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2025年4月26日，中國日報網以《全國首家廣電視聽人工智能學院共建合作簽約儀式舉行》為題對我校進行了報道。

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：本發(fā)明提供了一種高速列車輪對的建模方法，涉及高速列車的數字化設計與制造技術領域。模型的信息集成和管理對縮短響應市場時間、提高設計效率是企業(yè)希望解決的問題。通過對所述各元參數的分析和提取，構建高速列車輪對的各元參數設計模型；利用矢量陣列對高速列車輪對的各元參數設計模型進行描述，包括以下四個步驟：各元參數初始化、各元參數數組序列化、關系元參數轉化為關系矩陣、環(huán)狀多邊形矢量陣列描述：結合高速列車輪對的各元參數設計模型的矢量化和陣列化描述，采用環(huán)狀多邊形數據結構構造高速列車輪對的矢量陣列；層級對象之間通過關系元參數將各個環(huán)狀多邊形矢量陣列形成高速列車輪對的矢量陣列描述。主要用于高速列車設計的建模。市場前景分析：高速列車技術領域。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：技術先進，性價比較高。

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(fā)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(fā)地高度集中、恰逢春節(jié)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(tài)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(fā)展趨勢進行了動態(tài)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。

針對油品調合過程中的關鍵質量指標辛烷值（馬達法和研究法）和雷德蒸汽壓等調合規(guī)律的非線性，建立了預測準確，結構簡潔的智能調合模型。由于實際工業(yè)生產過程中存在的干擾因素很多，調合模型輸出值與成品油屬性在線分析儀的檢測值不可避免地要產生一定的偏差，為此開發(fā)了汽油調合模型的在線優(yōu)化校正技術，使調合模型適應工業(yè)過程操作特性的變化和生產工況的遷移。在建立的調合模型基礎上，開發(fā)了離線和在線優(yōu)化技術。離線優(yōu)化技術不需要企業(yè)進行管道改造和安裝在線分析儀，可在一定范圍內提高調合的成功率和降低調合成本。在線調合模式基于離線模式，可動態(tài)更新和優(yōu)化調合配方，從而能夠進一步提高調合成功率，降低調合成本，減少質量過剩。開發(fā)的優(yōu)化技術還考慮了多種可能的現場生產模式：例如：管道調合，罐式調合，罐底油補償模式等。已汽油調合軟件ECUST_BLEND工作。成品汽油調合過程的建模、模擬與離線優(yōu)化技術已經成功在金陵石化完成現場應用。其中汽油辛烷值調合效應模型，將汽油調合過程中組分油表現的非線性效應定量的描述出來，進而準確的對成品汽油的關鍵指標辛烷值作出預測，與傳統的乙基模型對比表明所建模型精度提高了約1%。在調合模型基礎上開發(fā)的離線優(yōu)化技術，結合了成品油生產現場的特點，能夠有效的考慮罐底油、直調組分、錳劑添加量、以及庫存約束等現場情況。在實際應用過程中，所完成的汽油調合工作全部一次達到國III標準。通過與傳統的手調方式進行比較，優(yōu)化后配方提高了一次汽油調合的成功率，穩(wěn)定了汽油生產過程，并且降低了調合成本與質量過剩：質量過剩穩(wěn)定在0.?以內，且研究法辛烷值在93.5-4.1之間波動。僅以離線優(yōu)化為例，通過成本核算，每年的調合成本可減少1275萬元左右。

針對油品調合過程中的關鍵質量指標辛烷值 (馬達法和研究法) 和雷德蒸汽壓等調合規(guī)律 的非線性，建立了預測準確、結構簡潔的智能調合模型。由于實際工業(yè)生產過程中存在的干擾 因素很多，調合模型輸出值與成品油屬性在線分析儀的檢測值不可避免地要產生一定的偏差， 為此開發(fā)了汽油調合模型的在線優(yōu)化校正技術，使調合模型適應工業(yè)過程操作特性的變化和生 產工況的遷移。在建立的調合模型基礎上，開發(fā)了離線和在線優(yōu)化技術。離線優(yōu)化技術不需要 企業(yè)進行管道改造和安裝在線分析儀，可在一定范圍內提高調合的成功率和降低調合成本。在 線調合模式基于離線模式，可動態(tài)更新和優(yōu)化調合配方，從而能夠進一步提高調合成功率，降 低調合成本，減少質量過剩。開發(fā)的優(yōu)化技術還考慮了多種可能的現場生產模式。例如：管道 調合，罐式調合，罐底油補償模式等。已汽油調合軟件ECUST_BLEND工作。 成品汽油調合過程的建模、模擬與離線優(yōu)化技術已經成功在金陵石化完成現場應用。其中 汽油辛烷值調合效應模型，將汽油調合過程中組分油表現的非線性效應定量的描述出來，進而 準確的對成品汽油的關鍵指標辛烷值作出預測，與傳統的乙基模型對比表明所建模型精度提高 了約5%。在調合模型基礎上開發(fā)的離線優(yōu)化技術，結合了成品油生產現場的特點，能夠有效 的考慮罐底油、直調組分、錳劑添加量、以及庫存約束等現場情況。在實際應用過程中，所完 成的汽油調合工作全部一次達到國III標準。通過與傳統的手調方式進行比較，優(yōu)化后配方提 高了一次汽油調合的成功率，穩(wěn)定了汽油生產過程，并且降低了調合成本與質量過剩，質量過 剩穩(wěn)定在0.1以內，且研究法辛烷值在93.5-4.1之間波動。僅以離線優(yōu)化為例，通過成本核算， 每年的調合成本可減少1275萬元左右。

近日，南科大“人流大數據和AI驅動的新型冠狀病毒（COVID-19）傳播建模預測和模擬推演平臺”內測版本正式推出（下簡稱“推演平臺”）。該平臺可實現在城市尺度上，基于人流移動的新型冠狀病毒傳播感染情況的細粒度預測和模擬，為有關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存在密不可分的關聯。現階段的多數研究只停留在簡單的相關性分析以及基于全國地圖的數據可視化階段，缺乏在城市尺度上、針對人流移動的細粒度深度分析，更缺乏基于人流移動的傳播模擬推演模型以及潛在感染源和風險區(qū)域的挖掘模型。隨著復工潮的來臨，戰(zhàn)“疫”面臨新的挑戰(zhàn)。南方科技大學科研部、工學院、計算機科學與工程系（下簡稱“計算機系”）和南方科技大學-東京大學超智慧城市聯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測項目組”，由計算機系副教授宋軒擔任負責人，迅速啟動針對新型冠狀病毒傳播感染的“大數據分析和AI建模推演平臺”研發(fā)工作。該平臺是一個針對新型冠狀病毒傳播的大數據分析和AI建模平臺（如圖1），其中預測和模擬推演模型完全由數據驅動，需要使用人流大數據進行訓練和優(yōu)化。數據擁有單位只要將人流大數據輸入平臺，平臺即可以自動完成模型迭代訓練，并輸出相關的預測和模擬推演的可視化結果。其預測和模擬推演的精度由模型訓練數據的質量、精細度和覆蓋度決定。平臺后續(xù)期待更多單位（如GPS軌跡數據、CDR數據等人流大數據擁有單位）參與進來，共同完善該平臺。推演平臺通過整合、處理和分析各類多模態(tài)人流移動和出行大數據，結合新一代的人工智能技術，完成對新型冠狀病毒的傳播和感染人群細粒度建模，從而實現在城市區(qū)域內細粒度預測、模擬和動態(tài)推演傳播感染情況。平臺可實現的基本功能主要有以下幾個方面：一是建立新型冠狀病毒和人流移動的映射模型，包括傳染概率確定/潛伏期分析/傳染代數分析等；二是分析隱藏病患，由于疾病傳播為鏈式，可以根據缺失軌跡鏈反推出尚未確診的疑似病患；三是分析風險人群，可根據病患軌跡尋找可能有接觸的風險人群，提前預警；四是挖掘潛在病原地，分析病人間的軌跡交叉點確認潛在的未知病原地（如圖3）。在以上功能基礎上，平臺可以實現設定不同的公共防疫政策（如封閉城市內的高風險感染區(qū)域），在城市尺度上，動態(tài)推演和模擬在這些政策下的城市傳播感染情況，從而幫助相關部門制定更為高效的隔離和公共防疫政策（如圖4）。

高精度物理建模和成像計算技術是一直是計算機圖形學、計算機動畫、科 學計算可視化、計算機輔助幾何設計等領域的研究熱點，近年來廣泛應用在虛 擬現實、數字影視游戲、數字醫(yī)療與康復、仿生工程以及三維打印等領域。 本項目針對上述應用領域需求，開展以下幾個方面的內容研究： 1）基于中間復形曲面的復雜形狀逼近理論和方法； 2）基于代數曲面的高精度碰撞檢測和距離計算； 3）基于中間復形網格的變形計算方法； 4）復雜拓撲物體受力分析、物體結構加固方法； 5）復雜拓撲形狀的高精度繪制算法。 本項目旨在通過對上述內容的研究，為開發(fā)高度真實的三維虛擬手術模擬 系統、人體器官或軟組織的高精度三維打印以及仿生裝置的加工制造系統提供 51 理論和技術支持，以提升我國在上述領域的創(chuàng)新設計能力和國際競爭力。 本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執(zhí)行期 2014.1-2018.12。

成果簡介：本成果面向具體企業(yè)，根據其特定需求定制Pro/E，為用戶提供具有自定義功能的數字化設計工具和方法，解決了Pro/E作為通用軟件的低效率問題。該系統以基于網絡的設計思想為指導，以服務器端的Oracle等數據庫系統為統一數據源，實現了包括“特征建模”、“標準件設計”、“典型結構件設計”、“裝配建模”、“屬性管理”、“修改標記”、“模型重構”等分模塊。開發(fā)了可擴展的開放性常用特征庫、典型零件庫、標準件庫以及相應的設計和庫管理界面。用戶可以結合具體情況，利用友好的界面建立、填充和修改這些數據庫。

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