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本發明公開了舟形藻的一種開放式培養方法及其專用培養基。本發明所提供的培養基為ZWN，其配方為：硝酸鉀，180-220mg；磷酸二氫鈉，18-22mg；硅酸鈉，270 -330mg；脲素，7-9mg；維生素B1，350-450μg；乙二胺四乙酸二鈉，5-7mg；氯化鐵，5-7mg；海水定容至1升。應用本發明所提供的培養基培養舟形藻，包括如下步驟：1)用海水配置培養基；2)在藻種密度為3×105細胞/毫升是，按舟形藻與培養基體積比為1:5-9的比例將舟形藻接種到培養基中，在19-25℃，光照強度3000 -6000Lux，光照時間8-12h/天條件下通氣培養。舟形藻在本發明所提供的ZWN培養基中生長速度快，生物量高；加入碘化鉀，能有效達到防治綠藻污染的目的，可以采用開放式的培養方式大規模獲得舟形藻及其目標產物，具有重要的應用價值。

本發明公開了一種大型薄壁件的拉形和電磁復合漸進成形方法 及裝置，該方法將驅動板置于待變形板料上方，用壓板和托板夾持住 驅動板和待變形板料，通過升降油缸帶動托板移動使得驅動板和待變 形板料初步拉彎和繃緊，實現拉形過程，調整電磁線圈的位置，使其 正對待變形驅動板進行放電，線圈繞凸模軸線在驅動板的表面旋轉一 周，實現同一高度下待變形板料與凸模貼合，隨后油缸再次下降并將 板料拉彎，線圈放電使待變形板料再次變形并與凸模貼合，依次類推， 實現板料的拉形-放電-再拉形-再放電的交替成形過程，直到板料變形 結束。本發明可改善材料流動的均勻性，降低板料的減薄率，實現大 型難變形材料的柔性加工和精確塑性制造。

本發明公開了一種用于角向偏振選擇的小錐角 W 形軸錐鏡。小 錐角W形錐鏡的反射面由位于中央區域的外錐面和外圍區域的內錐面 組成，內錐面和外錐面形成內部中空的反射結構，外錐面的半錐角α 和內錐面的半錐角β滿足幾何關系式：3α+2β＝90°，且 0°<α <30°。本發明結構簡單，對稱性好、抗失調能力強，熱穩定性能和機 械性能優良，制作簡單，成本低，可廣泛應用于氣體、固體和半導體 激光器產生高功率、高純度的角向偏振光。 

本發明提供一種用于 GIS 矢量建筑物多邊形的多尺度表達信息生成方法，包括輸入不同尺度下的同 名矢量建筑物多邊形，然后對起始圖形和目標圖形分別轉為轉向角函數表達形式；基于轉向角函數分析 建筑物多邊形的邊特征，獲得邊的變換規律，包括將特征點匹配得到的邊集分別與目標圖形對應邊進行 轉向角匹配，劃分同邊和異邊；融合得到任意中間尺度下多邊形的轉向角函數，轉為坐標串表達形式， 得到中間尺度的插值圖形。本發明能在有效保持矢量建筑物多邊形直角化邊界特征的前提

（專利號：ZL 201510552708.2） 簡介：本發明提供一種起重機箱形主梁三自由度移動焊接機器人，屬于機器人焊接技術領域。該焊接機器人包括底座、縱向移動機構、焊槍升降機構、焊槍旋轉機構、焊接設備及電纜卷筒等，焊接設備包括送絲機、焊機、氣瓶座、二氧化碳氣瓶，焊槍旋轉機構通過升降臺安裝在焊槍升降機構上，齒輪齒條傳動與直線導軌副相配合實現長位移移動的精確定位，通過三臺伺服電機聯合控制焊槍位姿實現長距離平面曲線連續光滑平角焊縫的自動焊接。本發明所提供的焊接機器人具有結構簡單、傳動鏈短、位置準確、工作可靠、焊接質量穩定等技術特點。

本發明公開了一種用于門洞形斷面結構襯砌混凝土溫控防裂設計計算方法，包括如下步驟:(1)確 定溫控防裂目標;(2)計算允許最高溫度;(3)擬定溫控方案，計算混凝土內部最高溫度，在計算最高 溫度≤允許最高溫度的前提下，設計溫控防裂方案。本發明方法的計算公式簡單，能合理反映圍巖性能、 襯砌結構尺寸、混凝土強度、洞內空氣溫度、通水冷卻及其水溫、澆筑溫度等的影響，可以迅速計算出 門洞形斷面結構襯砌混凝土施工

本發明公開了一種外環內六角形空間網格結構裝配式節點，包括內環（１）、外環（２）、中心環（３）、內墊片（４）、螺栓（５）、封板（６）和連接桿件（７）。內環和外環均為圓柱，且內環沿中心軸開設有圓形孔洞一（１６），外環沿中心軸開設有圓形孔洞二（１７）。中心環為六角星形柱體，中心環沿中心軸開設有六角星形孔洞（１８）。中心環安裝于圓形孔洞二中，內環安裝于六角星形孔洞中。內墊片設置于外環中，本發明通過螺栓對連接桿件、封板、外環和內墊片進行連接，形成裝配式桿件。本發明節點質量輕盈、可快速現場裝配且力學性能優良。

研究團隊基于cGAMP設計制備了一種肺部仿生納米顆粒（PS-GAMP）來模擬流感病毒肺部感染，發現其能夠在不破壞肺部表面活性劑（PS）和肺泡上皮屏障（AEC）的情況下，激活AMs和AECs，促進疫苗產生高效的體液和CD8+ T細胞保護性免疫反應，以抵抗多種異型流感病毒的攻擊。研究結果提示AECs在產生廣泛的交叉保護以抵御各種流感病毒方面具有十分重要的作用，表明PS-GAMP可能是一種“通用”流感疫苗的潛在粘膜佐劑。

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。