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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。

圍繞未來能源需求特性辨識、場站/設備智能監測、能效優化管理3項核心內容，開展研究并提出以下3個核心創新點，創新點一為基于數據驅動的需求側用能行為特性辨識及容量價值評估方法，有效解決了需求側用能行為特性分析難度大、精確度差、有效性低的問題，為能源電力系統容量規劃和優化投資提供了科學依據；創新點二為基于數據挖掘計算的多元設備狀態監測與需求側能效優化技術，解決了需求側用能設備運行狀態監測能力差、管控水平低的問題，實現提質增效；創新點三為基于數據高效融合計算的場站環境監測及虛擬現實交互技術，有效解決了各種環境參數大量冗余導致的監測結果誤差大的問題。 平臺可應用于包括智能設備制造與銷售、能源設備在線監測、能源設備全壽命周期管理、能源站點智慧運行維護、用能負荷預測、能質能效分析與應用等。

本思政案例值巴黎奧運會火熱舉辦之際，以奧運會數據為載體，引導學生運用Python的Pandas庫進行數據清洗、篩選與聚合分析，并通過Plotly工具實現數據可視化。案例巧妙融合數據分析技能培養與思政教育，通過剖析我國奧運獎牌數據變化，讓學生直觀感受國家體育事業的蓬勃發展，深切領悟體育強國戰略背后蘊含的國家意志與民族精神。同時，鼓勵學生從數據中探尋體育精神內核，內化于心、踐之于行，涵養積極人生態度與愛國情懷。此外，案例數據可視化呈現國際競技格局，助學生理解多元包容、拓寬國際化視野，增強民族自豪感與文化自信，實現知識傳授與價值引領的有機統一。

本發明提供了簇生朝天椒可育胞質的分子鑒定標記及保持系選育方法，本發明首先利用種子培育簇生朝天椒優良品種的黃化苗，提取線粒體DNA，然后依據本發明的分子標記Mt_InDel10，篩選具有可育胞質基因型N的品種；最后以100%雄性不育系材料與入選的具有可育胞質基因型N的品種，花期雜交，根據雜交后代育性分離情況，快速選育具有優良表觀性狀的雄性不育系和保持系，為雄性不育三系配套雜交育種提供母本儲備。本發明所述的選育方法將分子標記篩選和常規雜交育種結合，減少了常規選育的盲目性，縮短選育年限，提高定向選擇效果，加快育種進程，對加快簇生朝天椒優良地方品種的改良和提升具有重要應用價值。

近年來，食品安全、環境污染、大規模傳染性疾病等威脅到人類身體健康和生命安全的問題頻發，社會各界高度關注。應對這些影響人類健康和生命安全的社會公共問題，發展快速高靈敏的檢測技術顯得尤為重要。我們研究組長期從事生物芯片檢測技術研究，可以在直徑為3~5英寸基片上生長出均勻的納米基底，適于大規模生產，其表面增強拉曼光譜（SERS）的增強因子高達十的九次方。生產出的基片重復度高，可用于生化分子檢測快捷（檢測時間小于1分鐘）。幾年來，我們開發出了一系列不同的基底和檢測平臺，并將其用于病毒、病菌、毒素和藥物等的檢測，取得了多項美國專利，可彌補國內生物檢測芯片發展緩慢的不足

本發明公開了一種強力旋壓的可旋性分析數值模擬方法，包括： 獲取旋輪、模具和板料的工藝參數，根據工藝參數計算旋輪在旋壓成 形前的參考點 M0 的坐標，根據工藝參數以及旋輪在旋壓成形前的參 考點 M0 計算旋輪的軌跡，根據得到的工藝參數、旋輪在旋壓成形前 的參考點 M0 以及旋輪的軌跡，并使用有限元軟件進行有限元建模， 并繪制板料的網格，以得到強力旋壓有限元模型，對得到的強力旋壓 有限元模型進行模擬仿真，以及與該坐標對應的板料網格上的內母線 上多個點的坐標，將外母線上多個點的坐標與對應板料網格上內母線 上點的坐標相減，以找出二者之間的最小差值作為板料的最小厚度。 本發明可用于指導強力旋壓生產，并具有成本低、效率高、周期短的 特點。

450mm×250mm×300mm，八大行星模型，大致區分大?。ㄖ睆剑?，有公轉軌道，可手動操作。

本發明公開了一種魚類福利化分級裝置，包括箱體、一級分級濾網、二級分級濾網、三級分級濾網、進水裝置、出水裝置、溢流裝置和一級排魚裝置、二級排魚裝置、三級排魚裝置、四級排魚裝置。箱體被一級分級濾網、二級分級濾網和三級分級濾網分割為四個分級單元，即一級分級單元、二級分級單元、三級分級單元和四級分級單元。本發明結構簡單、可靠性強，對魚類損傷小，大大提高了魚類的成活率，從而實現魚類的福利化分級。