本发明公开了一种基于自组织映射模型的云软件性能异常错误 诊断方法，包括：追踪记录待检测的软件在云环境中运行时的系统调 用信息；分析出现性能异常的虚拟机上软件运行时系统调用序列，划 分每个进程对应的系统调用序列；根据划分得到的进程系统调用序列 建立检测模型，并对可疑进程进行异常检测；计算出现异常的进程中 最相关的系统调用，排序后输出。本发明能够准确完整地记录软件运 行时的行为，能够自动化建模并且检测出异常的系统运行过程

本发明公开了一种虚拟机在线迁移方法，属于计算机虚拟化技 术领域。该方法具体为：中心控制服务器监控各物理服务器的资源消 耗状态，以优化资源消耗状态为目标确定迁移源物理服务器；在迁移 源物理服务器上选取候选待迁移虚拟机，按照一一对应方式构成候选 迁移方案；综合虚拟机迁移过程造成的迁移性能干扰以及迁移之后对 目的物理服务器造成的同机性能干扰评价候选迁移方案造成的整体性 能干扰；从各候选迁移方案中选取整体性能干扰最小者作为最

南方科技大学材料科学与工程系讲席教授王湘麟课题组在基于纳米石墨烯的高性能单原子电催化剂、C60衍生物高效储锂、CSPbBr3量子点铁电性质研究等取得重要进展。相关论文发表于Nano Energy(IF：15.548)；ACS nano (IF：13.903)；《美国化学会志》（Journal of the American Chemical Society，IF：14.695)。 发展高效稳定的非铂基电催化剂对质子交换膜电池等清洁能源转换装置的大规模应用具有关键作用。王湘麟团队基于结构明确的纳米石墨烯，合成了单原子铁-氮-碳氧还原催化剂，其催化活性接近商业Pt/C，并具有高循环稳定性。我校物理系副教授徐虎和物理系博士后黄祥构建了理论计算模型并模拟电催化反应过程。 在锂电池电极材料方面，王湘麟团队与台湾大学高分子科学与工程研究所教授王立義(Wang Leeyih)团队合作，基于C60衍生物开发高性能的储锂材料，研究论文发表于ACS Nano。 王湘麟团队与吉林大学化学学院袁宏明教授合作，首次发现全无机卤化物钙钛矿CsPbBr3量子点具有出色的铁电性，研究论文发表于《美国化学会志》。

项目介绍 在湿法烟气脱硫中试台上，开展湿法（石灰石/石膏、氨法、双碱法、镁法等）烟气脱硫性能试验及优化研究，具体子项目包括： 1、飞灰和油污对湿法烟气脱硫过程的影响测试及评价； 2、脱硫增效剂性能测试及评价（有机缓冲剂、无机缓冲剂）； 3、烟气系统阻力及脱硫效率测试； 4、空气预热器漏风系数测定； 5、吸收塔/反应器速度场及污染物浓度场测定； 6、系统除尘效率测试（吸收塔、除尘器）； 7、石膏浆液品质测定（CaCO3、SO42-、CaSO3·0.5H2O、CaSO4·2H2O、SO32-）； 8、石膏浆液中油污含量测定。主要特点 1、真实模拟现场环境，研究成果能直接应用于工程 试验装置规格为，烟气处理量为2400Nm3/h，有完整的烟气模拟系统（柴油燃烧器、电加热装置、SO2及NOx瓶装气体）、吸收塔、吸收剂浆液制备系统、石膏脱水与处理系统、DCS数据采集系统（烟气进出口成分在线监测、所有参数实时传输），可以根据需要真实模拟现场环境。 2、试验台功能多样，能够根据客户需求量身定做 试验装置设计过程中预留有足够的改造空间，可以根据客户的个性化需求进行改造（加装测点、设备、容量），全力满足客户需求。技术指标1、 进出口SO2浓度测试误差≤±3ppm，最快1s测试1组数据；2、 烟气流量测试误差≤100Nm3/h；3、 pH值测试误差≤±0.05；4、 石膏浆液中油污含量测试误差≤±20mg/L；5、 石膏浆液品质测定误差达到工程应用要求。市场前景 我国火电厂烟气脱硫装机容量超过4.5亿千瓦，但脱硫装置普遍效率不高、投运率很低。未来环保标准将更趋严格，且新建脱硫装置将不允许设置旁路，将对脱硫装置的性能提出更高要求，其性能测试及优化、效率改进等方面的诉求将越来越多。

开发了基于运行模态分析(OMA)的机床动态性能测试与分析技术，其技术特点为无需人工激励，通过借助环境振动如地基振动作为激励、机床运行产生的振动即可满足采集要求。采集信号只涉及输出响应信号，无需激励信号，且不存在锤击法中捶击所得数据不满足要求的情况，操作简单。

本发明公开了一种基于计算机视觉的浮桥线型自动控制系统，包括岸基控制端和数个浮船控制端，岸基控制端设置于河岸，岸基控制端包括摄像头、图像采集卡和工业计算机，浮船控制端分别设置于各个浮船上且位于同侧，浮船控制端包括位于浮船上的标靶、环境数据采集单元和用于驱动浮船移动的驱动单元，摄像头用于监控并捕捉数个浮船上的标靶图像，并由图像采集卡将图像转换为数字信号传输给工业计算机，工业计算机用于分析图像并判断浮桥线型偏差是否超过预设阈值，并根据判断结果控制环境数据采集单元采集信息，工业计算机分析后控制驱动单元驱动浮船移动调节。本发明实现了浮桥线型的自动监控与调整，提高调整效率和准确性，增强浮桥稳定性和安全性。

心理测评系统是一套专门用于心理健康评测、心理健康普查以及心理档案建立的专业应用软件。它旨在通过科学、标准化的测评工具，帮助各类机构了解个体及群体的心理状态，被誉为国内同行业中专业性较强、测量种类较齐全的权威心理测评软件之一。该系统已被全国众多院校、心理咨询室、医院、司法机关等单位采用。 心理测评系统在设计上注重简单、快捷、高效、实用，具有以下突出的技术优势： 部署便捷：服务器端支持一键快速安装，无需复杂配置；客户端无需安装任何插件，通过浏览器即可使用。 多平台与多终端支持：可安装在Windows系列操作系统上，并支持普通台式机、笔记本电脑、平板电脑（如iPad）、触摸互动一体机等多种硬件。 高负载能力：系统整合了BS和CS两种架构优势，在硬件允许的情况下，可轻松应对十万级以上的用户并发压力。 人性化测评功能： 分段测评与断电续评：允许用户分多次完成测评，即使遇到断电等意外情况，系统也能自动保存进度，恢复后继续测评。 语音导读：为部分量表提供语音朗读功能，方便有阅读困难的用户。 数据安全与灵活性： 硬件加密：采用专属硬件加密锁，保障数据安全。 云备份与还原：支持时时对测评数据进行云备份和云恢复，是国内较早支持该功能的系统之一。 运行模式切换：支持单机、局域网和互联网三种模式一键切换。 高度自定义：管理员可自定义测评报告内容、系统界面“皮肤”，甚至远程管理测评终端（如远程开机、关机）。 核心功能 全面的测评功能：系统涵盖心理健康、个性/人格、情绪、智力、职业倾向、婚姻家庭、社会功能与适应能力等九大方面。内置了几百个标准化量表，包括国际国内通用的SCL-90（临床症状自评量表）、16PF（卡特尔十六种人格因素测验）、EPQ（艾森克人格问卷）、SAS（焦虑自评量表）、SDS（抑郁自评量表）、瑞文推理测试、霍兰德职业倾向问卷等。 多样的测试形式：支持人机对话（在电脑、平板上直接答题）、纸笔测试（传统答卷）和读卡测试（填涂答题卡，通过光标阅卷机高速录入，速度可达每秒约5张）三种模式，满足不同场景下的测评需求。 科学的报告与统计： 测评结果自动生成包含数据表、统计图（柱型图、饼形图、曲线图）和详细文字分析的个性化报告。 提供强大的团体统计功能，可对任意两个群体做T检验，对多个群体进行方差分析，所有原始数据均可导出到Excel或SPSS，便于深入的科研分析。 智能预警与档案管理： 预警功能：当测评结果显著超出正常范围时，系统会自动预警，帮助快速筛查出有潜在心理问题的人员，做到尽早干预。 自动建档：为每一位参与测评的用户自动建立心理档案，方便长期跟踪和纵向比较。 辅助功能：系统还集成了网络心理咨询功能，支持在线预约和咨询。 适用场景与人群 心理测评系统因其全面性和灵活性，适用于广泛的场景和人群： 教育机构（大中小学、幼儿园）：用于新生心理普查、学生心理健康筛查、职业规划指导。例如，山西师范大学实验中学和浙江嵊州鹿山小学都曾使用该系统对学生进行心理普测。 医疗机构（医院、心理咨询室）：辅助临床诊断、心理疾病筛查。 企事业单位：用于员工心理健康管理、招聘选拔、员工发展与晋升评估。 司法机关（司法局、监狱）：用于社区矫正人员、服刑人员的心理评估与矫正。 个人用户：用于自我认知、职业规划。

农产品分选是农产品采后商品化处理的核心环节，是提高农产品标准化水平与增加 农民收入重要手段。随着现代农业发展，传统的人工分选和面向单种作物的专用分选装 备已不能适应经济社会发展的要求。随着近两年人工智能技术的爆发式增长，将人工智 能与农产品分选相结合，将领智能农机分选装备的发展方向，对发挥我市现代农业的高 端装备制造业先发优势，提升我市作为装备制造业强市的国家地位具有积极意义，具有 良好经济效益和社会效益意义。目前一些胡萝卜等农产品生产加工企业主要依靠人工分 级，生产成本高，生产效率低，利润低。针对外贸行业对农产品分选要求，研制了国内 首台套的胡萝卜智能精选分级生产线，该生产线已顺利推广到马铃薯、花生、苹果的智 能分级领域。

清华大学研发的基于云存储的个人移动计算环境原型系统将操作系统与计算机硬件分割开来，把操作系统与应用软件打包成用户可随身携带的“计算环境”，将用户的“计算环境” 保存到最便携的存储设备中随身携带，成为一把开启“云”端服务的钥匙，在任意地点、时间，用任意电脑都可访问自己的专属环境，随时随地按需获得或购买计算和存储资源，方便 快捷地访问、存储和共享信息。系统提供基于硬件、更加安全可靠的身份认证机制，提供载 有操作系统和各种应用软件的安全计算平台，消除了使用第三方操作系统或软件的安全顾虑， 确保数据得到可靠的存储和保护，使用户不必担心私密数据被窃取或泄露。客户能够从“云” 端获得无限的计算能力和存储空间，摆脱了移动计算设备在计算能力和电池功耗等方面的局 限。

1.理论层面。提出了传统架构与人类思维指令有机融合的新型混合计算架构；构建了逻辑和时序的类人思维指令集，以及指令集扩展方式的规则；便捷开发流程架构和层次分工。2、成果层面。该成果研发了支持组合与时序逻辑关系的固件，并与2个系列CPU结合成为具备一定认知智能的人工智能芯片；研发了包括人机交互、组态监控、仿真调试、人类思维解释器等核心软件，为产业智能提升提供基础性开发平台；提出了一种新的不同于当前人工智能实现技术路线的低资源需求的认知智能实现方法，并经过实践验证。3、应用领域。新型的人工智能芯片（上游），芯片应用形成的产业链；新的开发工具，传统行业升级形成的产业链；工业互联网、医养、智慧建造等，新应用形成的产业链。