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本項(xiàng)目研究了安全信息在安全管理中的重要性及建立安全管理信息系統(tǒng)的必要性，并對(duì)比了傳統(tǒng)和現(xiàn)代安全管理信息系統(tǒng)的模式。結(jié)合我國(guó)安全信息管理的實(shí)際情況，并以首都鋼鐵集團(tuán)公司、太原鋼鐵集團(tuán)公司的應(yīng)用需求開發(fā)了安全管理信息系統(tǒng)軟件。該安全管理信息軟件使用 Delphi7.0 語言編寫，采用 Access2003 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，可運(yùn)行于 Windows98/ Windows2000/ Windows XP 等操作系統(tǒng)，該軟件的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和報(bào)表結(jié)構(gòu)符合國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理局發(fā)布的《傷亡事故統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度》的規(guī)定，涉及的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)符合 GB/T4754-2002。該軟件的功能主要分為五大模塊：系統(tǒng)維護(hù)、安全信息管理、安全分析、安全評(píng)價(jià)和系統(tǒng)恢復(fù)。系統(tǒng)維護(hù)模塊主要實(shí)現(xiàn)企業(yè)基本信息管理、用戶權(quán)限管理以及系統(tǒng)備份等功能；安全信息管理模塊主要實(shí)現(xiàn)安全信息的錄入、修改和刪除，對(duì)安全信息的綜合查詢和分類統(tǒng)計(jì)，并且輸出兩個(gè)報(bào)表；安全分析模塊主要采用事故樹分析法對(duì)企業(yè)常見傷亡事故進(jìn)行事故樹定性分析（最小徑集、最小割集和結(jié)構(gòu)重要度）和定量分析（頂上事件發(fā)生概率、概率重要度和臨界重要度）；安全評(píng)價(jià)模塊主要采用安全檢查表法對(duì)企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行綜合打分并得出結(jié)論；系統(tǒng)恢復(fù)模塊主要實(shí)現(xiàn)當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)重大問題時(shí)對(duì)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)。目前與有關(guān)企業(yè)合作，按用戶要求進(jìn)行個(gè)性開發(fā)，使管理信息系統(tǒng)軟件更加實(shí)用。該項(xiàng)目的研究成果達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平，所開發(fā)的軟件運(yùn)行穩(wěn)定，界面友好，操作方便，簡(jiǎn)單實(shí)用。應(yīng)用范圍：該項(xiàng)目可應(yīng)用于各企事業(yè)單位的安全管理，行業(yè)包括農(nóng)、林、牧、漁業(yè)，采掘業(yè)，制造業(yè)，電力、煤氣及水的生成和供應(yīng)業(yè)，建筑業(yè)，地質(zhì)勘探業(yè)，交通運(yùn)輸業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)等等。

信息系統(tǒng)其安全要求也日益提高。軟件漏洞、數(shù)據(jù)代碼完整性破壞等，已成為難以防范的威脅。本成果針對(duì)通信系統(tǒng)，采用一種新型可編程硬件模塊，來增強(qiáng)系統(tǒng)通信硬件加解密及嵌入式處理器運(yùn)行安全，并優(yōu)化設(shè)計(jì)程序恢復(fù)機(jī)制，確保系統(tǒng)遭到攻擊時(shí)程序的正常執(zhí)行。此成果的優(yōu)勢(shì)為：硬件模塊與處理器間屬物理隔離，本身不易被攻擊；模塊本身幾乎不占用處理器的運(yùn)算消耗；具有低資源開銷特點(diǎn)；可適用于其它信息系統(tǒng)。

隨著高新技術(shù)的發(fā)展和產(chǎn)品復(fù)雜程度的增加，尤其是航天、航空等復(fù)雜產(chǎn)品向小型化、輕量化、精密化和光、機(jī)、電一體化方向的發(fā)展，產(chǎn)品的填充密度和裝配質(zhì)量要求越來越高，裝配工藝的發(fā)展成為保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的決定性因素。虛擬裝配工藝規(guī)劃及其信息管理系統(tǒng)主要是通過構(gòu)建一個(gè)基于VR平臺(tái)的人機(jī)交互裝配工藝規(guī)劃環(huán)境，使用戶能在可視化的環(huán)境下交互地對(duì)產(chǎn)品三維模型進(jìn)行擬實(shí)的裝配操作，以建立和分析零部件的裝配順序、裝配路徑、裝配過程中的動(dòng)態(tài)干涉，驗(yàn)證和分析裝配工、夾具的空間可操作性和裝夾定位關(guān)系，并以此為基礎(chǔ)，形成規(guī)范的復(fù)合裝配工藝文檔。

本項(xiàng)目研究了安全信息在安全管理中的重要性及建立安全管理信息系統(tǒng)的必要性，并對(duì)比了傳統(tǒng)和現(xiàn)代安全管理信息系統(tǒng)的模式。結(jié)合我國(guó)安全信息管理的實(shí)際情況，并以首都鋼鐵集團(tuán)公司、太原鋼鐵集團(tuán)公司的應(yīng)用需求開發(fā)了安全管理信息系統(tǒng)軟件。 該安全管理信息軟件使用Delphi7.0語言編寫，采用Access2003數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，可運(yùn)行于Windows98/ Windows2000/ Windows XP等操作系統(tǒng)，該軟件的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和報(bào)表結(jié)構(gòu)符合國(guó)家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理局發(fā)布的《傷亡事故統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度》的規(guī)定，涉及的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)符合GB/T4754-2002。該軟件的功能主要分為五大模塊：系統(tǒng)維護(hù)、安全信息管理、安全分析、安全評(píng)價(jià)和系統(tǒng)恢復(fù)。系統(tǒng)維護(hù)模塊主要實(shí)現(xiàn)企業(yè)基本信息管理、用戶權(quán)限管理以及系統(tǒng)備份等功能；安全信息管理模塊主要實(shí)現(xiàn)安全信息的錄入、修改和刪除，對(duì)安全信息的綜合查詢和分類統(tǒng)計(jì)，并且輸出兩個(gè)報(bào)表；安全分析模塊主要采用事故樹分析法對(duì)企業(yè)常見傷亡事故進(jìn)行事故樹定性分析（最小徑集、最小割集和結(jié)構(gòu)重要度）和定量分析（頂上事件發(fā)生概率、概率重要度和臨界重要度）；安全評(píng)價(jià)模塊主要采用安全檢查表法對(duì)企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行綜合打分并得出結(jié)論；系統(tǒng)恢復(fù)模塊主要實(shí)現(xiàn)當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)重大問題時(shí)對(duì)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)。 目前與有關(guān)企業(yè)合作，按用戶要求進(jìn)行個(gè)性開發(fā)，使管理信息系統(tǒng)軟件更加實(shí)用。該項(xiàng)目的研究成果達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平，所開發(fā)的軟件運(yùn)行穩(wěn)定，界面友好，操作方便，簡(jiǎn)單實(shí)用。 應(yīng)用范圍：該項(xiàng)目可應(yīng)用于各企事業(yè)單位的安全管理，行業(yè)包括農(nóng)、林、牧、漁業(yè)，采掘業(yè)，制造業(yè)，電力、煤氣及水的生成和供應(yīng)業(yè)，建筑業(yè)，地質(zhì)勘探業(yè)，交通運(yùn)輸業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)等等。

該成果通過無源高頻率射頻技術(shù)實(shí)時(shí)采集路段的車流量信息與車輛信息，現(xiàn)實(shí)了交通檢測(cè)探頭，通過交通控制中心與交通誘導(dǎo)顯示屏的通信，在沒有人員干預(yù)的情況下，交通控制中心通過對(duì)信息的采集與分析，對(duì)路段的車輛通行情況進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，最終將處理結(jié)果通過顯示屏顯示出來，為駕駛?cè)藛T順利通行提供了引導(dǎo)。

"本發(fā)明公開了一種用于相干通信系統(tǒng)中,移除相位調(diào)制信息的數(shù)字信號(hào)處理(DSP)方法，解決目前采用傳統(tǒng) M 次方法復(fù)雜度高的問題。在相干通信系統(tǒng)中，在做頻偏估計(jì)和相位估計(jì)之前一般需要去除相位調(diào)制信息，傳統(tǒng)的方法為 M 次方法，即對(duì)接收到的復(fù)數(shù)信號(hào)作 M 次冪操作。但該方法需要多次復(fù)數(shù)乘法，復(fù)雜度高。本發(fā)明提出了一種方法，采用實(shí)數(shù)的絕對(duì)值操作來實(shí)現(xiàn)對(duì)相位的 M 倍操作。首先將接收到的復(fù)數(shù)信號(hào)分為實(shí)部信號(hào)和虛部信號(hào)，然后分

文本語義相似度是指兩個(gè)句子或文本片段之間的語義等價(jià)程度，其研究在自然語言處理的問答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯、信息抽取、自動(dòng)摘要等相關(guān)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。現(xiàn)有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關(guān)聯(lián)，缺乏概念層面的精確計(jì)算導(dǎo)致這些方法的準(zhǔn)確性提升困難，而實(shí)現(xiàn)全文本在概念層面的精確計(jì)算尚無有效模型。 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)依據(jù)單個(gè)名詞的概念信息量為基礎(chǔ)，分別提出了多種模型和方法實(shí)現(xiàn)文本在概念級(jí)別快速、精確地計(jì)算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監(jiān)督基本模型；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計(jì)算方法；（3）提出一種融合信息權(quán)重的全文本信息量計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，團(tuán)隊(duì)提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數(shù)據(jù)集上均超過了當(dāng)年最先進(jìn)系統(tǒng)的總成績(jī)，并且在SemEval 2017 STS國(guó)際測(cè)評(píng)中，本系統(tǒng)的總成績(jī)?cè)谒袇①悎F(tuán)隊(duì)中排名第二，其中在Track 1數(shù)據(jù)集上排名第一（共34個(gè)參賽團(tuán)隊(duì)提交81個(gè)系統(tǒng)）。相關(guān)論文被大會(huì)評(píng)選為“Best of SemEval 2017”。

文本語義相似度是指兩個(gè)句子或文本片段之間的語義等價(jià)程度，其研究在自然語言處理的問答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯、信息抽取、自動(dòng)摘要等相關(guān)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。現(xiàn)有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關(guān)聯(lián)，缺乏概念層面的精確計(jì)算導(dǎo)致這些方法的準(zhǔn)確性提升困難，而實(shí)現(xiàn)全文本在概念層面的精確計(jì)算尚無有效模型。 我們依據(jù)單個(gè)名詞的概念信息量為基礎(chǔ)，分別提出了多種模型和方法實(shí)現(xiàn)文本在概念級(jí)別快速、精確地計(jì)算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監(jiān)督基本模型（發(fā)表SCI論文1篇，授權(quán)專利1項(xiàng)）；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計(jì)算方法（發(fā)表SCI論文1篇）；（3）提出一種融合信息權(quán)重的全文本信息量計(jì)算方法（發(fā)表SCI論文1篇，最佳國(guó)際測(cè)評(píng)論文1篇）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數(shù)據(jù)集上均超過了當(dāng)年最先進(jìn)系統(tǒng)的總成績(jī)，并且在SemEval 2017 STS國(guó)際測(cè)評(píng)中，我們系統(tǒng)的總成績(jī)?cè)谒袇①悎F(tuán)隊(duì)中排名第二，其中在Track 1數(shù)據(jù)集上排名第一（共34個(gè)參賽團(tuán)隊(duì)提交81個(gè)系統(tǒng)）。相關(guān)論文被大會(huì)議評(píng)選為“Best of SemEval 2017”。 隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，智能問答系統(tǒng)應(yīng)用在許多行業(yè)和領(lǐng)域中都有迫切的需求。比如在電話咨詢場(chǎng)景中，傳統(tǒng)人工坐席無法滿足日益增加的客戶咨詢量；在政府業(yè)務(wù)公開場(chǎng)景中，智能機(jī)器人對(duì)用戶的不準(zhǔn)確答復(fù)會(huì)影響政府形象和公信力。目前業(yè)界的做法是人工設(shè)計(jì)問答系統(tǒng)或者對(duì)話系統(tǒng)，而不是使問答系統(tǒng)真正具有人類常識(shí)和世界知識(shí)，這種系統(tǒng)無法適應(yīng)提問方法的改變或應(yīng)用場(chǎng)景的轉(zhuǎn)換。而概念信息方法以認(rèn)知知識(shí)庫為基礎(chǔ)可以獲得大量世界知識(shí)，比如概念之間的上下位關(guān)系。在特定領(lǐng)域的問答匹配多個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相對(duì)于谷歌最新的深度計(jì)算模型BERT，概念信息語義相似度無監(jiān)督模型已經(jīng)比當(dāng)今最優(yōu)深度學(xué)習(xí)模型高出13%-15%。在問答系統(tǒng)上準(zhǔn)確性的優(yōu)勢(shì)說明，概念信息語義相似度模型對(duì)智能問答系統(tǒng)具有明顯的應(yīng)用落地優(yōu)勢(shì)。

根據(jù)智能交通信息檢測(cè)需求，依據(jù)RFID檢測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)而設(shè)計(jì)出一種基于無線射頻技術(shù)的智能交通誘導(dǎo)系統(tǒng)，該系統(tǒng)是一種針對(duì)智能交通領(lǐng)域的信息采集、傳輸、分析、處理系統(tǒng)。通過建立基于物聯(lián)網(wǎng)的智能交通示范工程，為物聯(lián)網(wǎng)在智能交通上的應(yīng)用提供基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)和決策依據(jù)，以點(diǎn)帶面，逐步建立物聯(lián)網(wǎng)在智能交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、分析和處理規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，全面提高交通管理水平，規(guī)范交通秩序，提高道路利用率，擴(kuò)大交通管理范疇，提高交通和運(yùn)輸生活質(zhì)量。利用了物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，通過無源高頻率射頻技術(shù)實(shí)時(shí)采集路段的車流量信息