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。

项目研究内容： 1、开发基于工业现场总线技术，集检测、控制和优 化等功能于一体，具有高适应性、高可靠性和高稳定性等特点的低成本控 制系统，达到协调处理过程中各设备的动作，最终保证外排废水达标。 2、 在废酸水工艺处理过程中，中和过程的非线性、滞后性，本项目采用分层 递阶优化的非线性系统预测控制，通过对系统的非线性部分的预估和协 调，将原来非线性协调滚动优化问题转化为线性协调的滚动优化，即保留 了线性系统

在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上，西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作，基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略，建立了传播动力学模型，对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析，此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。  研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据，采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23)，给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模（若继续1月22日前的控制措施，疫情将在3月10日左右达到峰值）。 研究中进一步采用似然函数方法加以验证，得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长，基本再生数可能更大，该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比，模型预测结果与报告疫情数据基本一致。  研究中进行敏感性分析，讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施，报告病例数会在一个周后出现明显的下降，即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响，基于武汉到北京的航班、铁路等信息，计算武汉封城前后对北京疫情的影响，表明武汉封城（即北京无来自武汉输入病例）后，北京在未来7天的病例数将降低91.14%，这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。 SSRN 截图   密切跟踪隔离措施的敏感性分析

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自2011年起，沃土股份邀请国家人社部、浙江大学、阿里巴巴速卖通大学、淘宝大学等互联网、电子商务及创业培训领域的知名专家学者组建了网络创业培训（TSPS）项目专家委员会和项目建设小组，前后历时三年，系统研发了网络创业培训（TSPS）项目：开发了课程体系，建设了教学平台，制定了技术标准，出版了系列教材，培养了师资队伍，搭建了扶持体系，并成功举办了数场声势浩大的网络创业大赛。该项目所确立的“理论（T，Theory）+模拟（S,Simulation）+实践（P，Practice）+扶持（S,Support）”的“TSPS”模型，呈现出课程立体化、教学个性化、实操模拟化、创业成果化、扶持体系化和管理信息化等六大显著特点。

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该项目与上述超声波液位计情况相同，其测量原理有两种： （1）采用超声波液位计探头，直接测量液位的高度，再根据堰或者槽的截面形状，计算出流体的体积； （2）采用多个换能器测量不同深度上的平均流速，同时用超声波液位计探头测量液位，根据速度和流体截面积计算出流体流量。 技术参数： 准确度等级 速度（%） ±0.25(示值) ；液位（%） ±0.5(示值)；流量（%） ±1.0(示值)；量程（m/s） 0.03 ～ 20 ；幅面上口宽度（m） 明渠可达30、河川可达150；测量深度（m） ≤ 5 、 ＞5；防护等级 IP68；工作温度（℃） 常温 液位测量 超声波液位计 换能器材料 PE、黄铜 输出信号 4～20mA、脉冲、RS232C、RS485、报警 显示参数 瞬时流量、累计流量、时间、流速及流速分布、超声波速度 环境温度（℃） -20 ～ +60 电源 110V AC （60Hz）/220V AC （50Hz）、12/24V DC（另选）；功耗(W) 30 可以使用交流220V或直流12V供电。 技术特点： 在微处理器上实现各种复杂操作，并作各种数据处理测量数据可以立即在显示器上显示，或用打印机打印出来，也可存入存储器内。 测量精度高，对于液体流场分布不均匀，通过机内校正曲线或用户经验曲线的方法，使测量精度大大提高。 信号输出完善，可输出电流信号、频率信号及RS232标准串行口数据；开关量的输出包括一路OCT（集电极开路）和一路继电器输出，且上述所有输出均可选择为受控于串行口命令，方便实现计算机联网使用。 备有二路4-20mA模拟输入口，以输入液位信号或温度信号，实现明渠测量。 测量分辨率达到0.2ns。加上机内先进数据处理功能，保证其具有相当高的测量线性度 多种显示窗口。主菜单显示--包括7个子菜单及8个显示瞬时流量、累积量的显示窗口，使用上下光标键可以进行顺序访问。子菜单显示--在相应的主菜单选择下，键入ENT即可进入相应的子菜单。