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本發明公開了一種高功率光纖激光器包層光濾除裝置，該裝置 包括一段或多段雙包層光纖，其中此雙包層光纖沿激光輸出方向按剝 除面積由小到大而間隔地對保護層和外包層進行部分剝除，使內包層 裸露出來，將濾光材料涂在裸露內包層上，并且將上述濾光裝置固定 在散熱金屬材料及水冷板上。本發明對光纖結構破壞較小，濾光均勻， 避免了非均勻濾除時，某些濾除點溫度過高的現象，提高了系統的穩 定性。

  成果簡介：質譜分析儀可以實現對未知樣品化學組成成分的高靈敏度檢測。 目前商業化的儀器被廣泛應用于制藥產業，石油、化工產業，生物、化學等 科研領域。但是目前的商業質譜儀器體積、功耗龐大（噸、千瓦、百萬人民 幣級），極大局限了其使用范圍。本產品在國際上第一次實現連續大氣壓接口、小型化質譜儀（重量<30千克， 功耗<100 瓦）。該儀器可以實現對氣體、液體、固體樣品的高靈敏度分析與 檢測：分析速度快（0.2

產品介紹 “NMT界喬布斯”許越先生推薦創新平臺 中關村NMT產業聯盟推介成員單位創新產品 “全球抗疫，人人有責” ? 推出背景：?????? ??研究論文的可重復性是研究科學性的最重要基礎。論文可重復性需要作者對研究的相關過程、研究對象和統計分析方法提供詳細的描述，否則給其他學者重復實驗帶來很大困難，但是活體生理研究的可重復性差一直困擾著這一領域。有一些雜志在這方面已經進行了一些探索，但仍然不能避免一些研究可重復性差的問題。重現性、嚴謹性、透明性和獨立驗證是科學方法的基石。 ??實驗的嚴謹性在于實驗變量的統一，隨著科技的發展，變量的因素會越來越完善，檢測方法、檢測設備也會越來越專業，除了我們已知的實驗變量，其實還有很多的其他因素也是實驗變量的一部分，只是還沒有能夠將這些因素通過精確數據的形式展示出來。 ??NMT創新產品系列，帶您找到實驗中的變量！ ? 產品介紹 名稱：個性化營養液分析儀 型號：PNA-100 品牌：旭月 產地：中國 簡介： 應對挑戰： 人工進行營養液澆灌對于澆灌量，澆灌時間的把控會有人為的誤差性，自動化的設備將會是替代人工操作的趨勢 對于營養液的澆灌，個性化的操作才能迎合科研人員的創新 解決方法： 個性化營養液分析儀通過施肥澆水的自動化，將會大大降低人工操作所帶來的不便，并能夠通過設定程序提高效率 個性化營養液分析儀能夠結合科研人員的個性化需求，提供有針對性的功能程序 ? 功能特點 1.基本功能： 通過灌流裝置對植物進行多種培養液處理 灌流速度、方向可調 液晶屏顯示，操控簡單

        技術成熟度：技術突破         傳統CMOS工藝的圖形處理器通常是由探測、存儲、處理等多個分立系統構成，不可避免的增加了集成電路的復雜性、功耗和成本，憶阻器在新型信息存儲器件、存算一體化技術及人工神經網絡等領域有著巨大應用潛力。         研發團隊發展的感存算一體化新型光電憶阻材料與器件能夠解決傳統人工視聽覺系統在容量、集成度、速度等方面的技術瓶頸問題，是實現高效智能視聽覺傳感系統的基礎。研發團隊首次在基于氧化鎢材料憶阻突觸器件的視聽覺系統中模擬了速度檢測的多普勒頻移信息處理，進而實現高通濾波和處理具有相對時序和頻移的尖峰數據。這些結果為視聽覺運動感知的模擬提供了新機會，促進了其在未來神經形態傳感領域的應用。         意向開展成果轉化的前提條件：中試放大及產業化工藝開發資金支持

一、成果簡介 血液中蛋白質含量為18% 以上，其中2%是有生理活性的免疫球蛋白。血液中的免疫球蛋白、血紅素鐵、纖維蛋白等活性物質在被動免疫等功能方面有顯著的作用，其中免疫球蛋白對許多病原微生物和毒素有抑制作用， 具有調節免疫功能的作用。本項目根據動物血液蛋白的功能特性，利用現代生物酶解、加工等技術對畜禽屠宰副產品血液進行深加工，開發了系列具有特定功能血蛋白多肽產品、具有較高生物活性的

本成果開發形成了基于粉煤灰活化及添加劑調控的高含氯脫硫石膏氯離子穩定化控制技術，通過多種穩定化控制方法，實現了氯離子物理吸附、化學固化，突破了因脫硫廢水零排放導致的脫硫石膏氯離子超標、難以資源化利用技術瓶頸，通過耦合粉煤灰活化，集成物理吸附、化學固化、遷移通道阻斷，對氯離子進行穩定化控制，既實現了含氯脫硫石膏建材資源化利用，又實現了粉煤灰、脫硫石膏等燃煤電廠固體廢棄物協同處置，具有極大發展潛力。 技術成果適用于燃煤電廠脫硫石膏資源化利用、脫硫石膏－粉煤灰協同資源化處置等領域。

項目簡介 一種復合微合金化的高錳鋁青銅及制備方法，其特征在于它包括：鍶（Sr） （0.012～0.047%），鈦（Ti）（0.028～0.073%），硼（B）（0.006～0.015%）和余量為高錳鋁 青銅。它的制備工藝流程為：將高錳鋁青銅熔化后，依次加入 Al-Sr 中間合金和 AlTiB 中間合金；待全部熔化后，加入淸渣劑，接著通入高純氮氣精煉；最后倒入澆包，靜置 后除渣并澆鑄成錠即得本發明的鍶、鈦和硼復合微合金化的高錳鋁青銅。 產品性能、指標 本發明具

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。

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。

納米金由于具有獨特的光學性質和表面生物分子偶聯能力以及新發現的模擬酶功能，而在生物醫學檢測中有重要的應用價值。將特異性抗體偶聯在金納米顆粒上構建納米探針，可以特異地標記腫瘤細胞，一方面可以利用其模擬酶特性進行顯色和顯微鏡讀片，用來有效替代傳統的天然酶標記顯色技術；另一方面，可以利用納米金暗場成像的功能，通過暗場顯微鏡讀片，從而省略了酶底物顯色的步驟和成本，同時可以突破前一種技術只能定性判讀的局限性，實現基于暗場光散射圖像分析的定量檢測，使得定量免疫組化檢測成為可能。經過多年研發與攻關，我們已經成功實現針對惡性淋巴瘤的特異標記及雙模式檢測（模擬酶明場顯色和暗場成像）技術建立，實現針對臨床乳腺癌Her2檢測的模擬酶增強暗場免疫組化定量判讀，建立了定量判讀圖像分析軟件，完成臨床病例檢測120例，檢測靈敏性優于95%，特異性優于90%，對推動臨床定量免疫組化技術及實現更精準的病理診斷具有重要意義。