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小陣列核脈沖能量與時(shí)間譜分析系統(tǒng)是國(guó)家自然科學(xué)基金和NSAF聯(lián)合基金 項(xiàng)目的創(chuàng)新成果，采用先進(jìn)的低噪聲陣列讀出電路和基于FPGA的多通道能量與 時(shí)間譜分析系統(tǒng)，能夠同時(shí)測(cè)量小陣列像素探測(cè)器的能譜和時(shí)間譜，并繪制出一 維能量譜、一維時(shí)間譜、能量與時(shí)間的二維譜以及光子作用位置分布圖。 該系統(tǒng)相對(duì)于國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有產(chǎn)品的主要優(yōu)點(diǎn)是：(1)能夠同時(shí)測(cè)量核脈沖的 能量和時(shí)間譜，并給出二維譜分布；(2)能夠?qū)π￡嚵刑綔y(cè)器進(jìn)行高速并行讀 出，并具有較高的靈敏度；(3)可以實(shí)現(xiàn)初步的能譜成像，并具有亞像元空間 分辨能力。 系統(tǒng)指探測(cè)器、模擬讀出電路、FPGA譜分析系統(tǒng)以及電源四個(gè)模塊組成， 低壓電源采用±3. 7V可充電鋰電池，高壓電源采用IkV高壓模塊，探測(cè)器采用基 于CZT晶體的像素陣列探測(cè)器，探測(cè)器與模擬讀出電路體積為 4. 5cmx4. 5cmx2. 7cm, FPGA 譜分析系統(tǒng)體積為 6. 5cmx8. Icmx2. 5cm,基本系統(tǒng)的 像素陣列為2x2,高分辨系統(tǒng)的陣列數(shù)可達(dá)8x8,系統(tǒng)的時(shí)間分辨可達(dá)5ns,能 量測(cè)量下限可達(dá)5keV,對(duì)59. 5keV伽馬射線可以實(shí)現(xiàn)能量分辨率5. 5%。

隨著各種機(jī)械、交通、家電設(shè)備的廣泛使用，噪聲日益成為影響人居環(huán)境和身心健康的主要問題之一。因此對(duì)上述領(lǐng)域產(chǎn)品的噪聲要求不斷提高，噪聲指標(biāo)逐漸成為產(chǎn)品的強(qiáng)制性生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，各類新型聲學(xué)材料、降噪設(shè)備層出不窮。這些行業(yè)對(duì)聲學(xué)測(cè)量?jī)x器有著大量的需求，快速推動(dòng)高端聲學(xué)測(cè)量?jī)x器市場(chǎng)的發(fā)展。據(jù)相關(guān)調(diào)查資料顯示，全世界每年對(duì)聲學(xué)測(cè)量?jī)x器的需求高達(dá)百億美元，而高端市場(chǎng)只被前幾名生產(chǎn)廠商壟斷。 在國(guó)內(nèi)，由于中國(guó)制造業(yè)的興起，以及環(huán)保要求的不斷提高，航空航天、船舶、高鐵、車輛、家電、聲學(xué)材料、降噪設(shè)備等行業(yè)對(duì)聲學(xué)測(cè)量?jī)x器需求的細(xì)分市場(chǎng)高達(dá)數(shù)十億美元，因此高端聲學(xué)測(cè)量分析儀器在國(guó)內(nèi)有著越來(lái)越廣闊的市場(chǎng)。 經(jīng)過近五年的努力，同濟(jì)大學(xué)聲學(xué)研究所與上海英波聲學(xué)工程技術(shù)股份有限公司合作，在高端聲學(xué)與振動(dòng)測(cè)量領(lǐng)域獲得了較大的進(jìn)步，在相關(guān)領(lǐng)域獲得六項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利，研制了三款測(cè)量設(shè)備：GAC/500/600/700，進(jìn)入量產(chǎn)階段，面向全國(guó)銷售。

水是維系生態(tài)系統(tǒng)健康的重要因子，具有調(diào)節(jié)河川經(jīng)流、發(fā)展灌溉、提供工業(yè)和飲用水源、繁衍水生生物、溝通航運(yùn)、改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境以及開發(fā)礦產(chǎn)等多種功能，在支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和維持生態(tài)環(huán)境平衡中發(fā)揮了重要作用。水質(zhì)監(jiān)測(cè)是水資源保護(hù)中的基礎(chǔ)性工作，對(duì)于污染源控制、環(huán)境規(guī)劃具有重要意義和作用。我國(guó)一貫主張預(yù)防優(yōu)先于治理的環(huán)境保護(hù)政策，在《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱(2006-2020)》確定的16 個(gè)重大專項(xiàng)中，水專項(xiàng)是迄今為止我國(guó)資金投入總量最大的環(huán)境科研項(xiàng)目，投入逾百億，旨在為中國(guó)水體污染控制與治理提供強(qiáng)有力的科技支撐。建立智能水質(zhì)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，加強(qiáng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)能力，提升河湖管理水平，是水污染防治與水資源可持續(xù)利用的重要前提。 二、前期研究基礎(chǔ) 項(xiàng)目組與聯(lián)合環(huán)境技術(shù)（廈門）有限公司簽署了合作課題“水環(huán)境遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)云平臺(tái)技術(shù)服務(wù)”，2017.9-2020.8，30萬(wàn)。利用無(wú)線網(wǎng)搭建水環(huán)境遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)云平臺(tái)，通過云端實(shí)時(shí)收集系統(tǒng)運(yùn)行的過程數(shù)據(jù)，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，服務(wù)端和APP客戶端實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)查看數(shù)據(jù)和遠(yuǎn)程設(shè)備運(yùn)行情況，并能遠(yuǎn)程控制設(shè)備啟停等。 三、應(yīng)用技術(shù)成果 項(xiàng)目組開發(fā)了膜系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控維護(hù)系統(tǒng)（UE-MRTU），并于2017年12月部署應(yīng)用在云南昆明的一個(gè)自來(lái)水廠。 四、合作企業(yè) 聯(lián)合環(huán)境技術(shù)（廈門）有限公司于2006年6月成立，專業(yè)從事以膜法技術(shù)為核心的中水回用、固液分離、純水制備、廢水等項(xiàng)目的設(shè)計(jì)、研究與開發(fā)應(yīng)用。作為中國(guó)最早的膜系統(tǒng)服務(wù)商，提供膜系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、制造、安裝；以及膜系統(tǒng)的污染檢測(cè)、清洗維護(hù)、運(yùn)營(yíng)管理。聯(lián)合環(huán)境技術(shù)公司的膜法水處理技術(shù)在工業(yè)、民用及商業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用（如江蘇某市政污水處理廠，福建某市政污水處理廠，外蒙古烏蘭巴托某飲料廠污水處理項(xiàng)目和江蘇某太陽(yáng)能光電有限公司污水處理項(xiàng)目）。工業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品包括外壓式中空纖維膜組件和浸入式膜組件，可應(yīng)用于給水/污水處理、水回用、海水淡化、食品、制藥、石油、化工、電力、生物分離及其它分離過程；家用/商用凈水設(shè)備包括膜凈水器或集成水凈化系統(tǒng)；集裝式一體式應(yīng)急超濾設(shè)備等，成功運(yùn)用于各個(gè)領(lǐng)域的水處理項(xiàng)目；擴(kuò)展水生態(tài)系統(tǒng)綜合項(xiàng)目，包括提供水生態(tài)修復(fù)、水環(huán)境監(jiān)測(cè)及水務(wù)投資/運(yùn)營(yíng)。已獲得十幾項(xiàng)國(guó)家發(fā)明和實(shí)用新型專利授權(quán)，在遠(yuǎn)程監(jiān)控方面也獲得了多項(xiàng)軟件著作權(quán)。

數(shù)字化仿真技術(shù)又稱數(shù)字化模擬技術(shù)，就是利用數(shù)字化技術(shù)組建虛擬系統(tǒng)模仿另一個(gè)真實(shí)系統(tǒng)的技術(shù)。在天氣預(yù)報(bào)、溫室效應(yīng)評(píng)估分析、模擬核試驗(yàn)、軍事訓(xùn)練和武器制造、交通訓(xùn)練與指揮、醫(yī)學(xué)虛擬現(xiàn)實(shí)手術(shù)培訓(xùn)、醫(yī)學(xué)虛擬現(xiàn)實(shí)手術(shù)培訓(xùn)、虛擬現(xiàn)實(shí)建筑物的展示、虛擬現(xiàn)實(shí)建筑物的展示、機(jī)電產(chǎn)品的虛擬制造與設(shè)計(jì)等領(lǐng)域得到應(yīng)用。山東大學(xué)數(shù)字化仿真分析團(tuán)隊(duì)為山東鋼鐵集團(tuán)有限公司、兗礦集團(tuán)有限公司、濟(jì)南二機(jī)床集團(tuán)有限公司、山東玲瓏輪胎股份有限公司等企業(yè)進(jìn)行過H型鋼軋制過程數(shù)字化仿真、皮帶運(yùn)輸機(jī)滾筒優(yōu)化設(shè)計(jì)、高速送料機(jī)器人軌跡優(yōu)化、輪胎花紋網(wǎng)格自動(dòng)化等實(shí)際應(yīng)用。

本技術(shù)成果重點(diǎn)通過研究開放式數(shù)據(jù)交互技術(shù)，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)層面解決異構(gòu)交通數(shù)據(jù)一致性描 述、跨平臺(tái)交互等問題；通過研究城市路網(wǎng)多粒度運(yùn)行狀態(tài)分析技術(shù)，在交通狀態(tài)感知與分析層面解決大 規(guī)模路網(wǎng)交通運(yùn)行狀態(tài)多粒度獲取等問題；通過實(shí)施中心城市交通狀態(tài)感知與分析集成系統(tǒng)開發(fā)與實(shí)證測(cè) 試，實(shí)現(xiàn)面向交通管理與出行的多目標(biāo)多層級(jí)交通運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)。

成果介紹在長(zhǎng)期為電力行業(yè)解決設(shè)備重大疑難故障的實(shí)踐過程中，提出了軸系載荷分配測(cè)試、分析和優(yōu)化調(diào)整技術(shù)，發(fā)展了動(dòng)平衡和振動(dòng)故障診斷技術(shù)，提高了動(dòng)平衡效率和振動(dòng)故障診斷準(zhǔn)確率。市場(chǎng)前景先后解決了田灣和秦山核電、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家電廠100多臺(tái)、次大型機(jī)組重大疑難振動(dòng)問題。該項(xiàng)成果先后獲得江蘇省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)和國(guó)家技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng)。

《行政管理支出擴(kuò)張：成因及效應(yīng)分析》主要內(nèi)容包括：（1）在對(duì)中國(guó)預(yù)算內(nèi)行政管理支出的現(xiàn)狀和構(gòu)成進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，發(fā)掘了導(dǎo)致其高速增長(zhǎng)的直接原因。（2）從需求和供給兩個(gè)層面上發(fā)掘了導(dǎo)致行政管理支出擴(kuò)張的深層次原因。（3）本文利用中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)實(shí)證研究了財(cái)政分權(quán)對(duì)地方政府行政管理支出的影響。同時(shí)，本文對(duì)行政管理支出擴(kuò)張的效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究。其中包括：（1）行政管理支出擴(kuò)張對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響；（2）行政事業(yè)單位人員擴(kuò)張對(duì)預(yù)算外收入的影響。　　《行政管理支出擴(kuò)張：成因及效應(yīng)分析》書末對(duì)行政管理支出擴(kuò)張的微觀影響機(jī)制：公共部門與非公共部門的工資差異及其動(dòng)態(tài)演變進(jìn)行了實(shí)證研究。

集成研究團(tuán)隊(duì)多年以來(lái)在供水管網(wǎng)水力水質(zhì)模擬、管網(wǎng)爆管風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及事件偵測(cè)等方面的研究成果，針對(duì)行業(yè)漏損控制問題，凝聚科研人才優(yōu)勢(shì)，通過與人工智能、信息工程等領(lǐng)域的知識(shí)融合和再創(chuàng)新，研發(fā)了漏損分析與控制軟件平臺(tái)。提供以分區(qū)計(jì)量（DMA）為核心手段的管網(wǎng)水量計(jì)量設(shè)備數(shù)據(jù)管理、水平衡分析、漏損識(shí)別等功能，可作為供水企業(yè)開展分區(qū)計(jì)量管理及漏損控制的核心業(yè)務(wù)平臺(tái)。可以實(shí)現(xiàn)計(jì)量設(shè)備數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制、異常報(bào)警、數(shù)據(jù)加工等數(shù)據(jù)分析管理功能，以及一鍵實(shí)現(xiàn)多級(jí)計(jì)量分區(qū)的日產(chǎn)銷差計(jì)算、基于聚類分析等人工智能技術(shù)的DMA流量異常數(shù)據(jù)分析和漏損識(shí)別等漏損控制核心管理功能

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足之處提供了一種基于鏈接分析的聚焦爬蟲方法，用以解決現(xiàn)有聚焦爬蟲抓取網(wǎng)頁(yè)準(zhǔn)確率和效率較低的問題。 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為： 一種基于鏈接分析的聚焦爬蟲方法，其特征在于，包括如下步驟： (1)抓取網(wǎng)頁(yè)，將網(wǎng)頁(yè)和目標(biāo)樣本網(wǎng)頁(yè)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較，確定目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)，從網(wǎng)站入口鏈接開始，記錄爬蟲到目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)的每一條鏈接路徑，建立目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)鏈接樹； (2)分析目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)鏈接樹，歸納鏈接樹中目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)路徑上的鏈接，替換鏈接樹中的鏈接，形成鏈接模版樹； (3)爬蟲使用鏈接模版樹作為導(dǎo)航，抓取與鏈接模版樹相匹配的網(wǎng)頁(yè)鏈接，直到整個(gè)抓取循環(huán)過程結(jié)束，最終抓取完所有目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)。 作為優(yōu)選，步驟(1)中，所述建立目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)鏈接樹的具體步驟如下： (11)選擇一個(gè)目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)作為目標(biāo)樣本網(wǎng)頁(yè)，用于比較將下載的網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)； (12)初始化鏈接樹，即將鏈接樹設(shè)置為一棵空樹； (13)初始化鏈接隊(duì)列，將網(wǎng)站的入口鏈接加入到鏈接隊(duì)列尾部； (14)從鏈接隊(duì)列頭部取出鏈接，廣度優(yōu)先地抓取網(wǎng)頁(yè)； (15)將抓取的網(wǎng)頁(yè)和目標(biāo)樣本網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行比較，如果結(jié)構(gòu)相同，則將該目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)的路徑添加到鏈接樹中，將目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)的鏈接作為

一種深度多維度流量語(yǔ)義分析方法，使用有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)模型來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)獲?。酰颍祉?yè)面的特征向量，并綜合考慮用戶之間的語(yǔ)義關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)流量分析；對(duì)于網(wǎng)站日志的預(yù)處理，采用ｍａｐｒｅｄｕｃｅ篩選掉不符合條件的日志數(shù)據(jù)，其中包括爬蟲日志數(shù)據(jù)和其他網(wǎng)站的數(shù)據(jù)；對(duì)于構(gòu)建出來(lái)的瀏覽路徑，設(shè)置閾值為ｎ，篩選掉長(zhǎng)度小于ｎ的路徑；對(duì)于網(wǎng)站ｕｒｌ頁(yè)面的文本處理，采用詞向量的分布式表示方法得到ｕｒｌ頁(yè)面的向量，利用ｕｒｌ頁(yè)面嵌套來(lái)描述用戶瀏覽行為的語(yǔ)義信息；采用聚類方法對(duì)用戶的瀏覽路徑進(jìn)行聚類，通過聚類來(lái)分析用戶的分布情況和用戶群之間的差異，聚類使用ｔ?ＳＮＥ降維來(lái)達(dá)到直觀的向量空間聚類效果。