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該篩選儀器以表面等離子體共振成像（SPRi）裝置為基礎平臺。SPRi技術將傳統的SPR 技術與成像技術相結合，能夠實現生物分子互作信息的高通量捕獲。該儀器由一套包含光學檢測系統、微流體控制系統以及數據采集存儲的操作界面構成。儀器能進行核酸適配體篩選、高通量生物分子之間的動力學測定、生物標志物發現、特異性結合動力學、食品安全與質量檢測、小分子微陣列藥物篩選、先導化合物的優化、藥物初篩、抗體發現、抗體糖基化表征、雜交瘤篩選、靶標垂釣等技術提供技術和材料，應用于制藥、生命科學、醫學、食品和環境等領域。

1.痛點問題 多年來，工業大數據領域大數據分析算法和模型都是基于大量代碼實現，效率低，難以實現快速開發。同時，工業大數據處理分析模型處理過程多由多個算法通過一定的計算流程構成，計算流程復雜多變，迫切需要一款支持靈活定制和快速開發的處理分析技術來支持工業大數據處理分析。 2.解決方案 清華數為交互式大數據處理與分析技術針對工業大數據處理與分析任務的交互式探索、建模、調試和應用而設計。根據CRISP-DM設計原則，一般大數據處理與分析分為業務理解、數據理解、數據準備、建模、評估和部署等階段，各階段相輔相成，形成一個大數據處理分析生命周期。 圖1.交互式大數據處理與分析技術設計思想 本成果技術基于上述CRISP-DM的設計思想而設計，完全支持大數據處理與分析生命周期。該技術的特點包括： （1）內置數百種通用和專用的大數據分析算法和模型，并提供了按需擴展機制，用戶可以按照自己的需要隨時添加和擴充，以支持客戶特定的大數據應用需求； （2）支持拖拽方式構建處理與分析流程，完全圖形化設計大數據處理分析計算流程，并能在設計過程中進行單步/多步運行調試，查看中間結果，實時調整運行結果，以獲得用戶期望的處理分析結果； （3）支持機器學習模型訓練及使用，內置了機器學習模型訓練框架，一般機器學習模型在該技術的支持下，可以實現快速訓練，訓練結果可支持進一步的大數據處理與分析； （4）支持數據處理與分析流程參數化，在其提供的內部數據處理與分析算法模板中，用戶通過算法模板可以開發面向Java、Python的算法，并集成和擴展到該技術的算法集合，實現按需定制處理分析； （5）支持數據畫像和學習模型可視化，以圖形化的方式定制數據畫像的方法模型，并以二維和三維圖表的形式展示給用戶； （6）支持批處理、流處理和流轉批處理三種處理方式； （7）按需定制運行計劃與資源有效利用，用戶可設置任務執行計劃，任務執行計劃定期運行，以實現周期性處理分析，方便獲得持續的運行結果。 清華數為交互式大數據處理與分析技術面向多種用戶角色，包括數據工程師、數據分析師、數據科學家、算法工程師、運維工程師、代碼工程師等。采用分層設計，分為客戶層、服務層、計算層。 客戶層包括流程建模調試工具，用戶可用工具圖形化拖拽式設計處理與分析計算模型，并可進行調試和查看中間結果；管理工具，針對服務層所調用和訪問的計算框架或者外部系統進行管理，包括對于數據源、計算環境、存儲環境等的管理工具。 服務層主要包括流程調度服務，即負責按照用戶所設定的工作計劃來定時調度執行計算模型；執行服務，是負責執行處理分析計算的模型和算法的服務；計算資源管理服務負責管理執行服務中所能集成的所有的服務，如計算框架和存儲設施等。 計算層是執行服務在執行處理分析算法和模型中所訪問的外部服務，包括計算組件或框架，以及持久化存儲組件或者系統等。 圖2.交互式大數據處理與分析技術架構 本成果的交互式處理與分析技術較好地解決了工業大數據處理分析工作中所遇到的問題和痛點，并且能夠廣泛應用于多個行業和領域中，如能源、礦山、醫療器械、裝備制造業、消費品制造業、工程機械行業等。 合作需求 期待與工業、醫療等領域企業緊密合作，獲得各領域的實際需求，促使該技術不斷完善和升級迭代，走向成熟。 未來將在工程機械行業、醫療機械行業、礦山行業、裝備制造行業、互聯網電商行業等尋求更多的成果轉化、深度合作機會，在合作基礎上，推動上述行業領域實現數字化轉型和智能化升級，為國家實現“雙碳”目標做出清華貢獻。

深入了研究低電壓芯片電泳的理論原理和控制方法，開展了低電壓電泳分離檢測相關基礎理論與關鍵加工技術的研究。通過芯片微流道中流體的電場和流場等的模擬分析，對低電壓電泳芯片進行了結構設計，提出集成非接觸高頻電導檢測器的硅基低電壓電泳芯片和玻璃基低電壓電泳芯片的新結構；突破了SOI硅基芯片側壁微電極陣列及其與高頻非接觸電導檢測器一體化三維集成等關鍵加工技術，研發出基于SOI的集成低電壓電泳芯片和集成光學濾色薄膜的玻璃基低電壓電泳芯片的兩套加工工藝；成功研制出柱端集成非接觸高頻電導檢測器的兩種低電壓電泳芯片

成果與項目的背景及主要用途 目前，對于心臟進行檢測的儀器主要有兩類：一類是基于心臟電學特性的心電圖；一類是基于心臟聲學的特性的聽診和心音圖。心電圖是現在醫院普遍采用的心臟監測方式，它能夠較為準確和全面的反映心臟的健康狀況。但是，有些心臟疾病，當它在心音圖上反映出來的時候在心電圖上還沒有反映，所以，心電監測較心音檢測有一定的滯后性。一個完整的心動周期，心臟會產生兩個聲音：第一心音（S1）和第二心音（S2）。有些情況下，比如幼年和老年的時候也會出現第三心

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。

XH-98型動態心電圖記錄分析系統，即心電HOLTER。它的前身XH-9400型動態心電圖記錄分析系統是國家醫藥局下達的“八五”期間重點醫療儀器開發研制項目，并于1996年通過國家醫藥局主持的專家鑒定驗收。新的XH-98型在技術和指標上又有新的突破和提高。它是綜合應用最新信號處理和分析技術、特征檢測和模式識別技術、小波變換和非線性分析技術、微電子和計算機技

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。

重量控制技術作為海洋工程項目管理的一項重要內容，就是要在建造過程中通過準確的統計計算和嚴格的控制，以期望在設計初期設定的承受可變載荷能力能在完工后得到保證。此要求在業主與船廠關于海洋工程的招標文件、建造合同以及技術規范中均提出。 本項目的研究目的是使船廠在建造的海洋結構物的重量控制精度上達到數據化和程序化，滿足并提高海洋結構物的制造水平，為實現造船全過程的精度控制創造有利條件，全面提升企業的生產管理水平奠定基礎。通過消化吸收國外的先進技術，開發出具有自主版權的海洋結構物重量控制計算軟件系統（單機版），在此基礎上，根據企業的進一步提高生產管理水平的要求和網絡功能方面的擴充需要，研制出具有自主知識產權的海洋結構物重量控制計算軟件系統（網絡版）。該成果已經在船廠的實際工程項目上應用多年，完全達到了推廣應用的技術要求和技術水平。具有顯著的經濟效益，對社會發展和科技進步的重要意義

隨著人類社會的日益網絡化，使得復雜網絡分析與控制成為重大科學挑戰。項目組在網絡科學興起之初即進入這一領域，開創了基于網絡結構特征的復雜網絡動力學分析與牽制控制的研究，主要學術貢獻包括：1）率先揭示了復雜動態網絡牽制控制策略的可行性和有效性。2）提出了基于牽制控制思想的分布式蜂擁控制算法。3）提出了復雜網絡拓撲演化的局域世界優先連接機制。4）揭示了度相配性等特征對復雜網絡傳播動力學的影響。 8篇代表性論文SCI他引869次、WoS他引1283次。主要成果被多位知名學者在Nature等多種著名期刊上作為復雜網絡牽制控制策略研究最早的代表性工作引用。主要完成人發表IEEE雜志上首篇復雜網絡綜述（2003）、發起組織首屆全國復雜網絡論壇（2004）、出版國內首部系統闡述網絡科學的著作（2006）和國際上首部牽制控制英文專著（2013）；曾獲IEEE電路與系統匯刊最佳論文獎（2005）、上海市自然科學一等獎（2008）和2項國家杰出青年科學基金（2002、2014）。

項目背景：無人潛器任務規劃、安全隱蔽航行、目標探測等 均依賴于大范圍高精度三維溫鹽場數據，艦艇作戰效能發揮、直 升機反潛、海上石油平臺安全作業、海上牧場等也離不開三維溫 鹽場信息的支持。目前，我國在面向海上平臺保障的三維溫鹽場 分析預報研究方面還處于起步階段，現有保障產品的覆蓋范圍、 分辨率、時效性等與海上平臺對三維海洋溫鹽場數據的需求不匹 配。因此，如何針對無人潛器等海上平臺對三維海洋溫鹽場信息 的迫切需求，實現海洋三維溫鹽場的精準分析預報是目前我國海 洋環境精細化保障中亟待解決的難題。 所需技術需求簡要描述：1.可實現利用衛星測高和衛星測溫 數據，反演求得不同區域網格的溫鹽剖面重構信息產品，最后同 化實時觀測的海洋環境數據，形成海洋環境場實況分析場。2. 可利用人工智能算法實現三維溫鹽場的精細化分析預報，預報時 效不少于 15 天，中國鄰海的水平分辨率不小于 1/10 度，垂向分 層不少于 35 層，每天輸出一次預報結果。  對技術提供方的要求:海洋環境預報服務甲級資質，具有數 值模式業務化運行基礎，在基于深度學習的智能預報方面具有研 究基礎且已實現關鍵技術突破。