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本書首先分析目前存在的圖書館信息資源共享模式存在的弊端, 指出迫切地需要建立一個打破現有的體制和形式, 按照不同的地域組成一個個更具競爭力的信息資源共享服務系統。這種將各種系統和區域的圖書館聯合起來, 從而在更大范圍內建立一個信息資源共享統一體, 業界稱為圖書館信息集群。

完成團隊簡介：高嶺教授及其領導的科研團隊長期以來致力于信息科學領域的研究工作，主要圍繞計算機網絡基礎理論、網絡安全與管理、網絡流量與性能分析，以及嵌入式Internet服務、網絡應用服務、教育信息化、遠程教育和教育技術等領域開展相應的研究工作。先后在國內外學術刊物上發表論文100余篇，其中SCI、EI、ISTP檢索30余篇；教學科研成果多次獲陜西省、西安市等頒發的優秀成果獎；主持國家自然科學基金項目、國家科技支撐計劃項目課題、陜西省“13115”重大科技創新工程公共服務平臺建設項目等20余項國家、省部級科研項目。   陜西省科技文檔數字化管理與資源共享平臺資源共享體系 成果內容：文檔數字化管理與資源共享平臺是承載未來陜西省科技信息資源中心四大平臺之一，以資源共享的方式進行全省科技文檔統一建設、集中管理、信息共享。其主要核心技術如下：（1）海量異構資源動態管理模型：針對服務類型和服務屬性的多樣性，提出了動態模型管理方法，結合數據挖掘、策略設計模式等理論，采用數據定義語言（DDL），實現資源動態定義模型。對不同服務類型，根據不同類型調用相匹配的函數，實現43類不同格式服務資源自動化轉換為規范格式的服務資源。（2）屬性級可控訪問：基于規范屬性標準與RBAC模型，將資源屬性信息獨立保存，建立授權用戶與資源屬性的直接關聯，實現對資源的屬性級授權控制，在單次授權的基礎上實現二次授權及多次授權，進一步提升權限控制的靈活性。（3）多類型徑向篩選：通過對篩選條件的優化分析，構造以篩選關鍵字、公共信息服務類型、規范屬性、屬性值為篩選路徑的徑向篩選技術，并通過匹配用戶歷史篩選，主動對篩選結果進行內容過濾，返回個性化的可控篩選。 成果成熟度：中試產品階段（已解決關鍵技術，需要合作進行產業化攻關）。 轉化方式：合作推廣。 預期成果收益：進一步市場化放大約需投入180萬元，若建成覆蓋陜西省的科技資源共享平臺，以年服務人群數量10萬計，每人次節約相關費用15元計，每年能夠為社會節約150萬元。

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。  

本發明提供了一種利用可跟蹤身份的共享數據云審計系統進行可跟蹤身份的共享數據云審計方法，其包括：第一步，系統初始化；第二步，數據文件上傳和審計；第三步，身份跟蹤；第四步，成員增加和刪除，所述可跟蹤身份的共享數據云審計系統，其包括：云端模塊、系統管理中心模塊、群管理員模塊、群成員模塊和審計中心模塊。在該方法中，群成員可以以群體的名義將數據上傳到云端，從而保護了數據擁有者的身份隱私性。當云端數據出現爭議時，群管理員可以打開數據擁有者的身份，避免了惡意群成員上傳錯誤數據的問題。同時也可以方便的增加和刪除群成員。  可應用于電子信息等領域，可產生客觀的效益。

項目成果/簡介:完成團隊簡介：高嶺教授及其領導的科研團隊長期以來致力于信息科學領域的研究工作，主要圍繞計算機網絡基礎理論、網絡安全與管理、網絡流量與性能分析，以及嵌入式Internet服務、網絡應用服務、教育信息化、遠程教育和教育技術等領域開展相應的研究工作。先后在國內外學術刊物上發表論文100余篇，其中SCI、EI、ISTP檢索30余篇；教學科研成果多次獲陜西省、西安

        滑雪頭盔作為滑雪運動中不可或缺的安全裝備，在《中國滑雪場所管理規范》中指出，滑雪頭盔是必選項，滑雪頭盔市場規模和發展潛力巨大。目前滑雪頭盔市場仍由國外品牌主導。

技術成熟度：技術突破 1.原理：結合磁浮列車極端運行工況，充分考慮運行環境的強磁場，深入研究機-電-磁耦合機制，精確調節磁體懸浮姿態，以實現超導磁體在液氮溫區（-196℃）自穩定懸浮。 2.創新點： （1）研發國產化低功耗懸浮控制模塊，能耗較進口設備降低35%； （2）突破-196℃環境下多系統協同控制技術，填補國內工程化應用空白。 3.應用場景： （1）高速磁浮列車靜懸試驗臺 （2）精密儀器運輸平臺 （3）航空航天地面測試裝備 4.應用案例：前期開發的自由度控制系統，已被合作團隊應用且效果較好。

提供了基于移動互聯網及云計算技術的跨區域多機構整合急救資源協同救治的醫療信息共享平臺，具有以下幾大功能:基于 FMC-D 時間的智能轉運決策輔助、系統內醫療單元 通訊、系統內醫療單元信息共享及 PCI 醫院介入影像質控管理。系統分為醫療單元終端(包 括 EMS 終端、非 PCI 醫院終端及 PCI 醫院終端)和云計算服務端兩部分，通過 3G/4G 無線 互聯進行數據交換處理。急救車客戶端考慮到用戶的操作體驗，采用基于 Android 系統進行 開發。云計算服務端處理中心部署在云服務器上，按照 SOA 架構的理念進行框架設計，依 托于數據倉庫對業務數據進行深度挖掘分析。本系統的特色包括:? 體系結構設計以時間軸為中心。時間軸是描述 AMI 患者救治流程的關鍵事件時間節 點的集合，如:呼叫 EMS 時間，EMS 響應時間，急救車到達時間，首次胸痛發作時間，本 次胸痛發作時間，EMS 首份心電圖時間，等。通過對上述關鍵事件時間節點的統計、分析 通過資源合理調配、輔助決策支持等方式提高針對 AMI 的救治效率。? 智能推薦技術。該推薦主要基于以下信息:1，實時的醫院醫療資源信息(如床位資 源、醫生資源、手術資源等);2，地理位置信息，主要是權衡道路擁堵情況以及距目標醫院 距離信息;3，救治能力，主要指通過救治流程中產生的歷史數據挖掘分析衡量 PCI 醫院救 治能力的信息。? 大規模的支持。急救車客戶端考慮到用戶的操作體驗，采用基于Android系統進行開發。 云計算服務端處理中心部署在云服務器上，按照 SOA 架構以及基于 XMPP(Jabber)協議通信 機制的開源架構的理念進行框架設計，依托于數據倉庫對業務數據進行深度挖掘分析。在北京 等地的實踐表明該系統具有支持區域內多 PCI 醫院，多非 PCI 醫療機構，多 EMS 機構并發協 同救治的流程以及流程中產生的 PB 級的數據。在一套完整、獨立的 RCTS-AMI 系統內，預計 500-800 家 PCI 以及非醫院，12 萬臺終端，2000-2500 位醫生可以使用本系統。

呼吸系統疾病生物資源庫資源共享平臺的應用,使呼吸疾病生物樣本得到充分的合作利用，為國內外呼吸疾病研究機構在臨床研究方法學、質控管理或數據管理服務、數據統計分析服務等方面提供了有力支持和多中心成果產出。平臺包括生物資源庫信息展示界面、生物資源庫管理子系統、樣本信息檢索子系統、生物資源庫申用審核子系統、用戶中心、用戶管理子系統、生物資源標本用后信息反饋、統計分析等。