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焊接作為工程機械領域的關鍵技術，直接決定著國之重器的安全可靠性。目前，智能焊接與檢測嚴重依賴國外進口設備，價格昂貴、售后服務難以保障。對于大型、復雜焊接結構，焊后焊縫質量智能檢測在整條焊接產線上屬于空白。本團隊在國內首次開發了大型焊接結構內外一體化智能檢測裝備及軟件，部分高端裝備達到國際水平，建成了國內首條內外一體化焊接智能檢測與評估生產線，在徐工挖掘機上獲得應用，并在央視CCTV2制造中國節目中播出。 圖片 內外一體化焊縫智能檢測與評估生產線獲央視CCTV2報道

青楷槭是長白山地區常見的喬木品種之一，在《本草綱目》、《本草再新》均被提及，其葉片、樹皮及果實等部位，均可作為藥材使用，具有清熱、解毒、抗炎等多重療效。此外，青楷槭的葉片亦常被用于泡茶或烹飪湯品，有助于緩解上呼吸道相關癥狀。人參被譽為“天然的能量補充劑”，在提升體力、緩解疲勞方面有顯著的效果。現代研究表明，人參能提高體內的ATP（細胞能量來源）水平，改善微循環，從而有效抗疲勞。 青楷槭的抗氧化作用與人參的抗疲勞、增強體能的作用相結合，能夠更好地抵御衰老和疲勞的雙重挑戰。青楷槭與人參的組合具有較好的互補作用。青楷槭的抗氧化、降血糖、調節內分泌等作用與人參的補氣、抗疲勞、增強免疫力等特點相結合，能夠在提升免疫力、抗衰老、緩解疲勞、調節血糖血脂等多個方面產生協同效應。通過科學的配比和加工，青楷槭與人參合用可以為消費者提供一種功能全面、健康有益的飲品。 1.獨特的原料組合與健康功能創新：本項目的核心創新在于將人參與青楷槭這兩種具有顯著保健功效的天然植物成分進行有機結合。人參以其滋補強身、增強免疫力的傳統功效著稱，而青楷槭則富含豐富的抗氧化物質、維生素C及礦物質，具有較強的抗衰老、抗疲勞等健康功效。通過選擇水醇提取法、冷凍干燥等來確保有效成分的高效提取，并保持其生物活性，創新性地將這兩種植物的優勢特性融合，開發出一種具有復合健康功能的功能性飲料，填補了市場上同類產品在多元化營養需求上的空白此外，開發了新型的成分穩定化技術，有效解決了植物成分在飲料中的保存和長期保鮮問題，確保了產品的品質穩定性與健康功效的長期有效。 2.口感優化與產品差異化創新：在口感方面，本項目通過多次配方調整與風味優化，使得人參和青楷槭的獨特植物風味得到平衡，并加入天然水果香料，改善傳統中草藥飲料的“草本味”，使飲料口感更加順滑、清新、適合現代消費者的接受口味。這種口感創新不僅提高了消費者的飲用體驗，也突破了傳統草本飲料的單一風味模式，為市場帶來了差異化競爭優勢。 根據市場研究，健康飲品領域，消費者越來越傾向于選擇具有增強免疫、抗氧化、抗衰老、降血糖等多重功能的飲品。人參作為傳統滋補佳品，已在市場上占據了一定份額，憑借其強身健體、補氣養血的功效，廣受消費者喜愛。而青楷槭，作為富含多酚類、黃酮類等抗氧化成分的植物，其抗衰老、抗疲勞、降血脂等效果逐漸得到消費者的認可。兩者結合的功能性飲料，能夠滿足市場對天然健康飲品的需求，成為新興的市場亮點。隨著生活方式的變化，越來越多的職場人士、學生群體等年輕人開始關注抗疲勞、抗壓、促進睡眠的飲品，這為人參青楷槭飲料的市場拓展提供了機會。 目前，市場上的功能性飲料競爭激烈，主要以一些大型飲料品牌為主導，如紅牛、華潤怡寶等企業推出的健康功能飲料占據了較大的市場份額。此外，還有一些植物性飲品品牌如植物萃取飲料、草本茶等逐漸獲得關注，滿足消費者對天然、低糖、無添加的偏好。然而，這些產品多集中在單一功能或傳統草本成分上，缺乏多種植物成分的創新結合。因此，人參和青楷槭的結合，作為一種具有多重健康功效的飲品，有望在現有市場中開辟出新的細分市場，填補部分空白。

在整車智能化網聯化技術上需要提升產品端、云端、控制端融合的一站式開發1.需提供軟硬件組成的系統級解決方案，在雷達基算法系統架構設計、雷達信號的生成和分析、目標的仿真、天線測試方面為我們提供全方位的技術服務。2.云計算一系列技術需求。數據傳輸能力提升，需要高可靠性，高傳輸寬帶、低成本、低電池輻射和時延等車載網絡系統的需求，推動客車輔助駕駛網聯化的技術實現。

山東濱化濱陽燃化有限公司成立于2006年，是由濱化集團控股的以石油化工為主的大型股份制企業，位于中國鴨梨之鄉，山東省濱州市陽信縣。公司主要產品有高等級道路瀝青、汽油、柴油、石腦油、燃料油、丙烯、丙烷、液化氣、石油焦等，主導產品“濱化牌”瀝青銷售區域覆蓋大半個中國，為推動我國的公路建設做出了突出貢獻。       公司所有裝置均采用國內先進設備及工藝，一次原料油加工能力540萬噸/年。經過十年的發展，濱陽公司已發展為固定資產29億元，總資產40億元，13套主裝置，產業鏈較為完備的石化企業。同時公司依托濱化集團豐富的生產管理經驗以及雄厚的技術和人才優勢，擁有嚴格的產品質量控制體系和產品質量控制措施，所有產品質量指標均處于行業領先水平。多年來，濱陽公司先后獲得 “富民興魯勞動獎狀”、“山東省誠信企業”、“山東省勞動關系和諧企業”、“山東省AAA級納稅信用單位”、“山東省企業設備管理優秀單位”、“濱州市最具愛心企業”等榮譽稱號。     

智慧實驗室助力產研升級，昊星解決方案亮相中國國際化工產業博覽會

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。