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隨著高新技術的發展和產品復雜程度的增加，尤其是航天、航空等復雜產品向小型化、輕量化、精密化和光、機、電一體化方向的發展，產品的填充密度和裝配質量要求越來越高，裝配工藝的發展成為保證產品質量和生產效率的決定性因素。虛擬裝配工藝規劃及其信息管理系統主要是通過構建一個基于VR平臺的人機交互裝配工藝規劃環境，使用戶能在可視化的環境下交互地對產品三維模型進行擬實的裝配操作，以建立和分析零部件的裝配順序、裝配路徑、裝配過程中的動態干涉，驗證和分析裝配工、夾具的空間可操作性和裝夾定位關系，并以此為基礎，形成規范的復合裝配工藝文檔。

本項目研究了安全信息在安全管理中的重要性及建立安全管理信息系統的必要性，并對比了傳統和現代安全管理信息系統的模式。結合我國安全信息管理的實際情況，并以首都鋼鐵集團公司、太原鋼鐵集團公司的應用需求開發了安全管理信息系統軟件。 該安全管理信息軟件使用Delphi7.0語言編寫，采用Access2003數據庫管理系統，可運行于Windows98/ Windows2000/ Windows XP等操作系統，該軟件的數據庫結構和報表結構符合國家安全生產監督管理局發布的《傷亡事故統計報表制度》的規定，涉及的行業標準符合GB/T4754-2002。該軟件的功能主要分為五大模塊：系統維護、安全信息管理、安全分析、安全評價和系統恢復。系統維護模塊主要實現企業基本信息管理、用戶權限管理以及系統備份等功能；安全信息管理模塊主要實現安全信息的錄入、修改和刪除，對安全信息的綜合查詢和分類統計，并且輸出兩個報表；安全分析模塊主要采用事故樹分析法對企業常見傷亡事故進行事故樹定性分析（最小徑集、最小割集和結構重要度）和定量分析（頂上事件發生概率、概率重要度和臨界重要度）；安全評價模塊主要采用安全檢查表法對企業生產系統進行綜合打分并得出結論；系統恢復模塊主要實現當系統出現重大問題時對系統中的數據進行恢復。 目前與有關企業合作，按用戶要求進行個性開發，使管理信息系統軟件更加實用。該項目的研究成果達到國內領先水平，所開發的軟件運行穩定，界面友好，操作方便，簡單實用。 應用范圍：該項目可應用于各企事業單位的安全管理，行業包括農、林、牧、漁業，采掘業，制造業，電力、煤氣及水的生成和供應業，建筑業，地質勘探業，交通運輸業，房地產業等等。

"本發明公開了一種用于相干通信系統中,移除相位調制信息的數字信號處理(DSP)方法，解決目前采用傳統 M 次方法復雜度高的問題。在相干通信系統中，在做頻偏估計和相位估計之前一般需要去除相位調制信息，傳統的方法為 M 次方法，即對接收到的復數信號作 M 次冪操作。但該方法需要多次復數乘法，復雜度高。本發明提出了一種方法，采用實數的絕對值操作來實現對相位的 M 倍操作。首先將接收到的復數信號分為實部信號和虛部信號，然后分

文本語義相似度是指兩個句子或文本片段之間的語義等價程度，其研究在自然語言處理的問答系統、機器翻譯、信息抽取、自動摘要等相關領域中有著廣泛的應用，具有重要的理論意義和應用價值。現有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關聯，缺乏概念層面的精確計算導致這些方法的準確性提升困難，而實現全文本在概念層面的精確計算尚無有效模型。 項目團隊依據單個名詞的概念信息量為基礎，分別提出了多種模型和方法實現文本在概念級別快速、精確地計算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監督基本模型；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計算方法；（3）提出一種融合信息權重的全文本信息量計算方法。實驗結果表明，團隊提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數據集上均超過了當年最先進系統的總成績，并且在SemEval 2017 STS國際測評中，本系統的總成績在所有參賽團隊中排名第二，其中在Track 1數據集上排名第一（共34個參賽團隊提交81個系統）。相關論文被大會評選為“Best of SemEval 2017”。

文本語義相似度是指兩個句子或文本片段之間的語義等價程度，其研究在自然語言處理的問答系統、機器翻譯、信息抽取、自動摘要等相關領域中有著廣泛的應用，具有重要的理論意義和應用價值。現有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關聯，缺乏概念層面的精確計算導致這些方法的準確性提升困難，而實現全文本在概念層面的精確計算尚無有效模型。 我們依據單個名詞的概念信息量為基礎，分別提出了多種模型和方法實現文本在概念級別快速、精確地計算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監督基本模型（發表SCI論文1篇，授權專利1項）；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計算方法（發表SCI論文1篇）；（3）提出一種融合信息權重的全文本信息量計算方法（發表SCI論文1篇，最佳國際測評論文1篇）。實驗結果表明，我們提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數據集上均超過了當年最先進系統的總成績，并且在SemEval 2017 STS國際測評中，我們系統的總成績在所有參賽團隊中排名第二，其中在Track 1數據集上排名第一（共34個參賽團隊提交81個系統）。相關論文被大會議評選為“Best of SemEval 2017”。 隨著人工智能相關技術的發展，智能問答系統應用在許多行業和領域中都有迫切的需求。比如在電話咨詢場景中，傳統人工坐席無法滿足日益增加的客戶咨詢量；在政府業務公開場景中，智能機器人對用戶的不準確答復會影響政府形象和公信力。目前業界的做法是人工設計問答系統或者對話系統，而不是使問答系統真正具有人類常識和世界知識，這種系統無法適應提問方法的改變或應用場景的轉換。而概念信息方法以認知知識庫為基礎可以獲得大量世界知識，比如概念之間的上下位關系。在特定領域的問答匹配多個測試數據集上的實驗結果顯示，相對于谷歌最新的深度計算模型BERT，概念信息語義相似度無監督模型已經比當今最優深度學習模型高出13%-15%。在問答系統上準確性的優勢說明，概念信息語義相似度模型對智能問答系統具有明顯的應用落地優勢。

本成果將全息技術與超穎表面的三維調制、偏振復用、波長調制、主動相變材料、非線性調制、集成液晶調制顯示、算法優化等結合，研究并設計了多種基于超穎表面的多維信息顯示技術，為提高信息顯示的存儲密度、多彩多自由度顯示等提供了更高性價比的選擇方案，具有極高的應用前景和推廣市場。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 超穎表面作為一種全新的信息載體在近幾年得到迅猛發展，其能夠靈活地調控光波前，超薄緊湊的特性能夠極大地解決傳統設備笨重，靈活性差，應用場地受限的問題。并且，其適合在多維度信息顯示等領域應用和推廣。項目組在超穎表面的多維信息顯示領域做出了許多有意義的貢獻。將全息技術與超穎表面的三維調制、偏振復用、波長調制、主動相變材料、非線性調制、集成液晶調制顯示、算法優化等結合，研究并設計了多種基于超穎表面的多維信息顯示技術，為提高信息顯示的存儲密度、多彩多自由度顯示等提供了更高性價比的選擇方案，具有極高的應用前景和推廣市場。 基于超穎表面的多維信息顯示技術的體積小，構造靈活多樣，結構特征明顯，能夠復用多種光學特性，為信息顯示，特別是全息顯示領域到了創新性變革。因其能夠徹底擺脫傳統光學的限制，提高信息容量和顯示多樣性。該技術可在微納量級達到成像和顯示的極佳效果，有望在數據存儲，超分辨率顯示，光學加密，增強現實，智能設備等領域發揮能以想象的優勢。

拋投式微小型智能探測機器人，是一種小型機器人，2公斤以內，可以隨身攜帶，可以以手拋、炮射、空投等方式進入災害（火災、地震、化學爆炸等）現場，實現危險環境的無人探測與通訊。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 應急救援人員在執行如消防偵查等具有一定危險性的救援任務時，都需要盡可能了解任務場景，然后制定指揮方案。在任務環境未知的情況下，如果讓救援人員去探測現場情況，不僅難以獲得準確、全面的現場信息，更重要的是可能給探測人員帶來危險。采用智能偵檢機器人代替人員去探測任務場景，可以通過機器人上裝備的多種傳感器獲得完整的現場信息，還能使得救援人員在偵檢過程中遠離危險，提高任務執行效率，減少人員傷亡。針對不同使用場景，采用不同機器人可以滿足使用需求：對于高樓或狹小型空間，可采用拋投式微小型智能探測機器人執行偵檢任務；對于地面情況復雜的情況，履帶式應急智能探測與救援機器人可以更好實現偵檢功能。 本項目形成的產品將主要應用與消防以及應急救援行業，針對火災現場不明狀況的環境條件，尤其是充斥煙氣但尚無太高溫度的現場環境，研究設計適合消防救援現場信息探測與偵檢的拋投式微小型智能探測機器人，通過投擲、炮射等快速部署方式布置到現場，偵測并實時回傳現場救援所需信息，實現救災現場信息的應用集成與輔助決策系統構建，切實保證消防戰士施救自身安全、提高救援效率的戰術目標。 拋投式微小型智能探測機器人，是一種小型機器人，2公斤以內，可以隨身攜帶，可以以手拋、炮射、空投等方式進入災害（火災、地震、化學爆炸等）現場，實現危險環境的無人探測與通訊。 它可在救援人員無法快速接近或不適宜進入的事故現場，采用拋投形式實現快速部署，主動探測火災現場情況。一方面可以替代消防人員進入不適合人類進入的事故現場，保證了人身安全另一方面，拋投快速部署也提高了災難響應速度。 本項目中研發的三款機器人都具備對火災現場溫度、氣體濃度、可見光或紅外圖像、視頻、聲音等環境信息與參數的探測與偵檢能力，嚴格按照消防裝備安全規范進行設計，滿足消防現場信息探測設施快速部署、所需信息有效偵測等功能要求，特別適用于消防救援現場危險信息的實時探測與搜救任務，可以對起火點的尋找與確認、人員定位與搜救提供重大幫助。根據現場情況的具體需要，可以選擇使用不同形態的機器人代替消防戰士先行進入各種災情現場、以及可能坍塌的建筑物、被火墻封鎖的室內空間等救援現場開展信息偵檢和搜救工作。智能機器人現場偵檢實時傳回的現場信息，可以有效接入消防救災現場信息系統，通過信息的集成應用構建救援現場指揮輔助決策系統，對于保證救援人員自身安全、減少次生災害、提升救援水平具有顯著的技術支撐作用。 本項目研發的機器人技術，主要是填補了現有消防裝備在復雜環境下智能化偵查能力的不足，使智能機器人技術應用與消防救援任務相結合，社會效益和經濟效益價值凸顯，并將進一步促進我國消防應急處理關鍵技術與裝備的發展。

該項目是《新一代人工智能發展規劃》提出構建非完全信息下智能決策基礎理論與框架要求下的形成的首批國內領先、國際一流成果之一。該項目面向非完全信息、群體、多群體的復雜博弈決策問題，對博弈決策的建模、度量、策略求解等具有開創性貢獻。在頂級評測ACPC中連續5年保持世界前三、亞洲第一。項目平臺實現博弈決策與超算相結合，建立KP級別算力平臺的超大規模博弈決策系統。其研究獲得國家級重點涉密項目、總裝備部重點實驗室基金等立項支持。 項目成果與平安、騰訊、前海金融等企業展開廣泛的合作。協助平安科技基

成果簡介馬鋼煤焦化分公司是科研、 生產、 經營于一體大型煉焦與化工綜合性生產工廠， 擁有設計能力為年產 250 萬噸焦炭的 5 座現代化焦爐， 以及相配套的煤焦化工生產設施， ,加工生產 30 多種焦油、 苯系列化工產品， 是我國重點煤焦化生產基地之一。近年來， 隨著馬鋼煤焦化分公司優化生產工藝、 節能降耗， 加強管理的改革，原有的信息管理系統已不能滿足需要， 亟需一個具有良好擴展性、 及時性和功能更全面的產品質量信息系統來對種類繁多的產品、 生產檢驗流程的變動以及產品質

?  成果簡介：隨著高新技術的發展和產品復雜程度的增加，尤其是航天、航空等復雜產品向小型化、輕量化、精密化和光、機、電一體化方向的發展，產品的填充密度和裝配質量要求越來越高，裝配工藝的發展成為保證產品質量和生產效率的決定性因素。虛擬裝配工藝規劃及其信息管理系統主要是通過構建一個基于VR平臺的人機交互裝配工藝規劃環境，使用戶能在可視化的環境下交互地對產品三維模型進行擬實的裝配操作，以建立和分析零部件的裝配順序、裝配路徑、裝配過程中的動態干涉，驗證和分析裝配工、夾具的空間可操作性和裝