原位电子显微技术 (EM) 与超快探测器的发展为探索材料的动力学打开了一扇新的大门，然而，这也对透射电镜大数据压缩和存储提出了巨大的挑战。开发一种高效高保真的大数据压缩策略对于推动透射电子技术的广泛应用具有重要意义。本项工作发表于在Cell Press旗下期刊Patterns，题为“Super-compression of large electron microscopy time series by deep compressive sensing learning”的文章。在这一工作中， 作者结合深度学习（deep learning）和时间压缩感知（temporal compressive sensing）提出一种新颖的 EM 大数据压缩策略。具体而言，时间压缩感知 (TCS) 首先用作编码器，将多个帧压缩为单帧测量，显着降低了带宽和数据传输、存储的内存要求。然后构建端到端的深度学习网络，以极高的速度从单帧测量中重建原始图像系列。由于深度学习框架的压缩效率和内置去噪能力比传统的 JPEG 压缩显着提高，因此可以高保真地重建压缩比高达30的原位系列图像或视频。使用这一策略可以节省大量的编码能力、内存和传输带宽。这一技术将有望在电镜和其他成像技术的大数据存储中获得广泛应用。 

　　图1. 用于大数据电子显微镜 (EM) 的时间压感知-深度学习(TCS-DL) 框架结构 

　　真实场景光谱丰富。自摄影诞生以来，捕捉颜色以及光谱信息一直是一个核心问题。我们提出了一种即插即用 (PnP) 方法，该方法使用基于深度学习的降噪器作为光谱快照压缩成像 (SCI) 的正则化先验。 我们的方法有效的权衡了压缩图像重建的质量和速度，并且可以灵活地用于不同的压缩编码机制。 这为在一个快照中捕获和恢复多光谱或高光谱信息铺平了道路，这可能会激发遥感、生物医学科学和材料科学中有趣的应用。相关文章发表于Photonics Research。 

　　　　图2. 典型光谱 SCI 系统的图像形成过程，即 SD-CASSI 和使用所提出的深度即插即用 (PnP) 先验算法的重建过程 

　　龙春分别对两个项目的技术指标完成情况、应用服务效果和总体成效等进行了汇报。 

　　通过“十三五”期间网络安全保障体系建设工程的实施，建设“中国科技云”安全基础设施，提升安全服务支撑能力，实现网络安全基础资源的共享和优化配置；形成了网络安全保障基础环境，提升了全院网络安全防护能力与主动保障能力；建成了网络安全保障综合服务平台，构建了全院网络安全态势监控体系，打造了网络安全态势感知能力；形成了网络安全管理机制与规范，加强了全院网络安全服务能力。网络安全保障体系建设工程形成了独具中科院特色的网络安全保障技术积累，推动网络空间资源的安全共享，强化网络安全体系建设，打造全院夯实可信的网络空间环境。 

　　重要信息系统安全合规试点建设项目实现了与统一认证系统相结合的国密VPN连接，在我院重要信息系统数据与计算资源的远程访问等密码使用环节发挥了重要作用。完成了重要信息系统数据资源共享与国家政务服务平台对接工作，国产化适配的电子公文中件间已部署至院属务单位的电子公文系统。研发的院机关政务信息资源管理与共享服务平台，已上传93项基础信息资源，设计了63个主题资源报表，采集整改了18项部门信息资源，并开通了25家试点单位。建成了全院邮件系统敏感词审核系统，支持全院范围开通敏感词自审核功能，实现研究所自主在线管理能力，已为90余家单位开通了使用权限。 

　　项目监理专家组长严明研究员分别做了两个项目的监理情况报告，财务资产专项验收专家姚远处长介绍了项目财务资产专项验收意见，档案专项验收专家张静副馆长介绍了档案专项验收意见。与会专家观看了项目成果演示，审查了相关专项验收专家意见及文档资料等，对项目进行了质询和讨论，认为两个项目均圆满完成了任务书规定的各项内容，达到了考核指标要求，实现了既定目标，取得了良好应用成效，一致同意“网络安全保障体系建设工程”项目、“重要信息系统安全合规试点建设”项目通过技术验收暨总验收。 

　　最后，褚大伟进行了会议总结，对项目验收专家、监理专家在项目建设过程中给与的指导标表示感谢，对项目取得的成绩表示肯定。 褚大伟指出，通过“十三五”信息化专项工程的建设，计算机网络信息中心对中科院网络空间安全保障体系建立起到了支撑与引导作用，同时希望各参建单位认真吸纳专家意见，以目标为导向，将项目成果与十四五发展规划做好衔接，