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針對特定的故障現象（尤其是隨機故障、間歇性故障等），通過綜合貝葉斯網絡、FMEA、FTA等多種故障分析方法、融合多元故障相關信息（故障現象、故障案例、專家經驗、故障模型等），進行系統深入的故障分析、找出可能的故障原因；利用智能化的方法（如遺傳算法、群智能算法等），結合強度和異常等測試理念，自動生成滿足多目標（如各種覆蓋率、故障現象的匹配度等）的測試用例，借助自主構建的通用嵌入式軟件仿真測試環境，實現故障的快速再現和基于貝葉斯的動態故障定位。 通過智能化的嵌入式軟件隨機故障分析再現與診斷，可以在故障分析、故障再現、故障定位等方面，利用智能化方法進行系統性、啟發式的故障診斷研究，形成一系列的智能故障診斷分析工具包、進而形成嵌入式軟件故障診斷分析專家系統，可有效提高故障診斷與定位分析的效率。

作為計算機視覺和模式識別領域中最為成功的應用之一，生物特征識別技術一直受到學術界和業界非常高的重視，生物特征識別技術應用領域非常廣泛，比如法律執行部門、軍事、政府部門、金融服務、游戲產業、醫療產業、高科技與電信產業、工業制造、零售業、旅游和運輸業等。

中國科學院院士、南開大學教授陳軍團隊受Nature子刊《自然評論·化學》編委會邀請，發表題為“有機電極材料在鋰電池中的實際應用前景分析”的綜述論文。該文章深入闡述了有機電極材料的結構特征、作用機理、構效關系等，著重分析了有機電極材料的實際現狀和應用前景，有助于學術界和工業界充分了解有機電極材料的實際應用潛力和待解決的問題，有望激發更多應用導向的研究工作，進而促進未來有機電池的商品化應用。文章第一作者為盧勇博士，通訊作者為陳軍院士。鋰離子電池目前廣泛應用于各類便攜式電子設備，在人類社會的信息化、移動化、智能化、社會化等方面凸顯作用，并有望在電動汽車和智能電網等領域大規模應用。商品化鋰離子電池的正極材料主要是無機過渡金屬氧化物和磷酸鹽，其中過渡金屬資源大都不可再生，電池回收利用技術復雜、成本高，從長遠的角度來看可能會面臨資源短缺等難點問題。因此，可循環再生的電極材料開發已成為電池領域的學術前沿和重大需求。有機電極材料由于含有豐富的碳、氫、氧等元素而顯現出可再生、綠色環保、低成本和高容量等優點，近年來受到了廣泛的關注。有機電極材料的制備具有合成創造的特點。有機電極材料一般可以從植物中（比如玉米等作物和蘋果等果蔬）直接提取或者以生物質材料為原料通過簡單的方法制備得到；在有機材料提取制備、電池裝配和回收過程中產生的二氧化碳又可以被植物吸收利用，因而體現了很好的循環和可再生性。然而，有機電極材料還面臨著在電解液中溶解度大、導電性差、密度低等難點問題，其材料特征、作用機理、構效關系等亟待深入理解。陳軍院士團隊的綜述論文圍繞有機電極材料的未來發展提出見解。文章指出，有機電極材料具有結構可調控特點。根據不同的分子結構和反應電位，有機材料在實際應用中可作為正極或者負極活性材料。文章首先討論了有機電極材料本身的各種關鍵性質，包括材料的能量密度、功率密度、循環壽命、密度、電導率、能量效率、價格、資源可用性和熱/化學穩定性。其中能量密度、功率密度和循環壽命是材料的基本電化學性質，這些性質會受到材料密度和電導率的影響，其他因素如穩定性和價格等也是必須要考慮的問題。接著從實際電池應用角度分析了電極中活性物質的單位面載量和電解液用量等因素對全電池性能的影響。最后利用軟件對以有機材料為正極或者負極的實際鋰電池體系進行了模擬，得出了相關電池體系的性能（如整體能量密度、功率密度）和價格等參數。結果表明，n型有機正極材料特別是羰基化合物具有較好的實際應用前景。

本項成果是為解決大型機械設備運行過程中的變工況非平穩和不確定性問題的基礎理論和應用技術研究，提供了普通適用于大型機械設備變工況非平穩在線和離線動態分析與監測診斷的關鍵技術和裝置。廣泛應用于電力、冶金、石化、煉油、礦山、建材、紡織、印染、軍工、機械、交通等工礦企業。成功地將小波理論、時頻分析、分形方法、模糊聚類和神經網絡有機地結合起來形成實用化的新技術。研究

多模態醫學影像信息處理與分析，具有重大的應用背景，是國家和社會當 前高度重視的研究領域之一。 本項目擬基于機器學習方法，主要研究醫學影像的特征描述、設備無關性 的特征評價與特征選擇、基于內容的多模態醫學影像檢索、醫學影像信息挖掘、 參考庫建設與算法輔助研究平臺的設計與開發等內容。研究目標為： （1）建立統一的特征描述模型，實現跨模態醫學影像的統一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫學影像信息處理與分析算法的設備無 關性問題的通用框架； （3）在醫學影像標注數據有限、數據庫為海量等條件下，實現高效率單模 50 態影像檢索，有效提高多模態、跨模態醫學影像檢索的精度，實現用戶友好的 檢索結果展示； （4）從結構復雜的多模態醫學影像數據中，挖掘有用的知識，構建有效的 輔助診斷模型、實現個人疾病風險預警； （5）完成首期參考庫建設與算法輔助研發平臺的開發，為項目研究內容的 開展提供有效數據和環境支撐。本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執行期 2013.1-2017.12。

降低成本、提高效益已是目前國內各鐵廠的主要目標。由于焦炭價格不斷增高，使得焦炭和噴吹煤粉的差價顯著增加。增加高爐噴煤量，不僅可以提高經濟效益和環保水平，而且保持煉鐵廠可持續發展。作為鋼鐵流程中能耗最大的高爐煉鐵，采用高爐大噴煤和綜合噴吹技術，降低焦比和綜合燃料比是目前煉鐵最為迫切的任務。 高爐噴吹的煤比提高到一定程度后，高爐塵中的碳含量會有較為明顯地增加，特別是在二次灰中增加的速度較快。碳含量有很大一部分來自在爐內未被消耗的煤粉。隨著噴煤比增加，高爐塵中碳含量增加得越快。高爐塵中含未消耗煤粉量越多，煤粉的利用率越低。大噴煤的同時應該保證煤粉有較高的置換比。    在國家自然科學基金的資助下，北京科技大學冶金學院與寶鋼合作開發了確定高爐大噴煤條件下分析噴吹煤粉利用率的技術，并獲得了國家發明專利(中國專利 ZL 02 1 31238.9)。通過對高爐爐塵中未消耗煤粉的分析，確定出不同條件下高爐噴吹煤粉的利用率，提出進一步提高高爐噴煤量需要采取的措施。

基于體視顯微鏡的顯微立體圖像成像與分析系統利用立體成像原理，采用Motic體視顯微鏡，外接左右兩路視頻圖像采集相機，實現雙路圖像實時采集、三維立體實時顯示、三維表面成像、三維測量等功能。立體顯微鏡的設計采用Motic專利技術，具有自主知識產權，系統可應用于材料學表面、醫學解剖大體標本、印刷電路板表面的三維成像和測量分析，可測量表面的粗糙度、剖線長度、曲率、表面積等參數。 本系統為國內自主知識產權開發的軟、硬件系統，在圖像軟件方法上集成了課題組多年在顯微圖像分析上的研究經驗可與國內材料學、醫學等應用接合，在應用方法上已取得了多項創新。該軟件系統與顯微鏡硬件接合可實現小批量的生產，為材料學、醫學、工業等領域的科研和生產檢測提供的技術支持。

采用灰關聯分析法，提出了瀝青高溫黏度和軟化點是影響應力吸收層瀝青混合料高溫抗剪變形能力的兩個主要因素。  明確了粗細集料分布均勻的應力吸收層混合料級配范圍；提出了破壞荷載、破壞模量等評價應力吸收層瀝青混合料抗剪性能的主要指標；可進行應力吸收層瀝青混合料的級配設計和應力吸收層復合式路面結構高溫抗剪性能的評價。  

面向交通安全、社區治安和城市管理等實際應用需求，突破監控視頻 的內容分析、事件檢測和目標識別等關鍵技術，研制高清晰度海量監 控視頻圖像數據的深度分析和挖掘系統，在示范應用區域進行部署應 用，以滿足高效率、高精度的視頻圖像監控應用的要求。

01. 成果簡介 海洋是人類賴以生存和發展的地球環境的重要組成部分，海洋為我們提供了豐富的礦產資源、食物資源、藥物資源以及油氣資源等，并且還提供了可以為人類所利用的潮汐能。但是，隨著近年來世界經濟與工業的快速發展，污染物每年以驚人的數量排放到海水中，經過海洋生物體的富集，一方面對海洋生物造成致命的威脅；另一方面，若通過食物鏈進入人體，海洋污染的危害會直接作用于我們人類自身。為此，有必要運用科學的手段對海洋環境進行監測，進而調整海洋開發和生態保護的平衡點，以實現對海洋資源的可持續利用和發展。 自2009年開始，團隊在多年實驗和科研基礎上針對測定水體中污染物的化學發光在線分析儀進行開發研制。為了滿足海洋污染物現場分析的需要，研制設計船載小型、現場、實時、快速監測海水中多種有機物的化學發光檢測專用分析儀。這一研究把當今國際上最先進的分離分析方法應用于海洋監測技術上，該儀器的成功研制有助于推進我國海洋監測的全自動化管理。 目標儀器曾多次參加由國家海洋局北海海洋勘測研究院組織的海上實驗，實驗數據表明，當腐植酸濃度在0.1-1.0 mg/L范圍內時，化學發光強度與腐植酸濃度呈線性關系，所測數據經過中國計量科學研究院和大連國家海洋環境監測中心兩家檢測機構認證，符合國家標準。 LUM2010 全自動化學發光分析儀 02. 應用前景 可供海洋監測船、沿海各海洋監測站、海洋檢測實驗室開展海洋監測使用。03. 知識產權 本項成果已采取專有技術進行保護。04. 團隊介紹 團隊的主要研究領域為微流控芯片質譜聯用細胞分析、化學發光/熒光免疫分析、復雜樣品前處理分析、空氣負離子檢測與健康評估等。負責人為教育部長江學者特聘教授、博士生導師，英國皇家化學會會士，承擔國家自然科學基金重點項目、儀器專項等科研項目，曾獲教育部自然科學獎二等獎、北京市科學技術獎二等獎，任《Journal of Pharmaceutical Analysis》、《Luminescence》、《Trends in Analytical Chemistry》等十余家期刊副主編、特約編輯，中國藥學會藥物分析專業委員會副主任，中國化學會首屆監事會監事。研究成果發表SCI論文近500篇，申請專利逾40項。05. 合作方式 技術許可、合作開發06.聯系方式 lijiaoli2016@tsinghua.edu.cn linlab@mail.tsinghua.edu.cn