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高等教育領域數字化綜合服務平臺
南開深海行業領域大數據智能分析平臺
南開深海大數據智能分析平臺，是面向公共安全、電子政務、醫 療衛生、金融保險等行業領域的大數據智能分析平臺。在處理多源異 構大數據問題上，平臺具有先進的信息融合與深度分析技術，其中包 括異質多源行業領域大數據的融合處理、異構行業領域大數據的存儲 管理、面向行業領域大數據的深度分析等關鍵共性技術；此外，平臺 為行業領域大數據的智能分析提供支持，有效輔助管理部門感知、響 應、追蹤與處理各類事件。已申請相關軟件著作權兩項:《南開深海行 業領域大數據智能輔助決策平臺》、《大數據多任務調度計算平臺》。以及相關專利一項：《一種多源異構行業領域大數據處理全鏈路解決 方案》。 項目特色： ? 平臺提供了多源異構行業領域大數據處理的全鏈路解決方案， 覆蓋了數據的全部生命周期，包括數據抽取、數據轉換、數據 加載、數據挖掘、數據存儲、數據可視化等步驟。 ? 平臺提供了高性能的多源異構行業領域大數據的清洗集成方 法以及特有的三層存儲模型，實現了對行業領域信息的實時清 洗、高度融合以及高效存儲管理。 ? 平臺提供了適用于海量異構行業領域大數據的多層次多維度 數據分析與知識發現方法，此外平臺還支持自定義方法，具有 很強的擴展性。 ? 平臺提供了集群管理及多任務調度管理的功能，適用于不同級 別的用戶群體的使用需求。
南開大學
2021-04-11
智能物聯大數據分析決策系統
“智能物聯大數據分析決策系統”是以復雜裝備及過程在工程現場的指揮決 策為需求、以對大規模運行工況進行智能化分析與決策作為切入點、以對使用先 進物聯手段獲取到的裝備過程運行監測數據進行采集、處理、分析、呈現、交互 等為途徑，完成了 “大規模的系統裝備運行監測數據的完整實時存儲與檢索”“大 數據環境下運行監測數據的智能分布式交互處理”“利用運行監測數據深度解析 直觀呈現系統裝備運行狀況”“具有多層級特征的系統裝備運行監測數據的云架 構服務平臺”等系統性研究，研發了一系列具有自主知識產權的智能物聯大數據 分析決策關鍵技術，以此為基礎申請了 53項發明專利（其中授權21項），發展 成為了相應的方法體系，并在航天測試發射任務、智能消防綜合服務、熱軋無人 化行車生產、機電設備安裝調試及運維等多類對象及場景中進行了指揮控制、在 線監測、診斷評估、決策支持等方面的系統級應用。成果針對系統裝備運行提供了智能化的決策和監控手段，為系統裝備運行工 況監測和運行機理認識和發現形成了完備的數據基礎和先進的技術支撐。
重慶大學
2021-04-11
軌道交通大數據分析服務平臺
重慶軌道交通從單線運營向線網運營轉型，其規模和復雜性提升的同時，也 對軌道交通的網絡化管理和運營提出挑戰。兩路口、牛角沱、大坪等軌道交通站 點經常出現客流過度飽和狀態，尤其是工作日早、晩高峰時段、大客流事件和突 發事件情況下。由于缺乏軌道交通路網內詳實的客流分布特征和精準的客流預測 手段，運力配置方案、客運組織方案、地鐵站內緊急突發事件的預警及疏散方案 也難以有效制定，致使乘客滯留、造成安全隱患。無論是從軌道交通運營安全角度，還是社會經濟效益角度，以軌道交通客流 大數據為基礎，依托公共交通大數據平臺，分析客流分布特征，實現短期客流精 準預測，為運力配置、客運組織、突發事件預警及疏散提供有效保障，指導運營 優化，提高運輸效率，控制運營成本，已成為全面提升重慶市軌道交通運營水平 亟待解決的重點、難點問題。
重慶大學
2021-04-11
軌道交通大數據分析服務平臺
重慶軌道交通從單線運營向線網運營轉型，其規模和復雜性提升的同時，也 對軌道交通的網絡化管理和運營提出挑戰。兩路口、牛角沱、大坪等軌道交通站 點經常出現客流過度飽和狀態，尤其是工作日早、晩高峰時段、大客流事件和突 發事件情況下。由于缺乏軌道交通路網內詳實的客流分布特征和精準的客流預測 手段，運力配置方案、客運組織方案、地鐵站內緊急突發事件的預警及疏散方案 也難以有效制定，致使乘客滯留、造成安全隱患。 無論是從軌道交通運營安全角度，還是社會經濟效益角度，以軌道交通客流大數據為基礎，依托公共交通大數據平臺，分析客流分布特征，實現短期客流精 準預測，為運力配置、客運組織、突發事件預警及疏散提供有效保障，指導運營 優化，提高運輸效率，控制運營成本，已成為全面提升重慶市軌道交通運營水平 亟待解決的重點、難點問題。 本成果以歷史客流數據分析研究為起點，通過軌道交通客流預測，為軌道交通運營優化提供科學依據，以提高軌道交通服務質量，方便市民出行，為重慶市新發展需要創造更大經濟效益和社會效益。
重慶大學
2021-04-11
智能物聯大數據分析決策系統
“智能物聯大數據分析決策系統”是以復雜裝備及過程在工程現場的指揮決 策為需求、以對大規模運行工況進行智能化分析與決策作為切入點、以對使用先 進物聯手段獲取到的裝備過程運行監測數據進行采集、處理、分析、呈現、交互 等為途徑，完成了 “大規模的系統裝備運行監測數據的完整實時存儲與檢索”“大 數據環境下運行監測數據的智能分布式交互處理”“利用運行監測數據深度解析 直觀呈現系統裝備運行狀況”“具有多層級特征的系統裝備運行監測數據的云架 構服務平臺”等系統性研究，研發了一系列具有自主知識產權的智能物聯大數據 分析決策關鍵技術，以此為基礎申請了53項發明專利（其中授權21項），發展 成為了相應的方法體系，并在航天測試發射任務、智能消防綜合服務、熱軋無人 化行車生產、機電設備安裝調試及運維等多類對象及場景中進行了指揮控制、在 線監測、診斷評估、決策支持等方面的系統級應用。 成果針對系統裝備運行提供了智能化的決策和監控手段，為系統裝備運行工 況監測和運行機理認識和發現形成了完備的數據基礎和先進的技術支撐。其技術 發明應用效果好、創造性突出，達到國內領先的水平，具有廣闊的市場應用前景。
重慶大學
2021-04-11
南開深海行業領域大數據智能分析平臺
南開深海大數據智能分析平臺，是面向公共安全、電子政務、醫療衛生、金融保險等行業領域的大數據智能分析平臺。在處理多源異構大數據問題上，平臺具有先進的信息融合與深度分析技術，其中包括異質多源行業領域大數據的融合處理、異構行業領域大數據的存儲管理、面向行業領域大數據的深度分析等關鍵共性技術；此外，平臺為行業領域大數據的智能分析提供支持，有效輔助管理部門感知、響應、追蹤與處理各類事件。已申請相關軟件著作權兩項:《南開深海行業領域大數據智能輔助決策平臺》、《大數據多任務調度計算平臺》。以及相關專利一項：《一種多源異構行業領域大數據處理全鏈路解決方案》。
南開大學
2021-02-01
新冠病毒肺炎CT圖像自動分析系統
哈爾濱工業大學聯合哈爾濱醫科大學聯合研發“新冠病毒肺炎CT圖像自動分析系統”，該系統閱片效率是人工閱片速度的30倍，新冠肺炎相關病變檢測準確率基本達到了醫生水平，可以定量評估病變范圍。 由于新冠肺炎患者肺部CT圖像上有較為典型的征象，可以作為新冠肺炎快速診斷和病情評估的重要依據，因此哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院鄔向前教授聯合哈爾濱醫科大學附屬第二醫院影像科李萍教授，成立哈工大-哈醫大聯合攻關小組，研發“新冠病毒肺炎CT圖像自動分析系統”。聯合攻關小組緊急聯系中國多家醫院，收集177000多張肺部CT圖像，其中包括來自新冠肺炎患者的近40000張圖像。 聯合攻關小組克服了各種困難，經過多天通宵達旦努力工作，僅用了一周左右的時間就初步研發成功可用于診斷評估新冠肺炎的CT圖像自動分析系統。該系統可以自動檢測CT圖片上新冠肺炎相關病變，并估算病變區域在整個肺部的比例，為新冠肺炎患者的篩查和病情評估提供了依據。這些信息，在人工閱片時無法得到。該系統已在哈爾濱醫科大學附屬第二醫院進行部署試用。該系統具有非常優越的性能，其閱片效率差不多是人工閱片速度的30倍，新冠相關病變檢測準確率基本達到了醫生水平，尤其可以定量的評估病變的范圍對臨床診斷非常有意義。查看原文
哈爾濱工業大學
2021-04-10
旋轉機械動平衡分析儀和軟件
不平衡是旋轉機械最常見振動故障。動平衡儀用于測試各類旋轉機械啟停和正常運轉時振動數據，提供頻譜圖、波形圖等各類分析圖表。動平衡分析軟件融入了火電機組振動國家工程研究中心20多年來從事動平衡工作的理論和經驗，功能全面，已被成功應用于300多臺機組動平衡工作，并被30多家電廠、電力試驗研究所和制造廠選用。
東南大學
2021-04-11
高速永磁電機設計與分析
高速永磁電機無需借助維護困難、體積龐大的齒輪增速箱即可同軸連接至風機、壓縮機、真空泵、透平膨脹機、燃氣輪機等高速負載或原動機，提高了系統的可靠性、降低了維護成本，并可實現無油驅動。 東南大學電氣工程學院課題組緊緊把握這一契機，在高速永磁電機的電磁設計、溫升分析與冷卻設計、轉子結構分析等方面做了深入的研究工作。設計并應用了36000轉/75kW, 24000轉/140kW, 18000轉/300kW工業鼓風機/空壓機用高速永磁同步電機。
東南大學
2021-04-11
醫學影像的智能處理、融合和分析
一、項目簡介 磁共振成像以其具有多模態成像、高分辨及無輻射傷害等優點，在臨床醫學影像中具有無可替代的地位。然而較慢的成像速度及易受各種偽影干擾是其主要缺點。另一方面，隨著臨床上對磁共振成像需求的急劇增長，診斷醫生的缺口越來越大，并嚴重影響病人得到及時、準確的診斷。因此，在磁共振成像中引入以深度學習為代表的智能技術，一方面用于加速成像采集速度及提高成像質量，另一方面用于進行智能診斷，解決臨床醫生人力不足、誤診率較高的問題。 二、前期研究基礎 基于我們在磁共振成像方法設計、超分辨率重建及臨床應用等方面的跨學科研究優勢，我們利用深度學習技術對磁共振成像的各個方面進行整合優化設計，并取得許多重要的初步成果，具有良好的前期工作基礎。 三、應用技術成果 我們在深度學習與超快速磁共振成像方面的結合進行了深度研究，并取得許多重要成像。我們研究了基于深度學習的超快速多參數磁共振成像重建，并取得良好的效果，如圖1所示。我們還研究了利用深度學習對磁共振成像進行無參考掃描的扭曲校正，如圖2所示。
廈門大學
2021-04-11