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物聯(lián)網(wǎng)感知大數(shù)據(jù)可信存儲與分析處理平臺（IOT-SeaCloudDM）：針對智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)、車   聯(lián)網(wǎng)中各種采樣數(shù)據(jù)（包括各類傳感器、RFID、條形碼閱讀器采樣的時空相關數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)管理需求，  提供一個通用的感知大數(shù)據(jù)處理平臺，對各類相關的感知采樣數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一管理，并達到如下目標：（1） 提供 PB~EB 級的感知采樣數(shù)據(jù)存儲、管理與查詢處理。（2） 提供時態(tài) - 空間數(shù)據(jù)、采樣數(shù)值數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘。（3）在此基礎上，為各類智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)應用提供基礎軟件支撐。

01. 成果簡介 呼吸干凈的空氣是人類的基本需求。世界衛(wèi)生組織（WHO）公布的“2002年世界衛(wèi)生報告”現(xiàn)實人們受到的空氣污染主要來自室內(nèi)。現(xiàn)代人平均90%以上的時間在室內(nèi)度過，暴露時間是室外的6倍以上，室內(nèi)空氣直接影響人們的生命健康和生活質(zhì)量。每年由于室內(nèi)空氣質(zhì)量問題導致的白血病、肺結核、肺癌、哮喘及呼吸傳染病等疾病的死亡人數(shù)超過11.2萬人。準確估算室內(nèi)顆粒物濃度水平對評估顆粒物對人體的健康效應，制定有效的控制手段十分重要。 本軟件主要用來模擬評估室內(nèi)的PM2.5顆粒物濃度水平。軟件依據(jù)室內(nèi)顆粒物質(zhì)量守恒的原理，基于顆粒物源散發(fā)特征，建筑特性，以及顆粒物動力學特性，包括沉降以及再懸浮，依據(jù)一定的數(shù)學計算模型，計算得出穩(wěn)態(tài)情況下室內(nèi)顆粒物的濃度值。并將結果中顆粒物濃度值與相關標準進行比較。如若超標，軟件會通過計算給出建議的凈化器最小風量，合理調(diào)節(jié)設計方案，以期室內(nèi)的顆粒物濃度達到標準要求，為綠色建筑室內(nèi)空氣預評估方法。 在此基礎，可以開發(fā)室內(nèi)裝載量預評估軟件系統(tǒng)。例如：以建材有機污染物散發(fā)量數(shù)據(jù)為核心基礎，在確定用量、建筑設計特性參數(shù)等邊界條件后，對裝修后的室內(nèi)空氣質(zhì)量進行預評估。根據(jù)預評估結果分析各類建材對于不同空氣污染物的權重關系，結合成本控制、工程定位、氣流組織等多種因素提供針對性的裝飾裝修優(yōu)化方案。02. 應用前景 可用于室內(nèi)各顆粒物濃度分析和控制策略，通過科學地計算評估出各房間顆粒物釋放量的可視化管理系統(tǒng)來改善空內(nèi)設計方案進而優(yōu)化空氣品質(zhì)。03. 知識產(chǎn)權 成果涉及1項軟件著作權。04. 團隊介紹 團隊負責人現(xiàn)為清華大學建筑學院建筑技術科學系長聘教授、博士生導師，主要從事室內(nèi)顆粒及其復合污染動力學、建筑通風以及空氣潔凈技術研究。在包括EHP、Epidemiology和ES&T等在內(nèi)的國際知名期刊發(fā)表SCI論文80余篇，被SCI他引1000余次，其中2篇入選ESI高被引論文。入選教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃（2007）、清華大學基礎研究青年人才計劃（2013）等，曾獲教育部自然科學二等獎（2013；排名第1）和Building and Environment最佳論文獎（2012）以及清華大學學術新人獎等榮譽，于2016年當選國際室內(nèi)空氣科學院（ISIAQ Academy）Fellow。05. 合作方式 技術許可。06. 聯(lián)系方式 郵箱： binzhao@tsinghua.edu.cn zhysh@tsinghua.edu.cn

該系統(tǒng)能提供一種模擬汽車離合器的工作環(huán)境，對離合器的摩擦片的性能進行檢測。該系統(tǒng)是一機多用設備，除可在各種條件下對汽車用濕式離合器摩擦片的摩擦特性進行測試外，還可對制動片、同步環(huán)、潤滑油等的摩擦要素進行解析，是一種與 SAE J286規(guī)格相當?shù)母呔?SAE#2 試驗裝置，可進行 JASO M 348-2002 規(guī)格試驗。

1.痛點問題 1）人體軟組織結構復雜力學性質(zhì)和生理病理狀態(tài)密切相關，尚需建立和采用合適的本構模型描述軟組織在力學成像中的變形行為； 2）需要考慮反問題解的存在性、唯一性和穩(wěn)定性，針對不同軟組織建立魯棒的反演方法。 2.解決方案 1）針對不同了軟組織，考慮到典型生理和病理狀態(tài)，建立了描述其準靜態(tài)和動態(tài)變形特征的生物力學模型，揭示了生物力學成像中，軟組織響應和力學特性之間的內(nèi)在關聯(lián)。 2）依據(jù)軟組織力學響應和本構參數(shù)之間的關聯(lián)，建立了針對典型軟組織的反演方法，通過體模和在體實驗驗證了反方法的有效性。

“基于虛擬機的惡意程序檢測分析平臺”利用在QEMU虛擬機環(huán)境中運行PE文件獲取的API調(diào)用序列及參數(shù)等動態(tài)信息，通過虛擬機提供的模擬主機環(huán)境觸發(fā)PE文件的行為，進而根據(jù)虛擬機監(jiān)控器層得到的信息抽象出PE文件的各種文件、注冊表、進程、網(wǎng)絡等行為，利用增強學習AdaBoost算法作為集成框架，選擇決策樹算法C4.5作為子分類器生成算法對PE文件的惡意性進行判決。

1. 強大的隱匿網(wǎng)絡空間偵測能力 在大規(guī)模高速網(wǎng)絡環(huán)境下加密混淆協(xié)議識別、網(wǎng)絡流分析和挖掘方面，研發(fā)基于全球分布式探針技術的隱匿網(wǎng)絡空間偵測技術，可覆蓋90%的暗網(wǎng)節(jié)點和服務，支持40Tb級別骨干網(wǎng)流量的實時監(jiān)測和內(nèi)容采集，可將網(wǎng)絡空間情報監(jiān)測范圍從開放的互聯(lián)網(wǎng)拓展到暗網(wǎng)、特種通信工具、區(qū)塊鏈等隱匿網(wǎng)絡空間，同時，在隱匿網(wǎng)絡空間偵測方面布局了4項核心專利”。2. 獨有的弱信號關聯(lián)算法 通過獨有的弱信號關聯(lián)算法從海量碎片化信息中快速實現(xiàn)隱

該系統(tǒng)能夠監(jiān)測運動員運動過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運動員過旗門、彎道數(shù)據(jù)信息等，并將三維實景顯示、運動員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網(wǎng)絡和云計算技術使教練能夠清晰準確的獲取每一時刻的運動數(shù)據(jù)。 關鍵核心技術突破 二、技術分析 2022年北京冬季奧運會召開在即，在國家重點研發(fā)計劃“科技冬奧”項目支持下，在雪上項目三維場景獲取及重建的基礎上，為進一步提升雪上項目運動員的訓練效率，需要獲取雪上項目運動員實時位置、速度、加速度、滑行姿態(tài)等信息，本團隊開發(fā)了以高精度實時定位、運動參數(shù)解算、運動姿態(tài)顯示、5G高速傳輸鏈路、云計算為特色的滑雪運動員運動信息采集與分析系統(tǒng)。 該系統(tǒng)能夠監(jiān)測運動員運動過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運動員過旗門、彎道數(shù)據(jù)信息等，并將三維實景顯示、運動員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網(wǎng)絡和云計算技術使教練能夠清晰準確的獲取每一時刻的運動數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)填補了國內(nèi)外針對運動員高精度信息采集與分析的技術空白，以厘米級定位精度為冬奧訓練保駕護航。 滑雪運動員運動信息采集與分析系統(tǒng)突破傳統(tǒng)單一方式定位技術局限，采用北斗/GPS定位為主要定位手段，UWB和慣導輔助定位的方式進行高精度定位。采用高精度機載三維掃描LiDAR系統(tǒng)對雪場及周邊環(huán)境進行掃描與重建，獲取雪場的的真實三維場景，通過5G高速數(shù)據(jù)鏈路和云計算平臺，將滑行軌跡和滑行數(shù)據(jù)在真實三維場景中進行顯示。同時，通過5G高速視頻采集和傳輸模塊，將由無人機跟拍或定點拍攝的視頻進行同步顯示，以便教練在觀察滑行軌跡的同時觀察運動員的滑行姿態(tài)。 現(xiàn)階段，滑雪運動員運動信息采集與分析系統(tǒng)已在國家高山滑雪運動隊、自由式滑雪運動隊測試使用，并初見成效，獲得好評。

本實用新型公開了一種電動向心力定量分析演示儀，其特征在于：由機座（1）、機座上安裝有轉速可調(diào)，轉速可測試的微型電動機，豎直向上的電機軸上套裝有固定座（7），固定座處于同一軸線的兩端各活動固定有一段一端封閉的透明管材，一個第一段管材（8）管內(nèi)的一端裝有壓縮彈簧（10），壓縮彈簧的自由端接觸一推板（11），推板的另一面裝設被試驗的配重小球（12），推板還與安裝在管壁上的彈簧變形量指示裝置配合，或一個第二管材（9）的另一端裝有輕質(zhì)墊塊（13），所述墊塊與一個實驗的配重小球配合。本實用新型能對向心力公式F=mω2R中的各個物理量進行準確測量。

本發(fā)明公開了一種基于Hilbert-Huang變換的電能質(zhì)量分析儀，包括電能質(zhì)量實測數(shù)據(jù)采集部分和電能質(zhì)量分析部分。電能質(zhì)量實測數(shù)據(jù)采集部分實現(xiàn)電能質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取，主要功能為信號調(diào)理和數(shù)據(jù)采集；電能質(zhì)量分析部分以Hilbert-Huang變換為核心算法，可實現(xiàn)電能質(zhì)量暫態(tài)擾動特性檢測與諧波分析。本發(fā)明中，建立了改善暫態(tài)振蕩分析的模態(tài)混疊時疊加高頻強信號自動構造方法與改善諧波分析的模態(tài)混疊時濾波器的自適應設計方案。使分析儀既能在仿真分析模式下與PSCAD/EMTDC仿真數(shù)據(jù)接口，實現(xiàn)對電力系統(tǒng)的理論研究；又可在實測分析模式中與實測數(shù)據(jù)接口，實現(xiàn)對電網(wǎng)電能質(zhì)量檢測，分析電力系統(tǒng)實際運行狀況。