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一種云存儲系統(tǒng)數據可用性維護方法及其裝置，屬于云存儲技 術領域，解決現有數據可用性維護方法存在的元數據服務器或超級節(jié) 點的單點故障導致數據可用性維護中斷的問題。本發(fā)明的方法，用于 具有中心存儲服務器、元數據服務器和 P2P 網絡的系統(tǒng)中，包括編碼 步驟、訂立租約步驟、執(zhí)行租約步驟和租約維護步驟。本發(fā)明的裝置， 包括編碼模塊、訂立租約模塊、執(zhí)行租約模塊和租約維護模塊。本發(fā) 明充分利用 P2P 對等節(jié)點的計算、存儲、網絡

本發(fā)明提供了一種季節(jié)性浸水路基內部單向排水系統(tǒng)，包括：組合式防滲層、管式滲溝、仰斜式單向排水管、階梯式土工格室和砂石墊層，尤其是仰斜式單向排水包括仰斜式排水管、喇叭形出水口及單向排水閥體，仰斜式排水管頂部帶孔，一端同滲溝排水管連通，另一端傾斜穿過邊坡防滲層。本發(fā)明通過防滲層、滲溝、排水管的綜合使用，兼顧了浸水路基防滲、排水兩方面需求；通過設置新型單向

（1）研發(fā)了系列新型高強高韌鑄造輕合金材料，支撐了復雜鑄件性能提升。 1）研發(fā)出一種新型高強韌鋁硅合金。開發(fā)出一種新型高強韌鋁硅合金及其制備方法；提出一種混合稀土和Sr元素的復合變質方法，縮小枝晶間距并細化共晶硅；研究出合適的熱處理制度；闡明了變質劑組成與含量對變質效果的影響規(guī)律，基于此顯著提高了鋁硅合金的綜合力學性能。有效解決了現有鋁合金鑄件易發(fā)生的裂紋、伸長率低、屈服強度不達標等缺陷和問題。 2）研發(fā)出一種低成本高強耐熱稀土鎂合金。開發(fā)出一種添加低成本混合稀土的新型多元稀土鎂合金材料；揭示了混合稀土對鎂合金相變規(guī)律的影響機制；研究出準晶增強稀土鎂合金的高溫固溶T6熱處理工藝；開發(fā)出兼具優(yōu)良的室溫與高溫力學性能的低成本稀土鎂合金；解決了現有鎂合金鑄件易產生冷隔、強度低、韌性差等問題。 3）研發(fā)出一種新型高強韌鈦合金。開發(fā)出一種α+β型雙相高強高韌鈦合金，揭示了合金在凝固-熱等靜壓-熱處理過程中微觀組織的演變規(guī)律；研究出調控相組成及相形態(tài)的雙級固溶時效熱處理制度，形成了以等軸和籃網為主要特征的基體組織，使合金的強度和韌性同步提升。解決了現有鑄造鈦合金強度和韌性偏低、鑄造成形性差等問題。 （2）研發(fā)了鑄造全流程模擬仿真系統(tǒng)，提出了高效的單件化鑄造數值模擬方法，實現了高性能復雜鑄件的數字化工藝設計。 1）提出了一種鑄造原輔材料熱物性參數高精度求解方法。提出了基于實驗測溫與數值模擬反求的熱物性參數求解方法，實現了面向數值模擬的熱物性參數高精度求解；建立了反熱傳導法求解鑄件/鑄型界面換熱系數的數學模型,降低了界面關鍵參數求解誤差；研發(fā)了高精高效的熱物性參數反求平臺-華鑄PIS，創(chuàng)建了鑄造原輔材料高精度熱物性參數數據庫。 2）研發(fā)了鑄造合金熔煉-復雜鑄件充型凝固-熱處理的鑄造多物理場全流程高效模擬平臺。建立了電磁、速度、壓強、濃度、溫度的多物理場耦合數學模型，自主研發(fā)了從鑄造合金熔煉到復雜鑄件充型凝固到熱處理的鑄造全流程模擬仿真平臺，為鑄造工藝優(yōu)化提供了工具；提出一種數據內存動態(tài)自適應劃分技術，解決了SOLA流動場求解數據耦合干擾難題，實現了大規(guī)模鑄造流動場模擬問題的并行高效求解。 3）提出縮孔縮松缺陷定量預測與單件化模擬工藝優(yōu)化方法。提出雙高分配原則縮孔縮松預測模型，解決了復雜鑄件縮孔縮松高精度預測難題；提出了針對高性能復雜鑄件不同批次的單個鑄件模擬方法，建立關鍵工藝參數波動對典型缺陷的多元回歸關系模型，實現了基于單件化模擬仿真的高性能復雜鑄件缺陷控制與工藝優(yōu)化。 （3）建立了鑄件生產全生命周期的單件化柔性化質量管理模型，實現了高性能復雜鑄件質量問題的單件化、全過程、全要素溯源。 1）創(chuàng)建了基于PLM理論和TQM理論的鑄件單件化管理模型。基于產品全生命周期PLM理念以及多智能體技術，構建了鑄造串并聯多工位單件化的缺陷溯源模型；建立鑄件單件及作業(yè)過程信息模型和組批、混批、拆批模式下單件自動生成、感知、標記、進度跟蹤的控制機制，實現高性能復雜鑄件單件化缺陷溯源。 2）創(chuàng)建了支持業(yè)務即時重構的參數配置式多維度鑄造柔性化管理模型。創(chuàng)建了支持鑄造數字化管理系統(tǒng)業(yè)務即時重構的參數配置式多維度鑄造柔性化管理模型，解決了剛性管理系統(tǒng)可重用性低、應變能力弱和實施周期長的難題，支撐不同領域不同類型鑄造企業(yè)隨環(huán)境變化、自身發(fā)展等柔性進行的組織變革、流程變更和管理改善，實現了企業(yè)按需柔性化管理。 3）創(chuàng)建了基于TLBO\GA\BSA元啟發(fā)式算法優(yōu)化理論的鑄造智能化管理模型。創(chuàng)建基于改進性教與學算法（TLBO）、遺傳算法（GA）、回溯搜索算法（BSA）等元啟發(fā)式算法優(yōu)化理論的鑄造智能化管理模型和技術，解決了鑄件異步熱工序組爐復雜條件下工序生產調度IPPS組合優(yōu)化難題，實現了系統(tǒng)智能決策管理以及多品種大容量鑄件高效生產。

化學與化工學院陸楊研究員課題組與中國科學技術大學俞書宏院士團隊以及華南理工大學楊顯珠教授課題組合作，以具有粘流態(tài)內核的mPEG-b-PHEP膠束作為納米載體，包載磁性納米立方體和具有腫瘤殺傷效果的中成藥有效成分大黃素，實現惡性腫瘤的核磁共振造影成像（MRI）引導的磁熱-化療聯合治療。該研究提供了一種有效增強磁熱治療效果的方案，相關成果以“Ferrimagnetic mPEG-b-PHEP copolymer micelles loaded with iron oxide nanocubes and emodin for enhanced magnetic hyperthermia-chemotherapy”為題發(fā)表在《國家科學評論》（National Science Review 2020, 7, 723-736）期刊上，論文的共同第一作者是化學與化工學院博士生宋永紅和華南理工大學博士生李冬冬。磁熱療是指通過將磁性介質遞送到目標病灶區(qū)域，在交變磁場中磁性介質產生的局部高熱可以迅速殺死腫瘤細胞。由于磁熱療具備非侵入性以及無治療穿透深度限制等優(yōu)勢，已經在深層腫瘤的臨床治療展現出潛力。但是臨床中使用的磁性材料熱轉換效率低，為達到足夠的腫瘤殺傷效果需要高劑量的磁性介質。此外，基于磁性納米材料的磁致發(fā)熱的加熱速度一般較慢，限制了基于磁熱響應的藥物釋放。針對上述難題，該科研團隊制備的鐵磁性納米膠束的飽和磁化強度是目前商業(yè)化造影劑的2倍。在交變磁場的作用下，該鐵磁性納米膠束能夠產生高熱，其熱轉化效率遠高于臨床上使用的磁性納米材料。同時，在磁熱刺激下，化療藥物大黃素可以從膠束的粘流態(tài)PHEP內核迅速釋放，其釋放速度顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的聚乳酸為內核的膠束(非粘流態(tài))。因此，在外磁場的引導下，該磁性納米載體能夠高效地靶向到腫瘤部位，促進腫瘤細胞的攝取；進而在交變磁場的刺激下，該磁性納米膠束能夠通過磁熱與化療協同，在極低的劑量即可顯著殺傷腫瘤細胞。鐵磁性載藥膠束的制備及其磁熱療與化療協同的示意圖該研究工作得到了國家自然科學基金、國家重點基礎研究發(fā)展計劃、廣東省生物醫(yī)學工程重點實驗室開放基金、中央高校基本科研業(yè)務費專項資金、安徽省自然科學基金、合肥大科學中心卓越用戶基金等項目的資助。論文鏈接：https://academic.oup.com/nsr/article/7/4/723/5708950

中試階段/n同步器齒環(huán)材料磨損機理及臺架試驗結果表明：材料的摩擦磨損類型有粘著磨損，疲勞磨損以及氧化磨損。其中粘著磨損是主要的磨損形式，粘著磨損的塑性變形中存在著裂紋的形成和長大的機制，控制裂紋的形成能夠很好的提高材料的耐磨性。采用離心鑄造工藝，利用原位復合方法可以提高黃銅合金材料的塑性和強度，在磨損過程中，有利于釋放裂紋擴展的應力使材料的裂紋擴展減緩，在嚴重粘著磨損表面形成微量元素與其它元素的致密氧化膜，減輕粘著磨損。通過研究和生產廠家批量生產試驗表明，添加稀土中間合金或硼中間合金并采用特殊工藝方

研發(fā)階段/n本發(fā)明提供了一種車用周期性阻尼結構及其減振降噪方法，其結構是將多個阻尼片按一定相對間隔周期性粘貼于基板上，其減振降噪方法即周期性阻尼結構粘貼方法，需確定的參數包括阻尼片粘貼位置和阻尼片自身結構尺寸：阻尼片的長度、寬度、厚度和形狀特點以及阻尼片間相對位置。阻尼片長度不超出所需減振部位尺寸，阻尼片寬度為１ｃｍ～１０ｃｍ，厚度為基板厚度的２～１０倍，阻尼片間相對間隔中心距為１０ｃｍ～５０ｃｍ，阻尼片個數≥三個周期。本發(fā)明依據聲子晶體帶隙機理，對車用阻尼材料的粘貼方法進行了創(chuàng)新，達到了更好的車輛

本發(fā)明公開了一種無線傳感器網絡中數據采集傳輸的可靠性保障方法，包括傳感器網絡中各傳感器節(jié)點采用基于動態(tài)工作周期調整的高可靠網絡組織方法和傳感器網絡中各傳感器節(jié)點之間及與匯聚節(jié)點之間采用基于2階段重傳的高可靠數據傳輸方法。在網絡組織可靠性保障方面，將傳感器節(jié)點的工作模式劃分為正常工作和網絡修復兩種模式，并通過動態(tài)工作周期調整保證節(jié)點在兩種模式下都能進行間歇工作，從而同時保證節(jié)點低功耗特性和快速網絡修復能力。在數據傳輸可靠性保障方面，采用了基于2階段重傳的高可靠數據傳輸方法，保證在出現數據傳輸錯誤甚至鏈路中斷時的數據完整性，并將數據傳輸錯誤對于數據實時性的影響降至最低。

一種基于對象隨機游走的遙感圖像視覺顯著性檢測方法及系統(tǒng)，包括進行多尺度分割，并在每個尺 度下分別對顏色特征相似的鄰接區(qū)域進行合并;對于每個尺度下的分割結果，分別提取每個分割區(qū)域的 視覺特征，構建當前尺度下的對象集合;對于每個尺度下的對象集合，通過對象間的特征差異計算對應 的邊緣權重，并計算注意焦點在對象間的轉移概率，獲得注意焦點的轉移概率矩陣，分別根據注意焦點 的轉移概率矩陣計算注意焦點在所有對象間的平穩(wěn)分布，由該平穩(wěn)分布中每個對象對應的概率進一步計 算視覺顯著性并歸一化，獲得當前尺度下的歸一化視覺顯著圖;融合各個尺度下的視覺顯著圖，即可獲 得該遙感圖像最終的視覺顯著圖。

本發(fā)明公開了一種基于雙反饋法的阻性傳感陣列線性讀出電路。所述讀出電路包括：行多路選擇器、列多路選擇器、掃描控制器、負恒流源、電壓采樣裝置以及第一運算放大器、第二運算放大器、第三運算放大器；所述負恒流源的輸出端連接第一運算放大器的反相輸入端，第一運算放大器的同相輸入端與第二運算放大器的同相輸入端連接后接地，第二運算放大器的反相輸入端與第二運算放大器的輸出端連接，第三運算放大器的反相輸入端與第三運算放大器的輸出端連接；電壓采樣裝置用于對第三運算放大器的輸出端電壓、第一運算放大器的輸出端電壓進行檢測。本發(fā)

本發(fā)明提供一種基于面部區(qū)域時空關聯性的抑郁程度評估方法，屬于計算機視覺與醫(yī)療診斷技術領域，解決了現有抑郁癥識別方法準確率不高的問題。本發(fā)明提出一種融合時空注意力機制的深度學習模型。其核心包括：將面部圖像劃分為多個子區(qū)域，獨立計算各子區(qū)域的重要性；通過時空注意力機制動態(tài)融合空間重要性、空間上下文、時間上下文及空間相似性，生成面部注意力圖譜；基于此構建的識別模型利用時序特征融合模塊提取動態(tài)表情變化特征，實現抑郁程度的精準評估。實驗表明，該方法在AVEC2013和AVEC2014數據集上分別取得MAE5.79和MAE 5.76的識別性能，優(yōu)于現有技術。本發(fā)明通過細粒度捕捉面部肌肉的時空關聯模式，為自動抑郁癥識別提供了高效、客觀的解決方案。