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主要研究APT 網(wǎng)絡(luò)攻擊全鏈條的通用表征和威脅模型， 實(shí)現(xiàn)攻擊的全鏈條威脅分析；研究跨平臺(tái)內(nèi)核數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技術(shù)的高效數(shù)據(jù)解析、基于 語義恢復(fù)技術(shù)的關(guān)鍵字段填充；研究多源異構(gòu)內(nèi)核數(shù)據(jù)的重 構(gòu)方法；研究保持全局依賴的數(shù)據(jù)壓縮方法，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、高 效、普適的數(shù)據(jù)壓縮；研究面向APT網(wǎng)絡(luò)攻擊全鏈條的智能 檢測(cè)框架，實(shí)現(xiàn)對(duì)攻擊的全鏈條高效檢測(cè)；研究APT網(wǎng)絡(luò)攻 擊的演化模式，實(shí)現(xiàn)APT網(wǎng)絡(luò)攻擊的可解釋溯源分析。

成果描述：本發(fā)明提供了一種高速列車輪對(duì)的建模方法，涉及高速列車的數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造技術(shù)領(lǐng)域。模型的信息集成和管理對(duì)縮短響應(yīng)市場(chǎng)時(shí)間、提高設(shè)計(jì)效率是企業(yè)希望解決的問題。通過對(duì)所述各元參數(shù)的分析和提取，構(gòu)建高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型；利用矢量陣列對(duì)高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型進(jìn)行描述，包括以下四個(gè)步驟：各元參數(shù)初始化、各元參數(shù)數(shù)組序列化、關(guān)系元參數(shù)轉(zhuǎn)化為關(guān)系矩陣、環(huán)狀多邊形矢量陣列描述：結(jié)合高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型的矢量化和陣列化描述，采用環(huán)狀多邊形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)造高速列車輪對(duì)的矢量陣列；層級(jí)對(duì)象之間通過關(guān)系元參數(shù)將各個(gè)環(huán)狀多邊形矢量陣列形成高速列車輪對(duì)的矢量陣列描述。主要用于高速列車設(shè)計(jì)的建模。市場(chǎng)前景分析：高速列車技術(shù)領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：技術(shù)先進(jìn)，性價(jià)比較高。

面對(duì)疫情，北京航空航天大學(xué)機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院先進(jìn)數(shù)控和智能制造團(tuán)隊(duì)劉強(qiáng)教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發(fā)組成“大數(shù)據(jù)建模分析工作群”，開始收集疫情數(shù)據(jù)，交流和討論建模方法。劉強(qiáng)、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權(quán)、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)研究小組”核心攻關(guān)組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預(yù)測(cè)分析研究工作。疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動(dòng)控制理論的SARS傳染預(yù)測(cè)模型”的基礎(chǔ)之上，結(jié)合此次新冠疫情原發(fā)地高度集中、恰逢春節(jié)期間人口流動(dòng)的特點(diǎn)，采用控制論原理和大數(shù)據(jù)分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動(dòng)態(tài)感染過程模型。劉強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)對(duì)北京、上海、重慶、溫州、長(zhǎng)沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個(gè)城市的疫情數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)仿真分析。基于分析結(jié)果，應(yīng)急響應(yīng)小組直接向上級(jí)部門提交疫情關(guān)鍵數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)報(bào)告2份，直接向中國(guó)疾控中心提供預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)及報(bào)告2份，向上級(jí)提出北京延期恢復(fù)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(shí)有效的技術(shù)數(shù)據(jù)支持。

針對(duì)油品調(diào)合過程中的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)辛烷值（馬達(dá)法和研究法）和雷德蒸汽壓等調(diào)合規(guī)律的非線性，建立了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔的智能調(diào)合模型。由于實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程中存在的干擾因素很多，調(diào)合模型輸出值與成品油屬性在線分析儀的檢測(cè)值不可避免地要產(chǎn)生一定的偏差，為此開發(fā)了汽油調(diào)合模型的在線優(yōu)化校正技術(shù)，使調(diào)合模型適應(yīng)工業(yè)過程操作特性的變化和生產(chǎn)工況的遷移。在建立的調(diào)合模型基礎(chǔ)上，開發(fā)了離線和在線優(yōu)化技術(shù)。離線優(yōu)化技術(shù)不需要企業(yè)進(jìn)行管道改造和安裝在線分析儀，可在一定范圍內(nèi)提高調(diào)合的成功率和降低調(diào)合成本。在線調(diào)合模式基于離線模式，可動(dòng)態(tài)更新和優(yōu)化調(diào)合配方，從而能夠進(jìn)一步提高調(diào)合成功率，降低調(diào)合成本，減少質(zhì)量過剩。開發(fā)的優(yōu)化技術(shù)還考慮了多種可能的現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)模式：例如：管道調(diào)合，罐式調(diào)合，罐底油補(bǔ)償模式等。已汽油調(diào)合軟件ECUST_BLEND工作。成品汽油調(diào)合過程的建模、模擬與離線優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)成功在金陵石化完成現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用。其中汽油辛烷值調(diào)合效應(yīng)模型，將汽油調(diào)合過程中組分油表現(xiàn)的非線性效應(yīng)定量的描述出來，進(jìn)而準(zhǔn)確的對(duì)成品汽油的關(guān)鍵指標(biāo)辛烷值作出預(yù)測(cè)，與傳統(tǒng)的乙基模型對(duì)比表明所建模型精度提高了約1%。在調(diào)合模型基礎(chǔ)上開發(fā)的離線優(yōu)化技術(shù)，結(jié)合了成品油生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的特點(diǎn)，能夠有效的考慮罐底油、直調(diào)組分、錳劑添加量、以及庫存約束等現(xiàn)場(chǎng)情況。在實(shí)際應(yīng)用過程中，所完成的汽油調(diào)合工作全部一次達(dá)到國(guó)III標(biāo)準(zhǔn)。通過與傳統(tǒng)的手調(diào)方式進(jìn)行比較，優(yōu)化后配方提高了一次汽油調(diào)合的成功率，穩(wěn)定了汽油生產(chǎn)過程，并且降低了調(diào)合成本與質(zhì)量過剩：質(zhì)量過剩穩(wěn)定在0.?以內(nèi)，且研究法辛烷值在93.5-4.1之間波動(dòng)。僅以離線優(yōu)化為例，通過成本核算，每年的調(diào)合成本可減少1275萬元左右。

針對(duì)油品調(diào)合過程中的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)辛烷值 (馬達(dá)法和研究法) 和雷德蒸汽壓等調(diào)合規(guī)律 的非線性，建立了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔的智能調(diào)合模型。由于實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程中存在的干擾 因素很多，調(diào)合模型輸出值與成品油屬性在線分析儀的檢測(cè)值不可避免地要產(chǎn)生一定的偏差， 為此開發(fā)了汽油調(diào)合模型的在線優(yōu)化校正技術(shù)，使調(diào)合模型適應(yīng)工業(yè)過程操作特性的變化和生 產(chǎn)工況的遷移。在建立的調(diào)合模型基礎(chǔ)上，開發(fā)了離線和在線優(yōu)化技術(shù)。離線優(yōu)化技術(shù)不需要 企業(yè)進(jìn)行管道改造和安裝在線分析儀，可在一定范圍內(nèi)提高調(diào)合的成功率和降低調(diào)合成本。在 線調(diào)合模式基于離線模式，可動(dòng)態(tài)更新和優(yōu)化調(diào)合配方，從而能夠進(jìn)一步提高調(diào)合成功率，降 低調(diào)合成本，減少質(zhì)量過剩。開發(fā)的優(yōu)化技術(shù)還考慮了多種可能的現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)模式。例如：管道 調(diào)合，罐式調(diào)合，罐底油補(bǔ)償模式等。已汽油調(diào)合軟件ECUST_BLEND工作。 成品汽油調(diào)合過程的建模、模擬與離線優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)成功在金陵石化完成現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用。其中 汽油辛烷值調(diào)合效應(yīng)模型，將汽油調(diào)合過程中組分油表現(xiàn)的非線性效應(yīng)定量的描述出來，進(jìn)而 準(zhǔn)確的對(duì)成品汽油的關(guān)鍵指標(biāo)辛烷值作出預(yù)測(cè)，與傳統(tǒng)的乙基模型對(duì)比表明所建模型精度提高 了約5%。在調(diào)合模型基礎(chǔ)上開發(fā)的離線優(yōu)化技術(shù)，結(jié)合了成品油生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的特點(diǎn)，能夠有效 的考慮罐底油、直調(diào)組分、錳劑添加量、以及庫存約束等現(xiàn)場(chǎng)情況。在實(shí)際應(yīng)用過程中，所完 成的汽油調(diào)合工作全部一次達(dá)到國(guó)III標(biāo)準(zhǔn)。通過與傳統(tǒng)的手調(diào)方式進(jìn)行比較，優(yōu)化后配方提 高了一次汽油調(diào)合的成功率，穩(wěn)定了汽油生產(chǎn)過程，并且降低了調(diào)合成本與質(zhì)量過剩，質(zhì)量過 剩穩(wěn)定在0.1以內(nèi)，且研究法辛烷值在93.5-4.1之間波動(dòng)。僅以離線優(yōu)化為例，通過成本核算， 每年的調(diào)合成本可減少1275萬元左右。

近日，南科大“人流大數(shù)據(jù)和AI驅(qū)動(dòng)的新型冠狀病毒（COVID-19）傳播建模預(yù)測(cè)和模擬推演平臺(tái)”內(nèi)測(cè)版本正式推出（下簡(jiǎn)稱“推演平臺(tái)”）。該平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)在城市尺度上，基于人流移動(dòng)的新型冠狀病毒傳播感染情況的細(xì)粒度預(yù)測(cè)和模擬，為有關(guān)部門制定不同的隔離和公共防疫政策（如封閉特定城市區(qū)域或道路）提供參考。新型冠狀病毒的感染傳播與人流移動(dòng)存在密不可分的關(guān)聯(lián)。現(xiàn)階段的多數(shù)研究只停留在簡(jiǎn)單的相關(guān)性分析以及基于全國(guó)地圖的數(shù)據(jù)可視化階段，缺乏在城市尺度上、針對(duì)人流移動(dòng)的細(xì)粒度深度分析，更缺乏基于人流移動(dòng)的傳播模擬推演模型以及潛在感染源和風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的挖掘模型。隨著復(fù)工潮的來臨，戰(zhàn)“疫”面臨新的挑戰(zhàn)。南方科技大學(xué)科研部、工學(xué)院、計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系（下簡(jiǎn)稱“計(jì)算機(jī)系”）和南方科技大學(xué)-東京大學(xué)超智慧城市聯(lián)合研究中心緊急組織科研力量，成立“新型冠狀病毒傳播建模預(yù)測(cè)項(xiàng)目組”，由計(jì)算機(jī)系副教授宋軒擔(dān)任負(fù)責(zé)人，迅速啟動(dòng)針對(duì)新型冠狀病毒傳播感染的“大數(shù)據(jù)分析和AI建模推演平臺(tái)”研發(fā)工作。該平臺(tái)是一個(gè)針對(duì)新型冠狀病毒傳播的大數(shù)據(jù)分析和AI建模平臺(tái)（如圖1），其中預(yù)測(cè)和模擬推演模型完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，需要使用人流大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。數(shù)據(jù)擁有單位只要將人流大數(shù)據(jù)輸入平臺(tái)，平臺(tái)即可以自動(dòng)完成模型迭代訓(xùn)練，并輸出相關(guān)的預(yù)測(cè)和模擬推演的可視化結(jié)果。其預(yù)測(cè)和模擬推演的精度由模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、精細(xì)度和覆蓋度決定。平臺(tái)后續(xù)期待更多單位（如GPS軌跡數(shù)據(jù)、CDR數(shù)據(jù)等人流大數(shù)據(jù)擁有單位）參與進(jìn)來，共同完善該平臺(tái)。推演平臺(tái)通過整合、處理和分析各類多模態(tài)人流移動(dòng)和出行大數(shù)據(jù)，結(jié)合新一代的人工智能技術(shù)，完成對(duì)新型冠狀病毒的傳播和感染人群細(xì)粒度建模，從而實(shí)現(xiàn)在城市區(qū)域內(nèi)細(xì)粒度預(yù)測(cè)、模擬和動(dòng)態(tài)推演傳播感染情況。平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)的基本功能主要有以下幾個(gè)方面：一是建立新型冠狀病毒和人流移動(dòng)的映射模型，包括傳染概率確定/潛伏期分析/傳染代數(shù)分析等；二是分析隱藏病患，由于疾病傳播為鏈?zhǔn)剑梢愿鶕?jù)缺失軌跡鏈反推出尚未確診的疑似病患；三是分析風(fēng)險(xiǎn)人群，可根據(jù)病患軌跡尋找可能有接觸的風(fēng)險(xiǎn)人群，提前預(yù)警；四是挖掘潛在病原地，分析病人間的軌跡交叉點(diǎn)確認(rèn)潛在的未知病原地（如圖3）。在以上功能基礎(chǔ)上，平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)設(shè)定不同的公共防疫政策（如封閉城市內(nèi)的高風(fēng)險(xiǎn)感染區(qū)域），在城市尺度上，動(dòng)態(tài)推演和模擬在這些政策下的城市傳播感染情況，從而幫助相關(guān)部門制定更為高效的隔離和公共防疫政策（如圖4）。

成果簡(jiǎn)介：本成果面向具體企業(yè)，根據(jù)其特定需求定制Pro/E，為用戶提供具有自定義功能的數(shù)字化設(shè)計(jì)工具和方法，解決了Pro/E作為通用軟件的低效率問題。該系統(tǒng)以基于網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)思想為指導(dǎo)，以服務(wù)器端的Oracle等數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)為統(tǒng)一數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)了包括“特征建模”、“標(biāo)準(zhǔn)件設(shè)計(jì)”、“典型結(jié)構(gòu)件設(shè)計(jì)”、“裝配建模”、“屬性管理”、“修改標(biāo)記”、“模型重構(gòu)”等分模塊。開發(fā)了可擴(kuò)展的開放性常用特征庫、典型零件庫、標(biāo)準(zhǔn)件庫以及相應(yīng)的設(shè)計(jì)和庫管理界面。用戶可以結(jié)合具體情況，利用友好的界面建立、填充和修改這些數(shù)據(jù)庫。

基于PEEC模型的高效多層建模計(jì)算方法 Litz Wire通常用于無線電能傳輸，電力電子轉(zhuǎn)化器等場(chǎng)合來減少其高頻渦流損耗。Litz Wire的復(fù)雜結(jié)構(gòu)導(dǎo)致許多商用電磁仿真軟件在計(jì)算時(shí)效率不高。目前比較流行的Litz Wire計(jì)算工具包是MIT研發(fā)的Fastlitz，相對(duì)電磁仿真軟件可以大幅提高計(jì)算效率，但是對(duì)于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的Litz Wire效果仍然不好。課題組提出的一種全新的網(wǎng)格劃分方法

本發(fā)明公開了一種面向視頻編碼的背景建模方法，通過在圖像塊的基礎(chǔ)上選擇性地進(jìn)行局部背景建 模、局部背景更新、局部多重背景保持，以克服現(xiàn)有以幀為單位的背景建模方法中存在的背景更新的最 佳時(shí)機(jī)難以確定、特定情況下背景建模困難、對(duì)周期性背景建模效率低下等問題，從而降低背景建模的 開銷，提高背景模型的預(yù)測(cè)質(zhì)量，最終提高視頻編碼的總體壓縮效率。

本發(fā)明提供了一種高速列車輪對(duì)的建模方法，涉及高速列車的數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造技術(shù)領(lǐng)域。模型的信息集成和管理對(duì)縮短響應(yīng)市場(chǎng)時(shí)間、提高設(shè)計(jì)效率是企業(yè)希望解決的問題。通過對(duì)所述各元參數(shù)的分析和提取，構(gòu)建高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型；利用矢量陣列對(duì)高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型進(jìn)行描述，包括以下四個(gè)步驟：各元參數(shù)初始化、各元參數(shù)數(shù)組序列化、關(guān)系元參數(shù)轉(zhuǎn)化為關(guān)系矩陣、環(huán)狀多邊形矢量陣列描述：結(jié)合高速列車輪對(duì)的各元參數(shù)設(shè)計(jì)模型的矢量化和陣列化描述，采用環(huán)狀多邊形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)造高速列車輪對(duì)的矢量陣列；層級(jí)對(duì)象之間通過關(guān)系元參數(shù)將各個(gè)環(huán)狀多邊形矢量陣列形成高速列車輪對(duì)的矢量陣列描述。主要用于高速列車設(shè)計(jì)的建模。