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本實用新型公開了一種用于測量雙柱水平開合隔離開關觸指夾緊力的測力觸頭?，F(xiàn)有的檢測裝置都是檢測觸頭在完全閉合時的夾緊力，無法檢測到開合閘過程中觸頭觸指壓力的變化情況。本實用新型采用的技術方案為：基座上開有至少一個用于將其安裝在觸頭主體上的安裝孔，基座的內(nèi)部設有一可左右移動的力傳感器；所述基座的兩側(cè)各設有一過渡座，該過渡座的外側(cè)壁上固定連接一接觸頭，所述力傳感器的左、右側(cè)分別與兩個過渡座固定連接，過渡座與基座之間存在使過渡座可左右移動的間隙。本實用新型的測力觸頭可以替換原來的導電觸頭，且能夠讀出在開合閘過程中力的變化，而不僅僅是測量合閘后的夾緊力。

本發(fā)明公開了一種利用法諾(Fano)干涉光散射力實現(xiàn)金屬納米顆粒分揀的設備，包括微流控芯片 和能利用法諾干涉引入徑向光學散射力的光路系統(tǒng)，微流控芯片在矩形光學分離腔一側(cè)通過目標粒子流 溝道、粒子流溝道分別與目標粒子流出口、粒子流出口相連接，另一側(cè)設有輔助流入口一、輔助流入口 二、閾值流入口與樣品流入口，分別由各自的輔助流溝道一、輔助流溝道二、閾值流溝道和樣品流溝道 連接到矩形光學分離腔上，其輔助流

本發(fā)明提供了光催化劑 Er3+:Yb0.20Y2.80Al 5 N0.10F0.10O11.80 /Pt-TiO2 的制備方法，并將其應用在在光催化分解水制氫中。

復雜非線性滯后動力系統(tǒng)分析與綜合問題是控制領域研究的熱點和難點。本項目主要取得如下創(chuàng)新成果： 1、非線性滯后動力系統(tǒng)的魯棒控制。主要研究狀態(tài)信息延遲下非線性系統(tǒng)的魯棒控制問題。通過構(gòu)造李雅普諾夫函數(shù)和泛函，很好地解決了一直以來困擾控制領域的嚴格反饋結(jié)構(gòu)非線性滯后控制難題。對于一般結(jié)構(gòu)的非線性系統(tǒng)，提出了反饋控制設計框架，克服了現(xiàn)有文獻關于滯后項的強假設條件。  2、非線性關聯(lián)滯后大系統(tǒng)的分散協(xié)調(diào)控制。提出了強非線性關聯(lián)環(huán)節(jié)下大系統(tǒng)的分散自適應反饋控制器設計方法，解決了非匹配模型跟隨控制難題，為強耦合滯后大系統(tǒng)的分散控制問題提供了完整的解決方案。 3、滯后系統(tǒng)智能控制和網(wǎng)絡化系統(tǒng)控制設計。提出了非線性滯后系統(tǒng)的無記憶智能控制設計理論與方法。給出了非對稱網(wǎng)絡環(huán)境下遙操作系統(tǒng)的控制器設計方法，建立了網(wǎng)絡環(huán)境參數(shù)、控制器參數(shù)和系統(tǒng)性能的顯性表達式。 4、應用基礎研究：提出了化合反應系統(tǒng)的控制器設計方法，同時構(gòu)建了工業(yè)無線網(wǎng)絡控制平臺。 研究成果在大型高爐建模與節(jié)能減排優(yōu)化控制、惡劣工業(yè)環(huán)境下無線網(wǎng)絡化控制、物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡化機器人遠程控制等領域得到了初步應用。

本成果針對城市水電氣熱等綜合能源數(shù)據(jù)來源廣泛，結(jié)構(gòu)復雜，且與用戶、時間、空間信息關系緊密的特點，構(gòu)建了高性能綜合能源數(shù)據(jù)分析平臺，提出了細粒度的能源數(shù)據(jù)分析理論框架及方法，并將其應用于智慧城市建設。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)口腔臨床面臨的基于二維圖像顱面測量丟失深度信息的問題。 系統(tǒng)基于立體視覺原理，開發(fā)高效、準確（精度<=0.1毫米）的三維面部成像儀，獲取真實的面部軟組織立體表面數(shù)據(jù)，結(jié)合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，錐體束計算機斷層）圖像，融合包含顱頜面部和口腔等軟硬組織模型，重建出真實感三維顱頜面部數(shù)字模型。 同時，系統(tǒng)完成基于三維成像設備的臨床三維顱頜面部測量診斷分析系統(tǒng)，提高顱頜面畸形、性別分析、顱面生長等臨床診斷水平。 本研究結(jié)果為正畸科、正頜外科臨床定量化手術設計、術后療效評價提供新的技術方法，為正畸和正頜外科教學培訓、多學科會診及遠程會診提供新的工具，并為進一步的口腔虛擬手術及整形美容業(yè)的手術計劃研究提供測量和規(guī)劃工具。 三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，是牙頜數(shù)字化診療修復的基礎系統(tǒng)。據(jù)不完全統(tǒng)計，我國口腔醫(yī)療機構(gòu)總數(shù)超過 12 萬，其中民營超過 4 萬家。按照以上數(shù)字計算，我國口腔醫(yī)療數(shù)字化僅三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)或同類產(chǎn)品就存在巨大的市場空間，若以目前市場產(chǎn)品價格估計，市場需求至少在 2000 億以上。三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)的應用和推廣是推動口腔正畸修復的重要保障，具有巨大的市場空間，但鑒于國內(nèi)在這方面的研究還不成熟，依然沒有國產(chǎn)的能夠投入臨床的成熟產(chǎn)品，所以該系統(tǒng)的推廣具有重要的經(jīng)濟意義和現(xiàn)實意義。

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?？蓴U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。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)口腔臨床面臨的基于二維圖像顱面測量丟失深度信息的問題。 系統(tǒng)基于立體視覺原理，開發(fā)高效、準確（精度