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產品特征 主機內置人臉識別系統，實時高效識別人臉信息 獨有的人臉識別算法，精準識別人臉 人臉識別時間小于1s 內置智能人臉識別抓拍,支持復雜光環境下人臉抓取 人證合一，讀取身份證信息，進行人臉實時比對 主機支持有線以太網絡和無線WiFi協議  主機支持外接身份證讀卡器 主機支持通過韋根接口與人員道閘、門禁主機連接，充當人臉識別讀卡器使用 攝像機采用H.265 Main Profile編碼,最高分辨率1920*1080 逐行掃描210萬像素CMOS傳感器,捕捉運動圖像無鋸齒 碼流平滑設置，適應客戶不同場景下對圖像質量、流暢性的不同要求 支持機器視覺光學寬動態≥120dB,適合逆光環境監控 集成內置補光燈，更好的適應光線不足的環境 支持透霧,3D降噪，強光抑制,電子防抖,并具有多種白平衡模式,適合各種場景需求 支持背光補償,自動電子快門功能,自動光圈 ,適應不同監控環境 內嵌Web Server，支持通過IE設置參數配置、添加管理名單、設備升級、用戶權限管理等

主要研究APT 網絡攻擊全鏈條的通用表征和威脅模型， 實現攻擊的全鏈條威脅分析；研究跨平臺內核數據實時可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技術的高效數據解析、基于 語義恢復技術的關鍵字段填充；研究多源異構內核數據的重 構方法；研究保持全局依賴的數據壓縮方法，實現實時、高 效、普適的數據壓縮；研究面向APT網絡攻擊全鏈條的智能 檢測框架，實現對攻擊的全鏈條高效檢測；研究APT網絡攻 擊的演化模式，實現APT網絡攻擊的可解釋溯源分析。

成果描述：通信網絡關鍵節點可視化分析系統提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性計算算法。 不同的算法適用于不同的場合。Degree算法表示節點的直接影響力強弱。 節點的Degree中心性值越高，該節點的直接影響力越大。 Betweenness centrality算法研究節點之間的通信程度和節點對信息的控制， 使用該算法可以準確找到網絡中某些“流量”非常大的重要節點；本算法可用于設計網絡的通信協議、 優化網絡部署和檢測網絡瓶頸等。Closeness centrality研究信息傳播的獨立性和有效性； 本算法反映了節點在網絡中居于中心的程度；本算法可用于考察一個節點不依靠其它節點來傳播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不僅考慮節點鄰居數量還考慮了其質量對節點重要性的影響， 這是從網絡中節點的地位和名望角度考慮，適用于網頁排序。HITS是一種重要的網頁重要性排序算法，主要適用于網絡信息檢索領域。 PageRank是網頁排序領域中最著名的算法；該算法基于網頁的鏈接結構給網頁排序；它認為萬維網中一個頁面的重要性取決于指向它的其它頁面的數量和質量；本算法適用于網頁排序。 在本系統中可以方便、輕松和快捷的使用以上算法；輸入數據，選擇中心性算法，系統會快速展現算法分析結果；結果中越重要的節點在畫面展示中直徑越大， 直徑越小的節點表示節點的重要性越低；在系統右側欄目中節點以重要性程度降序排序，前五個節點名字用紅色突出標記。 以上展示方式是為了讓分析人員方便分 析數據。市場前景分析：發掘網絡中重要性節點 （邊）一直是圖論領域 的一個基本問題。隨著 近年來復雜網絡研究熱 潮的興起，特別是很多 實際網絡所抽象出來的 復雜網絡，表現出了與 以往圖理論不同的特性， 如小世界特性、無尺度 特性等。如何在復雜網 絡環境下，發掘重要性 節點已經成為復雜網絡 研究的一個基本問題， 同時網絡中節點的重要 性進行評估具有重要的 實用價值。尤其對各種 各樣具體的網絡，更可 以有針對性地分析其性 質，制定正確的策略和 措施。與同類成果相比的優勢分析：本系統提供了更多的中 心性算法，分析人員可 以在本系統上從多角度 分析數據，從而得出更 為準確的分析結果； 本系統提供了數據可視 化的展示方式，并且將 重要的節點突出展示； 本系統提供了不同算法 的對比分析表，方便分 析人員對比分析； 本系統提供重要節點的 進一步分析思路，提供 節點的詳細分析頁面。

面對疫情，北京航空航天大學機械工程及自動化學院先進數控和智能制造團隊劉強教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發組成“大數據建模分析工作群”，開始收集疫情數據，交流和討論建模方法。劉強、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應急響應研究小組”核心攻關組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預測分析研究工作。疫情建模分析應急響應小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動控制理論的SARS傳染預測模型”的基礎之上，結合此次新冠疫情原發地高度集中、恰逢春節期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數據分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態感染過程模型。劉強教授團隊對北京、上海、重慶、溫州、長沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個城市的疫情數據發展趨勢進行了動態仿真分析。基于分析結果，應急響應小組直接向上級部門提交疫情關鍵數據預測報告2份，直接向中國疾控中心提供預測分析數據及報告2份，向上級提出北京延期恢復正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時有效的技術數據支持。

在長期為電力行業解決設備重大疑難故障的實踐過程中，提出了軸系載荷分配測試、分析和優化調整技術，發展了動平衡和振動故障診斷技術，提高了動平衡效率和振動故障診斷準確率。先后解決了田灣和秦山核電、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家電廠100多臺、次大型機組重大疑難振動問題。該項成果先后獲得江蘇省科技進步一等獎和國家技術發明二等獎。

項目成果/簡介:隨著各種機械、交通、家電設備的廣泛使用，噪聲日益成為影響人居環境和身心健康的主要問題之一。因此對上述領域產品的噪聲要求不斷提高，噪聲指標逐漸成為產品的強制性生產標準，各類新型聲學材料、降噪設備層出不窮。這些行業對聲學測量儀器有著大量的需求，快速推動高端聲學測量儀器市場的發展。據相關調查資料顯示，全世界每年對聲學測量儀器的需求高達百億美元，而高端市場只被前幾名生產廠商壟斷。 在國內，由于中國制造業的興起，以及環保要求的不斷提高，航空航天、船舶、高鐵、車輛、家電、聲學材料、降噪設備等行業對聲學測量儀器需求的細分市場高達數十億美元，因此高端聲學測量分析儀器在國內有著越來越廣闊的市場。 經過近五年的努力，同濟大學聲學研究所與上海英波聲學工程技術股份有限公司合作，在高端聲學與振動測量領域獲得了較大的進步，在相關領域獲得六項國家發明專利，研制了三款測量設備：GAC/500/600/700，進入量產階段，面向全國銷售。應用范圍:應用于航空、航天、航海、高鐵、車輛、家電和電聲等領域的噪聲與振動的測量、分析。本項目所研發的聲音與振動綜合測量分析儀基本涵蓋了國際標準化組織（ISO）和國標（GB）所涉及到的全部聲學和振動測量指標。該分析儀具有精度高、速度快、功能全、體積小、操作簡便的特點，是進行現場噪聲與振動測量及分析的利器。項目階段:批量生產效益分析:合作研發的聲音與振動綜合測量分析儀基本涵蓋了國際標準化組織（ISO）和國標（GB）所涉及到的全部聲學和振動測量指標。該系列采用數字化測量與分析技術，高度整合了當今的聲學與振動測量技術、計算機技術、信號處理技術和信息通訊技術的成果，將傳感器、采樣卡、 計算機和數字儀器系統集成于一體，可直接得到目標量的測量結果，現場生成測試報告，并對測量數據進行深入分析，顯著提高了測量的效率和精度和能力。測量儀器具有精度高、速度快、功能全、體積小、操作簡便的特點，并具有良好的開放性。