2019年12月20日，中国机械工业联合会在杭州组织召开了由浙江大学、浙江福祉医疗器械有限公司联合完成的“老年护理用运动体征与状态监测关键技术与装备”项目科技成果鉴定会。鉴定委员会听取了完成单位的研制等报告，审查了相关材料，经质询和讨论等环节。鉴定委员会同意通过鉴定，并建议加大应用推广力度。

技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。

"该项目针对大型基础设施实时监测与灾害预警的迫切需求，历时10余年科技攻关，突破了多项重要理论与核心关键技术。提出了基于双重约束的光纤光栅非均匀应变传感理论，形成了复合材料光纤内植工艺与光纤金属化封装新工艺，攻克了传感精度低、成活率低与耐久性差三大难题；在国内外首次突破了大型基础设施裂隙水流速监测难题，破解了大型基础设施多场耦合监测技术障碍，发明了系列专用光纤光栅传感器；组建了超大容量光纤光栅传感网络，构建了大型基础设施安全监测多元信息一体化综合感知系统；提出了基于离散应变反演递推的形态传感方法建立了基于多场信息的灾变判据，解决了大型基础设施灾害综合预警的重大难题。形成了从“传感理论—封装工艺—传感结构—传感器—采集系统—预警方法”成套技术体系。成果获得2018年度国家科技进步一等奖、2018年度山东省科技进步二等奖项，纳入行业标准3项，获国家发明专利29项，实用新型专利34项，软件著作权15项，发表SCI论文52篇，EI论文62篇，产品出口英国、德国、新加坡、马来西亚等国家，同时产生了巨大的经济效益及社会效益，对大型基础设施安全监测与灾害预警行业发展具有重要的推动作用。本项目成果主要

针对留巷困难、钻孔易破坏、瓦斯 抽采效果差等技术难题，提出深井煤层 群首采工作面外错高抽巷Y型通风方法， 有效解决高地压矿井长距离留巷维护困 难的问题；提出让压型单层套管护孔结 构、施工工艺和布置方法，实现外错高 抽巷内抽采钻孔高效稳定抽采采动卸压 瓦斯；建立一面三巷、一巷多用、联合 治理、无煤柱开采的瓦斯治理新模式， 实现了深井低透气性高瓦斯煤层群的煤 与瓦斯安全高效共采。

水利水电工程施工领域，提出了高心墙堆石坝施工质量实时监控技术、高混凝土坝施工进度实时控制分析技术和网络环境下数字大坝系统集成技术，实现了工程施工质量的全天候、精细化、在线自动监控，以及施工进度的实时预测、适时预警、动态调整与优化。成果总体上达到国际领先水平，是大坝施工质量和施工进度控制手段的重大创新；已应用于糯扎渡、拉西瓦、锦屏一级、南水北调等10余项重大工程，获经济效益3.46亿元，并在我国水利水电工程界产生了重大影响，应用前景十分广阔。

本团队采用新型结构导向技术来实现亚微米和纳米二氧化硅中空微球的溶胶凝胶法和沉淀法高浓度制备，能够满足大规模工业生产的需要，并能对其纳米壳层结构进行精准调控，为相关功能材料的性能设计提供合成技术基础。现有二氧化硅中空微球制备技术的投资成本高、设备生产率低、控制难度大，无法在工业规模上对其特有的纳米结构进行精准调控，严重限制了中空微球在高端产业中的应用。本团队基于全新的中空结构导向技术，在间歇反应釜中通过溶胶凝胶法和沉淀法实现中空微球的高密度、大批量生产，具有设备生产率高、微球结构规整、壁厚可控、容易复合改性等优点，突破了中空微球规模化生产的技术瓶颈。通过改变导向剂分子结构和生产工艺微调，可在 50-400 纳米范围内对中空微球的壁厚进行精准调控，使其对不同波长的光信号产生各种响应，并能通过控制中空和多孔结构调节比表面积、导热系数、阻尼特征、机械强度等性能，满足不同功能材料领域的要求。该技术还可以实现脂溶性物质或纳米颗粒与二氧化硅的复合，制备出具有功能多样性的复合中空微球， 如将氧化锡锑（ATO）与二氧化硅中空微球复合，可制备兼具紫外光、可见光、近红外反射和隔热功能的复合中空微球保温填料。 

致力于高性能非调质钢锻件关键技术研发与应用，通过锻件一体化复合锻造成形技术、非调质钢曲轴和连杆热温复合锻造成形工艺及专用模具、以及非调质钢复杂构件组织性能差异化控制技术等技术，创新性发明了非调质钢在汽车零部件上应用的关键技术，解决了非调质钢强度有余而韧性不足的关键问题。

本发明公开了一种自动化数据挖掘预处理方法，其特征在于， 包括：建立数据库和预处理规则库，在该数据库中新建数据表且标准 化命名，将待预处理数据进行抽样后导入新建数据表中，同时对抽样 后的预处理数据的每一个字段的值进行数理统计；提取数据表的关键 字 A、B 和 C，在预处理规则库中查询是否存在这些关键字，如果不 存在则将数据表的关键字和所有字段添加到预处理规则库中，然后采 用分箱法和数据平滑法对所有预处理数据进行处理，以生成新的规则， 并将其添加到原有规则库中。本发明通过对预处理结果进行评分和反 馈，调整字段映射函数，提高预处理的质量。

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。