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物聯網感知大數據可信存儲與分析處理平臺（IOT-SeaCloudDM）：針對智慧城市、物聯網、車   聯網中各種采樣數據（包括各類傳感器、RFID、條形碼閱讀器采樣的時空相關數據）的數據管理需求，  提供一個通用的感知大數據處理平臺，對各類相關的感知采樣數據進行統一管理，并達到如下目標：（1） 提供 PB~EB 級的感知采樣數據存儲、管理與查詢處理。（2） 提供時態 - 空間數據、采樣數值數據的統計分析與數據挖掘。（3）在此基礎上，為各類智慧城市、物聯網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。世界衛生組織（WHO）公布的“2002年世界衛生報告”現實人們受到的空氣污染主要來自室內。現代人平均90%以上的時間在室內度過，暴露時間是室外的6倍以上，室內空氣直接影響人們的生命健康和生活質量。每年由于室內空氣質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超過11.2萬人。準確估算室內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的PM2.5顆粒物濃度水平。軟件依據室內顆粒物質量守恒的原理，基于顆粒物源散發特征，建筑特性，以及顆粒物動力學特性，包括沉降以及再懸浮，依據一定的數學計算模型，計算得出穩態情況下室內顆粒物的濃度值。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，合理調節設計方案，以期室內的顆粒物濃度達到標準要求，為綠色建筑室內空氣預評估方法。 在此基礎，可以開發室內裝載量預評估軟件系統。例如：以建材有機污染物散發量數據為核心基礎，在確定用量、建筑設計特性參數等邊界條件后，對裝修后的室內空氣質量進行預評估。根據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化方案。02. 應用前景 可用于室內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來改善空內設計方案進而優化空氣品質。03. 知識產權 成果涉及1項軟件著作權。04. 團隊介紹 團隊負責人現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等在內的國際知名期刊發表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年當選國際室內空氣科學院（ISIAQ Academy）Fellow。05. 合作方式 技術許可。06. 聯系方式 郵箱： binzhao@tsinghua.edu.cn zhysh@tsinghua.edu.cn

該系統能提供一種模擬汽車離合器的工作環境，對離合器的摩擦片的性能進行檢測。該系統是一機多用設備，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、潤滑油等的摩擦要素進行解析，是一種與 SAE J286規格相當的高精度 SAE#2 試驗裝置，可進行 JASO M 348-2002 規格試驗。

1.痛點問題 1）人體軟組織結構復雜力學性質和生理病理狀態密切相關，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，建立了描述其準靜態和動態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在關聯。 2）依據軟組織力學響應和本構參數之間的關聯，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虛擬機環境中運行PE文件獲取的API調用序列及參數等動態信息，通過虛擬機提供的模擬主機環境觸發PE文件的行為，進而根據虛擬機監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. 強大的隱匿網絡空間偵測能力 在大規模高速網絡環境下加密混淆協議識別、網絡流分析和挖掘方面，研發基于全球分布式探針技術的隱匿網絡空間偵測技術，可覆蓋90%的暗網節點和服務，支持40Tb級別骨干網流量的實時監測和內容采集，可將網絡空間情報監測范圍從開放的互聯網拓展到暗網、特種通信工具、區塊鏈等隱匿網絡空間，同時，在隱匿網絡空間偵測方面布局了4項核心專利”。2. 獨有的弱信號關聯算法 通過獨有的弱信號關聯算法從海量碎片化信息中快速實現隱

該系統能夠監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、彎道數據信息等，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據。 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、滑行姿態等信息，本團隊開發了以高精度實時定位、運動參數解算、運動姿態顯示、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。 該系統能夠監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、彎道數據信息等，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據。該系統填補了國內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突破傳統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系統對雪場及周邊環境進行掃描與重建，獲取雪場的的真實三維場景，通過5G高速數據鏈路和云計算平臺，將滑行軌跡和滑行數據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。 現階段，滑雪運動員運動信息采集與分析系統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，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。

本發明公開了一種基于Hilbert-Huang變換的電能質量分析儀，包括電能質量實測數據采集部分和電能質量分析部分。電能質量實測數據采集部分實現電能質量數據的獲取，主要功能為信號調理和數據采集；電能質量分析部分以Hilbert-Huang變換為核心算法，可實現電能質量暫態擾動特性檢測與諧波分析。本發明中，建立了改善暫態振蕩分析的模態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仿真數據接口，實現對電力系統的理論研究；又可在實測分析模式中與實測數據接口，實現對電網電能質量檢測，分析電力系統實際運行狀況。