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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

渡眾機器人為滿足智能駕駛實訓系統演示需求，開發了各種定制化智慧交通模型行駛系統沙盤。模型車輛搭載實車使用的各類傳感器，模擬在實際交通場景中車輛自動啟停、信號燈自動識別、障礙物識別等智能駕駛行為。自動駕駛實訓沙盤構建主要分為智能路側系統、微縮沙盤系統、基于V2X的自動駕駛三部分內容。車路協同自動駕駛演示沙盤為各高校提供必要的實踐環境與研發平臺，可完成當前智能網聯技術的理論學習和工作實踐。  

近日，水建學院何建強教授團隊在《AgriculturalandForestMeteorology》發表題為“Identifying sources of uncertainty in wheat production projections with consideration of crop climatic suitability under future climate”的研究論文。水建學院博士研究生蔣騰聰為論文第一作者，何建強教授、中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所何英彬研究員為共同通訊作者。

退耕還林是修復退化生態系統的有效方法，但往往會消耗深層土壤水分，造成深層土壤干化，這一現象在干旱半干旱區更為明顯。目前，尚不清楚造林引起的深層土壤干化如何影響土壤微生物群落和功能，限制了對旱地恢復生態系統可持續性的認識。

西北農林科技大學智慧數字農業實驗室采購項目競爭性磋商

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。