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本發明涉及一組具有結構的吡唑酸氧代螺雜環酯衍生物，其中R、Y、Xm基團選自說明書特定含義。本發明公開了這些化合物的結構以及對農業害蟲的防治效果，同時公開了這些化合物作為殺蟲劑的應用。

提供基于TD-LTE的新一代4G專網無線技術解決方案。施用頻段為1.4G/1.8G。信道帶寬20MHz，上/下行峰值速率：50Mbps/100Mbps。單基站半徑覆蓋達5~10公里范圍?？稍?00公里/小時高速行駛中保持正常通行。可以提供語音、視頻通話以及語音和視頻的多媒體調度；關鍵設備、場景的視頻監控；應急通訊；環境監控和報警；工業控制節點的數據采集及控制等各類行業物聯網應用等定制化的業務。目前系統已實施的成功案例包括：南京青奧會老山賽場視頻監控、克拉瑪依智慧油田建設、無錫市智慧城市建設。某型號產品已被國家安全局列裝。

本發明涉及化學催化劑制備技術，旨在提供一種用于氯代揮發性有機物低溫催化燃燒的催化劑及制備方法。該催化劑是以γ?Al2O3顆粒為載體，以NM?RMO?Co3O4為活性組分；其中，RMO?Co3O4占催化劑重量的5～15％，NM占催化劑重量的0.01％～0.2％，余量為γ?Al2O3顆粒；所述RMO為稀土金屬氧化物CeO2、ZrO2、La2O3、Nd2O3、Y2O3中的一種或幾種，NM為貴金屬Pd、Pt、Ru、Rh中的一種或幾種。本發明提供的催化劑具有制備工藝簡單、價格低廉、催化活性高、抗氯中毒能力強、壽命長等優點。采用該催化劑，可以在低溫空氣環境中，長時間穩定地將含氯揮發性有機物轉化為CO2和HCl，且技術路線方便實用，可廣泛應用于工業含氯有機廢氣的治理。

MgAlON 便是氧氮化物中的一種。因其具有優異的物理化學性能，因而具有良好的應用前景。但是仍然有很多性能尚未研究。類石墨結構的六方 BN 具有優異的抗熔渣和金屬的侵蝕性能以及具有優良的抗熱震性能，從而在高金屬陶瓷及耐火材料中得以廣泛應用。利用熱壓工藝合成的新一代 MgAlON-BN 復合耐火材料，綜合了 MgAlON 和 BN 的優點，材料的抗折強度、斷裂韌性、密度及硬度等力學性能，特別是高溫抗折強度得到提高，抗鐵液侵蝕性能好。MgAlON-BN 復合材料還可以作為高級陶瓷、功能陶瓷應用。該課題在國家自然科學重點基金的資助下，對 MgAlON 及 MgAlON-BN 復合材料的熱學性能，包括熱膨脹系數、熱擴散系數、熱導率等，MgAlON 及 MgAlON-BN 復合材料與金屬和渣的潤濕性能等進行了系統的研究。取得了一系列具有自主知識產權的新配方、新工藝，擁有 3 項國家發明專利，2006 年獲得教育部二等獎，2005 年獲北京市科學技術二等獎。MgAlON-BN 復合材料不但可在冶金工業連鑄生產過程中的侵入式水口、連鑄水平分離環上使用，同時有望作為其他高性能陶瓷如高級陶瓷、功能陶瓷來使用。

MgAlON便是氧氮化物中的一種。因其具有優異的物理化學性能，因而具有良好的應用前景。但是仍然有很多性能尚未研究。類石墨結構的六方BN具有優異的抗熔渣和金屬的侵蝕性能以及具有優良的抗熱震性能，從而在高金屬陶瓷及耐火材料中得以廣泛應用。利用熱壓工藝合成的新一代MgAlON-BN復合耐火材料，綜合了MgAlON和BN的優點，材料的抗折強度、斷裂韌性、密度及硬度等力學性能，特別是高溫抗折強度得到提高，抗鐵液侵蝕性能好。MgAlON-BN復合材料還可以作為高級陶瓷、功能陶瓷應用。該課題在國家自然科學重點基金的資助下，對MgAlON及MgAlON-BN復合材料的熱學性能，包括熱膨脹系數、熱擴散系數、熱導率等，MgAlON及MgAlON-BN復合材料與金屬和渣的潤濕性能等進行了系統的研究。取得了一系列具有自主知識產權的新配方、新工藝，擁有3項國家發明專利，2006年獲得教育部二等獎，2005年獲北京市科學技術二等獎。 MgAlON-BN復合材料不但可在冶金工業連鑄生產過程中的侵入式水口、連鑄水平分離環上使用，同時有望作為其他高性能陶瓷如高級陶瓷、功能陶瓷來使用。

清華大學地球系統科學系舉行新一代地球觀測數據與制圖成果發布會。清華大學理學院院長、地學系主任宮鵬教授和博士研究生劉涵一起，對外發布了清華大學基于亞馬遜云服務（AWS）完成的新一代中國地區地球觀測數據集（Seamless Data Cube，簡稱SDC）——2000——2018年30米分辨率逐日無縫遙感觀測數據，以及在此基礎上研制的中國逐季節地表覆蓋和逐年土地利用制圖成果。 清華大學新研制的無縫數據集，填補了高空間分辨率和時間頻率觀測的空白。 目前世界上主流的地球觀測衛星Landsat每16天才能對全球掃描一遍，所獲得的數據集是不完整的。宮鵬團隊采用時空遙感技術手段和MODIS圖像輔助研發的無縫遙感觀測數據集Seamless Data Cube，使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的觀測數據。正是這些逐日數據，使得地球長時間觀測序列有了很好的時空一致性?；跓o縫數據集，宮鵬團隊提取了30米空間分辨率土地覆蓋變化的情況，設計和訓練了一套適應遙感大數據的深度遙感特征學習和分類模型，最終得到了世界首套中國逐季節土地覆蓋和逐年土地利用制圖（從2000年到2018年）。 無縫遙感觀測數據集SDC以及逐季節土地覆蓋和逐年土地利用制圖，開辟了中國衛星遙感數據處理和信息提取的新范式。它能夠服務于國民經濟眾多行業，比如農業集約化和土地閑置的監測、城市化與自然植被喪失的識別、土地退化和糧食安全、環境變化與健康、造林和土壤含水量的關系、城市擴張與熱島效應等研究以及碳儲備等。 無縫遙感觀測數據集SDC有助于打造世界頂級的在線制圖服務的平臺，并產生新的數據產品。例如，清華大學地學系依靠這個數據集研發了全球糧食估產模型，輸入不同地方的作物種植和氣候預測數據，就可以提前兩個月估算出全球糧食產量情況。 無縫遙感觀測數據集（Seamless Data Cube）得到了亞馬遜云服務（AWS）的大力支持。據AWS技術人員介紹，宮鵬團隊采用AWS云服務算力，相當于全世界現在TOP200的高性能計算機所能提供的能力。AWS并不簡單地提供儲存和數據服務，而是在云服務里就包括了人工智能與機器學習的計算框架，采用AWS云服務后，地表覆蓋制圖的精度提高了10——20%。

主要研究APT 網絡攻擊全鏈條的通用表征和威脅模型， 實現攻擊的全鏈條威脅分析；研究跨平臺內核數據實時可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技術的高效數據解析、基于 語義恢復技術的關鍵字段填充；研究多源異構內核數據的重 構方法；研究保持全局依賴的數據壓縮方法，實現實時、高 效、普適的數據壓縮；研究面向APT網絡攻擊全鏈條的智能 檢測框架，實現對攻擊的全鏈條高效檢測；研究APT網絡攻 擊的演化模式，實現APT網絡攻擊的可解釋溯源分析。

成果描述：通信網絡關鍵節點可視化分析系統提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性計算算法。 不同的算法適用于不同的場合。Degree算法表示節點的直接影響力強弱。 節點的Degree中心性值越高，該節點的直接影響力越大。 Betweenness centrality算法研究節點之間的通信程度和節點對信息的控制， 使用該算法可以準確找到網絡中某些“流量”非常大的重要節點；本算法可用于設計網絡的通信協議、 優化網絡部署和檢測網絡瓶頸等。Closeness centrality研究信息傳播的獨立性和有效性； 本算法反映了節點在網絡中居于中心的程度；本算法可用于考察一個節點不依靠其它節點來傳播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不僅考慮節點鄰居數量還考慮了其質量對節點重要性的影響， 這是從網絡中節點的地位和名望角度考慮，適用于網頁排序。HITS是一種重要的網頁重要性排序算法，主要適用于網絡信息檢索領域。 PageRank是網頁排序領域中最著名的算法；該算法基于網頁的鏈接結構給網頁排序；它認為萬維網中一個頁面的重要性取決于指向它的其它頁面的數量和質量；本算法適用于網頁排序。 在本系統中可以方便、輕松和快捷的使用以上算法；輸入數據，選擇中心性算法，系統會快速展現算法分析結果；結果中越重要的節點在畫面展示中直徑越大， 直徑越小的節點表示節點的重要性越低；在系統右側欄目中節點以重要性程度降序排序，前五個節點名字用紅色突出標記。 以上展示方式是為了讓分析人員方便分 析數據。市場前景分析：發掘網絡中重要性節點 （邊）一直是圖論領域 的一個基本問題。隨著 近年來復雜網絡研究熱 潮的興起，特別是很多 實際網絡所抽象出來的 復雜網絡，表現出了與 以往圖理論不同的特性， 如小世界特性、無尺度 特性等。如何在復雜網 絡環境下，發掘重要性 節點已經成為復雜網絡 研究的一個基本問題， 同時網絡中節點的重要 性進行評估具有重要的 實用價值。尤其對各種 各樣具體的網絡，更可 以有針對性地分析其性 質，制定正確的策略和 措施。與同類成果相比的優勢分析：本系統提供了更多的中 心性算法，分析人員可 以在本系統上從多角度 分析數據，從而得出更 為準確的分析結果； 本系統提供了數據可視 化的展示方式，并且將 重要的節點突出展示； 本系統提供了不同算法 的對比分析表，方便分 析人員對比分析； 本系統提供重要節點的 進一步分析思路，提供 節點的詳細分析頁面。

面對疫情，北京航空航天大學機械工程及自動化學院先進數控和智能制造團隊劉強教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發組成“大數據建模分析工作群”，開始收集疫情數據，交流和討論建模方法。劉強、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應急響應研究小組”核心攻關組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預測分析研究工作。疫情建模分析應急響應小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動控制理論的SARS傳染預測模型”的基礎之上，結合此次新冠疫情原發地高度集中、恰逢春節期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數據分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態感染過程模型。劉強教授團隊對北京、上海、重慶、溫州、長沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個城市的疫情數據發展趨勢進行了動態仿真分析。基于分析結果，應急響應小組直接向上級部門提交疫情關鍵數據預測報告2份，直接向中國疾控中心提供預測分析數據及報告2份，向上級提出北京延期恢復正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時有效的技術數據支持。

在長期為電力行業解決設備重大疑難故障的實踐過程中，提出了軸系載荷分配測試、分析和優化調整技術，發展了動平衡和振動故障診斷技術，提高了動平衡效率和振動故障診斷準確率。先后解決了田灣和秦山核電、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家電廠100多臺、次大型機組重大疑難振動問題。該項成果先后獲得江蘇省科技進步一等獎和國家技術發明二等獎。