新葡京娱乐场-大陆娱乐场开户注册

本成果針對城市水電氣熱等綜合能源數據來源廣泛，結構復雜，且與用戶、時間、空間信息關系緊密的特點，構建了高性能綜合能源數據分析平臺，提出了細粒度的能源數據分析理論框架及方法，并將其應用于智慧城市建設。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

成果描述：本實用新型公開了一種基于物聯網的微功耗分析儀,對無線傳感器網絡中傳感節點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發生器、門控時鐘電路和依次連接的模數轉換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數轉換器轉換成對應的數據信號,由放大器進行信號放大,經濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或對數放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節點的功耗。市場前景分析：本實用新型公開了一種基于物聯網的微功耗分析儀,對無線傳感器網絡中傳感節點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發生器、門控時鐘電路和依次連接的模數轉換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數轉換器轉換成對應的數據信號,由放大器進行信號放大,經濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或對數放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節點的功耗。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

本發明公開了一種基于社會網絡的網絡輿情行為分析方法，首先基于網絡新聞或者帖子之間的相似度建立起一個網絡輿情事件社會網絡，然后通過分析社會網絡參數隨時間的變化以及參數之間的對比，自動的實現網絡輿情的識別和網絡輿情事件緊急程度的評估，方便相關政府部門更有效的監控和管理網絡輿論。

本發明公開了一種基于大數據分析的小基站開關控制方法，包括：采集場景信息步驟；數據預處理步驟；提取特征步驟；選擇并訓練模型步驟；預測步驟。本發明利用特殊場景下時刻表以及小基站接入人數的歷史記錄，建立數學模型，預測未來小基站內的待服務人數，根據待服務人數去控制小基站的開關，達到節能、減少基站間干擾的目的。在建立數學模型的過程中，本方法結合數據挖掘和機器學習，提高了預測的準確率和系統的實用性。

研究背景：  大數據應用的多樣化  需要的計算模型、數據模型多樣化；  目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。  多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。 研究目標： 研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個  方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵  值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計  算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這  套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們  對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于  大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計  算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三  個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。 融合架構 FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包  括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。 多數據模型融合： 設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、  文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據  分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。 經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。 多計算模型融合： 在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集  的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和  流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高時效 FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗，  提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。 對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化； 對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等； 在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效； 而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題，  通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的  時間。 可擴展 FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、  存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。 在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊，  能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。 在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。 在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持  到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提  升。 亮點成果： 融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。  從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。 同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用  的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品  銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

本發明涉及膦酸鹽阻垢緩蝕劑的離子色譜分離分析方法，特別涉及等度分離非抑制電導檢測的膦酸鹽阻垢緩蝕劑的離子色譜分離分析方法。包括以下步驟：基線測繪、進樣和離子交換、洗脫、非抑制電導檢測分析；本發明對三種常用膦酸鹽阻垢緩蝕劑能進行良好的分離分析，保留時間、峰高、峰面積的相對標準偏差均小于4％，工藝流程大為簡化，本方法可用于膦酸鹽阻垢緩蝕劑含量的檢測，為也可同時檢測實際樣品的純度。

光纖共聚焦顯微光譜與成像裝置是將光纖共聚焦光譜分析技術和顯微光學成像技術相融合的細胞檢測裝置，此裝置能夠同時獲得被測細胞的形態結構信息和反映細胞形態和成分特性的光譜信息，得到被測細胞定性、定量、定位的綜合分析信息。 光纖共聚焦顯微光譜與成像裝置包括光源照明系統、光纖共聚焦光譜分析系統、顯微成像和定位系統、數據分析系統，照明光源系統給光纖共聚焦光譜分析系統提供光源；光纖共聚焦光譜分析系統傳輸照明光照射細胞，開接收攜帶細胞信息的背向散射的光信號，獲取光譜信息進入數據分析系統分析；顯微成像和定位系統由照明系統照明，獲得反映細胞形態和結構的圖像信息進入數據分析系統；數據分析系統同時獲取被測細胞的顯微圖像和反映細胞形態和成分特性的光譜信息。 光纖共聚焦顯微光譜與成像裝置結合光纖共聚焦技術、后向散射光譜分析技術和顯微成像技術，提出了適用于同時獲取特定細胞的顯微圖像和光譜信息的細胞檢測裝置，能夠實時的獲取細胞的綜合信息。這就解決了目前技術不能夠在細胞水平上獲取特定位置的組織形態信息和光譜信息的技術問題。對于癌癥除檢測癌變細胞的顯微形態信息外，同時獲取相應細胞生化成分的光譜，光譜信息中既包括了形態變化對光的散射特性變化，也包括了細胞中成分變化導致的光吸收特性的變化信息，結合這兩種檢測技術的細胞分析裝置，能及時發現細胞的早期癌變，以便對癌癥實施全面而及時的診斷。而且，當前顯微成像技術和CCD光譜技術都是比較成熟的檢測技術，且CCD光譜技術可以進行實時分析，所以，本發明提供的裝置利用現有先進技術，大大提高癌變細胞的檢測精度，同時可以大大降低檢測成本。

成果介紹項目開發一種基于解卷積算法的細胞類型分析的便攜式多用途醫療設備——阿爾法細胞分析儀，該設備只通過一組基因的表達水平檢測，即可判定樣本中所有細胞類型及豐度。技術創新點及參數儀器通過預先構建好的不同組織主要細胞類型的參考表達譜，結合解卷積模型來預測組織或血液樣本中的細胞組分，并利用已訓練好的疾病預測模型可進一步進行臨床診斷。可快速、準確、低成本地識別各類組織的細胞類型和豐度，單個樣本的數據分析可以在 ~20min 內完成，具有極高的分析效率。目前已完成組織特異芯片和細胞類型識別算法以及單片機的設計方案。市場前景本項目可與醫院、科研院所、第三方檢測公司達成合作，接受投資。

已有樣品/n養老產業是未來的黃金產業，養老院的常規體檢和快速診斷是一個痛點。基于微流控芯片的體液多參數分析儀滿足了這個需求，市場需求在50 億人民幣以上，目前還沒有同類產品。該成果針對社區醫院和養老院的常規體檢和疾病診斷，開發了于微流控芯片的體液多參數分析儀，更換芯片可以檢測血常規、血生化、尿液、免疫等多個項目。實現一臺儀器檢測多種常見疾病。目前階段性成果或結題成果獲得：專利1 項、SCI 論文11 篇、湖北省自然科