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一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术
发明公开了一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术，以双库协同机制为基础，将KDD*过程模型引入蛋白质二级结构预测问题中，KAAPRO方法以数据挖掘(知识发现)为主体，采用基于KDD*过程模型Maradbcm算法以及关联规则分类D-CBA方法。KAAPRO方法所取得关联规则在一定程度上揭示了氨基酸物化属性对蛋白质二级结构的影响关系，从而提高了预测的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外规则的特性对纯度较高的α蛋白质库与β蛋白质库进行关联规则的挖掘，由此获得的挖掘结果是精化的规则。D-CBA关联分类方法使用可信度与支持度的测度作为一个复合型度量来进行蛋白质关联分类。在保证预测精度的同时，为生物学家对二级结构进一步分析提供了依据。
北京科技大学
2021-04-11
基于计算科学和多能优化分析的智慧能源云平台关键技术及应用
围绕未来能源需求特性辨识、场站/设备智能监测、能效优化管理3项核心内容，开展研究并提出以下3个核心创新点，创新点一为基于数据驱动的需求侧用能行为特性辨识及容量价值评估方法，有效解决了需求侧用能行为特性分析难度大、精确度差、有效性低的问题，为能源电力系统容量规划和优化投资提供了科学依据；创新点二为基于数据挖掘计算的多元设备状态监测与需求侧能效优化技术，解决了需求侧用能设备运行状态监测能力差、管控水平低的问题，实现提质增效；创新点三为基于数据高效融合计算的场站环境监测及虚拟现实交互技术，有效解决了各种环境参数大量冗余导致的监测结果误差大的问题。
平台可应用于包括智能设备制造与销售、能源设备在线监测、能源设备全寿命周期管理、能源站点智慧运行维护、用能负荷预测、能质能效分析与应用等。
华北电力大学
2022-09-05
水利水电工程地质建模与分析关键技术及工程应用
成果的背景及主要用途：水利水电工程大都处于高山峡谷，所处地区地质构造复杂、地质信息众多，给地质勘探、工程设计与施工等各方面带来极大的困难。传统二维、静态的处理工程地质资料、分析地质问题的方式，已难以满足工程地质、设计人员的实际需求。因此，深入研究水利水电工程地质三维建模与分析的关键技术，可为分析解决水利水电工程勘测、设计与施工中复杂的地质问题提供科学的理论方法和先进的技术手段。
技术原理与工艺流程简介：在为水利水电工程建设服务的前提下，针对多源地质数据的耦合分析、地质体的复杂性、信息存储量大、分析速度慢、地质构造的动态性、模型的可靠性及其快速更新修改等难点，融合水利水电工程科学、工程地质学、数学地质学和计算机科学等多个交叉学科的先进理论技术，提出了实现水利水电工程地质三维建模与分析的理论方法和关键技术。针对复杂地质体信息量大的特点与水利水电工程地质的分析要求，研究面向水利水电工程地质的三维数据结构模型，提出了以 NURBS 为主、结合 TIN 和 BRep 的混合数据结构；进而通过以面向对象技术、地质实体 NURBS 构造技术、改进的地质趋势面分析技术和三维对象集合运算技术等多种先进技术手段，提供了可供选择的建模机制，对各类地质对象和人工对象进行拟合构造与几何建模，实现了水利水电工程地质三维统一模型的建立，并对模型的可靠性进行分析验证，提供模型的快速反馈更新机制。基于三维统一模型，针对实际需求研究水利水电工程地质分析应用技术，设计了丰富的分析算法。根据所提出的理论方法和技术，紧密结合实践应用，研制开发通用的水利水电工程地质建模与分析软件系统，为水利水电工程地质分析提供有力的技术平台。
技术水平及专利与获奖情况：该成果总体上达到国际先进水平，在水利水电工程地质 NURBS 混合数据结构建模方法与应用方面达到了国际领先水平。应用前景分析及效益预测：该成果可直接推广应用于各项大中型水利水电工程前期规划、地质勘测、工程设计和施工等不同阶段的工程地质分析中，可通过钻孔平硐优化布置节约地质勘探费用，辅助地下工程施工及其管理可提前工期，降低造价，直接经济效益较大；提高工程地质分析、工程设计和施工的水平与效率，为实际遇到的地质问题提供科学的解决途径和先进的技术手段，社会效益显著。在水利水电工程等领域有广阔的应用前景。
应用领域：水利水电工程地质建模与分析技术主要应用领域为水利水电工程地质勘测、设计和施工领域。
合作方式及条件：企业合作。
天津大学
2021-04-11
新街口地区服务业现状分析
该报告对于新街口街道制定生活服务业三年规划，具有较强的指导作用，相关研究结论和政策建议被采纳。
中央财经大学
2021-02-01
RFID安全漏洞分析与检测系统
RFID安全漏洞分析与检测系统旨在通过漏洞扫描和模拟攻击行为尝试读取、复制、篡改、销毁和拒绝服务等攻击，对已有RFID应用系统进行测试。系统具备开放式体系架构可以方便的增加新的攻击手段和升级漏洞库。系统具备安全性评估功能，可对被测系统生成检测报告。系统包含漏洞扫描模块及报表生成模块、漏洞管理模块和插件管理等四个功能模块。 系统能够实现以下技术： ？ 标签漏洞扫描功能能够针对超高频、高频和低频标签执行盘存攻击、复制攻击、弱密码攻击、销毁标签攻击、和DOS攻击，且攻击存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能够通过添加dll插件文件，在插件管理窗体中，增加了新的攻击手段； ？ 漏洞库管理能够查看漏洞的数据库，添加、删除漏洞； ？ 每次扫描结果和系统建议会生成pdf报告。 基于RFID技术的应用设计是完全开放的，RFID技术在应用中缺乏完善的安全机制，将会给消费者带来隐私泄露等安全问题。RFID安全漏洞分析与检测系统可应用在RFID应用系统的安全测试上，在系统上线前及时帮助发现安全漏洞。
电子科技大学
2021-04-10
新冠肺炎疫情AI话题分析平台
RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。
清华大学
2021-04-10
疫情实时态势感知与分析系统
清华大学公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情实时态势感知与分析系统，对区域疫情数据进行实时动态监测、搜集、分析和可视化，服务各级政府疫情应急的资源调度、态势研判和决策指挥。该系统在实时播报全国和世界范围内疫情最新动态的同时，对省级和地市级的人员迁徙比例与分布进行重点信息排查，密切关注人口流动与疫情分布的内在联系，为疫情跨区域传播规律和病例溯源提供依据。该系统深入剖析大数据并探查民众意识和情感倾向，研判民众主流感情倾向和重点关注事件等疫情相关舆情，以“情感分析拼图”、“事件文章热词云”和“全国舆情热度”等分析结果为引证，为辟谣和积极引导舆论提供帮助，在国家抗击疫情最为严重困难的时期为大众的理性思考和科学防备贡献力量。国疾病预防控制中心以及广东省、武汉市、合肥市、深圳市、广州市、佛山市等20多个省市在指挥调度中使用该系统。
清华大学
2021-04-10
旋转机械扭振分析仪
扭振分析仪可以用于开展汽轮机等各类旋转机械传动轴系扭转振动测试，提供以下分析图表：数据列表、波形、频谱、棒图、趋势分析、瀑布图、层叠图、历史数据查询等，测试数据可导出至Excel文件。主要技术指标：4通道；美国国家虚拟仪器公司硬件；32位计数器；计数频率100MHz；最低测量转速：0.025r/min。
东南大学
2021-04-11
中国粮食安全的耕地贡献分析
粮食生产是资源约束型生产,本质的约束资源是耕地,粮食安全的核心是耕地安全.面对我国刚性增长的巨量人口,通过降低消费和扩大贸易都不能从根本上解决粮食安全问题,从战略上看,我国粮食安全的治本之策是提高粮食产出能力,两个因素制约我国粮食的有效供给:播种面积和单位面积产量,而耕地的数量和质量又最终成为约束播种面积和单位面积产量的先决条件.因此,有必要分析耕地的数量和质量变化与粮食生产的相关关系,揭示耕地对粮食生产和粮食安全的贡献作用,维护耕地质量,推进农地开发,确保耕地安全,从资源层面保障粮食安全的实现.
吉林农业大学
2021-05-04
IMAGINELab视觉感知和大数据分析
自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用
南京大学
2021-04-10