“基于虚拟机的恶意程序检测分析平台”利用在QEMU虚拟机环境中运行PE文件获取的API调用序列及参数等动态信息，通过虚拟机提供的模拟主机环境触发PE文件的行为，进而根据虚拟机监控器层得到的信息抽象出PE文件的各种文件、注册表、进程、网络等行为，利用增强学习AdaBoost算法作为集成框架，选择决策树算法C4.5作为子分类器生成算法对PE文件的恶意性进行判决。

“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径，完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究，研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术，以此为基础申请了 53项发明专利（其中授权21项），发展 成为了相应的方法体系，并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段，为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。

“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径，完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究，研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术，以此为基础申请了53项发明专利（其中授权21项），发展 成为了相应的方法体系，并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段，为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出，达到国内领先的水平，具有广阔的市场应用前景。

一、项目简介 磁共振成像以其具有多模态成像、高分辨及无辐射伤害等优点，在临床医学影像中具有无可替代的地位。然而较慢的成像速度及易受各种伪影干扰是其主要缺点。另一方面，随着临床上对磁共振成像需求的急剧增长，诊断医生的缺口越来越大，并严重影响病人得到及时、准确的诊断。因此，在磁共振成像中引入以深度学习为代表的智能技术，一方面用于加速成像采集速度及提高成像质量，另一方面用于进行智能诊断，解决临床医生人力不足、误诊率较高的问题。 二、前期研究基础 基于我们在磁共振成像方法设计、超分辨率重建及临床应用等方面的跨学科研究优势，我们利用深度学习技术对磁共振成像的各个方面进行整合优化设计，并取得许多重要的初步成果，具有良好的前期工作基础。 三、应用技术成果 我们在深度学习与超快速磁共振成像方面的结合进行了深度研究，并取得许多重要成像。我们研究了基于深度学习的超快速多参数磁共振成像重建，并取得良好的效果，如图1所示。我们还研究了利用深度学习对磁共振成像进行无参考扫描的扭曲校正，如图2所示。

产品详细介绍

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

针对上述社会安全事件综合研判的难题，本成果利用系统工程的综合集成研讨方法论，综合公安学、管理科学、计算机科学等相关学科理论、方法与技术，提出了基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以及面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法。 ①基于多时空线索链的社会安全事件智能综合研判关键技术以群体性聚集事件作为典型社会安全事件，构建基于六空间的社会安全事件综合集成研讨厅体系：融合构建“情景数据-元数据-知识-实体模型-形式模型-算子”六空间体系，提出多时空线索链生成技术，抽取知识空间中共性的时空线索链模式；基于知识和数据共同驱动的思想，提出了社会安全事件的研判支持方法，包括基于知识图谱的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于贝叶斯网络的推理方法等；进而结合专家研判，实现典型社会安全事件智能综合研判。 ②面向社会安全警情事件的警务资源指挥调度方法是在层次任务网络规划（Hierarchical Task Network, HTN）的基础上，实现任务执行时间、空间和资源约束的推理，解决考虑多任务类型、多警种、多出警地点、任务带有时效性、考虑交通和处置时间等实际因素的警务资源调度方案制定问题；进而考虑执行时间等不确定因素的影响，在规划过程中处理不确定性，制定柔性调度方案，使生成的调度方案更好地适应不确定的执行环境。 ③在此上述关键技术基础上，运用系统工程方法，研究了基于云计算与边缘计算的端网云的网络结构、通讯协议及协同计算模型，综合考虑各方面因素对平台体系架构进行了设计，从顶层设计层面解决信息孤岛、资源有限等难题，构建了基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台。整体技术路线如下图所示： 图 1 社会安全事件智慧化立体综合预警与智慧平台整体技术路线 研制的基于云计算于边缘计算的社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台，主要由四个系统组成。其中，融合“人、车、物、网、地”的警情大数据支撑平台与公安部门现有的业务系统相对接，关联研发的目标识别与警情事件监测预警结果，实现警情数据的采集、整理和分析。社会安全事件智慧化综合预警与分析系统基于大数据支撑平台提供的公安业务数据、网络舆情信息和研判结果数据等，提供了公安部门需要的事件分析和研判功能。面向社会安全事件的警务资源指挥调度系统基于研判结果，具有领域知识管理、调度方案生成和执行异常识别等功能，为指导指挥员进行调度方案制定提供辅助决策能力。最后，基于研发的系统间及与公安相关业务系统间的互操作模式、资源可伸缩的并发处理技术，由应用集成管理平台提供应用集成和服务集成功能，包括统一的用户管理和认证、工作界面、应用云服务管理等，实现各系统间的有机集成，平台体系架构如下图所示。 图 2 社会安全事件智慧化立体综合预警与指挥平台体系结构 成果相关图片展示： 图 3 社会安全事件智慧化综合预警与分析系统驾驶舱 图 4 时空大数据查询模块 图 5 研判规则管理模块 图 6 预案管理模块

本实用新型涉及农用机械领域，具体是由控制器、温湿度采集 模块、按键处理模块、存储模块、显示模块、报警模块、电源模块、复位模块 构成的植物病害预警装置。本实用新型通过温湿度、降雨、叶面湿度等气象因 素，综合分析，达到预警的目的，提供了一种结构简单，易于操作，实用性强， 准确性高的便携式植物病害预警装置。 技术特点：植物病害预警装置，其特征在于： 1.电源模块可选 3.7V 锂电池供电、适配器供电或 USB 供电。 2.控制器由 MSP430F 系列单片机和时钟芯片 PCF8563 构成。 3.温湿度采集模块由温湿度智能传感器 DHT21、结露传感器 HDP-07、雨滴 传感器构成。 4.显示模块采用 Nokia5110 手机液晶屏。 5.存储模块采用铁电存储器 FM24CL64。 应用领域及前景：本实用新型涉及农用机械领域，具体是植物病害预警装 置。目前国外广泛应用的植物病害预测方法是建立农业气象模型，它以病源菌 的发育生物学特性为基础，通过与气象因素拟合建立模型对病害发生发展的趋 势进行预测预报。预报因子的选择是影响植物病害预报效果的重要因素，如果 选择不当预测就很难做到准确。

1 成果简介水质有机污染预警仪（ FF-WY-01 型） 是在课题组自主开发的水质有机污染荧光指纹技术的基础上针对突发性水污染的实时预警研制出的第一代成果。预警仪由主机和其控制软件（ FWY solution 1.0）组成，可用于水体监控断面、企业排污口、游泳池以及浴场等污染敏感位置的有机污染在线实时监测及预警。2 应用说明仪器实现了自动取样与过滤，恒温测量，温控精度达到±0.3％，可以消除环境温度变化对测量结果的负面影响。仪器依靠硬件设置和软件设计实现了对光源的实时监控，消除了光源的瞬时抖动及光源衰减对测量的影响，使测量结果更稳定、精确。软件设计人性化，能以实时波形图方式动态显示测量结果；超过污染阈值时，自动报警；所有监测数据自动保存，数据保存格式为 excel 表格，以便于后续处理；当仪器光源老化时，自动提示更换等。仪器操作简便灵活，用户能根据实际情况设定报警阈值或使用推荐的阈值。该仪器完成一次测量仅需 30 秒，不加任何试剂，连续 24 小时使用耗电不足 3 度，维护简便。仪器主机体积小，仅 450×400×160 mm，便于携带和安放，如图 1 所示。目前二代机也已经问世。  图 1 水质有机污染预警仪(FF-WY-01 型) 可用于水体监控断面、企业排污口、游泳池以及浴场等污染敏感位置的有机污染在线实时监测及预警。4 效益分析成本仪器大于 1.5 万元/台，运行费 250 元/年。5 合作方式技术转让。