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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
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面向CPS的時空數(shù)據(jù)模型
針對智慧城市、移動設(shè)備、工控系統(tǒng)等多個領(lǐng)域的CPS
多源異構(gòu)時空大數(shù)據(jù)，提出了多種時序模式挖掘算法和時空
模型構(gòu)建方法，并應(yīng)用在軌跡預(yù)測、交通流預(yù)測、空氣質(zhì)量
預(yù)測、用戶畫像、活動識別、異常行為檢測、網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測
等多個任務(wù)中，并為“人機物”融合的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型提供理
論與技術(shù)基礎(chǔ)。
浙江工業(yè)大學(xué)
2021-05-06
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新冠肺炎疫情發(fā)展預(yù)測模型
2020年1月25日，中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院陸家海教授聯(lián)合美國哥倫比亞大學(xué)W. Ian Lipkin在bioRxiv預(yù)印版平臺發(fā)表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?，通過2002-2003年SARS疫情的數(shù)據(jù)模擬了武漢新型冠狀病毒2019-nCoV的流行數(shù)據(jù)。 根據(jù)此研究模型估計，2019-nCoV病例的累計計數(shù)約為SARS總數(shù)的2-3倍，預(yù)計發(fā)病高峰將在2月初或中期。在應(yīng)對方面，應(yīng)該限制或禁止區(qū)域性遷移，以防止超級傳播者的出現(xiàn)和移動，同時迫切需要在全國范圍內(nèi)加強監(jiān)控并采取有效措施來控制這種流行病。
中山大學(xué)
2021-04-10
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國外疫情研究數(shù)字模型
2020年3月5日，復(fù)旦大學(xué)在medRxiv預(yù)印本上發(fā)表了題為COVID-19 Epidemic Outside China:34 Founders and Exponential Growth 的回顧性分析的研究成果。該文章以2020年1月21日到2020年2月28日以來世衛(wèi)組織公布中國境外的確診病例數(shù)為基礎(chǔ)，建立了一個回歸數(shù)字模型，通過這個模型，該研究估計在病毒開始傳播到中國之外時，大約有34個未被發(fā)現(xiàn)的國外傳播的初始病例。他們推測34個病例可能屬于輕癥患者，因此沒有前往醫(yī)院救治。而且中國外COVID-19從一開始就穩(wěn)定的遵循近似指數(shù)型增長模型，每19天患者數(shù)量增長10倍，顯示出并沒有強有力的干預(yù)措施。作者呼吁全球借鑒中國與新加坡的經(jīng)驗采取有力的公共衛(wèi)生措施。
復(fù)旦大學(xué)
2021-04-10
技術(shù)大學(xué).jpg){kind=logo}
時空面板數(shù)據(jù)模型的研究
近日，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院在時空面板數(shù)據(jù)模型的研究中取得重要進展，突破經(jīng)典的廣義極大似然估計和廣義矩估計理論框架，提出了基于空間權(quán)重矩陣特征分解的估計和模型選擇方法。相關(guān)論文在學(xué)術(shù)期刊《美國科學(xué)院院報》上發(fā)表。現(xiàn)在很多大數(shù)據(jù)（環(huán)境，疫情，犯罪，物流，區(qū)域經(jīng)濟等）呈現(xiàn)出時間和空間的復(fù)雜相依關(guān)系，由于時空的交互影響提高了對應(yīng)的時空模型的估計難度。有別于已有的復(fù)雜估計方法，文章改變傳統(tǒng)的估計思路，充分利用時空數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)特征，采用空間權(quán)重矩陣的特征分解，極大的簡化了估計方法，提高了估計精度和運算速度，并提出了相應(yīng)的模型選擇方法。理論部分模型的示意圖如下圖所示：文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月（72 個月） 138 個美國匹茲堡行政地區(qū)的犯罪數(shù)據(jù)為例做了示范。在這個例子中，犯罪數(shù)據(jù)重罪（Part I）和輕罪(Par II)在138個行政區(qū)的平均犯罪個數(shù)分布如下圖：文章還選取了 15 個區(qū)域社會經(jīng)濟變量作為解釋變量，包括區(qū)域總?cè)丝凇⑹杖?、失業(yè)率、貧苦率、非裔比例、教育水平等。模型的擬合程度指標(biāo)R平方（接近1時，擬合程度高）達到 0.98，表明選擇的模型非常好的擬合了數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以用于以輕罪發(fā)生率預(yù)測重罪發(fā)生率，解釋犯罪學(xué)的“破窗理論”，分析重罪發(fā)生率和總?cè)丝凇⑹杖牒拓毨У鹊牧炕P(guān)系。論文鏈接：https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117詳細閱讀：http://news.ustc.edu.cn/2020/0318/c15884a414854/page.htm
中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
2021-04-10
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非線性參數(shù)變化模型辨識方法
本發(fā)明公開了一種非線性參數(shù)變化模型辨識方法（NPV），屬于工業(yè)辨識領(lǐng)域。本發(fā)明提供對非線性參數(shù)變化的辨識對象進行辨識實驗和模型辨識，首先通過局部非線性模型實驗、辨識局部非線性模型、工作點變量過渡實驗等步驟，辨識出多輸入單輸出非線性參數(shù)變化模型；在完成所有被控變量的多輸入單輸出非線性參數(shù)變化模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建完整的多輸入多輸出非線性參數(shù)變化模型。使用本發(fā)明的方法，無需深入了解辨識對象的機理特性，只需利用較少的輸入和輸出辨識數(shù)據(jù)，即可辨識得到辨識對象的非線性參數(shù)變化模型。所得到的非線性參數(shù)變化模型，可以用于基于模型控制算法的設(shè)計和過程仿真，也可以用于對產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報的推理模型和軟測量器中。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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構(gòu)建透明化離體模型
提出了一種采用脫細胞全肝器官作為透明化離體模型對血管栓塞進行評估的新策略。近年來脫細胞技術(shù)主要應(yīng)用于可再生器官重建，該研究創(chuàng)新通過嚴(yán)格控制的脫細胞灌注方法開發(fā)了透明化離體肝臟，在脫洗細胞的同時保留了肝內(nèi)的細胞外基質(zhì)和整個脈管系統(tǒng)。相較于天然不透明的肝臟，脫細胞肝臟獲得了半透明的外觀，其脈管系統(tǒng)可以通過各種成像工具進行可視化，包括明場顯微鏡、熒光顯微
南方科技大學(xué)
2021-04-14
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錄井安全的云模型系統(tǒng)
一、項目進展
創(chuàng)意計劃階段
二、負(fù)責(zé)人及成員
姓名
學(xué)院/所學(xué)專業(yè)
入學(xué)/畢業(yè)時間
學(xué)號
黃胤秋
計科院網(wǎng)絡(luò)工程
2017.9/2021.6
201731063414
曾文杰
計科院軟件工程
2017.9/2021.6
201731062520
倪江原
計科院軟件工程
2017.9/2021.6
201831062413
王柄鈔
計科院軟件工程
2017.9/2021.6
201731062518
三、指導(dǎo)教師
姓名
學(xué)院/所學(xué)專業(yè)
職務(wù)/職稱
研究方向
楊力
計算機科學(xué)學(xué)院
副教授
軟件工程
四、項目簡介
本項目通過云模型建立云滴代替?zhèn)鹘y(tǒng)模糊推理過程，通過采集錄井過程的安全參數(shù)，在此基礎(chǔ)上計算期望、熵和超熵進行定性概念到定量的轉(zhuǎn)換，建立規(guī)則集合，然后建立正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器，最后采用云模型處理數(shù)據(jù)實現(xiàn)一套完整的云推理過程，最后提出了基于云模型處理的綜合錄井安全預(yù)報方法。利用該方法構(gòu)建相關(guān)云推理系統(tǒng)，保證錄井安全預(yù)報的準(zhǔn)確性并及時采用應(yīng)對措施。
西南石油大學(xué)
2023-07-20
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社區(qū)劃分與定向廣告模型
南京郵電大學(xué)
2021-04-14
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多分辨率模型庫
? 研究面向分布式虛擬環(huán)境數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的底層支撐環(huán)境。通過建立協(xié)同開發(fā)方式的系統(tǒng)，提高仿真資源的可重用性，縮短開發(fā)過程，充分共享資源并且為仿真環(huán)境提供高效的資源管理機制。研究包括對統(tǒng)一資源命名和定位管理技術(shù)的研究；分布式文件系統(tǒng)在分布式仿真環(huán)境中的應(yīng)用及在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)的資源集成；數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化表示和傳輸?shù)难芯俊Ｔ摷夹g(shù)目前已經(jīng)在一體化仿真平臺上得到了初步的應(yīng)用。
北京理工大學(xué)
2021-04-14
常見生活創(chuàng)意模型套裝（A+B）
產(chǎn)品詳細介紹
A包：認(rèn)識力、杠桿原理、傳動、能力等概念，掌握基本的構(gòu)建方法及技法，體驗設(shè)計與制作簡單造型的過程。
B包：了解機械機構(gòu)、動力機械及機器人的基本知識，學(xué)習(xí)設(shè)計并制作生活中常見的機械產(chǎn)品模型。
河北洛克教育科技有限公司
2021-08-23