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反應器由上、中、下三部分構成：上層是密閉陰極池，內設鐵質電極；中間是土壤層，土壤上下包有濾布；下層陽極池，內設鐵質電極。運行時，陰極反應產生 氫氣和0H-離子，氫氣的產生提高了陰極池的氣壓，推動陰極液向下滲入土壤層 形成淋洗過程。而0H-離子也隨陰極液進入土壤，促進六價格（CrO「離子）從土 壤顆粒表面解吸。本技術使用直流電，其作用有： （1）通過電遷移作用將CrO；「 離子從黏土中分離出來，縮短修復時間；（2）利用電熱效應使土壤溫度大幅度升 高，提高CrOf離子的解吸效率和速率，同時（3）提高陰極室氣體溫度，并產生 大量水蒸汽使陰極池氣壓升高，驅動力淋洗液從上向下穿過土壤形成淋洗過程， 將CrO「離子洗出土壤層。在陽極池內，鐵陽極反應釋放出Fe奸離子，與CrO芝反 應生成Cr",實現六價銘的解毒。Cr"離子進一步與來自陰極的0H-離子反應生成 Cr（OH）3沉淀，將銘■從陽極液中分離出來。在反應后期，多余的Fe"離子進入土 壤，將不溶解的六價銘在高溫下進行還原，最終實現在同一反應器內對銘污染土 壤的修復和廢水的同步處理。與同樣利用電化學過程進行銘污染土壤修復的電動 修復（EKR）技術相比，電動修復技術中只有電動作用被正向的用于修復過程， 其他所有電化學過程和產物都對修復過程起負面作用；而E-F&R技術的設計使所 有相關電化學過程和產物都正向地促進修復過程。其修復效率、能量效率、時間 效率和操作的簡便性遠遠優于EKR技術。該技術用于經機械淋洗后富集的高濃度 細顆粒黏土。

本發明涉及生物活性材料領域，尤其涉及一種硝酸酯可降解生物活性材料及其制備方法與應用。許多血管疾病都與血管內皮細胞衍化釋放的舒張因子一氧化氮(NO)的代謝有關系。NO是一種可以通過細胞膜擴散的氣體自由基，其最主要的功能是作為心血管系統的生理性調節分子，具有:1)調節血管張力和心肌收縮力，參與動脈血壓及器官組織血流量的調節、2)維持血管內皮完整、促進血管新生、3)抑制平滑肌細胞粘附、增殖和遷移、4)抑制血小板在局部的粘附、聚集和白細胞在血管內皮的粘附從而抑制血栓的形成等作用。一氧化氮的重要生理功能，為心血管材料的制備與修飾提供了新視角。本發明的目的在于提供一種硝酸酯可降解生物活性材料及其制備方法與應用，本發明提供的硝酸酯可降解生物活性材料具有緩釋氣體小分子物質NO的功能。本發明提供了一種硝酸酯可降解生物活性材料，為端羥基可降解聚合物的端羥基共價連接M基團或N基團所得的硝酸酯聚合物、

本發明涉及一種去除農田土壤中PAEs的降解菌固定化微球及其制備方法：(1)菌懸液的制備：將惡臭假單胞菌RXX?01(保藏編號為CGMCC No.13224)培養至對數生長期，用生理鹽水將菌體洗凈后，再用生理鹽水將菌體調配成菌懸液，使菌懸液的OD600＝0.8?1.2；(2)混合菌液的配備：用無菌水配制海藻酸鈉溶液，將活性炭加入到海藻酸鈉溶液中混勻得混合液，向混合液中加入步驟(1)的菌懸液

本發明的高濃度含鹽難生物降解有機工業廢水組合處理工藝,包括以下步驟:冷凍法預處理,冷凍法包括人工冷凍法和自然冷凍法,人工冷凍法是將所述廢水置于冷凍場中冷凍,溫度為0～-30℃,待廢水凍結到固液比為1∶4～4∶1時,取出凍結的冰樣,用凈水沖洗后,融化,待后續光催化處理備用;自然冷凍法是在自然溫度為2～-15℃條件下對廢水進行冷凍處理。光催化法深度處理,將冰樣融水進行光催化降解,控制光催化劑的投加量、光照時間、體系PH值參數來控制處理工藝運行。有益效果是均可對高濃度含鹽有機廢水如垃圾滲濾液、染料中間體廢

本成果來自國家科技計劃項目，獲國家發明專利授權。本發明產品具有超順磁性，成品體積可變，易于降解，吸油后廢油回收率高、超疏水強親油的特點。產品具有很好的吸油能力，所吸附油的重量是產品重量的10~15倍。其基本組成單位約為100~200μm，根據實際要求可組合成不同大小的吸油單元，在磁場的引導下能進入人或其他材料無法進入的地方，如微小空間或有毒害場所；成品的體積也可做大，以滿足吸附海洋石油污染等大型處理場所的需求；材料的原料來源于自然界，具有易于被微生物降解的特點。在吸附油污之前材料會漂浮在水面上，吸附油污后，在磁力的引導下，拖動油污到便于人工或機械收集的地方

本發明公開了一種用于瘢痕修復的可降解高分子載藥纖維膜，凈重0.01-5份的瘢痕修復藥物溶液分散于100份重的可生物降解的高分子材料溶液中得到混合體系，將混合溶液轉移到噴射儲液器中，通過改變靜電紡絲參數制備無規或者定向排布的目標纖維膜。本發明所制備靜電紡絲膜具有高的孔隙率，透氣性好，可以解決由于封閉性貼膜不透氣所引起的副作用。膜基體材料為可降解高分子，一方面將藥物包封到纖維內部可保護藥物結構的穩定，另一方面通過高分子材料的降解控制藥物緩慢釋放，可起到比傳統的瘢痕修復制劑或者藥膏更長的藥物作用時間，并可根據瘢痕處尺寸大小修剪成需要的形狀，具有很好的定制性和易用性。

串聯機器人基礎實訓工作站由六自由度串聯關節式工業機器人，智能視覺檢測系統，編程學習板，PLC控制系統以及一套供料，輸送、裝配、倉儲機構，可實現對工件進行分揀、檢測、搬運、裝配、存儲等操作。實訓站配套機器人編程軟件、PLC編程軟件、教學仿真軟件可進行仿真學習與程序編寫。 實訓臺采用工業標準件設計，各組件均安裝在高強度鋁合金刑材桌面上，機械結構，電氣控制，執行機構相對獨立，通過此平臺可進行串聯關節機器人結構，運動軌跡，算法分析與設計，控制原理，機器人視覺原理，PLC控制原理與編程，以及系統之間的通訊、檢測、交互控制理論、機器人編程與調試、1/O通訊、程序數據、PLC程序編寫、硬件連接、視覺系統調試、通訊方式設定等多方面操作學習，適合職業院校、本科院校相關專業等課程的實訓教學，適合自動化技術人員進行工程訓練及技能比賽。

并聯機器人基礎實訓站由六自由度并聯工業機器人，智能視覺系統，編程學習板，PLC控制系統以及一套實訓工作臺，供料機構、輸送流水線機構、檢測機構、料倉機構、可實現對高速傳輸的工件進行分揀、檢測、搬運、裝配、存儲等操作。實訓站配套機器人編程軟件、PLC編程軟件，教學仿真軟件可進行仿真學習與程序編寫。 實訓臺采用工業標準件設計，各組件均安裝在高強度鋁合金型材桌面上，機械結構，電氣控制，執行機構相對獨立。通過此平臺可進行并聯關節機器人結構、運動軌跡、算法分析與設計、控制原理、機器人視覺原理、PLC控制原理與編程、以及系統之間的通訊、檢測、交互控制理論、機器人編程與調試、I/O通訊、程序數據、PLC程序編寫、硬件連接、視黨系統調試、通訊方式設定等多方面操作學習，適合職業院校機器人基礎實訓操作和本科院校的二次開發和深度學習。

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。