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1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)具有應(yīng)用領(lǐng)域廣、數(shù)據(jù)規(guī)模大、經(jīng)濟(jì)價(jià)值高的特點(diǎn)，蘊(yùn)含的巨大商業(yè)價(jià)值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術(shù)手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術(shù)手段的威脅。數(shù)據(jù)所有者通常會(huì)采用前效方法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)加以保護(hù)，但是這些方法只能有效防止外部人員進(jìn)行非法盜竊，對(duì)于內(nèi)部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數(shù)字水印是解決數(shù)據(jù)在傳播過(guò)程中安全問(wèn)題的一個(gè)主流分支，通常的數(shù)字水印采用分組多數(shù)投票方法來(lái)提升算法的魯棒性，但時(shí)序數(shù)據(jù)通常有較多的噪聲，高價(jià)值數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)集中，因而一個(gè)未經(jīng)加權(quán)的投票算法可能會(huì)因?yàn)榇蠓秶脑肼暩蓴_而導(dǎo)致水印判定失效。此外，常見(jiàn)時(shí)序數(shù)字水印算法基于時(shí)間戳進(jìn)行水印嵌入計(jì)算，容易受到更改時(shí)間戳或頻率變換的攻擊，一旦時(shí)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(dǎo)致水印提取完全失效。 2. 解決方案 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模迅速擴(kuò)張的主要來(lái)源。各類物聯(lián)網(wǎng)傳感器以極高的頻率采集其所在設(shè)備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，通常為一系列包含數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)間戳（Timestamp）和采集數(shù)據(jù)（Data）形式為(Timestamp, Data) 的元組序列，稱為時(shí)間序列。工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)具有應(yīng)用領(lǐng)域廣、數(shù)據(jù)規(guī)模大、經(jīng)濟(jì)價(jià)值高的特點(diǎn)，蘊(yùn)含的巨大商業(yè)價(jià)值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術(shù)手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術(shù)手段的威脅。 數(shù)據(jù)所有者通常會(huì)采用前效方法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)加以保護(hù)，包括但不限于：數(shù)據(jù)加密、用戶權(quán)限劃分等等。但是，這些方法只能有效防止外部人員進(jìn)行非法盜竊，對(duì)于內(nèi)部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數(shù)字水印是解決數(shù)據(jù)在傳播過(guò)程中安全問(wèn)題的一個(gè)主流分支，常見(jiàn)時(shí)序數(shù)字水印算法基于時(shí)間戳進(jìn)行水印嵌入計(jì)算，容易受到更改時(shí)間戳或頻率變換的攻擊，一旦時(shí)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(dǎo)致水印提取完全失效。此外，數(shù)字水印通常采用分組多數(shù)投票方法來(lái)提升算法的魯棒性，但時(shí)序數(shù)據(jù)通常有較多的噪聲，高價(jià)值數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)集中，因而一個(gè)未經(jīng)加權(quán)的投票算法可能會(huì)因?yàn)榇蠓秶脑肼暩蓴_而導(dǎo)致水印判定失效。 本項(xiàng)目針對(duì)常見(jiàn)的水印失效場(chǎng)景進(jìn)行了分析，提出了能夠有效提示水印魯棒性的技術(shù)，更好的確保數(shù)據(jù)安全的管理能力。 3.合作需求 在全國(guó)范圍內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)/工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域?qū)で髴?yīng)用場(chǎng)景，希望能與能源/裝備制造行業(yè)的大中型企業(yè)開(kāi)展這方面的合作研究和落地實(shí)施；并針對(duì)上述企業(yè)開(kāi)展包括二次開(kāi)發(fā)在內(nèi)的各類實(shí)際應(yīng)用，助力企業(yè)降本增效、轉(zhuǎn)型升級(jí)。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹 機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)算法STEAM主題課程 項(xiàng)目背景 隨著工業(yè) 4.0 科技革命的到來(lái)，工業(yè)機(jī)器人已成為工業(yè)化程度的重要標(biāo)志。機(jī)械臂是最為典型也是最早出現(xiàn)的工業(yè)機(jī)器人，它可以代替人的繁重勞動(dòng)以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的機(jī)械化和自動(dòng)化，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)避免人身事故的發(fā)生。機(jī)械臂課程的學(xué)習(xí)可以培養(yǎng)學(xué)生將科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于日常生活、社會(huì)實(shí)踐的意識(shí)。 在本項(xiàng)目中，學(xué)生可借助機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)算法套件與人工智能與編程教學(xué)系統(tǒng)，了解關(guān)節(jié)機(jī)械臂和伸縮機(jī)械臂的原理及特點(diǎn)，搭建不同類型機(jī)械臂并通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)智能控制。 課程性質(zhì) 這是一門(mén)以項(xiàng)目式教學(xué)開(kāi)展的跨學(xué)科課程，以基于建構(gòu)主義理論的 5E 教學(xué)模式作為指導(dǎo)，結(jié)合了 中小學(xué)信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)與編程教學(xué)特色。 課程目標(biāo) 1.知識(shí)與技能 ?  了解機(jī)械臂的類型及其在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用。 ?  掌握關(guān)節(jié)機(jī)械臂和伸縮機(jī)械臂的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)并制作相應(yīng)模型。 ?  學(xué)習(xí)圖形化編程或 C++代碼編程的基礎(chǔ)知識(shí)，使模型完成實(shí)際任務(wù)。 ?  掌握機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)算法的設(shè)計(jì)、編寫(xiě)及調(diào)試。 2.過(guò)程與方法 ?  通過(guò)觀察、查閱相關(guān)資料等活動(dòng)，培養(yǎng)對(duì)信息的有效性、客觀性做出判斷的意識(shí)，發(fā)展分析概括能力。 ?  通過(guò)機(jī)械臂模型的搭建和編程，發(fā)展編程思維和工程思維能力。 ?  在完成模型設(shè)計(jì)和算法設(shè)計(jì)過(guò)程中，提高分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力，養(yǎng)成自學(xué)能力。 3.情感態(tài)度與價(jià)值觀 ?  了解機(jī)械臂在日常生活中的實(shí)際應(yīng)用，萌發(fā)將科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于日常生活、社會(huì)實(shí)踐的意識(shí)。 ?  養(yǎng)成實(shí)事求是，尊重自然規(guī)律的科學(xué)態(tài)度。 ?  關(guān)注科學(xué)技術(shù)對(duì)社會(huì)發(fā)展、自然環(huán)境及人類生活的影響。

1．項(xiàng)目概述：在車體上安裝超導(dǎo)磁體，磁體位于鐵軌上方，通過(guò)使用超導(dǎo)磁體產(chǎn)生的電磁場(chǎng)在鐵軌導(dǎo)體上運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)體表面由于磁力線穿過(guò)而產(chǎn)生渦流，渦流和超導(dǎo)磁體產(chǎn)生的電磁場(chǎng)相互作用，來(lái)達(dá)到阻止車體的目的。 2．該項(xiàng)目技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)有兩點(diǎn)，其一：采用超導(dǎo)磁體，這樣可以產(chǎn)生強(qiáng)磁場(chǎng)，來(lái)達(dá)到產(chǎn)生較大電磁阻力，可以迅速剎車的目的；其二：采用特殊設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)，在鐵軌側(cè)面安裝高導(dǎo)金屬表面，來(lái)達(dá)到產(chǎn)生較大渦流的目的，同樣可以產(chǎn)生較大阻力的目的。 3．同類技術(shù)產(chǎn)品或成果比較，可以更有效的保護(hù)車輪和鐵軌，同時(shí)用超導(dǎo)材料可以減小交流損耗。 4．能為產(chǎn)業(yè)解決的關(guān)鍵技術(shù)：磁體設(shè)計(jì)、冷卻系統(tǒng)設(shè)計(jì)、鐵軌側(cè)面安裝高導(dǎo)金屬表面材料的選擇和設(shè)計(jì)等幾個(gè)方面可以提供技術(shù)支持。 5．行業(yè)發(fā)展水平：該技術(shù)還沒(méi)有應(yīng)用在鐵路系統(tǒng)，該設(shè)計(jì)是新的專利技術(shù)，需要進(jìn)一步進(jìn)行技術(shù)探索，但我們已經(jīng)掌握了磁體設(shè)計(jì)、冷卻設(shè)計(jì)和控制等一系列技術(shù)，可以很快設(shè)計(jì)出產(chǎn)品。 應(yīng)用范圍： 鐵路系統(tǒng)及城市鐵路系統(tǒng)，尤其適用高速列車系統(tǒng)。

蘭炭也稱半焦碳，是由低變質(zhì)煤在隔絕空氣的情況下加熱獲得的固體產(chǎn)品。在蘭炭生產(chǎn)過(guò)程中，小于3 mm的蘭炭粉末約占總質(zhì)量的10%，這部分蘭炭粉(半焦)是用廉價(jià)的末煤干餾而成，成本較塊煤降低近20%。因其粒度小，不符合生產(chǎn)工藝要求，只能被當(dāng)作低級(jí)燃料廉價(jià)處理或被棄置于河道或地頭。這不僅造成大量能源浪費(fèi)，限制蘭炭的經(jīng)濟(jì)效益，而且對(duì)環(huán)境造成嚴(yán)重污染。 利用蘭炭末制備新材料是有意義的事情，將其改性制備成高性能的鋰電池，不僅可以大幅提升蘭炭的經(jīng)濟(jì)效益，減少?gòu)U料堆環(huán)境的污染，也將降低鋰離子電池的成本。目前研究表明：對(duì)蘭炭末進(jìn)行高溫石墨化處理，性能可以達(dá)到鋰離子電池負(fù)極的性能指標(biāo)。放電容量達(dá)到了300mAh/g以上。循環(huán)壽命，循環(huán)300次后，容量沒(méi)有衰減。該項(xiàng)目對(duì)環(huán)境保護(hù)和資源利用有較大的益處，與現(xiàn)有鋰電池負(fù)極材料相比，有一定的成本優(yōu)勢(shì)。

隨著全球變暖和能源危機(jī)加劇，節(jié)能減排越來(lái)越受到關(guān)注。大型流程加工工業(yè)能量消耗甚巨，所以對(duì)其進(jìn)行過(guò)程用能診斷，找出用能不合理的環(huán)節(jié)，通過(guò)能量集成是同時(shí)節(jié)約能源和減少排放的有效途徑。探討在過(guò)程工業(yè)企業(yè)等生產(chǎn)過(guò)程中如何更有效地利用能源，如何使過(guò)程中產(chǎn)生的各種廢物和副產(chǎn)品得到最大限度地回收利用，如何使整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程產(chǎn)生最小的污染并把過(guò)程對(duì)環(huán)境和生態(tài)的影響降到最小，是本研究項(xiàng)目的主要目標(biāo)。 本項(xiàng)目根據(jù)流程加工過(guò)程企業(yè)實(shí)際流程和運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用ASPEN PLUS軟件模擬整個(gè)過(guò)程。根據(jù)模擬結(jié)果分析系統(tǒng)運(yùn)行性能和主要設(shè)備能量利用率。基于能量平衡與火用分析理論確定系統(tǒng)用能不合理的環(huán)節(jié)。基于整廠能量集成思想，利用多目標(biāo)遺傳算法（GA）和關(guān)聯(lián)向量機(jī)（RSVM）對(duì)能量?jī)?yōu)化利用和變工況操作范圍進(jìn)行探討。依據(jù)分析結(jié)果，提出多化工流程、余熱回收單元和公用工程管網(wǎng)相耦合的新型節(jié)能系統(tǒng)。最后針對(duì)改進(jìn)系統(tǒng)，進(jìn)行能量?jī)?yōu)化評(píng)價(jià)、減排效果評(píng)價(jià)、改造設(shè)計(jì)和經(jīng)濟(jì)性分析。 本課題組在本項(xiàng)目的應(yīng)用方面，在多家石油化工和化工廠開(kāi)展了系統(tǒng)用能診斷與能量?jī)?yōu)化的研究工作，為工廠節(jié)能改造提供了優(yōu)化方案，實(shí)現(xiàn)了節(jié)能減排增效的目的。本項(xiàng)目適合在石油化工、化工、冶金、造紙等企業(yè)應(yīng)用

智能供配電實(shí)驗(yàn)研究共享數(shù)字云平臺(tái)（簡(jiǎn)稱研究平臺(tái)）由供電系統(tǒng)智能故障模擬系統(tǒng)、高低壓智能供電系統(tǒng)、集散控制系統(tǒng)、云控制系統(tǒng)、客戶端等子系統(tǒng)組成。實(shí)驗(yàn)者授權(quán)后，開(kāi)展線上+線下供配電系統(tǒng)的操作實(shí)訓(xùn)、系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)；研究者授權(quán)后開(kāi)展線上“云計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理、人工智能”在供配電系統(tǒng)中的應(yīng)用研究，賦能供配電行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)字化。 一、系統(tǒng)功能 研究平臺(tái)提供供電一次系統(tǒng)故障源，如過(guò)電流、過(guò)欠電壓、三相不平衡等故障種類。提供供電二次系統(tǒng)運(yùn)行信息，包括微機(jī)繼電保護(hù)輸出信息和開(kāi)關(guān)柜體運(yùn)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(shí)驗(yàn)位、接地刀合位、儲(chǔ)能位等開(kāi)關(guān)量；短路、過(guò)流、過(guò)負(fù)荷、過(guò)壓、欠壓、漏電、絕緣監(jiān)視、照明、閉鎖等保護(hù)信息；開(kāi)關(guān)的分閘、合閘、復(fù)歸、試驗(yàn)、溫濕度等控制信息。事件和故障的數(shù)據(jù)等事件記錄信息。 研究平臺(tái)具有人機(jī)會(huì)話、數(shù)據(jù)顯示、記錄查詢、參數(shù)修改、控制操作等功能，設(shè)有就地操作、上位機(jī)操作、客戶端云操作等操作方式，提供數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理、云組態(tài)等功能，使分布式用戶分享系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源與控制資源。 二、系統(tǒng)特征 研究平臺(tái)集供配電系統(tǒng)的能量流與信息流有機(jī)融合。以實(shí)驗(yàn)裝置為中心，輻射分布式、遠(yuǎn)程眾多客戶端，共同分享實(shí)驗(yàn)平臺(tái)資源。提供了一個(gè)從構(gòu)思、設(shè)計(jì)、實(shí)施、驗(yàn)證、評(píng)價(jià)等全方位線上+線下研究場(chǎng)景。服務(wù)于本科生的實(shí)踐教學(xué)，研究生、科研人員的項(xiàng)目研究。 （1）、平臺(tái)集成度高、安全可靠。平臺(tái)硬件裝備包括供電系統(tǒng)智能故障模擬裝置與智能測(cè)試裝置，智能高壓進(jìn)線與出線開(kāi)關(guān)柜，智能低壓進(jìn)線與出線開(kāi)關(guān)柜，組成一個(gè)有機(jī)體系。系統(tǒng)工作電壓為交流380V，高壓開(kāi)關(guān)主回路為交流380V，總功率小于10KW，安全保護(hù)性高。 （2）、搭建共享智能數(shù)字研究空間。研究者在客戶端自定義供電系統(tǒng)一次運(yùn)行工況后，獲取相應(yīng)的二次信息，共同分享數(shù)據(jù)資源。基于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器自學(xué)習(xí)等人工智能方法，設(shè)計(jì)軟件算法，研究供配電的運(yùn)行趨勢(shì)研判、故障診斷和預(yù)測(cè)、運(yùn)行預(yù)警等的控制方案，提升供配電系統(tǒng)自主識(shí)別能力，提升供配電系統(tǒng)安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行水平。 （3）、營(yíng)造分布式融合教學(xué)研究空間。在不同地域的實(shí)驗(yàn)室、單位、高校，線上線下同步進(jìn)行開(kāi)展教學(xué)研究工作。同時(shí)，研究平臺(tái)吸納異地企業(yè)、科研院所、高校的優(yōu)質(zhì)硬件資源。基礎(chǔ)資源一邊建設(shè)、一邊分享，合作資源共建共享，跨區(qū)域融合，實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)式發(fā)展。 三、實(shí)驗(yàn)與研究?jī)?nèi)容 1、高低壓供配電實(shí)訓(xùn)操作系統(tǒng)。完成低壓供配電與高壓供配電等系統(tǒng)操作；高壓開(kāi)關(guān)柜機(jī)械聯(lián)動(dòng)與低壓開(kāi)關(guān)柜閉鎖聯(lián)動(dòng)等系統(tǒng)原理實(shí)訓(xùn)；高壓繼電保護(hù)與低壓繼電保護(hù)等系統(tǒng)參數(shù)整定實(shí)訓(xùn)；高壓一次系統(tǒng)與低壓一次系統(tǒng)故障模擬等實(shí)訓(xùn)操作。 2、研制供電+控制設(shè)備一體化無(wú)人值守系統(tǒng)，遠(yuǎn)程監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)裝備的運(yùn)行狀況、系統(tǒng)操作、以及運(yùn)行管理。適用于油田、沙漠等野外無(wú)人值守場(chǎng)所，可用手機(jī)、平板電腦、電腦等終端設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與操作。 3、研制無(wú)人值守變電站，用手機(jī)可以監(jiān)視設(shè)備運(yùn)行工況、操作設(shè)備運(yùn)行。 4、研制分布式變電站集群化管理系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)社區(qū)、企業(yè)變電站分布式管理與遠(yuǎn)程自動(dòng)化監(jiān)控有機(jī)融合，能夠跨區(qū)域集群化監(jiān)控，完成眾多變電站的運(yùn)行監(jiān)控、故障預(yù)判、檢修預(yù)警、故障排查、遠(yuǎn)程急停電、遠(yuǎn)程送電、運(yùn)行電費(fèi)監(jiān)管等業(yè)務(wù)。 5、研制供配電損耗分析系統(tǒng)。分析線路損耗、變壓器損耗，有效診斷竊電、攤派電損、電價(jià)估算等。 6、研制供配電虛擬仿真系統(tǒng)。研究高壓開(kāi)關(guān)、變壓器、電纜運(yùn)行、繼電保護(hù)、倒閘操作等虛擬仿真系統(tǒng)。 7、研制供用電協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)。研究風(fēng)光互補(bǔ)控制、用電協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)、光伏發(fā)電+負(fù)載協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)、風(fēng)力發(fā)電+負(fù)載協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)等協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)。 8、研制設(shè)備遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)。如農(nóng)業(yè)灌溉、供排水、抽油機(jī)、景觀燈等遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)。 四、適用對(duì)象 1、實(shí)驗(yàn)教學(xué)：電氣工程及其自動(dòng)化專業(yè)、電子信息專業(yè)、計(jì)算機(jī)專業(yè)、計(jì)算機(jī)軟件專業(yè)、測(cè)控技術(shù)與儀器專業(yè)、機(jī)械設(shè)計(jì)專業(yè)等本科專業(yè)。 2、實(shí)訓(xùn)與培訓(xùn)：電氣控制技術(shù)人員、供配電技術(shù)人員、供配電運(yùn)行人員等。 3、軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)：自動(dòng)控制系統(tǒng)軟件、供配電系統(tǒng)軟件。 4、算法驗(yàn)證：自動(dòng)控制系統(tǒng)算法，供配電調(diào)度系統(tǒng)、協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)算法等。  

復(fù)旦大學(xué)“基于類腦智能的輿情系統(tǒng)研究”項(xiàng)目組就疫情期間的網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)展開(kāi)了深入分析。其中由大數(shù)據(jù)學(xué)院魏忠鈺副教授和新聞學(xué)院周葆華教授負(fù)責(zé)的用戶畫(huà)像團(tuán)隊(duì)，梳理了新浪微博中群體輿論演化總體態(tài)勢(shì)及代表性群體的輿論特征，并對(duì)輿論引導(dǎo)方式提出了對(duì)策和建議。01 大數(shù)據(jù)輿論分析：把握民意趨勢(shì)、挖掘事件成因團(tuán)隊(duì)分析了2020年1月15日至2月16日期間與疫情相關(guān)的3000萬(wàn)條微博，依托情感分析、話題聚類等文本挖掘手段準(zhǔn)確感知網(wǎng)民的情感傾向轉(zhuǎn)變和話題動(dòng)態(tài)演化。數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示，疫情初期的輿論以負(fù)面情緒居多。隨著中央全力部署、政府防控措施出臺(tái)（實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的公布、武漢實(shí)行封城管控）、專家學(xué)者釋疑解惑（鐘南山院士、張文宏醫(yī)生等對(duì)疫情的判斷)，正向情感不斷提高。隨后雖然疫情增長(zhǎng)率不斷減緩，情感指數(shù)仍有變動(dòng)，多與受疫情觸發(fā)的熱點(diǎn)議題相關(guān)。02 群體畫(huà)像：精準(zhǔn)定位人群、感知個(gè)性化訴求團(tuán)隊(duì)根據(jù)用戶的職業(yè)、地域等屬性將用戶細(xì)分為不同群體，并進(jìn)行參與度的動(dòng)態(tài)比較，同時(shí)對(duì)代表性群體的網(wǎng)絡(luò)言論進(jìn)行定點(diǎn)分析，準(zhǔn)確感知不同社會(huì)群體的心理訴求與價(jià)值預(yù)期。對(duì)于不同職業(yè)的用戶，在疫情爆發(fā)初期，自媒體、專業(yè)技術(shù)人員和學(xué)生較為活躍，在事件后期專業(yè)技術(shù)人員、 自媒體、 企業(yè)高管、新聞出版與文化專業(yè)人士較為活躍。聚焦于奮戰(zhàn)一線的醫(yī)護(hù)群體，大多向外界傳遞了一往無(wú)前的抗疫精神，也不乏個(gè)別事件令其承受巨大壓力，需要更多的社會(huì)理解和關(guān)愛(ài)。另外，由疫情所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)影響逐漸蔓延，私營(yíng)企業(yè)主及工薪階層群體面臨巨大壓力，大多顯露出焦慮情緒，需要采取有力措施幫中小企業(yè)主紓困解難。對(duì)于不同地域的用戶，參與討論的用戶中廣東、北京用戶占比較高，其次是東南沿海各地，話題的地區(qū)“下沉”趨勢(shì)明顯。特別地，武漢患者群體作為地域分群角度的特殊主體，通過(guò)社交媒體向外界講述自己的親身遭遇，尋求社會(huì)救助，使個(gè)體訴求進(jìn)入公共議程，激發(fā)了全網(wǎng)對(duì)于武漢患者群體命運(yùn)的同情與共鳴。而隨著國(guó)際疫情局勢(shì)的不斷緊張，華僑華人群體面臨歧視壓力，需要在下一階段嚴(yán)防“輸入”過(guò)程中予以妥善引導(dǎo)。03 事件關(guān)聯(lián)：警惕次生輿情、完善發(fā)聲渠道疫情期間，不少熱點(diǎn)討論相繼引發(fā)了有關(guān)社會(huì)深層次問(wèn)題的“次生輿情”，追蹤事件關(guān)聯(lián)將進(jìn)一步協(xié)助制定危機(jī)應(yīng)對(duì)預(yù)案。以近期學(xué)校實(shí)施網(wǎng)課為例，部分學(xué)校存在的網(wǎng)課工具攀比化、部分貧困群體的自卑自嘲心理引發(fā)討論。而弱勢(shì)群體缺少發(fā)聲平臺(tái)，若忽視其訴求將進(jìn)一步激發(fā)矛盾。因此，各級(jí)政府要加強(qiáng)對(duì)復(fù)工復(fù)產(chǎn)復(fù)學(xué)過(guò)程中貧困人群的關(guān)心，新聞媒體要加強(qiáng)對(duì)弱勢(shì)群體的報(bào)道撫慰，促進(jìn)社會(huì)溝通與社會(huì)公平。不同的群體聚集于不同的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)之中，輿論表達(dá)方式也不盡相同，對(duì)分群體輿論特征進(jìn)行分析使得挖掘群體共鳴更為高效。團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步推動(dòng)分群體智能輿論分析和信息匯集平臺(tái)建設(shè)，探索建立公共危機(jī)信息匯集平臺(tái)。在中國(guó)疫情防控不斷取得階段性成果的同時(shí)，團(tuán)隊(duì)還將持續(xù)跟進(jìn)對(duì)國(guó)際疫情的輿情分析，為網(wǎng)絡(luò)空間現(xiàn)代化治理能力的提升賦能。

主要面向有一定算法基礎(chǔ)的高校用戶，用戶通過(guò)多次工業(yè)應(yīng)用性實(shí)驗(yàn)，將智能視覺(jué)感知理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中，培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際動(dòng)手能力，使學(xué)生掌握智能視覺(jué)感知的基礎(chǔ)理論、技術(shù)和方法。

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)介:本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類方法,旨在通過(guò)改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類問(wèn)題,屬于茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類領(lǐng)域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評(píng)的功能和特征,采集不同時(shí)間不同傳感器的特征值,構(gòu)建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子,進(jìn)而構(gòu)建毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預(yù)測(cè)毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類的效率和準(zhǔn)確度,為消費(fèi)者提供茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類的有效方法.

本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類方法,旨在通過(guò)改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類問(wèn)題,屬于茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類領(lǐng)域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評(píng)的功能和特征,采集不同時(shí)間不同傳感器的特征值,構(gòu)建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子,進(jìn)而構(gòu)建毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預(yù)測(cè)毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類的效率和準(zhǔn)確度,為消費(fèi)者提供茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類的有效方法.