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針對上述社會安全事件綜合研判的難題，本成果利用系統工程的綜合集成研討方法論，綜合公安學、管理科學、計算機科學等相關學科理論、方法與技術，提出了基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關鍵技術以及面向社會安全警情事件的警務資源指揮調度方法。 ①基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關鍵技術以群體性聚集事件作為典型社會安全事件，構建基于六空間的社會安全事件綜合集成研討廳體系：融合構建“情景數據-元數據-知識-實體模型-形式模型-算子”六空間體系，提出多時空線索鏈生成技術，抽取知識空間中共性的時空線索鏈模式；基于知識和數據共同驅動的思想，提出了社會安全事件的研判支持方法，包括基于知識圖譜的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于貝葉斯網絡的推理方法等；進而結合專家研判，實現典型社會安全事件智能綜合研判。 ②面向社會安全警情事件的警務資源指揮調度方法是在層次任務網絡規劃（Hierarchical Task Network, HTN）的基礎上，實現任務執行時間、空間和資源約束的推理，解決考慮多任務類型、多警種、多出警地點、任務帶有時效性、考慮交通和處置時間等實際因素的警務資源調度方案制定問題；進而考慮執行時間等不確定因素的影響，在規劃過程中處理不確定性，制定柔性調度方案，使生成的調度方案更好地適應不確定的執行環境。 ③在此上述關鍵技術基礎上，運用系統工程方法，研究了基于云計算與邊緣計算的端網云的網絡結構、通訊協議及協同計算模型，綜合考慮各方面因素對平臺體系架構進行了設計，從頂層設計層面解決信息孤島、資源有限等難題，構建了基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺。整體技術路線如下圖所示： 圖 1 社會安全事件智慧化立體綜合預警與智慧平臺整體技術路線 研制的基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺，主要由四個系統組成。其中，融合“人、車、物、網、地”的警情大數據支撐平臺與公安部門現有的業務系統相對接，關聯研發的目標識別與警情事件監測預警結果，實現警情數據的采集、整理和分析。社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統基于大數據支撐平臺提供的公安業務數據、網絡輿情信息和研判結果數據等，提供了公安部門需要的事件分析和研判功能。面向社會安全事件的警務資源指揮調度系統基于研判結果，具有領域知識管理、調度方案生成和執行異常識別等功能，為指導指揮員進行調度方案制定提供輔助決策能力。最后，基于研發的系統間及與公安相關業務系統間的互操作模式、資源可伸縮的并發處理技術，由應用集成管理平臺提供應用集成和服務集成功能，包括統一的用戶管理和認證、工作界面、應用云服務管理等，實現各系統間的有機集成，平臺體系架構如下圖所示。 圖 2 社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺體系結構 成果相關圖片展示： 圖 3 社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統駕駛艙 圖 4 時空大數據查詢模塊 圖 5 研判規則管理模塊 圖 6 預案管理模塊

塑料制品給現代生活帶來極大便利的同時，也正造成嚴重的環境問題。大多數塑料來自于石油產品，由于其極端的穩定性，廢棄后在環境中長時間也難以降解，最終造成持續性的環境污染問題。研發一系列可持續的高性能結構材料，以部分替代石油基塑料，是該問題最有希望的解決方案之一。現有的生物基可持續結構材料都受到機械性能較差或制造過程的過于繁瑣的限制，這些因素從成本和生產規模上制約了這類材料的應用。因此，引入先進的仿生結構設計來制造新型的可持續高性能結構材料將可以極大地提高這類材料的性能，拓寬其應用范圍，加速可持續材料替代不可降解塑料的進程。近日，中國科學技術大學俞書宏院士團隊將仿生結構設計理念運用于高性能生物基結構材料的研制，發展了一種被稱為“定向變形組裝”的新型材料制造方法，實現了具有仿生結構的高性能可持續材料的規模化制備。通過這種定向變形組裝方法，團隊成功地將纖維素納米纖維（CNF）和二氧化鈦包覆的云母片（TiO2-Mica）復合制備了具有仿生結構的高性能可持續結構材料。所獲得的結構材料具有比石油基塑料更好的機械和熱性能，有望成為石油基塑料的替代品。該工藝過程宜于放大，產品具有良好的可加工性和豐富多變的色彩和光澤，使其可以作為一種更加美觀和耐用的結構材料有望替代塑料。 該材料具有仿珍珠母的結構設計，這種仿生設計有效地改善了材料的力學性能。珍珠母所具有的磚-泥結構，使其可以基于普通的天然物質構筑高性能的材料，并兼具高強度和高韌性的優良特性。研究人員通過多尺度的仿生結構設計和表面化學調控，成功構筑了這種兼具高強韌特點的天然生物基可持續結構材料。二氧化鈦包覆的云母片作為仿生結構中的磚塊，一方面為結構材料提供了遠高于工程塑料的強度，另一方面，還通過裂紋偏轉等仿生結構原理，大幅提高了材料的韌性和抗裂紋擴展性能，為該材料作為一種新興的可持續材料替代現有的不可降解塑料打下了堅實的基礎。

項目成果/簡介:塑料制品給現代生活帶來極大便利的同時，也正造成嚴重的環境問題。大多數塑料來自于石油產品，由于其極端的穩定性，廢棄后在環境中長時間也難以降解，最終造成持續性的環境污染問題。研發一系列可持續的高性能結構材料，以部分替代石油基塑料，是該問題最有希望的解決方案之一。現有的生物基可持續結構材料都受到機械性能較差或制造過程的過于繁瑣的限制，這些因素從成本和生產規模上制約了這類材料的應用。因此，引入先進的仿生結構設計來制造新型的可持續高性能結構材料將可以極大地提高這類材料的性能，拓寬其應用范圍，加速可持續材料替代不可降解塑料的進程。近日，中國科學技術大學俞書宏院士團隊將仿生結構設計理念運用于高性能生物基結構材料的研制，發展了一種被稱為“定向變形組裝”的新型材料制造方法，實現了具有仿生結構的高性能可持續材料的規模化制備。通過這種定向變形組裝方法，團隊成功地將纖維素納米纖維（CNF）和二氧化鈦包覆的云母片（TiO2-Mica）復合制備了具有仿生結構的高性能可持續結構材料。所獲得的結構材料具有比石油基塑料更好的機械和熱性能，有望成為石油基塑料的替代品。該工藝過程宜于放大，產品具有良好的可加工性和豐富多變的色彩和光澤，使其可以作為一種更加美觀和耐用的結構材料有望替代塑料。 該材料具有仿珍珠母的結構設計，這種仿生設計有效地改善了材料的力學性能。珍珠母所具有的磚-泥結構，使其可以基于普通的天然物質構筑高性能的材料，并兼具高強度和高韌性的優良特性。研究人員通過多尺度的仿生結構設計和表面化學調控，成功構筑了這種兼具高強韌特點的天然生物基可持續結構材料。二氧化鈦包覆的云母片作為仿生結構中的磚塊，一方面為結構材料提供了遠高于工程塑料的強度，另一方面，還通過裂紋偏轉等仿生結構原理，大幅提高了材料的韌性和抗裂紋擴展性能，為該材料作為一種新興的可持續材料替代現有的不可降解塑料打下了堅實的基礎。

骨質疏松癥 (osteoporosis) 是一種以骨量減少、骨組織微細結構破壞導致骨脆性增加和骨 折危險增加為特征的系統性、全身性的骨骼疾病，多發于老年人和絕經后婦女。經皮椎體成形 術 (Percutaneous vertebroplasty，PVP) 和經皮球囊后凸成形治療術 (PKP) 已被公認為治療因骨質 疏松而導致的脊椎椎體壓縮性骨折的最佳手段。目前該項目已攻克并形成可膨脹球囊的制備工 藝、定型儀器設備，形成了產品性能測試標準及方法。 目前達到的技術指標：可膨脹球囊在體外球囊可承受200 psi的壓力5次以上，最大耐受壓 力為不低于300 psi，導管最大直徑為3.40 mm。

本實用新型公開了一種可拆耳機，涉及的是一種耳機。該可拆耳機包括插頭、耳麥、連接線，插頭(1) 與連接線(5)的一端是活動連接，連接線(5)的另一端與連接器(6)連接，連接器(6)再與耳麥連接。該可拆 耳機完全可拆，各段之間是相互獨立，避免了由于一個部件或一點線損壞而使整個耳機報廢的情況；并且 可換插頭，避免了由于插頭的不同而需配備不同耳機的情況；最后，各連接頭的連接點數量可根據不同情 況而改變

運動目標的視覺信息受不可預測和控制因素影響，具有巨大的不確定性，如運動目標本身的視覺變化、復雜運動場景和視覺遮擋等。我們的研究目標集中在建立一種新的運動視覺計算模型，包括視覺任務學習、前期注意選擇、協同運動分析、魯棒信息融合、上下文意識學習等，發展更有效的運動目標跟蹤和識別方法和計算工具，以突破智能視頻監控、機器人和人機交互等的應用瓶頸。人類視覺具有根據任務和場景，把視覺注意集中于有意義場景目標的能力，選擇性和主動性是人類視覺信息處理的重要特征。機器人系統具有良好的運動能力，能夠為機器人視覺系統實現外界信息獲得的主動性和視覺信息處理的選擇性提供有效的控制手段。通過算法編譯賦予機器人視覺任務學習的場景感興趣目標發現能力，通過多通道場景視頻的視覺目標關聯性計算，實現同一監控場景物體，在不同攝像機獲取的視頻圖像序列中，其目標圖像的視點和尺度不同，基于目標動作和視覺外觀的多線索感知特征整合的 target re-identification 可以解決大場景圖像微小目標的協同跟蹤問題。以 PTZ 相機為核心主動目標選擇聚焦視覺系統的物理實現。PTZ 相機具有鏡頭變焦、變倍和全方位轉動控制能力，它

一、項目簡介運動目標的視覺信息受不可預測和控制因素影響，具有巨大的不確定性，如運動目標本身的視覺變化、復雜運動場景和視覺遮擋等。我們的研究目標集中在建立一種新的運動視覺計算模型，包括視覺任務學習、前期注意選擇、協同運動分析、魯棒信息融合、上下文意識學習等，發展更有效的運動目標跟蹤和識別方法和計算工具，以突破智能視頻監控、機器人和人機交互等的應用瓶頸。人類視覺具有根據任務和場景，把視覺注意集中于有意義場景目標的能力，選擇性和主動性是人類視覺信息處理的重要特征。機器人系統具有良好的運動能力，能夠為機器人視覺系統實現外界信息獲得的主動性和視覺信息處理的選擇性提供有效的控制手段。通過算法編譯賦予機器人視覺任務學習的場景感興趣目標發現能力，通過多通道場景視頻的視覺目標關聯性計算，實現同一監控場景物體，在不同攝像機獲取的視頻圖像序列中，其目標圖像的視點和尺度不同，基于目標動作和視覺外觀的多線索感知特征整合的 target re-identification 可以解決大場景圖像微小目標的協同跟蹤問題。以 PTZ 相機為核心主動目標選擇聚焦視覺系統的物理實現。PTZ 相機具有鏡頭變焦、變倍和全方位轉動