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針對上述社會安全事件綜合研判的難題，本成果利用系統工程的綜合集成研討方法論，綜合公安學、管理科學、計算機科學等相關學科理論、方法與技術，提出了基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關鍵技術以及面向社會安全警情事件的警務資源指揮調度方法。 ①基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關鍵技術以群體性聚集事件作為典型社會安全事件，構建基于六空間的社會安全事件綜合集成研討廳體系：融合構建“情景數據-元數據-知識-實體模型-形式模型-算子”六空間體系，提出多時空線索鏈生成技術，抽取知識空間中共性的時空線索鏈模式；基于知識和數據共同驅動的思想，提出了社會安全事件的研判支持方法，包括基于知識圖譜的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于貝葉斯網絡的推理方法等；進而結合專家研判，實現典型社會安全事件智能綜合研判。 ②面向社會安全警情事件的警務資源指揮調度方法是在層次任務網絡規劃（Hierarchical Task Network, HTN）的基礎上，實現任務執行時間、空間和資源約束的推理，解決考慮多任務類型、多警種、多出警地點、任務帶有時效性、考慮交通和處置時間等實際因素的警務資源調度方案制定問題；進而考慮執行時間等不確定因素的影響，在規劃過程中處理不確定性，制定柔性調度方案，使生成的調度方案更好地適應不確定的執行環境。 ③在此上述關鍵技術基礎上，運用系統工程方法，研究了基于云計算與邊緣計算的端網云的網絡結構、通訊協議及協同計算模型，綜合考慮各方面因素對平臺體系架構進行了設計，從頂層設計層面解決信息孤島、資源有限等難題，構建了基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺。整體技術路線如下圖所示： 圖 1 社會安全事件智慧化立體綜合預警與智慧平臺整體技術路線 研制的基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺，主要由四個系統組成。其中，融合“人、車、物、網、地”的警情大數據支撐平臺與公安部門現有的業務系統相對接，關聯研發的目標識別與警情事件監測預警結果，實現警情數據的采集、整理和分析。社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統基于大數據支撐平臺提供的公安業務數據、網絡輿情信息和研判結果數據等，提供了公安部門需要的事件分析和研判功能。面向社會安全事件的警務資源指揮調度系統基于研判結果，具有領域知識管理、調度方案生成和執行異常識別等功能，為指導指揮員進行調度方案制定提供輔助決策能力。最后，基于研發的系統間及與公安相關業務系統間的互操作模式、資源可伸縮的并發處理技術，由應用集成管理平臺提供應用集成和服務集成功能，包括統一的用戶管理和認證、工作界面、應用云服務管理等，實現各系統間的有機集成，平臺體系架構如下圖所示。 圖 2 社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺體系結構 成果相關圖片展示： 圖 3 社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統駕駛艙 圖 4 時空大數據查詢模塊 圖 5 研判規則管理模塊 圖 6 預案管理模塊

該研究系統闡明了混交種植的增產效應及其機制，解決了森林經營生產中久而未決的理論和實踐問題，為全球森林恢復和經營提供了重要參考。

本發明公開了一種云計算環境下面向并行應用的動態時間片調 度方法及系統；其中，動態時間片調度方法包括：自旋鎖延遲采樣； 建立虛擬機與虛擬機監視器之間的通信通道，傳遞自旋鎖延遲采樣值； 自旋鎖延遲統計，獲取虛擬機自旋鎖延遲的平均值；動態時間片調度； 動態時間片調度系統包括自旋鎖延遲采樣模塊、通信模塊、自旋鎖延 遲統計模塊和動態時間片調度模塊；本發明提供的動態時間片調度方 法，基于虛擬機的自旋鎖延遲，動態的調整虛擬機的調度

本發明公開了一種云環境下高效的隱私保護密文連接訪問操作驗證方法，包括以下步驟：1）數據 擁有者在客戶端加密關系數據表，同時構建相應的嵌入式 MHT（Merkle?Hash?Tree）驗證結構并簽名， 最后向云端發布密文關系數據表和驗證數據結構；2）訪問用戶提交條件連接操作請求到云端，云端根 據訪問請求和驗證數據結構返回驗證對象和結果密文數據。3）訪問用戶在客戶端利用驗證對象對訪問 結果進行正確性驗證。本發明針對云環境，在保護用戶數據隱私的前提下

科威達智能交通大數據綜合管控平臺，運用云計算、大數據、移動互聯網、RFID、GPS、GIS等先進技術，實現交通流數據采集、交通信號智能調控、路況分析預測與交通誘導、指揮調度疏導、大數據分析研判及運維管理等功能。平臺主要包括以下主要功能：海量交通大數據采集與存儲，采用云計算和大數據技術，數據存儲采用Hbase分布式數據庫，數據處理基于Hadoop分布式離線批處理，應用層采用SOA（面向服務）架構。

一、項目簡介 當前虛實融合技術面臨的重大挑戰可以歸結為以下兩個關鍵科學問題：（1）非配合虛實環境的無縫融合與交互自然呈現。（2）云環境下虛實融合環境的語義理解、統一表達與應用軟件快速定制。為解決上述兩個關鍵科學問題和技術瓶頸，本項目重點研究了自然虛實融合呈現的硬軟件技術和裝置，構建虛實融合應用流程框架和規范，創新云軟件定制和服務模式，實現應用示范。充分利用移動、穿戴式設備的多傳感器優勢以及云端結合方式進行三維結構的重建、語義標注、識別理解與信息關聯。 二、前期研究基礎 目前已發表論文10篇，包括4篇期刊論文等（包括TIP、TMM等權威期刊論文）。申請專利3 項。 三、應用技術成果 1）基于搜索的圖像深度估計，相對誤差低于傳統方法，對訓練集的需求小于基于深度學習的方法。 Make3D數據集的深度估計結果2）基于雙模深度玻爾茲曼機（DBM）的三維場景物體檢測框架，給出了RGBD訓練數據不足的難題，流程如下 3）基于序列約束的哈希算法在不同比特率情況下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果

河北大學電子信息工程學院7名師生自主研發出“可在1秒內同時對6人實現檢測”的智能體溫篩檢、員工簽到系統，并在該校第九屆教職工代表大會中進行了試用。據介紹，該系統由河北大學電子信息工程學院的2名教師帶領5名學生研發，從設計、硬件選型、軟件開發周期共歷時40天。研發人員均為河北大學厚德創客空間成員，研發過程中所有技術指導、數據共享與試驗交流全部在網上進行，實現了技術攻關的“云研發”。該套系統基于紅外熱成像原理，采用高精度人臉識別算法，可在1秒內同時對6人實現快速人臉比對和測溫功能，溫差精度在±0.3度以內，人員通過測溫區域時無需停留、無需人工干預。目前，該系統正準備申請有關部門檢驗。河北大學電子信息工程學院院長劉秀玲稱，目前，研發團隊正在進行技術攻關，賦予該系統技術含量更高、適應場景更豐富的實用功效，以期在企業復產復工、商場、超市等人員密集區域廣泛應用。

本發明公開了一種基于點云與影像數據的三維可視化方法和系統，其中方法的實現包括：采集目標場景的影像數據和點云數據；對點云數據進行上采樣，將上采樣后的點云數據投影到影像數據中進行融合，對進行融合后的點云數據進行著色，得到彩色點云數據；利用彩色點云數據進行三維渲染，得到目標場景的三維可視化模型。本發明實現了從數據采集和融合到最終渲染顯示的點云三維可視化，有助于激光點云技術的拓展，提高了點云數據對于普通用戶的可訪問性和

圍繞未來能源需求特性辨識、場站/設備智能監測、能效優化管理3項核心內容，開展研究并提出以下3個核心創新點，創新點一為基于數據驅動的需求側用能行為特性辨識及容量價值評估方法，有效解決了需求側用能行為特性分析難度大、精確度差、有效性低的問題，為能源電力系統容量規劃和優化投資提供了科學依據；創新點二為基于數據挖掘計算的多元設備狀態監測與需求側能效優化技術，解決了需求側用能設備運行狀態監測能力差、管控水平低的問題，實現提質增效；創新點三為基于數據高效融合計算的場站環境監測及虛擬現實交互技術，有效解決了各種環境參數大量冗余導致的監測結果誤差大的問題。 平臺可應用于包括智能設備制造與銷售、能源設備在線監測、能源設備全壽命周期管理、能源站點智慧運行維護、用能負荷預測、能質能效分析與應用等。