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本發明公開了一種倒裝 LED 芯片在線檢測的收光測試組件，該 收光測試組件包括積分球組件和光學測試組件，其中積分球組件包括 積分球模塊、積分球夾具、積分球升降裝置;其中積分球模塊包括積 分球、積分球 90°轉接頭，積分球的開口設置有石英玻璃，其設置方 式是采用石英玻璃夾具套設在積分球的收光口處，其中石英玻璃夾具呈圓筒狀，其內側在略高于收光口的上方設置有凸臺，用于放置固定 石英玻璃。按照本發明設計的收光測試組件，能夠成功地解決倒裝 LED 芯片測試探針

本發明公開了一種基于電控液晶匯聚微透鏡的波前測量芯片。包括面陣電控液晶匯聚微透鏡和面陣可見光探測器；面陣電控液晶匯·743·聚微透鏡包括液晶材料層，依次設置在液晶材料層上表面的第一液晶初始取向層、圖形化電極層、第一基片和第一增透膜，以及依次設置在液晶材料層下表面的第二液晶初始取向層、公共電極層、第二基片和第二增透膜；公共電極層由一層勻質導電膜構成，圖形化電極層由其上布有 m×n 元陣列分布的方孔或圓孔的

本發明公開了一種液晶基多眼套疊仿生成像探測芯片，包括多眼套疊成像探測架構，其包括同軸順序設置的驅控與圖像預處理模塊、面陣可見光探測器以及面陣電控液晶聚光微透鏡，面陣電控液晶聚光微透鏡包括 m×m 個單元微透鏡，其中 m 均為正整數，面陣可見光探測器被劃分為 m×m 個子面陣可見光探測器，每個子面陣可見光探測器包括 m×m 個光敏元，面陣電控液晶聚光微透鏡用于接收目標光波，并將該目標光波離散分割到面陣可見光探測器中不同

本發明公開了一種基于電控液晶紅外發散平面微透鏡的紅外波束控制芯片。其包括電控液晶紅外發散平面微透鏡陣列；電控液晶紅外發散平面微透鏡陣列包括液晶材料層，依次設置在液晶材料層上表面的第一液晶初始取向層、第一電隔離層、圖形化電極層、第一基片和第一紅外增透膜，以及依次設置在液晶材料層下表面的第二液晶初·750·始取向層、第二電隔離層、公共電極層、第二基片和第二紅外增透膜；公共電極層由一層勻質導電膜構成；圖形化電

本發明公開了一種用于高密度芯片的倒裝鍵合平臺，包括基座、芯片剝離和翻轉單元、XY 向運動單元、多自由度鍵合頭和貼裝臺單元，其中芯片剝離和翻轉單元用于將晶圓盤上的芯片分別執行剝離和翻轉，并將其送至待拾取位置；多自由度鍵合頭以懸臂形式安裝在 XY 向運動單元的支撐導軌上，并具有主動調平和對準功能；貼裝臺單元用于吸附基板并與鍵合頭相配合，由此實現芯片與基板之間的相互定位。此外，為了保證各單元高精度的運動或配合，該倒裝鍵合平臺中還配置有多套視覺定位系統。通過本發明，能夠達到微米級的對準精度，平行調整精度優于

本發明公開了一種倒裝 LED 芯片在線檢測的收光方法，該收光 測試方法包括如下步驟：待測試芯片被移動至積分球收光口的上方； 設置于積分球下方的積分球升降裝置向上運動，使所積分球的收光口 對準所述待測試的倒裝 LED 芯片的發光側，并且使設置于積分球收光 口處的板片貼緊裝載待測試倒裝 LED 芯片的盤片。按照本發明設計的 收光測試組件，能夠成功地解決倒裝 LED 芯片電機和發光面不同側的 問題，具有高的收光精度，尤其與倒裝 LED 芯片在線檢測裝置配合使 用，能夠顯著提高性能，實現倒裝 LED 芯片的

本發明公開了一種雙模復合紅外電控液晶微透鏡陣列芯片，包括：芯片殼體、電控散光液晶微透鏡陣列、以及電控聚光液晶微透鏡陣列，電控散光液晶微透鏡陣列與電控聚光液晶微透鏡陣列級聯耦合構成雙模復合電調架構，電控散光液晶微透鏡陣列與電控聚光液晶微透鏡陣列均設置在芯片殼體內部，二者彼此緊密貼合并與芯片殼體連接，且二者的光軸重合，電控散光液晶微透鏡陣列的光入射面和電控聚光液晶微透鏡陣列的光出射面分別通過芯片殼體頂面和底面的開口

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。

本發明涉及一種結合胰島素樣生長因子C結構域多肽(IGF-1C)的殼聚糖水凝膠，其具有良好的細胞相容性和生物活性。這類活性水凝膠具有可注射性，能夠作為載體材料，促進干細胞對組織損傷的治療效果。其為移植干細胞提供適宜的組織再生微環境，從而提高移植干細胞的存活率。增加干細胞在損傷區內的存活及駐留，促進移植細胞存活、增殖，減少凋亡，促進損傷部位血管新生以及功能恢復，進而提高干細胞移植治療組織損傷的治療效果。此外，移植后水凝膠并沒有促進干細胞發生不良分化。