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電子束團在時間－能量的相空間內形成角狀分布，具有強而窄的電流尖峰和較長的低電流拖尾，只有尖峰部分有足夠的強度產生自由電子激光，從而可獲得幾百阿秒的X射線脈沖。通過優(yōu)化加速器參數(shù)及電子束團電荷量，產生了200阿秒、光子能量為5.6 千電子伏和9千電子伏的X射線激光脈沖。這一方案不需對現(xiàn)有XFEL裝置進行任何復雜的升級改造，因此也可在國際上其它類似的XFEL裝置上實現(xiàn)阿秒X射線脈沖。

本發(fā)明公開了一種計及交直流微網(wǎng)應對災害事件彈性能力的魯棒調度方法，包括以下步驟：步驟10）獲取不確定性預測參數(shù)，構造交直流微網(wǎng)中的不確定性集；步驟20）基于步驟10）構造的不確定性集，線性化可再生能源發(fā)電機組的出力約束；步驟30）獲取交直流微網(wǎng)中各設備的運行成本系數(shù)和運行限值，基于步驟10）和步驟20）建立災害事件下交直流微網(wǎng)的魯棒調度模型；步驟40）求解步驟30）建立的魯棒調度問題：利用嵌套型列約束生成算法迭代求解該魯棒模型，獲得交直流微網(wǎng)在災害事件發(fā)生情況下的魯棒運行計劃。該方法提高交直流微網(wǎng)在應對災害事件上的彈性能力，為制定特殊天氣情況下交直流微網(wǎng)的運行計劃提供重要指導。

東南大學目前根據(jù)應用系統(tǒng)動力學模型和虛擬仿真技術對呼吸道傳染病突發(fā)事件應急處置的過程進行仿真模擬，通過事件發(fā)現(xiàn)與報 告、流行病學調查、事件現(xiàn)場處置、事件總結報告的四個階段以及實時的結局監(jiān)測，突出以公共衛(wèi)生應急核心勝任 力為導向，培養(yǎng)學生熟悉應急處置過程中的15個知識點和掌握應急處置的14種能力。學生通過虛實結合，反復訓 練利用或設計實驗，從而提高學生對突發(fā)衛(wèi)生公共事件現(xiàn)場的處置能力，國家虛擬仿真實驗教學項目共享平臺，達 到27433次的瀏覽量，有7851人進行了實操訓練，覆蓋了全國各地二十余所高等院校。

城市如何在未來可能發(fā)生的突發(fā)公共衛(wèi)生事件，快速反應，快速應對，最大程度的保障人民群眾生命安全，維護社會秩序，值得我們思考。為了進一步加強突發(fā)公共衛(wèi)生事件下的應急預案儲備，2020年2月8日，江蘇省住建廳提出《關于在疫期將體育館臨時改造為應急醫(yī)療中心的可行性建議》。由東南大學建筑設計研究院、南京大學建筑規(guī)劃設計研究院和江蘇省建筑設計研究院三家共同開展可行性研究。先行開展子課題“體育館應急改造為臨時醫(yī)療中心”的可行性研究。經(jīng)歷15天的合作奮戰(zhàn)，江蘇省《公共衛(wèi)生事件下體育館應急改造為臨時醫(yī)療中心設計指南》于2月23日通過專家論證。  查看原文

本發(fā)明公開了一種基于事件最優(yōu)重組的保時序摘要視頻生成方法和系統(tǒng)，將事件最優(yōu)重組問題建立在保持事件之間的時序關系的基礎之上，將事件重組的問題轉換為迭代判斷當前事件與已發(fā)生的事件之間的軌跡相關程度以及已發(fā)生事件的疏密程度的方式來解決。通過迭代最后得到事件重組后每個事件發(fā)生的時間點，選取適當?shù)谋尘皥D像與事件特定時刻的目標圖像進行拼接得到最終的摘要視頻。該方法能夠避免現(xiàn)行的動態(tài)視頻摘要生成方法中不能完全包含原始視頻中的

針對上述社會安全事件綜合研判的難題，本成果利用系統(tǒng)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(shù)據(jù)-元數(shù)據(jù)-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(shù)據(jù)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(wǎng)絡的推理方法等；進而結合專家研判，實現(xiàn)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(wǎng)絡規(guī)劃（Hierarchical Task Network, HTN）的基礎上，實現(xiàn)任務執(zhí)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(zhí)行時間等不確定因素的影響，在規(guī)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(zhí)行環(huán)境。 ③在此上述關鍵技術基礎上，運用系統(tǒng)工程方法，研究了基于云計算與邊緣計算的端網(wǎng)云的網(wǎng)絡結構、通訊協(xié)議及協(xié)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(tǒng)組成。其中，融合“人、車、物、網(wǎng)、地”的警情大數(shù)據(jù)支撐平臺與公安部門現(xiàn)有的業(yè)務系統(tǒng)相對接，關聯(lián)研發(fā)的目標識別與警情事件監(jiān)測預警結果，實現(xiàn)警情數(shù)據(jù)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(tǒng)基于大數(shù)據(jù)支撐平臺提供的公安業(yè)務數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡輿情信息和研判結果數(shù)據(jù)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(tǒng)基于研判結果，具有領域知識管理、調度方案生成和執(zhí)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(fā)的系統(tǒng)間及與公安相關業(yè)務系統(tǒng)間的互操作模式、資源可伸縮的并發(fā)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(tǒng)一的用戶管理和認證、工作界面、應用云服務管理等，實現(xiàn)各系統(tǒng)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(tǒng)駕駛艙 圖 4 時空大數(shù)據(jù)查詢模塊 圖 5 研判規(guī)則管理模塊 圖 6 預案管理模塊

本發(fā)明公開了一種主題事件更新方法庫及城市多源時空信息并行更新方法，所提出的時空信息更新 與信息源、數(shù)據(jù)模型及尺度、更新方法、更新流程、質量控制和主題事件等多種因素有關，是在多源數(shù) 據(jù)融合以及異常變化發(fā)現(xiàn)的基礎上對時空數(shù)據(jù)庫進行的更新。并在此基礎之上建立突發(fā)事件的更新機制、 基于主題事件聯(lián)動更新機制以及 GPU 并行加速更新算法，從而針對時空信息更新內容、頻率的需要， 實現(xiàn)城市時空實體和時空事件的動態(tài)信息更新。本發(fā)明根據(jù)相應的主題事件的判斷及觸發(fā)，通過 GPU 并行更新算法對相應數(shù)據(jù)及傳感器進行更新，使得用戶的時空信息保持最新狀態(tài)的同時能發(fā)現(xiàn)用戶關心 的重大突發(fā)事件，可以為智慧城市中的應急安全及交通疏導等提供技術支持。

本發(fā)明提供了一種柔性桁架結構基于剛度影響的重分析方法，首先基于有限元分析獲得柔性平面桁架位移頻響函數(shù)，構造位移頻響矩陣，當某一單元的彈性模量發(fā)生改變時，確定全局總剛度矩陣變化量，基于矩陣修正公式，根據(jù)初始位移頻響矩陣快速獲得修正后的結構響應，完成頻響動態(tài)重分析求解。因此，無需進行多次有限元計算，利用初始的頻響動態(tài)響應信號及明確結構的局部剛度變化，即可完成剛度攝動后結構的動態(tài)分析，簡化計算效率，更加方便，具有實際工程意義。

本發(fā)明公開了一種行人重識別的度量學習方法和系統(tǒng)，其中方法的實現(xiàn)包括：收集兩個攝像頭下行人目標的特征向量，建立正樣本對特征向量集合和負樣本對特征向量集合，計算正、負樣本對特征向量的距離，對正樣本對特征向量進行單閾值約束，對負樣本對特征向量采用雙閾值進行約束，在正、負樣本對特征向量的距離約束條件下建立基于度量矩陣的損失函數(shù)，以損失函數(shù)值最小為目標迭代更新度量矩陣，這種方法可以有效的減輕圖像背景、噪聲等無關變量對矩陣

本發(fā)明公開了一種用于數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)的碎片重寫方法，其在數(shù) 據(jù)去重中增加一個緩存作為重寫感知緩存，該重寫感知緩存中的數(shù)據(jù) 項為數(shù)據(jù)塊所引用的容器標識(Container-ID)，對判定為數(shù)據(jù)碎片的數(shù) 據(jù)塊，如果其引用的容器標識(Container-ID)已存儲在該重寫感知緩存 中，則此數(shù)據(jù)無需重寫，否則重寫該數(shù)據(jù)碎片。本發(fā)明的方法是在數(shù) 據(jù)去重的過程中增加了一個與數(shù)據(jù)讀時同樣大小且緩存策略相同的緩 存，避免了不必要的重復