本发明公开了一种基于闪存的固态盘的数据安全删除方法，利用固态盘中多个数据通道可并行操作的特点，采用改进的秘密共享方案，对数据进行转换处理，将编码后的数据分发到各个数据通道，一方面，编码保证数据冗余，且转换后的数据为密文，提高数据可靠性与安全性；另一方面，利用容错编码的特性，对数据的删除不再需要对整个数据进行覆盖写，而是删除部分数据，破坏数据完整性，使数据无法恢复。即使攻击者得到部分编码数据，也不能获取明文，达到

1、参照典型人体标本及国内外经典权威教材及图谱制作，如人卫出版社丁文龙主编的《系统解剖学》、人卫出版社南京医学院主编的《人体解剖学图谱》、江苏科学技术出版社姜同喻编著的《连续层次解剖图谱》、山东科学技术出版社丁自海主译《格式解剖学》、广东科技出版社胡耀民主编的《人体解剖学标本彩色图谱》等，造型自然准确、颜色自然，满足教学需要；

1、参照人体解剖标本及国内外经典权威教材及图谱制作，如人卫出版社丁文龙主编的《系统解剖学》、人卫出版社南京医学院主编的《人体解剖学图谱》、江苏科学技术出版社姜同喻编著的《连续层次解剖图谱》、山东科学技术出版社丁自海主译《格式解剖学》、广东科技出版社胡耀民主编的《人体解剖学标本彩色图谱》等，造型自然准确、颜色自然，满足教学需要；

1、参照人体解剖标本及国内外经典权威教材及图谱制作，如人卫出版社丁文龙主编的《系统解剖学》、人卫出版社南京医学院主编的《人体解剖学图谱》、江苏科学技术出版社姜同喻编著的《连续层次解剖图谱》、山东科学技术出版社丁自海主译《格式解剖学》、广东科技出版社胡耀民主编的《人体解剖学标本彩色图谱》等，造型自然准确、颜色自然，满足教学需要；

1、区块链应用技术与实践 2、地震体数据三维建模技术 3、大数据算法研究与应用 4、基于ARM的智能终端研究与应用

《大数据交易应当重视和研究的几个问题》指出，为了保证交易数据来源的正当性和交易主体的合法性，为了有效克服大数据交易中的问题和风险，对于数据这种新型特殊财产的权属、开发利用及流转的特殊规律应当抓紧研究，相关制度建设要及时跟进。该报告建议从两方面入手：一是从私法角度明确数据的财产性质及其权属分配规则。在充分保护人格权和商业秘密的基础上，将数据产权按价值贡献在被采集者、采集者以及数据加工者等相关主体之间进行合理分配。二是从公法角度明确关于数据采集、加工，大数据产品的开发、流转等的监管规范。要明确数据的采集和利用不得违背公认的社会道德和善良风俗；在不损害相关主体的合法权益和公共利益的前提下，推动政府数据公开共享；禁止有可能威胁国家安全的跨境数据流动。

这项研究收集了2020年1月1日至1月28日期间，中南医院收治的138名新冠肺炎病例数据，其中40名（29%）医护人员和17名（12.3%）住院病人受到院内交叉感染。受感染的医护人员中，31人在普通病房工作，7人在急诊部门，2人在重症监护室。 武汉中南医院的这项单中心病例分析成果，清楚阐释了新冠肺炎的临床特征和治疗经验，为抗“疫”阻击战取得进一步胜利打下坚实基础。同时，研究证明“超级传播者”存在的可能性和病毒不可小觑的侵袭力，全员警戒一刻不容松懈，尤其要求一线的医护战士得到最严格的防护武装。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。