本发明公开了一种污水处理系统信息安全在线风险分析方法及系统。本发明先建立系统模型，包括资产损失分析模型、人员损失分析模型、环境损失分析模型、效益损失分析模型、安全事件模型、功能支撑模型以及贝叶斯攻击图；然后各网络节点作为从节点，监测其功能运行情况，并将监测结果发送给作为主节点的工程师工作站；最后主节点根据监测结果，利用建立的系统模型，分析系统损失。系统包括设置在工程师工作站上的主节点，设置在各网络节点上的从节点，

产品详细介绍 应用于预防性维修和提高设备可靠性的 工业振动分析技术      背景：   工业振动分析技术是确定，预测和预防旋转型设备故障的一种检测工具。实施设备振动分析将会提高设备的可靠性和工作效率，减少停机时间，消除机电故障。振动分析技术是全球通用的工具用于确定设备故障，设定设备维修计划，使设备尽可能长时间地正常工作。     设备：   适用的设备包括：电机，泵组，风机，齿轮箱，压缩机，涡轮，输送带，辊筒，发电机及任何带有旋转组件的设备。检测电机轴承的振动状态这些设备的旋转组件都有各自特定的振动频率。而其振动幅度则代表该设备的工作情况或工作质量。振幅的扩大直接表示旋转组件例如轴承或齿轮发生了故障。根据设备的速度可以计算出旋转频率，对比检测到的频率即可确定设备发生的故障。  • 刀片转速乘积扰动  工业振动传感器  实施振动分析技术需要运用到各种振动传感器（加速度传感器，速度传感器或位移探测器）对旋转型设备进行检测和分析。工业上常用的是加速度传感器。加速度传感器的安装可以运用固定螺钉或便携式磁座。加速度传感器监测到设备的振动值后，以相对’g’（重力加速度单位)的形式输出与振动值成比例的电压或电流。该信号也可以积分成速度的形式（英寸/秒或毫米/秒）输出。 为每种应用情况选择合适的加速度传感器，电缆，连接器和安装方式十分关键。这样才能提供高质量的检测和准确的振动数据，确定旋转型设备的故障。滑动轴承的应用需要使用位移探测器来检测内部转轴的真实移动值。位移探测器的非接触型探针可以检测转轴的振动值， 轴间距和轴承内径。应用涡流原理，探针可以提供与位移（英寸或毫米）成比例的电压输出。   应用振动分析确定的故障：  通过检测分析旋转型设备产生的振动 信号可以确定下述几种设备故障。  • 设备不平衡  齿轮箱上的加速度传感器  • 设备不对中 • 共振 • 转轴形变 • 齿轮啮齿  • 叶片转速乘积扰动 • 流通量和气穴现象 • 电机故障（转子和定子 ） • 轴承故障  • 机械松动 • 重要设备的速度                监测冷却塔的振动值  动态振动分析：  动态振动的检测和分析需要应用加速度传感器检测振动值，数据采集器或动态信号分析仪来采集数据。数据的分析通常由受过旋转型设备振动技术培训的技术员或工程师完成。             加速度传感器的模拟电压输出，100毫伏/g，由数据采集器进行检测，以时间波形图和 FFT 快速傅立叶变换图来表示，便于确认频率特性。The plots of amplitude vs. time, (Time振幅相对于时间（时间波形图），和振幅相对于频率(FFT)的图形必须由经过培训的技术员或工程师进行分析,并确定设备故障.由于每种设备产生各自独特的振动频率,分析其振动频率的不稳定变化可以判断故障所在. 一旦确定故障就可以定购备件,制定维修计划. 动态振动分析可以由好几种方式来实现。   监测电机和风扇的振动值  • 便携式传感器和便携式数据采集器，按照预先设定的机械检测途径 • 永久式传感器和便携式数据采集器，按照预先设定的机械检测途径 • 永久式传感器和永久式数据采集器，为设备提供每天 24 小时，每周 7 天，每年 52周的保护。    过程振动警报：  最新的预测性维修和可靠性技术的进展是利用现有的过程控制系统（如 PLC, DCS, & SCADA）。这样能使生产，维修和过程控制团队对关键设备的振动值进行监测并报警。 Time Waveform  FFT通过标准 4-20 毫安的输出,回流电源振动信号发生器和传感器能提供和设备总振动值成比例的输出电流. 此电流输出不是动态的模拟信号,无法用来分析设备故障,  但可以在设备振动值过高时进行报警. 当过程控制系统检测到较高的振动值,可以及时采取措施判断振动值的原因或停机,避免设备损坏或出现故障. 4-20 毫安的回流电源输出可以通过下面三种方式实现. • 将带有 100 毫伏/g 的模拟输出动态加速度传感器连接到信号发生器.发生器提供信号调制及 4-20 毫安与振动值成比例的电流输出,并且带有不同频率过滤器,可以在不同关注区域报警. 100 毫伏/g 的动态信号可供受训过的技术员或工程师分析. 用回流电源传感器监测轴承的振动值 • 使用带有 4-20 毫安输出的回流电源传感器.该传感器无须使用信号发生器, 但频率过滤器范围限制在 10 – 1000 Hz和  3 – 2500 Hz之间. • 也可以使用带有直流-20 毫安输出和100 毫安/g 动态输出的双输出回流电源传感器.该传感器无须使用信号发生器, 但频率过滤器范围限制在 10 – 1000 Hz和 3 – 2500 Hz之间. 100毫伏/g 的动态信号可供受训过的技术员或工程师分析. 无论你选择哪种方式, 都可以获得 4-20毫安与振动值成比例的电流输出用于过程控制.这样工厂可以充分利用传统的过程控制监测方式和报警系统. 这是关键设备的便捷报警方式!  过程振动报警图    总结  振动分析并不是一项新技术. 早在 1880年居里兄弟就发现了特定材料的压电效应和 电荷输出. 1923 年第一台加速度传感器就问世了.在过去的 100 年里,这项技术经过不断提炼, 能为当今工业旋转型设备的振动状态提供快速高效的检测. 每年各种传感器纷纷问世,它们的设计能适用恶劣的工业环境,为关键设备提供重要检测. 电缆和连接器都采用最强硬的材料,在传感器和数据采集之间提供的重要连接.选择适用任何环境的合适的电缆和连接器, 使数据传输没有后顾之忧. 安装硬件具有很广泛的应用范围.便携式磁座或快速接座能实现快捷的检测. 永久性传感器安装可以使用环氧粘,螺栓,或特殊设计的永久安装硬件.                                接线箱是非常有用的工具,它能收集多种电缆, 归类并保护电缆,方便用户接入,并且防止电缆缠绕, 能确认每个检测点. 动态振动分析或过程振动报警一项成熟的技术,它能预测旋转型设备故障,提高设备的可靠性.  使用CTC工业振动传感器,电缆,连接座,安装硬件和接线箱,保护你的投资! 失效的电机轴承 别让这发生在你的设备上 !  公司名称：上海维逸机电设备有限公司 公司地址：上海市闸北区大统路988号A座1509 公司网址：http://www.novachn.com/ 联系电话：021-61434131 联系人：  朱小姐

本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际，以奥运会数据为载体，引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析，并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育，通过剖析我国奥运奖牌数据变化，让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展，深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时，鼓励学生从数据中探寻体育精神内核，内化于心、践之于行，涵养积极人生态度与爱国情怀。此外，案例数据可视化呈现国际竞技格局，助学生理解多元包容、拓宽国际化视野，增强民族自豪感与文化自信，实现知识传授与价值引领的有机统一。

该系统的总体目标为计算事故树各底事件风险度，计算泵站各组成部分的权重，在此基础上确定各底事件的发生概率，并且计算顶事件加权发生概率，判定风险等级。风险评估辅助系统主要由四个模块组成，泵站运行风险事故树分析模型模块主要用于选定事故树模型和统计底事件名称及个数、底事件风险度计算模块完成各底事件的风险度计算、泵站各组成部分的权重计算模块通过用户输入完成各部分的权重计算，计算结果输出模块则显示泵站各组成部分的权重计算值，系统自动计算组合权重、底事件概率、顶事件概率并判别泵站风险等级，同时显示其计算和判别结果

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 涂然 计算机科学学院/计算机科学与技术 2018/2022 201831061321 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 张全 计算机科学学院 讲师 计算机视觉、并行计算 四、项目简介 本项目开发的产品主要是针对加油站的一些风险行为进行视频监控监测，监控检测部分包括吸烟、打电话操作等危险行为，当检测到风险行为发生的时候，通过互联网的高效传输，会通过语音报警的形式进行提醒，这样可以有效的避免加油站灾难事故的发生，进一步降低加油站可能的安全隐患，能够更加保证加油站工作人员和附近居民的生命和财产安全。 本项目首先在加油站合理的布置多个监控摄像头，确保能够无死角的监控加油站的完整环境，然后结合计算机视觉和深度学习中的目标检测和目标跟踪算法，对需要监控的的风险行为进行识别，然后利用训练好的识别模型运行在监控设备里面，通过监控摄像头能够对加油站的危险行为进行及时预警，实现有效降低加油站事故发生的概率。本产品将深度学习和实际工程应用相结合，经过实际测试，取得效果非常显著，得到加油站工作人员的认可。

本技术采用侧信道攻击的基本思路，针对典型/加密匿名通信流量，提出了一种快速、高效的流量识别方法，并在此基础上通过选择合适的网络流特征对识别出的匿名/加密通信流量进行上层应用分类，重点针对HTTP等典型通信流量，设计了基于流量指纹的内容分析方法以推测潜在的通信目标。该技术可用于网络监管、QoS区分服务等领域。

本成果所属项目获得教育部自然科学二等奖和商业部科技进步奖三等奖。 (1)基于主题模型的软件工程数据建模和分析技术。 (2)基于形式概念分析的修改分析和测试技术。(3)基于自然语言处理的软件数据预处理技术。 (4)个性化的软件开发和维护管理。 (5)自动化的软件数据概要化技术。 (6)基于动态主题模型的软件演化建模技术。 (7)针对具体软件历史代码库的词库自动构建技术。

目前基于AI的图像分析技术已经日趋完善，在人脸识别、车牌识别等场景的应用越来越广泛，市场竞争也愈发激烈。本成果面向更复杂的场景：视频分析。通过深度网络学习视频数据的时空特性，能够捕捉视频的动态信息并进行自动分析，达到不同应用的目标。目前在较难的视频分析任务—手语翻译上达到较为先进的水平。

掌握了基于有限元仿真模型的状态监测技术，利用传感器测量信息实时修整有限元模型参数使其能够真实反映机床状态的目标，从而获得信息量大且准确的监控信息。该技术已用于秦川机床集团齿轮磨削主轴热误差的监测以及滚珠丝杆状态监测之中。

西安交通大学数学与统计学院医学人工智能团队为西安交大第二附属医院紧急开发出一套免费在线健康咨询、问诊与新冠风险筛查系统。患者可通过该系统直连二附院相关科室资深医生，进行远程咨询与筛查。作为一款综合的医疗在线服务平台，此系统打通了医疗环节中的各参与者、各系统、各终端，实现互联互通，促进信息数据充分流动，为患者提供疾病问诊、健康答疑、病情跟踪、实时监护等一站式医疗服务。系统已于2020年2月1日零时正式上线，截止2月3日24时，该系统已向5500余人次提供咨询、问诊及筛查服务。为实现“一平台多终端”的访问方式，平台摒弃传统native APP,采用Html5技术并已适配了各类手机、PC及微信的无障碍访问。平台后端基于大规模容器技术及分布式异步消息处理技术，可以满足百万用户在线实时沟通。平台利用大数据和人工智能技术为病人和医生提供更加精准、可靠的信息筛选和信息推送。平台可提供基于SaaS的服务模式，也可提供私有化部署，依托实体医院建立互联网问诊区，促进线上线下结合与医疗门诊闭环，最大化提升医疗资源利用率与医院协同效率，打造医疗服务新模式打破时空限制共享优质医疗资源。