本发明公开了一种二重预测视频编解码方法和装置，解码方法中，解码重建图像的重建过程包含二重预测补偿过程和第二重预测存储，其中二重预测补偿过程包括第一重预测补偿过程和第二重预测补偿过程，其中第二重预测补偿过程的输入包括重建后的第一重残差和重建后的第二重残差；编码方法包括二重预测过程和第二重预测存储，其中二重预测过程包括第一重预测过程和第二重预测过程，其中第二重预测过程的输入包括和第一重残差和第一重残差预测值；此编码方法产生相应码流；本发明使用二重预测编解码方法和装置去除冗余，得到编码性能的提高。

上海大学通信学院蒋皆恢研究团队联合复旦大学附属华山医院、瑞士伯尔尼大学合作团队于2020年4月22日在《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》上在线发表论文“Individual brain metabolic connectome indicator based on Kullback-Leibler Divergence Similarity Estimation predicts progression from mild cognitive impairment to Alzheimer's dementia”。该期刊是核医学领域最具影响力的顶级学术期刊，在JCR及中科院SCI期刊分区为一区Top，2019年其影响因子达7.182。上海大学为第一单位，上海大学通信学院博士生王敏为第一作者，上海大学蒋皆恢副教授和华山医院左传涛教授为共同通信作者。该研究依托上海先进通信与数据科学研究院、上海大学通信学院特种光纤与光接入网重点实验室、特种光纤和先进通信国际联合实验室进行。 阿尔兹海默症(AD)是引起痴呆最常见的老年退行性疾病，其医疗年花费占国内生产总值的1.47%。由于AD疾病进程不可逆转，一旦确诊绝大多数已至中晚期痴呆。药物赖以起效的靶细胞都已经凋亡，更无从谈药效。因此早期诊断和干预已成为临床共识。轻微认知障碍(MCI)为AD痴呆前期，基于MCI临床基线数据对AD转化进行预测，具有重要的临床价值。18F-葡萄糖代谢(FDG)正电子发射断层扫描成像(Positron Emission Computed Tomography, PET)技术，可在体揭示认知下降过程中的大脑代谢水平变化，但是先前的研究多是基于数值分布的量化分析，而忽视了各神经元之间的代谢相关性，这些代谢相关性可能揭示一些常规指标难以发现的微弱病理生理学变化。因此，蒋皆恢研究团队提出了一种新的基于KL散度估计的、个体代谢连接组学方法，并用于对MCI向AD转化预测。基于公共数据库ADNI数据的研究结果表明，该方法在MCI人群分析中具有较高的有效性、稳定性和特异性。使用该方法构建的脑代谢连接组学预测指标，在510例MCI患者中达到了比传统方法更高的预测效果。本研究为揭示脑内代谢连接异常提供了新思路。论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s00259-020-04814-x

本发明提供基于微结构参数的黏土固结系数预测方法，该方法包括有以下步骤：进行不同压力作用下土的固结实验，根据常规土工实验测取孔隙比；算出不同固结实验的固结系数；采用扫描电镜方法获得相应样品断面处的微观结构照片；对土的微结构照片进行颗粒体区域和孔隙体区域分割，并抽取颗粒体单元总数、单元方向、总面积、总周长、面积比信息；对颗粒体进行分析并建立累计贡献率95%以上的主成分表达式；建立主成分与该种土固结系数之间的关系。有益效果是采用该方法，将黏土的固结系数与其微结构参数联系起来，可根据黏土的孔隙比和微观参数主

区域隐伏矿体三维定量预测评价，可以用一句话概述地表达为：以多年积累的二维地质调查成果与经验为基础，依托三维可视化技术拓展为三维实体地质模型，以成矿控制因素有利组合部位的定量圈定与筛选实现深部矿产资源的定位与评价。因此，系统地收集研究区的地质、矿产基础资料，在平面地质图和剖面（钻孔）图等基础地质资料的基础上利用地质三维建模技术构建三维地质模型；在此基础上，针对成矿有利部位开展矿产地质调查、深部钻探和大比例尺物、化探等工作；利用三维矿产预测模型，有机的组合各种成矿预测相关信息，提取有利成矿条件，寻找有

成果简介焦炉炼焦过程中所产生的荒煤气经集气管、 初冷器和鼓风机等环节处理后传输给化产及煤气用户。 传输过程中， 集气管压力系统和鼓风机调速系统的稳定优化控制对于炼焦生产有着十分重要的作用。 当集气管压力过高时， 一方面造成跑烟冒火，污染环境； 另一方面降低了荒煤气的回收率， 造成能源的浪费。 当集气管压力出现负压时， 空气就会从炉门、 炉盖等处进人炉体， 导致焦炭质量下降、 缩短炉体使用寿命及煤气中氧含量增加。 为此我们针对非对称分布多焦炉多集气管共用一套鼓冷装置的系统设

本发明公开了一种陶瓷刀具沟槽磨损预测的新方法，属于金属 高速切削领域。该模型预测方法步骤包括：检测难加工材料被加工表 面硬化层深度；进行难加工材料陶瓷刀具高速加工实验，获得并定量 测量对应刀具沟槽磨损边界；通过测量分析，获得沟槽磨损宽度和深 度数据；通过多元线性回归方法获取沟槽磨损宽度和硬化深度的关系； 建立沟槽磨损宽度和深度之间的微分关系；最后建立沟槽磨损深度和 硬化层厚度之间的对应关系。由于本发明中在预测陶瓷刀具沟槽磨损 时考虑了被加工表面的硬化层深度，从而更加接近真实的加工状况， 提高了沟槽磨

本发明公开了一种水电站负荷区间预测方法，充分利用历史负荷数据，通过计算待预测日已知时刻负荷序列与各历史日实际负荷序列的线形差异度获得待预测日的相似日集合，根据待预测日的相似日进行待预测日点预测，再通过对大量历史负荷预测误差样本进行分析，得出未来负荷可能取值的概率性区间结果。根据区间预测结果，水电站决策人员在进行生产计划、实时调度等工作时能够更好地认识到未来负荷可能存在的不确定性和面临的风险因素，从而及时作出更为合理的决策，并为水电站实时负荷分配提供依据。

项目开展的背景及意义 当前，我国经济发展进入新常态，能源转型面临需求放缓、传统产能过剩、环境问题突出、整体效率较低等问题，传统能源系统又存在着各能源子系统规划协调不足、弃风弃光现象突出、对化石能源依赖严重等现象，推进国家能源转型、构建新型能源系统势在必行。 综合能源系统是能源互联网建设的物理载体，是支撑国网战略目标落地的重要形式。综合能源系统能够拓宽国网公司发展业务，培育业务增长点和盈利模式增长点，是实现国网公司业务可持续发展的重要手段。 综合能源系统规划建设是项目成立的开端，规划优化效果最优是项目最好的投资、更是最好的节约。综合能源系统规划问题涉及源、网、荷、储协同，需要多维能源数据信息支撑，包括不同设备动态运行特征信息、多元用户负荷特性等数据。而大数据技术能够为综合能源系统规划建设提供基础的数据服务。  有助于可再生能源开发规模进一步提升，促进社会能源可持续发展； 有利于能源的投入产出效率进一步提升，减少能源消耗总量； 有利于社会资源配置进一步优化，降低能源系统建设成本；  有利于推动能源互联网的进一步实施和落地，助力国网实现具有中国特色国际领先的能源互联网企业的战略目标； 有助于电网公司新型业务进一步推进，扩展业务和收入增长点；  综合能源系统中的大数据——应用 在能源革命和数字革命的推动下，大数据技术在综合能源系统的中的应用越来越广泛，助力解决综合能源系统规划优化或运行优化多因素设备建模、设备运行状态诊断、用户用能画像、用能场景生成、优化策略生成的问题。  项目研究内容 项目研究成果 主要成果 本项目的应用示范能够指导综合能源系统工程实际落地，服务基础设施建设；能够指导综合能源系统规划效果评估，提供规划决策工具；能够指导不同区域典型综合能源系统场景示范推广，打造可推广的样板工程；能够深化综合能源系统一体化服务，助力综合能源系统广泛推广。项目发表学术论文5篇、申请发明专利10项、软件著作权5项。 示范应用 本项目预计在山东省内落地应用，打造不同行业的综合能源应用示范项目，目前在前期项目应用实施阶段，预计2021年底完成项目应用实施。  

围绕未来能源需求特性辨识、场站/设备智能监测、能效优化管理3项核心内容，开展研究并提出以下3个核心创新点，创新点一为基于数据驱动的需求侧用能行为特性辨识及容量价值评估方法，有效解决了需求侧用能行为特性分析难度大、精确度差、有效性低的问题，为能源电力系统容量规划和优化投资提供了科学依据；创新点二为基于数据挖掘计算的多元设备状态监测与需求侧能效优化技术，解决了需求侧用能设备运行状态监测能力差、管控水平低的问题，实现提质增效；创新点三为基于数据高效融合计算的场站环境监测及虚拟现实交互技术，有效解决了各种环境参数大量冗余导致的监测结果误差大的问题。 平台可应用于包括智能设备制造与销售、能源设备在线监测、能源设备全寿命周期管理、能源站点智慧运行维护、用能负荷预测、能质能效分析与应用等。

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