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本發(fā)明公開了一種帶漂移干擾的模型預(yù)測控制器的建模質(zhì)量監(jiān)控方法,包括如下步驟：建立閉環(huán)控制系統(tǒng)的干擾模型；根據(jù)閉環(huán)控制系統(tǒng)的實際情況以及給定的控制目標(biāo)，設(shè)計過程的動態(tài)模型 MPC 控制器；采用干擾模型及 MPC 控制器控制閉環(huán)控制系統(tǒng)，并采集閉環(huán)控制系統(tǒng)運行所得的過程數(shù)據(jù)；根據(jù)閉環(huán)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，對過程輸出及過程輸入數(shù)據(jù)進行正交投影，獲得過程估計干擾更新；根據(jù)閉環(huán)控制系統(tǒng)既定參考信號和過程實際輸出，獲取閉環(huán)控制系統(tǒng)的實際

本發(fā)明公開了一種基于 XML 建模的印刷出版中多元組合符號自動生成方法，包括步驟 1：根據(jù)定 義的組合符號模型，在數(shù)據(jù)采集端使用可視化的符號輸入方式自動采集符號；步驟 2：在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中 添加相應(yīng)的符號數(shù)據(jù)字段，根據(jù)組合符號模型進行數(shù)據(jù)采集；步驟 3：按照所需發(fā)布信息內(nèi)容，抽取符 號信息生成符號 XML 模型；步驟 4：通過對符號 XML 模型解析，進行出版顯示。本發(fā)明基于 XML 描 述語言，對組合符號進行組合設(shè)計。使用本方法的模型，可以生成動態(tài)的自適應(yīng)符號，有助于符號發(fā)布 的自動化、標(biāo)準(zhǔn)化。而這種模型不僅可用于出版印刷，也可用于網(wǎng)頁顯示以及其他顯示系統(tǒng)。而使用符 號編碼調(diào)用基本的符號庫，可使用 TrueType 字體或 Cad，這又保證了在不同的平臺上的兼容性。

齲病已被世界衛(wèi)生組織列為僅次于心血管疾病和腫瘤的危害人類健康的第三大高發(fā)疾病。本牙托可針對患者的口腔大小形態(tài)個性化制作，通過改變口腔內(nèi)的致齲環(huán)境，用于易患齲人群的防齲，降低齲病的發(fā)生。

齲病已被世界衛(wèi)生組織列為僅次于心血管疾病和腫瘤的危害人類健康的第三大高發(fā)疾病。本牙托可針對患者的口腔大小形態(tài)個性化制作，通過改變口腔內(nèi)的致齲環(huán)境，用于易患齲人群的防齲，降低齲病的發(fā)生。應(yīng)用范圍:對患齲人群尤其是易患齲人群是一個安全有效的預(yù)防齲病的措施。效益分析:本研究團隊將激光和個性化牙套的結(jié)合，與傳統(tǒng)的齲病預(yù)防方法相比具有顯著優(yōu)勢：（1）對于每一位患者，設(shè)計個性化的光療牙套，而且光纖的排布是在易患齲托槽周圍的牙面，有目的性、針對性。（3）避免大量使用抗生素可能造成的抗藥性及菌群紊亂等問題；（4）避免氟化物使用帶來的氟斑牙、氟骨癥問題。該課題對正畸過程中齲病預(yù)防具有高度的可行性和重要意義，既降低了齲病的治療成本，又易于普及推廣，具有廣泛的臨床應(yīng)用前景，有望成為正畸過程有效預(yù)防齲病的新方法。

XM-116頭顱骨模型 ? XM-116頭顱骨模型可以拆分為顱蓋、顱底和下頜骨3部分，并有3顆可拆下牙：切牙、尖牙、磨齒，顯示顱骨形態(tài)毗鄰和顱底的內(nèi)、外、前和側(cè)面的結(jié)構(gòu)和形態(tài)及骨性標(biāo)志。 尺寸：自然大，19×15×21cm 材質(zhì)：PVC材料

主要研究APT 網(wǎng)絡(luò)攻擊全鏈條的通用表征和威脅模型， 實現(xiàn)攻擊的全鏈條威脅分析；研究跨平臺內(nèi)核數(shù)據(jù)實時可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技術(shù)的高效數(shù)據(jù)解析、基于 語義恢復(fù)技術(shù)的關(guān)鍵字段填充；研究多源異構(gòu)內(nèi)核數(shù)據(jù)的重 構(gòu)方法；研究保持全局依賴的數(shù)據(jù)壓縮方法，實現(xiàn)實時、高 效、普適的數(shù)據(jù)壓縮；研究面向APT網(wǎng)絡(luò)攻擊全鏈條的智能 檢測框架，實現(xiàn)對攻擊的全鏈條高效檢測；研究APT網(wǎng)絡(luò)攻 擊的演化模式，實現(xiàn)APT網(wǎng)絡(luò)攻擊的可解釋溯源分析。

面對疫情，北京航空航天大學(xué)機械工程及自動化學(xué)院先進數(shù)控和智能制造團隊劉強教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發(fā)組成“大數(shù)據(jù)建模分析工作群”，開始收集疫情數(shù)據(jù)，交流和討論建模方法。劉強、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權(quán)、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)研究小組”核心攻關(guān)組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預(yù)測分析研究工作。疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動控制理論的SARS傳染預(yù)測模型”的基礎(chǔ)之上，結(jié)合此次新冠疫情原發(fā)地高度集中、恰逢春節(jié)期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數(shù)據(jù)分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態(tài)感染過程模型。劉強教授團隊對北京、上海、重慶、溫州、長沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個城市的疫情數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進行了動態(tài)仿真分析。基于分析結(jié)果，應(yīng)急響應(yīng)小組直接向上級部門提交疫情關(guān)鍵數(shù)據(jù)預(yù)測報告2份，直接向中國疾控中心提供預(yù)測分析數(shù)據(jù)及報告2份，向上級提出北京延期恢復(fù)正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時有效的技術(shù)數(shù)據(jù)支持。

針對油品調(diào)合過程中的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)辛烷值（馬達法和研究法）和雷德蒸汽壓等調(diào)合規(guī)律的非線性，建立了預(yù)測準(zhǔn)確，結(jié)構(gòu)簡潔的智能調(diào)合模型。由于實際工業(yè)生產(chǎn)過程中存在的干擾因素很多，調(diào)合模型輸出值與成品油屬性在線分析儀的檢測值不可避免地要產(chǎn)生一定的偏差，為此開發(fā)了汽油調(diào)合模型的在線優(yōu)化校正技術(shù)，使調(diào)合模型適應(yīng)工業(yè)過程操作特性的變化和生產(chǎn)工況的遷移。在建立的調(diào)合模型基礎(chǔ)上，開發(fā)了離線和在線優(yōu)化技術(shù)。離線優(yōu)化技術(shù)不需要企業(yè)進行管道改造和安裝在線分析儀，可在一定范圍內(nèi)提高調(diào)合的成功率和降低調(diào)合成本。在線調(diào)合模式基于離線模式，可動態(tài)更新和優(yōu)化調(diào)合配方，從而能夠進一步提高調(diào)合成功率，降低調(diào)合成本，減少質(zhì)量過剩。開發(fā)的優(yōu)化技術(shù)還考慮了多種可能的現(xiàn)場生產(chǎn)模式：例如：管道調(diào)合，罐式調(diào)合，罐底油補償模式等。已汽油調(diào)合軟件ECUST_BLEND工作。成品汽油調(diào)合過程的建模、模擬與離線優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)成功在金陵石化完成現(xiàn)場應(yīng)用。其中汽油辛烷值調(diào)合效應(yīng)模型，將汽油調(diào)合過程中組分油表現(xiàn)的非線性效應(yīng)定量的描述出來，進而準(zhǔn)確的對成品汽油的關(guān)鍵指標(biāo)辛烷值作出預(yù)測，與傳統(tǒng)的乙基模型對比表明所建模型精度提高了約1%。在調(diào)合模型基礎(chǔ)上開發(fā)的離線優(yōu)化技術(shù)，結(jié)合了成品油生產(chǎn)現(xiàn)場的特點，能夠有效的考慮罐底油、直調(diào)組分、錳劑添加量、以及庫存約束等現(xiàn)場情況。在實際應(yīng)用過程中，所完成的汽油調(diào)合工作全部一次達到國III標(biāo)準(zhǔn)。通過與傳統(tǒng)的手調(diào)方式進行比較，優(yōu)化后配方提高了一次汽油調(diào)合的成功率，穩(wěn)定了汽油生產(chǎn)過程，并且降低了調(diào)合成本與質(zhì)量過剩：質(zhì)量過剩穩(wěn)定在0.?以內(nèi)，且研究法辛烷值在93.5-4.1之間波動。僅以離線優(yōu)化為例，通過成本核算，每年的調(diào)合成本可減少1275萬元左右。

針對油品調(diào)合過程中的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)辛烷值 (馬達法和研究法) 和雷德蒸汽壓等調(diào)合規(guī)律 的非線性，建立了預(yù)測準(zhǔn)確、結(jié)構(gòu)簡潔的智能調(diào)合模型。由于實際工業(yè)生產(chǎn)過程中存在的干擾 因素很多，調(diào)合模型輸出值與成品油屬性在線分析儀的檢測值不可避免地要產(chǎn)生一定的偏差， 為此開發(fā)了汽油調(diào)合模型的在線優(yōu)化校正技術(shù)，使調(diào)合模型適應(yīng)工業(yè)過程操作特性的變化和生 產(chǎn)工況的遷移。在建立的調(diào)合模型基礎(chǔ)上，開發(fā)了離線和在線優(yōu)化技術(shù)。離線優(yōu)化技術(shù)不需要 企業(yè)進行管道改造和安裝在線分析儀，可在一定范圍內(nèi)提高調(diào)合的成功率和降低調(diào)合成本。在 線調(diào)合模式基于離線模式，可動態(tài)更新和優(yōu)化調(diào)合配方，從而能夠進一步提高調(diào)合成功率，降 低調(diào)合成本，減少質(zhì)量過剩。開發(fā)的優(yōu)化技術(shù)還考慮了多種可能的現(xiàn)場生產(chǎn)模式。例如：管道 調(diào)合，罐式調(diào)合，罐底油補償模式等。已汽油調(diào)合軟件ECUST_BLEND工作。 成品汽油調(diào)合過程的建模、模擬與離線優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)成功在金陵石化完成現(xiàn)場應(yīng)用。其中 汽油辛烷值調(diào)合效應(yīng)模型，將汽油調(diào)合過程中組分油表現(xiàn)的非線性效應(yīng)定量的描述出來，進而 準(zhǔn)確的對成品汽油的關(guān)鍵指標(biāo)辛烷值作出預(yù)測，與傳統(tǒng)的乙基模型對比表明所建模型精度提高 了約5%。在調(diào)合模型基礎(chǔ)上開發(fā)的離線優(yōu)化技術(shù)，結(jié)合了成品油生產(chǎn)現(xiàn)場的特點，能夠有效 的考慮罐底油、直調(diào)組分、錳劑添加量、以及庫存約束等現(xiàn)場情況。在實際應(yīng)用過程中，所完 成的汽油調(diào)合工作全部一次達到國III標(biāo)準(zhǔn)。通過與傳統(tǒng)的手調(diào)方式進行比較，優(yōu)化后配方提 高了一次汽油調(diào)合的成功率，穩(wěn)定了汽油生產(chǎn)過程，并且降低了調(diào)合成本與質(zhì)量過剩，質(zhì)量過 剩穩(wěn)定在0.1以內(nèi)，且研究法辛烷值在93.5-4.1之間波動。僅以離線優(yōu)化為例，通過成本核算， 每年的調(diào)合成本可減少1275萬元左右。

近日，南科大“人流大數(shù)據(jù)和AI驅(qū)動的新型冠狀病毒（COVID-19）傳播建模預(yù)測和模擬推演平臺”內(nèi)測版本正式推出（下簡稱“推演平臺”）。該平臺可實現(xiàn)在城市尺度上，基于人流移動的新型冠狀病毒傳播感染情況的細粒度預(yù)測和模擬，為有關(guān)部門制定不同的隔離和公共防疫政策（如封閉特定城市區(qū)域或道路）提供參考。新型冠狀病毒的感染傳播與人流移動存在密不可分的關(guān)聯(lián)。現(xiàn)階段的多數(shù)研究只停留在簡單的相關(guān)性分析以及基于全國地圖的數(shù)據(jù)可視化階段，缺乏在城市尺度上、針對人流移動的細粒度深度分析，更缺乏基于人流移動的傳播模擬推演模型以及潛在感染源和風(fēng)險區(qū)域的挖掘模型。隨著復(fù)工潮的來臨，戰(zhàn)“疫”面臨新的挑戰(zhàn)。南方科技大學(xué)科研部、工學(xué)院、計算機科學(xué)與工程系（下簡稱“計算機系”）和南方科技大學(xué)-東京大學(xué)超智慧城市聯(lián)合研究中心緊急組織科研力量，成立“新型冠狀病毒傳播建模預(yù)測項目組”，由計算機系副教授宋軒擔(dān)任負責(zé)人，迅速啟動針對新型冠狀病毒傳播感染的“大數(shù)據(jù)分析和AI建模推演平臺”研發(fā)工作。該平臺是一個針對新型冠狀病毒傳播的大數(shù)據(jù)分析和AI建模平臺（如圖1），其中預(yù)測和模擬推演模型完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動，需要使用人流大數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和優(yōu)化。數(shù)據(jù)擁有單位只要將人流大數(shù)據(jù)輸入平臺，平臺即可以自動完成模型迭代訓(xùn)練，并輸出相關(guān)的預(yù)測和模擬推演的可視化結(jié)果。其預(yù)測和模擬推演的精度由模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、精細度和覆蓋度決定。平臺后續(xù)期待更多單位（如GPS軌跡數(shù)據(jù)、CDR數(shù)據(jù)等人流大數(shù)據(jù)擁有單位）參與進來，共同完善該平臺。推演平臺通過整合、處理和分析各類多模態(tài)人流移動和出行大數(shù)據(jù)，結(jié)合新一代的人工智能技術(shù)，完成對新型冠狀病毒的傳播和感染人群細粒度建模，從而實現(xiàn)在城市區(qū)域內(nèi)細粒度預(yù)測、模擬和動態(tài)推演傳播感染情況。平臺可實現(xiàn)的基本功能主要有以下幾個方面：一是建立新型冠狀病毒和人流移動的映射模型，包括傳染概率確定/潛伏期分析/傳染代數(shù)分析等；二是分析隱藏病患，由于疾病傳播為鏈?zhǔn)剑梢愿鶕?jù)缺失軌跡鏈反推出尚未確診的疑似病患；三是分析風(fēng)險人群，可根據(jù)病患軌跡尋找可能有接觸的風(fēng)險人群，提前預(yù)警；四是挖掘潛在病原地，分析病人間的軌跡交叉點確認(rèn)潛在的未知病原地（如圖3）。在以上功能基礎(chǔ)上，平臺可以實現(xiàn)設(shè)定不同的公共防疫政策（如封閉城市內(nèi)的高風(fēng)險感染區(qū)域），在城市尺度上，動態(tài)推演和模擬在這些政策下的城市傳播感染情況，從而幫助相關(guān)部門制定更為高效的隔離和公共防疫政策（如圖4）。