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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。

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.

定量系統生物學是描述生命體的細胞、組織、器官以及整體水平上結構和功能各異的各種分子（包括基因、蛋白質、小分子代謝物等），以及分子在生命體的內部之間、與外界環境之間的相互作用，通過精準的分析測量技術、結合計算生物學來定性、定量構建生命的數字化模型，預測生理狀態或者疾病的功能、表型和轉化的前沿科學。生命體的運作是在基因調控下，由許許多多的生化反應形成

一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、成果簡介 主要針對密碼算法的FPGA實現和加速優化。其特征在于，系統通過軟硬件協同實現不同認證機制，系統包括硬件認證模塊和軟件功能模塊。利用FPGA的可編程邏輯電路部分實現認證機制算法的硬件加速。 集成電路中差分對管的失調電壓或者帶隙電壓會隨著溫度和電源電壓的變化而產生漂移，從而惡化前臺校正的結果。經過理論分析、模擬仿真和實際電路測試，我們發現這種由溫度和電源電壓變化而引起的失調漂移呈現一定的線性特征，可以用線性內插或者反饋的方式對失調漂移進行校正，從而無需傳統的后臺校正電路，具有校正電路簡單、對比較器正常工作無干擾、精度高等優點。

技術分析(創新性、先進性、獨占性)開發了新穎的深度學習算法，準確識別患病部位，準備診斷患病類型，可以顯著提高臨床效益。自主獨立開發。已經在兩家大型三甲醫院做測試，算法和程序代碼完整，

技術分析(創新性、先進性、獨占性) 開發了新穎的深度學習算法，準確識別患病部位，準備診斷患病類型，可以顯著提高臨床效益。自主獨立開發。

Web挖掘技術屬于信息科學領域，涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機器學習和隨機過程等多個研究領域，并需要使用概率統計、矩陣理論以及其他軟計算方法作為研究工具和手段。本項目主要針對Web挖掘中的Web數據模型、文本分類和信息檢索等基本問題進行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語義結構模型、基于投影尋蹤的中文網頁分類算法和基于Markov網絡的信息檢索等模型。同時，在理論上對這些方法進行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實驗方面，我們將分類模型應用于大規模的標準測試文檔集（REUTER-21578語料庫、復旦大學中文文本分類語料庫），進行了大量的實驗，結果表明這些方法均表現出了較好的性能，接近甚至優于SVM和KNN的分類效果，并應用檢索模型在標準測試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進行了多次對比實驗，其性能與BM25相當在某些指標上甚至更優。另外，課題組在北大天網測試文檔集上應用上述模型，在近幾年的全國搜索引擎和網上信息挖掘學術研討會（SEWM）的中文WEB信息檢索評測中均取得了優異的成績。

針對大規模的復雜網絡系統，在理論上研究網絡節點之間協同規則，研究網絡結構與系統性能之間的關系，構建實現網絡性能指標最優化的分布式算法。其應用主要包括大規模移動通信網絡中信道資源的最優分配問題、通信基站的最優覆蓋問題等。