩阵和特征 值矩阵，利用变换矩阵将高光谱数据进行线性投影，得到变换域中的三维数据；根据特征值矩阵选择降 噪阈值；降噪，包括对降噪阈值以内的变换域中的三维数据进行保留，对阈值以外的变换域中的三维数 据进行降噪处理；投影反变换，包括利用所述变换矩阵的逆矩阵对降噪后的变换域中的三维数据进行线 性投影，重构得到降噪后的高光谱数据。本发明在降噪处理过程中，对于空间域的相关性充分保护，很 好地降低了高光谱数据的噪声量级，提高了高光谱数据的信噪比。 

本发明公开了一种基于浮动车ＧＰＳ数据的干线停车分析方法，通过数据抽样以及坐标转换，生成可视化的时空散点图实现浮动车通行数据的时间汇集，进而分析车辆的行驶特性，并进行干线停车的统计分析。本发明的干线停车分析方法，以数据可视化方式对浮动车定位数据进行时间汇集，直观分析干线车辆通行情况，在此基础上，对车辆到达交叉口的相对时间与其在下游的停车概率进行统计，从海量ＧＰＳ定位数据中分析探究干线交通流实际运行模式，并进行精细化的停车概率估计，为干线绿波诱导提供可靠、精细的数据支撑。

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 

中科院计算所成立于1956年，多年来始终坚持“科研为国分忧，创新与民造福”的核心价值观，在力争成为世界一流科研学术机构的同时，努力使计算所成为社会公认的引领我国信息产业和信息化计算技术的主要源头，先后孵化成立了联想、曙光、龙芯等一批有影响力的技术驱动型公司。 中科天玑数据科技股份有限公司成立于2010年，是中科院计算所为加速大数据技术成果转化而孵化的高新技术企业，是计算所在大数据方向唯一的产业化平台。公司技术力量雄厚，人才济济，博士、硕士人数占总人数的35%以上，核心成员承担过国家863计划、973计划、国家自然科学基金等重大课题的研究，并多次荣获国家重大奖项。中科天玑以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心，围绕大数据平台、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人工智能等方面进行不断拓展，重点面向网信、情报、金融、教育等应用领域，致力于打造自主可控、安全可信、智慧敏捷的信息系统，为用户提供大数据整体解决方案，助力中国大数据产业创新发展。 中科天玑是大数据分析系统国家工程实验室的重要共建单位和示范应用基地，承建的大数据引擎及情报分析系统实验室致力于推进大数据基础设施、大数据分析和情报大数据示范应用三大方向技术研究和大数据产品的定型推广。

产品详细介绍            阶段：小学、初中、高中    学科：语文、数学、英语、物理、化学、生物、政治、地理、历史、信息技术应用、安全教育    形式：视频、图片、文字    教材版本：包含全国各地主要应用版本，如人教版、北师大版、浙教版、苏教版等，与当地教学教材高度匹配   结构化资源内容：由浅到深，逐步进阶 课前—自学资源 “学材”区别于“教材”，指的是经过精心加工、适合学生自主学习的教学资源。 课中—点睛题 点睛题是U伴慧学平台特有的教学资源，专门用于让教师即时了解学生对核心概念的理解与掌握状况，目的是培养学生的高阶思维能力。 课后—探究资料 对知识点的补充、拓展、探究性资料，可以引导学生更深入地思考问题，完善自己的知识，解决问题。 练习题库：全过程可应用，知识点的测试题目。

本发明公开了一种面向物联网的硅基SIW带金属柱悬臂梁可重构带通滤波器，包括SIW带通滤波器、转接结构(3)和带金属柱的MEMS悬臂梁结构。带金属柱的MEMS悬臂梁结构包括MEMS悬臂梁(6)，MEMS悬臂梁依靠锚区(7)的支持悬浮在硅衬底(1)之上，MEMS悬臂梁的下表面上设置有金属柱(11)，硅衬底对应金属柱的位置开设有孔(14)，且该孔(14)穿过硅衬底(1)上的氮化硅层(10)和上表面金属层(5)进入硅衬底(1)中。本发明只需要通过控制MEMS悬臂梁的状态就能够改变滤波器通带的中心频率，达到切换滤波器通带中心频率的目的，MEMS悬臂梁可以实现快速的DOWN态和UP态的转换，可以有效地实现微波电路中对滤波器滤波范围的控制。

主要技术内容： （1）提出了基于神经网络的多电平 SVPWM 控制技术，研发了基于 FPGA 技术的多电平 SVPWM 控制器，实现了塑料片材挤出装备驱动电源的高效性。采用神经网络技术，实现参考电压矢量所在区域判断及矢量作用时间计算，降低了计算量；将多电平 SVPWM 控制器集成到一片 FPGA 芯片上，为挤出装备用交流电机驱动控制提供高性能的专用 SVPWM 控制器，可以直接与通用变频器对接。 （2）提出了分离型螺杆结合 CRD 分散混合器的高速螺杆技术，提升了挤出效率及效果；研发了塑料片材挤出螺杆高频电磁感应加热装置，有效降低了挤出机运行能耗。将常规三段式螺杆设计成五段式，改变了传统螺杆直径对挤出产量的限制。在螺杆机筒外壁上缠绕电流线圈，线圈外再包覆隔热层，线圈两端连接控制线圈电流的高频电源模块；在常规加热瓦加热的基础上，通过电磁感应原理使螺杆产生热量，使得螺杆及螺杆机筒同时加热，缩短了机筒内聚合物塑化时间、降低了能耗。 （3）提出了面向塑料片材挤出成套装备运行过程的全息生产车间制造物联感知技术，开发了成套装备运行的全息感知系统。构建了 RFID-WSN 数据采集集成网络，提出了 LZM - WKPSO 优化算法，在保证覆盖率的前提下使干扰最小；借鉴昆虫协作机理，提出了基于昆虫协作机理的源节点选择概率算法，最大化降低了网络能量消耗。（4）提出了塑料片材挤出成套装备多目标柔性资源优化调度模型，研发了塑料片材挤出装备精益管控软件平台，实现了成套装备的高效能运行。建立了多目标柔性资源优化调度模型，采用重力粒子群混合优化算法进行求解。按照 SOA 思想，设计了集成平台；开发了塑料挤出成套装备运行功能模块，并与底层全息车间无缝集成，形成塑料挤出成套装备精益管控平台。 行业意义： 本项目针对高效能塑料片材挤出装备的关键技术取得了创新性成果，解决了我国塑料片材挤出装备业目前普遍存在的高能耗、高污染、低附加值、低劳动效率等问题，提升了塑料片材挤出装备的自动化与信息化水平，促进了塑料片材挤出装备的自动化、信息化深度融合；完成了塑料挤出装备产业技术上的跨越式发展，极大地推动了塑料挤出装备产业结构的优化升级，实现了产业结构由高消耗向高效率的转变。 获奖情况：2015 年获中国商联联合会科学技术进步奖特等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性: 目前市场上还没有完全一样的同类产品出现，国外主要有德马克、克虏伯、巴顿菲尔,日本的住友重工等公司在致力于开发塑胶挤出装备产品，但是他们开发的还是将单一系统的简单组合，无法从单机与成套装备精益化管控两方面集合提高系统的能效。由于本项目是从单机关键设备能效优化设计和成套装备精益化管控能效优化设计两个方面入手，开发料挤出成套装备，产品具有能耗低、效率高等特点。综上所述，本项目产品目前拥有先入的一定优势，竞争对手在技术方面无法与本项目产品直接竞争。 本项目产品具有如下技术和性能优势： （1）螺杆的速度从同行的 100 转/分钟提高到 200 转/分钟，挤出量从类技术的 200kg/h 提升 400kg/h；挤出效率的提升导致能耗降低 10%左右；同类技术目前直径 105mm 的螺杆需要配置 115KW 左右的电机，而本项目技术只需要配置90KW 左右的电机，降低了能耗。 （2）螺杆高频感应加热装置使得加热系统能耗降低 15%左右； （4）克服了同类技术在高速混合挤出时混合效果差导致温度不均衡、色差大等问题，提高了制品的品质； （5）生产工艺数据自动数采率 95%以上； （6）生产效率提高 30%左右；优等品率提高 20%；产能提高 1.5 倍； （7）填补国内针对塑料挤出装备生产过程的精益化生产软件的空白； （8）本项目实现生产流程的闭环优化，现有的 ERP、MES 系统则为开环控制； （9）本项目的软件平台有效提升了塑料挤出成套装备的附加值。 技术的成熟度: 相关技术已经形成产品，在广东达诚机械有限公司及其下游企业进行了产业化。 项目成果转化造价：130 万元； 投资预算：硬件成本（不包含塑料片材挤出机本体部分）85 万元；软件开发45 万元。 成果应用范围：塑料包装行业、包装机械行业。 应用案例及单位：成果在广东达诚机械有限公司等行业龙头企业进行了产业化，并在广东、江浙等地区的 10 多家塑料企业进行了推广应用。 经济和社会效益：项目成果能够有效降低能耗 25%，提高生产效率 30%左右，使得企业投资效益大幅度提升。近 3 年来，据不完全统计，累计新增产值约 67206 万元，新增利润 5040 万元，新增税收 2872 万元。项目成果解决了我国塑料片材挤出装备业目前普遍存在的高能耗、高污染、低附加值、低劳动效率等问题，提升了塑料片材挤出装备的自动化与信息化水平，促进了塑料片材挤出装备的自动化、信息化深度融合；完成了塑料挤出装备产业技术上的跨越式发展，极大地推动了塑料挤出装备产业结构的优化升级，实现了产业结构由高消耗向高效率的转变。