本发明通过对非参量CUSUM检测算法进一步改进并应用到频谱检测中，能够在没有信号先验知识与信号出现时刻随机的条件下，克服现有快速检测方法的不足，更加快速低地检测到信号。并能够根据检测情况动态调整偏移量，使得检测延时进一步缩减。

物联网感知大数据可信存储与分析处理平台（IOT-SeaCloudDM）：针对智慧城市、物联网、车   联网中各种采样数据（包括各类传感器、RFID、条形码阅读器采样的时空相关数据）的数据管理需求，  提供一个通用的感知大数据处理平台，对各类相关的感知采样数据进行统一管理，并达到如下目标：（1） 提供 PB~EB 级的感知采样数据存储、管理与查询处理。（2） 提供时态 - 空间数据、采样数值数据的统计分析与数据挖掘。（3）在此基础上，为各类智慧城市、物联网应用提供基础软件支撑。

本系统使用时序区域定位技术提供实时安全监测报警服务，应对独居 老年人发生意外状况时,得不到及时救助而威胁生命安全的情况。系统一 方面通过红外传感器釆集老年人在室内的活动状况，另一方面通过分析 长期积累的日常活动数据，发现老年人一些规律性较强的生活习惯。以 实时活动状况和规律性生活习惯为基础，对老年人在室内的潜在不安全 状况做出准确判断并报警。 性能指标：

智能网联汽车是汽车工业革新的一次重要机遇，也是当前先进技术和 生产力融合的产物。美国汽车工程师学会（SAE）则将智能汽车分为Level 0 - Level 5共6个等级，级别越高代表车辆的自动驾驶程度越高。当前L2级自动驾驶功能已经普遍配备在市场车型中。L3级自动驾驶在我国部分城市 开启试运营。L4级智能驾驶需要在感知层，决策层和控制层实现技术再升级。主要研究内容有轻量化车道检测模型G-NET、智能避障算法、ADAS算法、相机的逆透视技术、雷达算法面向自动驾驶的多模态融合认知框架

成果简介在本项目中运用流体力学理论和动力学方程提出了一种单流体多组元模型，它包含了一个可以适用于多组元的模型框架， 可以处理不同生物膜菌种相互之间的动力学作用、 内部的相互转化、 群体的消散和混合， 整个材料系统近似为不可压缩， 因此当一个种群的体积分数增长时， 一个或多个其他的种群必须相应的以体积分数的形式转化为增长的种群。 我们还把这个二元模型变为更细致的三元模型， 除包含等效溶剂， 还将包含 EPS 和细菌两种组分， 抗菌剂浓度和营养素也被更细致地建模。 并且使用二元和三元模型研

一种公路收费站减速带能量回收发电系统，通过减速带下方的板簧上的垂向连杆与扇形齿轮相连；再由扇形齿轮分别驱动内啮合棘轮机构一、内啮合棘轮机构二，带动发电机一、发电机二分别在减速带下压和恢复过程中发电。该种发电系统结构简单、成本低、使用安全可靠、发电效率高、不污染环境。

项目成果/简介:本发明公开了一种二维码的风险预警方法,其特征是按如下步骤进行:1,生成溯源码;2,生成前缀码;3生成Y位验证码;4将溯源码,前缀码和Y位验证码存入防伪数据库中,并将溯源码和前缀码进行合并后利用条码生成器生成初始二维码;将Y位验证码嵌入初始二维码的中间位置,从而形成二维码.本发明能够快速,稳定的生成大量具有高防伪性,难以被仿造的二维码,从而有效保证二维码的唯一性,防止被复制或者重复使用.

本发明公开了一种二维码的风险预警方法,其特征是按如下步骤进行:1,生成溯源码;2,生成前缀码;3生成Y位验证码;4将溯源码,前缀码和Y位验证码存入防伪数据库中,并将溯源码和前缀码进行合并后利用条码生成器生成初始二维码;将Y位验证码嵌入初始二维码的中间位置,从而形成二维码.本发明能够快速,稳定的生成大量具有高防伪性,难以被仿造的二维码,从而有效保证二维码的唯一性,防止被复制或者重复使用.

《科学·进展》（Science Advances）在线刊登了清华大学水利系杨大文教授课题组题为“青藏高原多年冻土融化的碳排放风险（ Permafrost thawing puts the frozen carbon at risk over the Tibetan Plateau）”的研究论文。这是该课题组近年连续在专业领军期刊发表多项关于青藏高原冻土变化的研究成果后，在青藏高原冻土变化对土壤有机碳的影响与潜在风险评估方面的又一重要研究进展。 北半球分布的多年冻土面积约占北半球陆表面积的1/4，其中环北极多年冻土区储存着大量土壤有机碳，约为当前大气中碳储量的二倍。近年来，随着气温升高与冻土退化，原本冻结在多年冻土层中的土壤有机碳，通过微生物分解以CO2、CH4等形式释放到大气当中，这些温室气体反馈到大气进一步加剧气温升高与冻土退化，形成冻土-气候的正反馈效应。青藏高原地区分布着环北极地区以外最大范围的多年冻土，有地球“第三极”之称。青藏高原多年冻土区储存的土壤有机碳可能成为气候变化背景下的潜在碳源，而这些冻土碳的空间分布尚不明晰，融化风险也亟待评估。基准期(2006-2015年)多年冻土活动层厚度与表层(0-3m)土壤有机碳分布杨大文教授团队整合青藏高原地区最新的冻土与土壤碳观测数据，模拟了青藏高原多年冻土与活动层厚度分布，基于数据驱动的机器学习方法得到青藏高原冻土碳空间分布信息，估算了青藏高原冻土有机碳的储量。结果表明，青藏高原土壤有机碳总储量约为50.43 Pg，其中37.21 Pg在当前气候条件下常年位于冻结的多年冻土层中。这一成果填补了全球已有冻土碳数据中关于青藏高原地区冻土碳分布状况的空白。不同排放情景下未来青藏高原融化冻土有机碳的变化预测该研究还首次评估了升温背景下青藏高原冻土有机碳释放对区域碳循环的潜在影响。随着气候变暖，至本世纪末青藏高原多年冻土层中储存的土壤有机碳约22.2-45.4%将发生融化，这一融化量可在相当程度上抵消了生物群系净固碳量，从而极大地增加了青藏高原多年冻土区从碳汇转变为碳源的风险。其中，3m以下深层冻土中有机碳融化量占冻土碳总融化量的比例高达29.6-46.2%，这一结果凸显了青藏高原地区深层冻土碳的重要性，弥补了现有研究仅关注浅层（0-3m）冻土碳释放的不足，为评估气候变化背景下冻土融化对区域乃至全球碳循环的影响提供了新思路。清华大学水利系博士生王泰华为论文第一作者，杨大文教授、杨雨亭副教授为共同通讯作者，合作者包括北京大学朴世龙教授、中国科学院青藏高原研究所李新研究员、中国科学院寒区旱区环境与工程研究所程国栋院士和中国科学院生态环境研究中心傅伯杰院士。该研究工作得到了国家自然科学基金、中科院战略性先导科技专项等项目资助。原文链接：https://advances.sciencemag.org/content/6/19/eaaz3513