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本技術成果提供了一種實用價值大、反映營銷深層規律的、準確預測電量的基于對熱點事件進行關聯 挖掘的電量預測方法，包括以下步驟：1.分析數據，建立模型；2.挖掘熱點事件；3.運用關聯規則挖掘事 件之間的聯系進行電量預測

高溫、低溫和鹽堿脅迫已成為限制作物生產和植物生長發育的重要環境因子。本項目歷時14年，以重要作物棉花和模式植物擬南芥為材料，將基因挖掘、機理探索與利用緊密結合，分離鑒定了多個溫度和高鹽脅迫應答基因、高效特異表達啟動子及基因表達調控元件，探討了其調控機制，為作物遺傳改良提供了新基因資源和理論支撐。①發現了高溫誘導的miRNA可變剪切新機制，探討了低溫脅迫下GhDREB1與激素的調控關系，為闡明植物應答溫度脅迫的分子機理提供了新證據。②解析了GhZFP1、GhMT3a和GhNHX1等基因在植物高鹽脅迫適應中通過調節Na+積累和清除活性氧發揮作用，為作物抗逆品種改良提供了重要基因資源。③發掘并鑒定了植物組織特異高效啟動子和調控元件，闡明了核基質結合序列在提高遺傳轉化效率和轉基因表達水平方面的作用，為植物遺傳轉化提供了有效表達載體。本成果在Molecular Cell等國內外學術刊物發表論文71篇，其中SCI論文62篇；總影響因子235，影響因子5以上論文15篇，單篇最高影響因子15.28，他引總計2227次。高溫誘導的miRNA可變剪切闡明了環境脅迫與植物miRNA加工的調控關系，是本領域研究的重大發現，在國內外產生了較大影響，為提升我國在該領域研究的國際影響力發揮了積極作用。

中試階段/n該項目實現了豬產肉性狀、抗病性狀基因的批量挖掘與驗證，開發出一批分子育種標記，建立了多標記聚合輔助育種技術體系，為湖北及我國優質健康豬的培育提供了豐富基因資源和技術支撐，取得了良好社會經濟效益。

汽車零部件產品知識數據庫系統主要用于汽車產品的自主開發設計。系統內可儲存相關成熟產品的設計圖紙、結構圖片、及設計知識。為設計師進行新產品設計開發提供查詢和參考。系統可運用關鍵詞或圖號或所屬關系進行模糊查詢，調用內存中的設計圖紙、結構圖片、及設計知識。實現技術支持的目標。 系統可實現權限管理，即根據不同的權限進行分級授權管理和存儲調用AutoCAD、Pro/E、UG、CATIA等多種繪圖軟件繪制的工程視圖，以及對相關圖片、表格和測試報告等資料。并設計接口以兼容和調用采用其它設計計算模塊，使其能有效的進行二次應用與管理操作

在一個 B2C電子商務網站中，通常都會產生大量的數據，如用戶資料，用戶行為信息，用戶消費信息，以及其他的一些日志信息等。如何利用這些數據增進對運營和業務情況的了解，幫助我們在運營管理及營銷策略等方面做出及時、正確的判斷，并且提供有效的決策支持—這就是B2CMiner 的核心課題。 與同類技術產品相比，B2CMiner具有如下的特點和優勢： 強大的數據挖掘引擎實現了高效的關聯規則分析、分類、和聚類算法，并且為 B2C電子商務應用進行了量體裁衣地優化和改進。 多種數據源處理能力可以處理關系數據庫數據源， XML 數據源，文本（日志）文件數據源。 跨平臺，部署靈活軟件可以運行在 Windows ，Unix 和 Linux 上；而且 B2Cminer 和 web 應用程序耦合度小，靈活部署。無論是在網站運營前還是運營中都可以方便地使用。 主要應用范圍： 電子商務網站，電子政務網站。 市場應用前景： 提高電子商務網站營業額5%-10%；提高電子政務網站。

一、成果簡介 擁有雞基因組細菌人工染色體(BAC)文庫，基因組覆蓋率10倍以上，100~300kb基因組插入率達到90%以上，文庫的嵌合體率為5%~6%，為功能基因的研究提供了重要的資源和平臺。對雞重要經濟性狀QTL座位的大尺度定位，在10條染色體發現19個QTL座位影響體重性狀；在18條染色體上發現52個QTL座位影響不同的屠宰性狀和屠體測量性狀；在12條染色體發現21個QTL座位影響脛長性狀。開展了包括茶花雞在內的雞蛋白質組功能基因表達研究，通過

本發明公開了一種基于結構和內容二級過濾的 Web 數據相似性檢測方法，在傳統的通用相似性檢測 方法的基礎上，發掘出 Web 數據結構和內容分布的特點，對檢測的文檔集進行兩級過濾；兩級過濾中的 第一級過濾是結構相似性過濾，對每個Web文檔建模為Tag樹結構，從而剔除在結構上不相似的文檔集， 并對剩余的文檔進行關鍵內容抽取，將其表示成元組向量的形式，將關鍵信息連接起來生成字符串集； 兩級過濾中的第二級過濾則對第一級過濾后生成的字符串集進行 Trie

環境溫濕度、光照強度、水分、鹽堿度、作物生理指標……這些參數關系農作物生長，現代農業通過農業信息智能感知技術便可輕松“一網打盡”。 然而實時監測這些指標需要電力驅動，電力無疑是智慧農業蓬勃發展的“源頭活水”。田間地頭常常難以鋪設管線，而電池有限續航能力和污染風險又比較突出。因此發展農業信息“無源感知”是未來智慧農業一大趨勢。 為更好地解決這一難題，浙江大學生物系統工程與食品科學學院IBE團隊平建峰研究員課題組，提出了一種簡便有效的方法，從農業環境中挖掘自然能源并將其高效轉化為電能。首次將摩擦納米發電機技術應用于農用紡織品中，并用于降雨時雨水能的收集，通過能量轉化獲取電能。 這項研究，近日發表在國際知名期刊《納米能源》（ Nano Energy ）上，論文第一作者為浙江大學生物系統工程與食品科學學院2020級博士研究生姜成美 ，通訊作者為平建峰研究員。 功能化紗線的制備流程及其在農業中的應用場景把摩擦納米發電機裝進農用紡織品的紗線里 南方地區經常暴雨成災，造成農業生產的巨大損失。農用紡織品在大棚設施中最為常見，它能夠遮陰擋雨，保護農作物。 如何從農業環境中挖掘能源？ 浙大科研人員將這兩者巧妙結合，通過紗線表面功能化，將摩擦納米發電機依附在紗線上，織成智能化農用紡織品，利用雨水沖刷時的電子轉移與流動產生電流，源源不斷地為智慧農業供能。裝載摩擦納米發電機的紗線可以說是智慧農業的“無源活水”。 這個研究靈感來自一場突如其來的大雨：仲夏時節，一場突如其來的傾盆大雨透過來不及關閉的窗戶摧殘了窗臺邊的綠植。這引起了研究人員的思考：“農作物所處的環境只會更惡劣，那么我們就想辦法利用它的惡劣。”大棚不僅可以作為作物、動物的“保護傘”，還可以作為雨滴能的收集器。 實驗數據顯示，在9.5牛頓的連續力作用下，3厘米長的紗線就能產生7.7伏的電壓。 平建峰介紹，未來通過連接儲能設備，這些被改造的農用紡織品，不僅可以為種植業和畜牧業提供保護以提高農畜產品質量與產量，還可以為物聯網感知器件源源不斷地輸送電能，從而開展農業信息的無源監測和實時提供天氣狀況。 功能化紗線在農用紡織品上的應用綠色能源在智慧農業中具有廣闊應用 為什么雨滴的能量可以轉化成電能呢？ 這是因為對農用紡織品的紗線進行了特殊改造。科研人員在其表面覆蓋了兩層特殊材料——導電的碳化鈦納米材料和不導電的聚二甲基硅氧烷（一種高分子聚合物）。 功能化紗線收集雨滴能的原理 該聚合物能夠防水并與環境中的雨水發生電子轉移。而碳化鈦感應電極，不僅具有高導電性能，還因其高電負性可以助力表面聚合物搶奪電子。因此在實現農用紡織品原有的農用保護材料、保溫、遮陽、水土保持、排水灌溉、種子培育基材的功能基礎上，還能從農業環境中源源不斷地獲取能源，為智慧農業提供驅動力，實現農業信息“無源實時感知”。 平建峰說，這兩種材料具有良好的生物相容性，而且整個制備過程易于規模化和工業化。

2020年11月29日，中國機械工業聯合會在杭州市組織召開了由浙江大學、江蘇恒立液壓股份有限公司、江蘇恒立液壓科技有限公司共同完成的“挖掘機核心液壓元件關鍵技術與產業化”科技成果鑒定會。會議邀請了7位專家組成鑒定委員會，天津工業大學夏長亮院士擔任鑒定委員會主任委員，南車株洲電力機車研究所有限公司丁榮軍院士擔任副主任委員，華中科技大學丁漢院士、邵新宇院士、上海交通大學李仁涵教授、中國生產力促進中心協會蔡文沁研究員、三一重機有限公司曹東輝研究員級高級工程師擔任委員。會議由中國機械工業聯合會馬敬坤處長主持，浙江大學機械工程學院院長楊華勇院士到會致辭。 鑒定委員會聽取了項目負責人徐兵教授的匯報，審查了相關技術資料。經質詢和討論，鑒定委員會認為，該成果技術難度大，創新性強，總體技術達到國際先進水平，在柱塞泵/馬達高承載與低噪音設計、內高壓復雜薄壁結構均質化精密鑄造工藝、液壓系統高效匹配控制技術等方面達到國際領先水平，同意通過鑒定。

在醫學領域首次應用商務智能軟件（Business Objects XI）作為中醫臨床數據倉庫OLAP分析的軟件基礎。開發實現了基于細節數據模型、多維數據模型和海量臨床診療數據的探索性分析、展示系統，分析展示的內容包括名老中醫經驗傳承、重大疾病的病證及臨床表現要素關系等的主題分析集。可從數據概況、方劑、藥物、疾病、癥狀、治法和證候等方面分別對名老中醫和重大疾病臨床數據進行多種關系知識的探索性分析。同時，對分析結果可進行實時查詢、導出和展示（下圖是一位名老中醫某經典處方的臨床應用證候分布情況）。    本實驗室與中國中醫科學院合作進行中醫臨床數據倉庫與挖掘分析平臺，以及中醫臨床數據挖掘方法的研究，實現了對中醫臨床采集病歷數數據的集成與整合，數據挖掘與分析的中醫臨床數據倉庫及挖掘分析平臺，該平臺旨在支持從真實世界中醫臨床診療中產生海量科研分析用數據，并以真實、高質量的數據為基礎進行中醫臨床與理論研究，為中醫臨床療效評價、臨床中藥新藥創制提供客觀的醫學證據和適宜的數據分析方法。該成果于2009年12月獲得國家科技進步二等獎。   名老中醫OLAP展示例子 1.2多維分析與復雜網絡分析系統   以中醫臨床數據中癥-證-治的復雜關系和復雜網絡分析方法研究為出發點，開發實現了中醫臨床復雜網絡分析系統。該系統包括如聯機數據篩選、復雜網絡建模、統計特性分析、可視化網絡數據篩選等基本功能，能夠支持中醫臨床診療數據中的疾病（中西醫）、癥狀、證候、藥物等實體內部元素以及實體之間元素的網絡模型構建和多種復雜網絡分析方法如節點中心性分析、社團分析、節點相似度分析等。從大量的臨床數據中分析獲得臨床核心處方及其主要適應癥，以及隨癥加減信息。該系統采用Eclipse 富客戶端(Rich Client Platform, RCP)和Java語言開發（下圖是該系統的主界面）。  在醫學領域首次應用商務智能軟件（Business Objects XI）作為中醫臨床數據倉庫OLAP分析的軟件基礎。開發實現了基于細節數據模型、多維數據模型和海量臨床診療數據的探索性分析、展示系統，分析展示的內容包括名老中醫經驗傳承、重大疾病的病證及臨床表現要素關系等的主題分析集。可從數據概況、方劑、藥物、疾病、癥狀、治法和證候等方面分別對名老中醫和重大疾病臨床數據進行多種關系知識的探索性分析。同時，對分析結果可進行實時查詢、導出和展示（下圖是一位名老中醫某經典處方的臨床應用證候分布情況）。  獲獎證書   1.中醫臨床數據倉庫與挖掘分析平臺 通過分析中醫臨床數據元素及其多維、多層次的關系特點，研究設計了中醫臨床參考信息模型，以及為基礎構建中醫臨床數據倉庫細節數據模型和多維數據模型，建立以數據倉庫為核心的數據整合、數據抽取/轉換/轉載和數據整理、數據挖掘、OLAP和統計分析的智能信息處理平臺。該平臺以中醫臨床數據倉庫及其運行環境工具的構建為基礎，基于實際的臨床診療數據，實現對中醫診療數據進行多主題、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查詢檢索，并支持基于Web的OLAP主題應用，為名老中醫經驗繼承研究、中醫臨床評價研究和臨床科研提供實際的診療數據證據和知識來源，以支持臨床科研決策分析，滿足中醫臨床評價研究的探索性分析需求。針對中醫臨床數據的特點，研究體現中醫臨床數據模型特點的數據挖掘新方法，為面向中醫臨床研究的數據挖掘和機器學習方法研究提供新的思路和研究方向。該平臺的構建初期以重大慢性疾病：中風、冠心病和糖尿病診治規律，以及名老中醫經驗傳承研究為支持目標。   中醫臨床數據倉庫平臺   1.1中醫臨床數據預處理技術臨床數據的預處理包括數據整合、數據整理和數據轉換等技術，我們面向中醫臨床數據結構內容以及中醫臨床研究的分析需求，實現具有完善的數據抽取-轉換-裝載（Extraction-transforming-loading，ETL）、數據整理和數據轉換導出功能的數據前處理軟件。該軟件針對醫學數據利用中的分布式（多采集點）采集、患者隱私保護和大規模數據處理的特點，采用靈活的數據映射配置和臨床術語庫銜接等方式把各采集點數據導入到臨床數據倉庫中，并支持批量數據核查和數據規范整理（對臨床數據中的術語性數據如癥狀體征、診斷和藥物等進行概念化語義規范）功能。   在醫學領域首次應用商務智能軟件（Business Objects XI）作為中醫臨床數據倉庫OLAP分析的軟件基礎。開發實現了基于細節數據模型、多維數據模型和海量臨床診療數據的探索性分析、展示系統，分析展示的內容包括名老中醫經驗傳承、重大疾病的病證及臨床表現要素關系等的主題分析集。可從數據概況、方劑、藥物、疾病、癥狀、治法和證候等方面分別對名老中醫和重大疾病臨床數據進行多種關系知識的探索性分析。同時，對分析結果可進行實時查詢、導出和展示（下圖是一位名老中醫某經典處方的臨床應用證候分布情況）。   名老中醫OLAP展示例子    以中醫臨床數據中癥-證-治的復雜關系和復雜網絡分析方法研究為出發點，開發實現了中醫臨床復雜網絡分析系統。該系統包括如聯機數據篩選、復雜網絡建模、統計特性分析、可視化網絡數據篩選等基本功能，能夠支持中醫臨床診療數據中的疾病（中西醫）、癥狀、證候、藥物等實體內部元素以及實體之間元素的網絡模型構建和多種復雜網絡分析方法如節點中心性分析、社團分析、節點相似度分析等。從大量的臨床數據中分析獲得臨床核心處方及其主要適應癥，以及隨癥加減信息。該系統采用Eclipse 富客戶端(Rich Client Platform, RCP)和Java語言開發（下圖是該系統的主界面）。     中醫臨床復雜網絡分析系統  1.3 真實世界中醫臨床有效處方發現系統 中藥新藥創制與研發是極具挑戰和機遇的領域，當前化學制藥和單成份藥物研發已經出現明顯的瓶頸，傳統植物/天然藥以及多成份復方藥物的研發成為國內外關注的焦點。而從多成份調控和多靶點機理的研究為主要視角的網絡藥理學更成為新的趨勢和方法。針對中醫臨床診療過程中具有證-治-效信息，且個體性的真實世界診療實踐特點，我們研究基于大規模臨床診療數據進行有效處方分析和發現的問題，通過對以中藥復方為重點的治療手段藥物組成原理的分析，基于復雜網絡模型和方法研制形成了有效核心處方及適應癥分析方法、有效臨床中藥篩選與發現系統，對基于真實世界臨床診療數據分析獲得有效處方知識的方法、技術平臺和示范應用進行了探索和初步實踐，初步表明從真實世界臨床診療數據中發現和挖掘有效方藥是一種可行的途徑，有望為中醫新藥創制提供可以驗證的新處方、新藥物等臨床有效目標藥物。     1.  中醫臨床數據挖掘分析方法 海量觀察型臨床數據是中醫辨證論治數據的主體內容，具有復雜、多維和多關系的特點。從大規模中醫臨床觀察數據中分析提煉形成有意義的臨床假設或診療知識如有效處方、人群劃分、藥癥關系以及多階段優化治療方案等，是實現從復雜、系統的中醫辨證論治過程中發現并確認有效優化的臨床診療處方及其藥物組成的基本方法。中醫臨床數據包括門診數據和住院數據兩大主要部分，其數據內容由臨床表現、診斷和治療（臨床療法）三部分核心內容（如下圖），其中辨證知識、證候分布、藥癥關系、方證關系和藥物組成等是數據挖掘和分析的主要目標，而所有這些知識的有效性的評價依據是臨床療效，即確認和發現臨床有效的中醫診療知識是中醫臨床數據挖掘分析方法的主要有價值研究目標。    中醫臨床數據挖掘問題：在療效信息的約束下，驗證和發現有價值的臨床診斷/治療關系知識。  2.1基于復雜網絡的中藥配伍分析方法 人們通過對中醫臨床處方數據的初期分析，并與臨床專家的交流中發現，名老中醫的臨床復方的組織特性體現在兩個層次。第一層次為臨床醫生一般以經典復方（包括經方、時方和驗方等）為基礎進行臨床處方；第二層次為在藥對或藥癥關系基礎上的藥物隨癥加減處理。這兩個層次的臨床處方配伍過程形成了具有核心處方結構，而又具有較大靈活性的處方集合。因此，通過對名老中醫處方集的共性網絡結構分析，能夠發現體現其處方思維和學術特點的核心處方配伍結構，從而輔助進行名老中醫經驗的傳承和整理研究。通過應用基于無尺度網絡現象的網絡分析方法進行研究。無尺度網絡作為復雜系統研究的一種實證現象和方法，對基于網絡研究復雜現象和復雜系統的方法具有很大的推動作用。具有宏觀無尺度現象的網絡在拓撲上存在冪律現象，即節點的度分布服從冪函數分布。這在醫生處方中的具體體現就是某醫生對藥物的使用具有比較集中的趨勢，某些名老中醫偏好使用某些藥物，使得這些藥物的已有或潛在功效得到更大的發揮或挖掘。 我們基于網絡中權值的冪律分布規律，實現了多層核心子網分析方法，能夠從復雜的中藥配伍網絡中抽取多層核心子網。該算法已經在名老中醫處方配伍經驗的分析中得到廣泛應用。其得到的結果具有直接而明確的臨床含義，且可靠性較強。第一層核心子藥物子網一般解釋為共性的核心處方；第二層解釋為主要藥物配伍；第三層解釋為次要藥物配伍。這些藥物配伍分別對應樣本的核心病機如主要疾病和主要證候等、兼證和加減癥狀等。以下是兩類特定中藥處方：1287個肝脾不調證(GPBT)處方和752個2型糖尿病合并代謝綜合征處方的分析結果。   特定中藥處方的核心藥物配伍網絡和主要加減網絡，其中的網絡中的節點是藥物，邊的權重表示兩相關藥物配伍使用的次數。 2.2基于隱主題模型的疾病人群臨床特征類別分析方法 癥狀-中藥-診斷主題模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用來提取中醫臨床數據中的癥狀、中藥和診斷間的隱主題結構。SHDT模型是LDA主題模型在多關系應用中的擴展。該模型的核心思想是假設一類樣本里面包含有多個主題，例如，一類糖尿病人群有不同的并發癥，且這些主題所包含的信息特征（以癥狀來表達）具有相對完整性和獨立性。SHDT把每個主題看作是癥狀上的多項式分布，并通過癥狀來表達主題的內容；同時，把每種中藥看作是主題上的多項式分布，因為一類中藥可以治愈多種癥狀/疾病；又因為一種診斷包含多種癥狀/疾病，于是把診斷看作是對主題的描述，構建一種“癥狀-中藥-診斷”主題模型。SHDT模型這種分析原理和思路與中醫辨證論治過程基本吻合，它可以客觀地按照癥狀找到自然分類人群，給出診斷描述特征和中藥治療特征。SHDT模型分別在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中進行人群特征分析。實驗結果說明了該模型具有較好的適宜性和科學性，分析結果能夠較為完整的反映特定疾病中相關的主要人群特征類別。   癥狀-中藥-診斷主題模型，圖中三個黑色圓圈，代表顯變量（觀察變量），其中s 表示一個采樣癥狀，表示患者p的所有藥，表示患者p的所有診斷。白色圓圈代表隱變量，其中z 采樣癥狀s對應的主題，x表示s對應的藥，u表示s對應的診斷。矩形框表示重復采樣。外部矩形框表示在集合中有P個患者。內部矩形框表示對患者p的個癥狀、主題、藥物以及診斷重復采樣。 2.3基于內隱對照和部分可觀察馬爾可夫決策過程模型的動態序貫處方治療方案優化方法 中醫辨證論治是癥-治-效緊密相關的個體、動態的復雜干預過程，動態序貫干預是中醫臨床治療慢性疾病的基本方法。以患者為軸心的治療原則和醫生的個體性特點，使得中醫動態序貫干預過程中包含多樣化的治療方案。在臨床診療經驗知識的形成階段，醫生往往通過對治療前后患者健康狀態的判斷，試圖獲得較好的治療方案的認識，進而逐步形成固化的有效經驗性治療方案。因此，在無外部對照的情況下，如何從大規模的復雜多維臨床關系數據中發現并確認在臨床實際中較優的動態序貫診療方案是有效臨床方案形成的重要課題。 考慮到實際可行性和研究代價的問題，在未有明確的有效干預方案形成的臨床研究初期，無外部對照的傳統中醫經驗整理和歸納普遍存在，且長期的中醫學實踐表明是有效的。但由于臨床診療信息關系的復雜性，基于傳統經驗整理方式形成有效治療方案是一個較為漫長的過程。 因此，如何借助源自真實世界（無外部對照）的大規模臨床觀察數據，進行挖掘分析，以輔助發現和確認較優的臨床治療方案成為辨證論治臨床評價研究的關鍵問題之一。我們采用部分可觀察馬爾可夫決策過程模型(POMDP)對此問題進行研究，實現了基于POMDP的中醫臨床處方優化分析方法，以探尋從來自臨床實際的大規模觀察性臨床數據中發現較優或最優的動態序貫治療方案，為中醫辨證論治有效動態干預方案的形成和臨床驗證提供參考知識。   中醫臨床診療過程對應的POMDP模型 1.  成果的推廣應用 本成果已經在國家科技重大專項：重大傳染病防治、重大新藥創制等兩個項目；國家科技支撐計劃項目-名老中醫經驗傳承研究；北京市科技攻關項目和國家中醫臨床研究基地等項目中進行推廣應用。分別對艾滋病、肝炎和肺結核等傳染病的中醫藥防治規律，從中醫臨床中分析確認有效處方與藥物，名老中醫的辨證論治個體診療經驗，中風、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的臨床診治規律，以及全國10余家重點中醫院診療優勢病種（如上海龍華醫院的中醫胃癌治療、骨關節病治療；河南中醫學院一附院的中醫艾滋病治療、中醫慢性阻塞性肺炎治療等）的臨床診療優化方案等進行應用研究。逐步探索和完善中醫臨床科研一體化技術體系，支持基于臨床診療實踐及其真實世界診療數據，進行中醫臨床研究和中藥新藥創制研究的醫學模式。   北京地區22家單位應用分布圖