新葡京娱乐场-大陆娱乐场开户注册

南開大學藥學院與天津大學國際生物醫(yī)藥聯(lián)合研究院組建新藥開發(fā)聯(lián)合攻關團隊，針對新型冠狀病毒的生物學特點、傳播特征和公共衛(wèi)生風險防控的潛在需求，開展了病毒防治相關藥物的研發(fā)，從藥食同源分子中發(fā)現(xiàn)了可預防冠狀病毒感染作用的候選分子。 南開大學藥學院與研究院聯(lián)合攻關團隊，利用人工智能輔助的虛擬藥物篩選系統(tǒng)，從中藥單體庫、藥食同源天然分子庫和成藥化合物庫中篩選潛在的互作界面抑制劑，尤其關注藥食同源類物質(zhì)所含的活性分子。通過篩選和既往藥理信息的綜合分析，觀察到多種藥食同源的中藥中含有抑制病毒與受體結(jié)合的潛在活性分子，為中醫(yī)藥方劑的配伍和新型冠狀病毒感染的肺炎的防治提供了一定的信息。

本發(fā)明公開了可同時測定梨的多個指標參數(shù)的裝置，包括：暗箱；位于所述暗箱內(nèi)，用于測量梨的重量的電子稱重旋轉(zhuǎn)平臺；位于所述暗箱內(nèi)，用于測量梨的高度的高度測量裝置；用于向梨發(fā)射檢測光的光照模塊；用于接收梨的反射光的光譜采集模塊；用于接收所述電子稱重旋轉(zhuǎn)平臺和高度測量裝置的信號計算樣品體積，以及用于接收所述光譜采集單元信號計算樣品pH值的控制單元。本發(fā)明還公開了一種利用所述的可同時測定梨的多個指標參數(shù)的裝置測定梨的多指標參數(shù)的方法。本發(fā)明實現(xiàn)了梨的重量、高度、體積以及pH值的多項物理參數(shù)的快速檢測，檢測快速準確，檢測成本低，環(huán)境污染小。

研究背景：  大數(shù)據(jù)應用的多樣化  需要的計算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化；  目前每類模型需要單獨的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。  多系統(tǒng)導致大數(shù)據(jù)分析平臺非常復雜、效率低下。 研究目標： 研究和開發(fā)面向新型多計算模型融合架構(gòu)的、高時效、可擴展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對目前大數(shù)據(jù)分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統(tǒng)具有三個  方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實現(xiàn)關系、圖、鍵  值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實現(xiàn)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(tǒng)一查詢，實現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統(tǒng)來說，時效性非常重要，這  套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實現(xiàn)高時效的基礎，更重要的是，我們  對大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進行了端到端的全棧時效優(yōu)化。最后，對于  大數(shù)據(jù)應用來說，系統(tǒng)擴展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計  算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時效和可擴展這三  個方面，分別詳細介紹FAST系統(tǒng)的三個主要亮點。 融合架構(gòu) FAST系統(tǒng)的第一個亮點是融合架構(gòu)，我們在技術方面的創(chuàng)新主要包  括多數(shù)據(jù)模型融合和多計算模型融合兩方面。 多數(shù)據(jù)模型融合： 設計和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、  文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)  分布等功能，將多種數(shù)據(jù)模型進行統(tǒng)一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進行獨立訪問或者跨模型查詢。 經(jīng)過試驗，多模型數(shù)據(jù)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(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實現(xiàn)跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門檻，提高開發(fā)效率。 多計算模型融合： 在計算層實現(xiàn)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(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達，批是對有限數(shù)據(jù)集  的運算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計算，我們設計了UCollection結(jié)構(gòu)對批和  流數(shù)據(jù)進行統(tǒng)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(tǒng)一表達，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達。對于批流混合的計算，融合架構(gòu)系統(tǒng)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(tǒng)的第二個亮點是高時效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時間消耗，  提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺是一個非常復雜的系統(tǒng)，為了做到高時效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據(jù)分析的整個過程進行端到端的全棧時效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優(yōu)化。 對于多模態(tài)存儲，面向應用負載和異構(gòu)硬件特征進行自適應優(yōu)化； 對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎上，進行系列融合優(yōu)化技術， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等； 在機器學習層面，進行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來提高時效； 而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(tǒng)的第三個亮點是可擴展，由于大數(shù)據(jù)應用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對系統(tǒng)可擴展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、  存儲層和計算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。 在資源層，系統(tǒng)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(tǒng)擴展。并在系統(tǒng)中實現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊，  能實時監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，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(tǒng)擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優(yōu)化。 在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持  到百億級別的超大規(guī)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(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺目前已經(jīng)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(chǎn)環(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運用了本系統(tǒng)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?qū)Ъ夹g，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(shù)據(jù)分析，幫助賣家分析產(chǎn)品  銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

本發(fā)明涉及一種動壓軟巖巷道用可伸縮恒力讓壓錨桿，由錨桿體、托盤、拉桿、預緊調(diào)節(jié)螺栓、主彈簧、銷軸、刀形凸輪、輔彈簧、錨固頭框架、滾輪、滾輪架和螺母組成。錨桿體與拉桿通過螺紋相連接；托盤可在外力作用下沿著拉桿移動，且在移動過程中主彈簧和輔彈簧對托盤產(chǎn)生的合成預緊力基本保持不變，即保持恒力。當動壓軟巖巷道的圍巖發(fā)生變形時，托盤通過帶負荷移動讓壓，釋放應力。圍巖卸壓后，托盤回移補強，實現(xiàn)對圍巖的二次加固。當圍巖因應力擾動反復發(fā)生變形時，錨桿可形成對圍巖的“讓-支-讓”循環(huán)支護和柔性支護，避免巷道被毀壞。本發(fā)明設計巧妙，結(jié)構(gòu)緊湊，托盤移動行程大，除錨桿體外均可拆卸后循環(huán)使用，節(jié)約成本。

本實用新型涉及電機產(chǎn)品技術領域，尤其為一種自帶可拆裝蓋板的多功能電機底座，包括底座、電動伸縮桿和蓋板，兩個L型固定塊之間活動插設有T型連接塊，所述T型連接塊遠離底座的一端固定連接于電機上，底座中對稱開設有安裝孔，所述安裝孔中固定插設有電動伸縮桿，電動伸縮桿遠離安裝孔一端固定有連接頭，所述蓋板槽中設置有蓋板，蓋板的一端連接有拉環(huán)，底座中心處開設有配重塊槽，蓋板一側(cè)鋪設有防腐層。本實用新型通過開關來控制電動伸縮桿，將蓋板安裝在電動伸縮桿上方的連接頭內(nèi)，這個可拆裝的蓋板能夠起到保護的作用，底座內(nèi)部開設的配

等效負折射率平板透鏡又稱 DCT-plate，該技術通過光場重構(gòu)原理，將發(fā)散的光線在空中重新匯聚，從而形成不需要介質(zhì)承載的實像。根據(jù)場景需要，可設置不同的影像呈現(xiàn)角度，結(jié)合體感互動裝置實現(xiàn)人與實像的直接交互。該技術現(xiàn)處于世界領先地位！ 

細菌群體感應抑制劑是李紅玉教授團隊以嗜酸硫桿菌為研究材料，研發(fā)的一種可通過阻斷細菌生物膜的形成從而顯著降低細菌耐藥性的群體感應抑制劑。細菌生物膜是大量細菌通過信號分子交流從而誘導特定基因表達凝聚成的具有高度抵抗力的結(jié)構(gòu)性細菌群落，堅實穩(wěn)定、不易破壞，抗生素等物質(zhì)難以貫穿從而使得藥物沒有作用。該團隊研發(fā)出的群體感應抑制劑是一種信號分子調(diào)節(jié)劑，在不影響細菌正常生長的前提下，可抑制細菌的交流從而阻止了細菌生物膜的形成（圖 1），降低了細菌的抵抗力，從而降低其耐藥性。該產(chǎn)品擁有國家發(fā)明專利，具有自主知識產(chǎn)權(quán)

本發(fā)明公開了一種可尋址電調(diào)光反射率薄膜。包括陰極，陽極陣列，以及設置在陰極和陽極陣列間的介電層；陽極陣列由 M×N 元陣列分布的陽極單元構(gòu)成，陽極單元由規(guī)則排列且相互連通的多個子電極構(gòu)成，可尋址電調(diào)光反射率薄膜被劃分為 M×N 元陣列分布的電調(diào)光反射率單元，陽極單元與電調(diào)光反射率單元一一對應，構(gòu)成電調(diào)光反射率單元的陽極，所有電調(diào)光反射率單元共用陰極；通過陽極單元和陰極對電調(diào)光反射率單元執(zhí)行獨立加電操作，進而通過調(diào)變加

微馬達是一種自驅(qū)動的微納米機器人，具有優(yōu)良的運動性能和精準導航的性能，在生物醫(yī)學領域具有廣闊的潛在應用前景，然而目前國內(nèi)外均尚無市場化的微馬達產(chǎn)品。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 血管支架植入是治療心血管疾病的有效干預手段，但現(xiàn)有技術中，傳統(tǒng)材料制備得到的血管支架存在生物相容性不足、需要手動導絲引入額外的形狀擴張裝置等問題，而且，為了確保植入的準確性，需要采用高侵入的介入方法，容易造成血管再狹窄和動脈損傷，從而降低了治療的有效性。因此，需要研發(fā)一類能有效克服現(xiàn)有問題，能實現(xiàn)低侵入、高精準治療的新型血管支架系統(tǒng)，以拓寬微馬達在生物醫(yī)學領域中的應用。 開發(fā)的磁性螺旋形形狀記憶微馬達血管支架，可以模擬細菌鞭毛的高效運動，無線旋轉(zhuǎn)磁場下旋轉(zhuǎn)并轉(zhuǎn)化為平移運動，實現(xiàn)磁性微馬達血管支架在血管內(nèi)的精確無線三維導航。配合磁驅(qū)動馬達的運動性能，控制血管支架在體內(nèi)運動到達目標位置，微馬達支架具有形狀記憶功能，以對機體無害的無線超聲觸發(fā)形狀恢復，可以撐開狹窄血管。整體設計可以簡化支架植入流程，并且螺旋形的設計可以適應旋動流現(xiàn)象，使植入位點的血管壁切應力得到維持，抑制支架植入內(nèi)膜增生不良反應的發(fā)生，降低侵入性和植入風險，并有望實現(xiàn)完全遠程智能操控支架植入。

郭光燦院士團隊在固態(tài)量子存儲領域取得重要進展。該團隊李傳鋒、周宗權(quán)研究組基于自主加工的激光直寫波導，實現(xiàn)了光子偏振態(tài)的可集成固態(tài)量子存儲，存儲保真度高達99.4±0.6%，該工作顯著推進了可集成量子存儲器在量子網(wǎng)絡中的應用。