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1. 痛點問題 工業時序數據具有應用領域廣、數據規模大、經濟價值高的特點，蘊含的巨大商業價值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術手段以及雇傭商業間諜等非技術手段的威脅。數據所有者通常會采用前效方法對數據庫中的數據加以保護，但是這些方法只能有效防止外部人員進行非法盜竊，對于內部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數字水印是解決數據在傳播過程中安全問題的一個主流分支，通常的數字水印采用分組多數投票方法來提升算法的魯棒性，但時序數據通常有較多的噪聲，高價值數據點相對集中，因而一個未經加權的投票算法可能會因為大范圍的噪聲干擾而導致水印判定失效。此外，常見時序數字水印算法基于時間戳進行水印嵌入計算，容易受到更改時間戳或頻率變換的攻擊，一旦時間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導致水印提取完全失效。 2. 解決方案 工業物聯網數據是工業大數據規模迅速擴張的主要來源。各類物聯網傳感器以極高的頻率采集其所在設備的工作狀態數據，通常為一系列包含數據產生時間戳（Timestamp）和采集數據（Data）形式為(Timestamp, Data) 的元組序列，稱為時間序列。工業時序數據具有應用領域廣、數據規模大、經濟價值高的特點，蘊含的巨大商業價值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術手段以及雇傭商業間諜等非技術手段的威脅。 數據所有者通常會采用前效方法對數據庫中的數據加以保護，包括但不限于：數據加密、用戶權限劃分等等。但是，這些方法只能有效防止外部人員進行非法盜竊，對于內部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數字水印是解決數據在傳播過程中安全問題的一個主流分支，常見時序數字水印算法基于時間戳進行水印嵌入計算，容易受到更改時間戳或頻率變換的攻擊，一旦時間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導致水印提取完全失效。此外，數字水印通常采用分組多數投票方法來提升算法的魯棒性，但時序數據通常有較多的噪聲，高價值數據點相對集中，因而一個未經加權的投票算法可能會因為大范圍的噪聲干擾而導致水印判定失效。 本項目針對常見的水印失效場景進行了分析，提出了能夠有效提示水印魯棒性的技術，更好的確保數據安全的管理能力。 3.合作需求 在全國范圍內工業互聯網/工業大數據相關領域尋求應用場景，希望能與能源/裝備制造行業的大中型企業開展這方面的合作研究和落地實施；并針對上述企業開展包括二次開發在內的各類實際應用，助力企業降本增效、轉型升級。

產品詳細介紹 機械臂運動算法STEAM主題課程 項目背景 隨著工業 4.0 科技革命的到來，工業機器人已成為工業化程度的重要標志。機械臂是最為典型也是最早出現的工業機器人，它可以代替人的繁重勞動以實現生產的機械化和自動化，提高生產效率的同時避免人身事故的發生。機械臂課程的學習可以培養學生將科學技術應用于日常生活、社會實踐的意識。 在本項目中，學生可借助機械臂運動算法套件與人工智能與編程教學系統，了解關節機械臂和伸縮機械臂的原理及特點，搭建不同類型機械臂并通過編程實現智能控制。 課程性質 這是一門以項目式教學開展的跨學科課程，以基于建構主義理論的 5E 教學模式作為指導，結合了 中小學信息技術課程標準與編程教學特色。 課程目標 1.知識與技能 ?  了解機械臂的類型及其在現實生活中的應用。 ?  掌握關節機械臂和伸縮機械臂的結構特點，設計并制作相應模型。 ?  學習圖形化編程或 C++代碼編程的基礎知識，使模型完成實際任務。 ?  掌握機械臂運動算法的設計、編寫及調試。 2.過程與方法 ?  通過觀察、查閱相關資料等活動，培養對信息的有效性、客觀性做出判斷的意識，發展分析概括能力。 ?  通過機械臂模型的搭建和編程，發展編程思維和工程思維能力。 ?  在完成模型設計和算法設計過程中，提高分析問題和解決問題能力，養成自學能力。 3.情感態度與價值觀 ?  了解機械臂在日常生活中的實際應用，萌發將科學技術應用于日常生活、社會實踐的意識。 ?  養成實事求是，尊重自然規律的科學態度。 ?  關注科學技術對社會發展、自然環境及人類生活的影響。

1．項目概述：在車體上安裝超導磁體，磁體位于鐵軌上方，通過使用超導磁體產生的電磁場在鐵軌導體上運動，導體表面由于磁力線穿過而產生渦流，渦流和超導磁體產生的電磁場相互作用，來達到阻止車體的目的。 2．該項目技術創新點有兩點，其一：采用超導磁體，這樣可以產生強磁場，來達到產生較大電磁阻力，可以迅速剎車的目的；其二：采用特殊設計的結構，在鐵軌側面安裝高導金屬表面，來達到產生較大渦流的目的，同樣可以產生較大阻力的目的。 3．同類技術產品或成果比較，可以更有效的保護車輪和鐵軌，同時用超導材料可以減小交流損耗。 4．能為產業解決的關鍵技術：磁體設計、冷卻系統設計、鐵軌側面安裝高導金屬表面材料的選擇和設計等幾個方面可以提供技術支持。 5．行業發展水平：該技術還沒有應用在鐵路系統，該設計是新的專利技術，需要進一步進行技術探索，但我們已經掌握了磁體設計、冷卻設計和控制等一系列技術，可以很快設計出產品。 應用范圍： 鐵路系統及城市鐵路系統，尤其適用高速列車系統。

蘭炭也稱半焦碳，是由低變質煤在隔絕空氣的情況下加熱獲得的固體產品。在蘭炭生產過程中，小于3 mm的蘭炭粉末約占總質量的10%，這部分蘭炭粉(半焦)是用廉價的末煤干餾而成，成本較塊煤降低近20%。因其粒度小，不符合生產工藝要求，只能被當作低級燃料廉價處理或被棄置于河道或地頭。這不僅造成大量能源浪費，限制蘭炭的經濟效益，而且對環境造成嚴重污染。 利用蘭炭末制備新材料是有意義的事情，將其改性制備成高性能的鋰電池，不僅可以大幅提升蘭炭的經濟效益，減少廢料堆環境的污染，也將降低鋰離子電池的成本。目前研究表明：對蘭炭末進行高溫石墨化處理，性能可以達到鋰離子電池負極的性能指標。放電容量達到了300mAh/g以上。循環壽命，循環300次后，容量沒有衰減。該項目對環境保護和資源利用有較大的益處，與現有鋰電池負極材料相比，有一定的成本優勢。

隨著全球變暖和能源危機加劇，節能減排越來越受到關注。大型流程加工工業能量消耗甚巨，所以對其進行過程用能診斷，找出用能不合理的環節，通過能量集成是同時節約能源和減少排放的有效途徑。探討在過程工業企業等生產過程中如何更有效地利用能源，如何使過程中產生的各種廢物和副產品得到最大限度地回收利用，如何使整個生產過程產生最小的污染并把過程對環境和生態的影響降到最小，是本研究項目的主要目標。 本項目根據流程加工過程企業實際流程和運行數據，利用ASPEN PLUS軟件模擬整個過程。根據模擬結果分析系統運行性能和主要設備能量利用率。基于能量平衡與火用分析理論確定系統用能不合理的環節。基于整廠能量集成思想，利用多目標遺傳算法（GA）和關聯向量機（RSVM）對能量優化利用和變工況操作范圍進行探討。依據分析結果，提出多化工流程、余熱回收單元和公用工程管網相耦合的新型節能系統。最后針對改進系統，進行能量優化評價、減排效果評價、改造設計和經濟性分析。 本課題組在本項目的應用方面，在多家石油化工和化工廠開展了系統用能診斷與能量優化的研究工作，為工廠節能改造提供了優化方案，實現了節能減排增效的目的。本項目適合在石油化工、化工、冶金、造紙等企業應用

智能供配電實驗研究共享數字云平臺（簡稱研究平臺）由供電系統智能故障模擬系統、高低壓智能供電系統、集散控制系統、云控制系統、客戶端等子系統組成。實驗者授權后，開展線上+線下供配電系統的操作實訓、系統實驗；研究者授權后開展線上“云計算、大數據處理、人工智能”在供配電系統中的應用研究，賦能供配電行業經濟數字化。 一、系統功能 研究平臺提供供電一次系統故障源，如過電流、過欠電壓、三相不平衡等故障種類。提供供電二次系統運行信息，包括微機繼電保護輸出信息和開關柜體運行信息。如電壓、電流、功率、頻率、電能、絕緣電阻、溫度、濕度等模擬量；斷路器分閘、斷路器合閘、手車工作位、手車實驗位、接地刀合位、儲能位等開關量；短路、過流、過負荷、過壓、欠壓、漏電、絕緣監視、照明、閉鎖等保護信息；開關的分閘、合閘、復歸、試驗、溫濕度等控制信息。事件和故障的數據等事件記錄信息。 研究平臺具有人機會話、數據顯示、記錄查詢、參數修改、控制操作等功能，設有就地操作、上位機操作、客戶端云操作等操作方式，提供數據庫、數據傳輸、數據處理、云組態等功能，使分布式用戶分享系統數據資源與控制資源。 二、系統特征 研究平臺集供配電系統的能量流與信息流有機融合。以實驗裝置為中心，輻射分布式、遠程眾多客戶端，共同分享實驗平臺資源。提供了一個從構思、設計、實施、驗證、評價等全方位線上+線下研究場景。服務于本科生的實踐教學，研究生、科研人員的項目研究。 （1）、平臺集成度高、安全可靠。平臺硬件裝備包括供電系統智能故障模擬裝置與智能測試裝置，智能高壓進線與出線開關柜，智能低壓進線與出線開關柜，組成一個有機體系。系統工作電壓為交流380V，高壓開關主回路為交流380V，總功率小于10KW，安全保護性高。 （2）、搭建共享智能數字研究空間。研究者在客戶端自定義供電系統一次運行工況后，獲取相應的二次信息，共同分享數據資源。基于數據挖掘、機器自學習等人工智能方法，設計軟件算法，研究供配電的運行趨勢研判、故障診斷和預測、運行預警等的控制方案，提升供配電系統自主識別能力，提升供配電系統安全和經濟運行水平。 （3）、營造分布式融合教學研究空間。在不同地域的實驗室、單位、高校，線上線下同步進行開展教學研究工作。同時，研究平臺吸納異地企業、科研院所、高校的優質硬件資源。基礎資源一邊建設、一邊分享，合作資源共建共享，跨區域融合，實現滾動式發展。 三、實驗與研究內容 1、高低壓供配電實訓操作系統。完成低壓供配電與高壓供配電等系統操作；高壓開關柜機械聯動與低壓開關柜閉鎖聯動等系統原理實訓；高壓繼電保護與低壓繼電保護等系統參數整定實訓；高壓一次系統與低壓一次系統故障模擬等實訓操作。 2、研制供電+控制設備一體化無人值守系統，遠程監控現場裝備的運行狀況、系統操作、以及運行管理。適用于油田、沙漠等野外無人值守場所，可用手機、平板電腦、電腦等終端設備遠程監控與操作。 3、研制無人值守變電站，用手機可以監視設備運行工況、操作設備運行。 4、研制分布式變電站集群化管理系統。實現社區、企業變電站分布式管理與遠程自動化監控有機融合，能夠跨區域集群化監控，完成眾多變電站的運行監控、故障預判、檢修預警、故障排查、遠程急停電、遠程送電、運行電費監管等業務。 5、研制供配電損耗分析系統。分析線路損耗、變壓器損耗，有效診斷竊電、攤派電損、電價估算等。 6、研制供配電虛擬仿真系統。研究高壓開關、變壓器、電纜運行、繼電保護、倒閘操作等虛擬仿真系統。 7、研制供用電協調控制系統。研究風光互補控制、用電協調控制系統、光伏發電+負載協調控制系統、風力發電+負載協調控制系統等協調控制系統。 8、研制設備遠程控制系統。如農業灌溉、供排水、抽油機、景觀燈等遠程控制系統。 四、適用對象 1、實驗教學：電氣工程及其自動化專業、電子信息專業、計算機專業、計算機軟件專業、測控技術與儀器專業、機械設計專業等本科專業。 2、實訓與培訓：電氣控制技術人員、供配電技術人員、供配電運行人員等。 3、軟件系統開發：自動控制系統軟件、供配電系統軟件。 4、算法驗證：自動控制系統算法，供配電調度系統、協調控制系統算法等。  

復旦大學“基于類腦智能的輿情系統研究”項目組就疫情期間的網絡熱點展開了深入分析。其中由大數據學院魏忠鈺副教授和新聞學院周葆華教授負責的用戶畫像團隊，梳理了新浪微博中群體輿論演化總體態勢及代表性群體的輿論特征，并對輿論引導方式提出了對策和建議。01 大數據輿論分析：把握民意趨勢、挖掘事件成因團隊分析了2020年1月15日至2月16日期間與疫情相關的3000萬條微博，依托情感分析、話題聚類等文本挖掘手段準確感知網民的情感傾向轉變和話題動態演化。數據分析結果顯示，疫情初期的輿論以負面情緒居多。隨著中央全力部署、政府防控措施出臺（實時數據的公布、武漢實行封城管控）、專家學者釋疑解惑（鐘南山院士、張文宏醫生等對疫情的判斷)，正向情感不斷提高。隨后雖然疫情增長率不斷減緩，情感指數仍有變動，多與受疫情觸發的熱點議題相關。02 群體畫像：精準定位人群、感知個性化訴求團隊根據用戶的職業、地域等屬性將用戶細分為不同群體，并進行參與度的動態比較，同時對代表性群體的網絡言論進行定點分析，準確感知不同社會群體的心理訴求與價值預期。對于不同職業的用戶，在疫情爆發初期，自媒體、專業技術人員和學生較為活躍，在事件后期專業技術人員、 自媒體、 企業高管、新聞出版與文化專業人士較為活躍。聚焦于奮戰一線的醫護群體，大多向外界傳遞了一往無前的抗疫精神，也不乏個別事件令其承受巨大壓力，需要更多的社會理解和關愛。另外，由疫情所帶來的經濟影響逐漸蔓延，私營企業主及工薪階層群體面臨巨大壓力，大多顯露出焦慮情緒，需要采取有力措施幫中小企業主紓困解難。對于不同地域的用戶，參與討論的用戶中廣東、北京用戶占比較高，其次是東南沿海各地，話題的地區“下沉”趨勢明顯。特別地，武漢患者群體作為地域分群角度的特殊主體，通過社交媒體向外界講述自己的親身遭遇，尋求社會救助，使個體訴求進入公共議程，激發了全網對于武漢患者群體命運的同情與共鳴。而隨著國際疫情局勢的不斷緊張，華僑華人群體面臨歧視壓力，需要在下一階段嚴防“輸入”過程中予以妥善引導。03 事件關聯：警惕次生輿情、完善發聲渠道疫情期間，不少熱點討論相繼引發了有關社會深層次問題的“次生輿情”，追蹤事件關聯將進一步協助制定危機應對預案。以近期學校實施網課為例，部分學校存在的網課工具攀比化、部分貧困群體的自卑自嘲心理引發討論。而弱勢群體缺少發聲平臺，若忽視其訴求將進一步激發矛盾。因此，各級政府要加強對復工復產復學過程中貧困人群的關心，新聞媒體要加強對弱勢群體的報道撫慰，促進社會溝通與社會公平。不同的群體聚集于不同的網絡社區之中，輿論表達方式也不盡相同，對分群體輿論特征進行分析使得挖掘群體共鳴更為高效。團隊將進一步推動分群體智能輿論分析和信息匯集平臺建設，探索建立公共危機信息匯集平臺。在中國疫情防控不斷取得階段性成果的同時，團隊還將持續跟進對國際疫情的輿情分析，為網絡空間現代化治理能力的提升賦能。

主要面向有一定算法基礎的高校用戶，用戶通過多次工業應用性實驗，將智能視覺感知理論知識應用到實際項目中，培養學生的實際動手能力，使學生掌握智能視覺感知的基礎理論、技術和方法。

項目成果/簡介:本發明涉及一種基于果蠅算法優化廣義回歸神經網絡算法的茶葉儲存時間分類方法,旨在通過改進的廣義回歸神經網絡解決茶葉儲存時間分類問題,屬于茶葉儲存時間分類領域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評的功能和特征,采集不同時間不同傳感器的特征值,構建樣本集.利用果蠅算法優化廣義回歸神經網絡,獲得廣義神經網絡的平滑因子,進而構建毛峰茶葉儲存時間的FOAGRNN分類模型和方法.本發明的有益效果在于將果蠅算法優化廣義回歸神經網絡算法應用于毛峰茶葉數據中,提高預測毛峰茶葉儲存時間分類的效率和準確度,為消費者提供茶葉儲存時間分類的有效方法.

本發明涉及一種基于果蠅算法優化廣義回歸神經網絡算法的茶葉儲存時間分類方法,旨在通過改進的廣義回歸神經網絡解決茶葉儲存時間分類問題,屬于茶葉儲存時間分類領域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評的功能和特征,采集不同時間不同傳感器的特征值,構建樣本集.利用果蠅算法優化廣義回歸神經網絡,獲得廣義神經網絡的平滑因子,進而構建毛峰茶葉儲存時間的FOAGRNN分類模型和方法.本發明的有益效果在于將果蠅算法優化廣義回歸神經網絡算法應用于毛峰茶葉數據中,提高預測毛峰茶葉儲存時間分類的效率和準確度,為消費者提供茶葉儲存時間分類的有效方法.