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該成果建立了銘渣還原解毒及穩定固化一體化處置新方法, 該方法將工業固體廢棄物礦渣的資源化利用與重金屬固體廢棄物無害化處置進 行有機結合，達到了 “以廢治廢"的目標；該技術將六價銘?的還原和深度包埋固 化融為一體，包埋固化體地聚合物強度高、密實度好、抗滲性強、耐久性優，能 保持其長期穩定性和有毒物的溶出低濃度；研究發現六價銘的還原產物三價銘可 進入地聚合物的晶體晶格，進一步降低固化體中有害離子浸出濃度，可遠低于國 家危險廢物鑒別標準，為實現銘離子在固化體中長期穩定性提供了理論支撐。該 成果所使用的技術應用范圍廣，可用于其他重金屬的防治，工藝過程簡單，并且不會留下殘渣，適合現場實際操作，解決了大量固體廢棄物的堆存和環境污染問 題，固體廢物的再次利用帶來了良好的社會效益和間接經濟效益。

當前網絡安全技術發展的主流是向全息安全(Holistic Security)發展。無論是網關與端點的結合即網絡準入控制(Network Admission Control)，還是入侵防御與泄露防范 (Information Leakage Prevention)的共生，無論是無線與有線兼容，亦或信息安全與數據安 全的結合，都是安全防護技術一體化和集成化在不同側面的具體表現。在這一發展潮流之中， 傳統的安全網關也從單純防火墻的邊界保護(perimeter protection)門衛角色，發展到統一 威脅管理(UTM)的區域保護(local protection)首領地位，不但監控經過的各類流量，而 且監控鄰域以致虛擬鄰域的終端、應用和數據。本項目將自主知識產權的專利技術研究與成熟的工程隊伍和技術創新機制相結合，研制 了基于軟硬件協同的應用系統，具有完善的多層次協議分析與過濾能力;具備細粒度訪問控 制、入侵檢測和防御、防病毒、VPN、反垃圾郵件、內容過濾、流量監控、安全策略統一部 署等安全能力。由于單臺設備能夠承受超過 20G 的系統吞吐量、10G 的安全能力、7G 的內容過濾流量，依照電信 2M 上網帶寬的標準，可以為電信提供至少 3500 個用戶的接入，效益十分可觀。 對于企業來說，通過高性能 UTM 的內容過濾，將大大降低遭受病毒、垃圾、釣魚等攻擊的 危險性，為企業良好的網絡運行提供了有力的保障。在 UTM 領域，內容過濾的準確度、內容過濾性能提高和協議兼容性是應用層處理所面 臨的共同問題。例如 NAI-McAfee 的防病毒網關每秒最多只能處理幾十個電子郵件，防垃 圾郵件處理能力性能更低，其他廠家針對性能的提高提出了各種方案，將性能提升到上百封 的處理能力，但是如何解決慢速網絡連接下的協議兼容性和流暢性并未得到改善，局部性能 的提高，并不能在整體上帶來好的用戶體驗。再比如，在 http 協議的處理上，傳統代理架 構的方式必將被淘汰，就算在內容過濾上能夠做到每秒上 G 的性能，但是代理過程的延時 幾乎沒有用戶可以接受，如何在流的方式下提高并行處理能力，如何在協議允許的范圍內提 高反饋能力，都是需要值得延伸的技術研究。應用層安全網關功能的發展呼喚著新的軟硬件 解決方案，像 Tarari 這樣專門從事內容過濾(特別是 XML 處理)芯片設計的廠商將在短期 內增多并大有用武之地。總之，安全功能在 OSI 協議架構單層上的集成正在完成，多層間 的集成未艾，并需要有新的硬件平臺和軟件實現來突破性能瓶頸。當前最重要的目標是帶動國產 UTM 性能上突破 10Gbps，從而推動國產高端 UTM 產品 的成熟和完善，提高國產高端 UTM 產品的市場競爭力，使自主知識產權的國產 UTM 在高 端市場上逐步占據主導地位，滿足國內迅速增長的網絡安全產品市場需求，為建設我國信息 安全框架提供基礎產品，更好地保障我國網絡信息安全。

本發明公開了一種基于虛擬化技術的數控系統遠程監控及調試 系統，包括設置在遠程服務器上的虛擬上位機、位于本地的下位機和 遠程監控終端，其中，虛擬上位機集成有遠程監控及調試模塊、安全 登錄認證模塊以及智能診斷模塊，安全登錄認證模塊用于虛擬上位機 的安全登錄認證，遠程監控及調試模塊用于將從本地下位機反饋至虛 擬上位機的狀態數據通過驗證后的遠程監控終端顯示出來，并同時將 其輸入所述智能診斷模塊以對機床進行故障預警和/或健康診斷，且所 述預警或診斷結果可被相應的遠程監控終端顯示。本發明基于虛擬化 實現了數控系統的遠程監控與調試，提高了數控加工的智能化程度與可靠性，降低了車間維護成本。

智能預緊式安全帶關鍵技術研究來源于天津市科委，智能安全帶系統代表目前國際汽車安全帶技術發展趨勢，本項目對智能化預緊式安全帶理想約束性能進行了理論分析與效能優化；采用多種感器信息融合技術對汽車碰撞預警機制進行建模；利用實時閉環反饋控制策略，進行了基于硬件在環技術的智能化預緊式安全帶硬件控制器的開發。開發出了YZ6型智能化預緊式汽車安全帶樣機；通過“產、學、研”合作完成企業技術轉化過程。YZ6預緊式汽車安全帶是當前國際上先進的安全帶產品，普遍用于中高檔轎車，先后與一汽集團、天汽集團等三十余家形成穩定的配套關系。 本項目能為提升安全帶生產企業的自主創新能力提供技術支撐。通過成果推廣，能提高汽車安全帶系統對乘員的保護效果，有效降低交通事故對人體的損傷。 本項目科研團隊近年來著力于汽車安全及控制研究，包括智能預緊安全帶、乘員自動識別技術和車輛安全性能檢測技術等研究領域。

本發明公開了一種液相還原與氫處理制備碲化鎘粉末的方法，其工藝步驟為：按照Cd2+與Te(Ⅳ)的摩爾比為0.9～1.1的配比在酸中溶解鎘和碲的氧化物、氫氧化物或鹽，配制成Cd2+、Te(Ⅳ)的濃度為0.2～1mol/L的溶液；然后將該溶液置于恒溫水浴鍋中，恒溫溫度為20～90℃；接著滴加入濃度為0.2～1mol/L的還原劑溶液，并不斷攪拌，直至滴加入的還原劑的摩爾質量達到Cd2+和Te(Ⅳ)離子物質的量和的3～5倍為止；反應結束后，將溶液過濾，濾出物置于真空干燥箱烘干，再置于通有流動氫氣氣氛管式爐中或直接置于通有流動氫氣的管式爐中，再在150℃～450℃下反應0.5～4h，冷卻至室溫即得碲化鎘粉末。

本發明涉及一種促進細胞生長的柞蠶絲素的生物礦化方法。目前還沒有一種操作容易，既快速，又能制備出具有高的生物相容性的柞蠶絲素的生物礦化方法。本發明依次包括如下步驟：將柞蠶蠶繭剪碎，投加到Na2CO3水溶液中脫膠得柞蠶絲素纖維；將柞蠶絲素纖維投加到LiSCN水溶液中溶解后透析，冷凍和干燥后制成柞蠶絲素粉末，再在六氟丙酮中溶解得柞蠶絲素溶液；將柞蠶絲素溶液滴加到塑料板上風干得到柞蠶絲素膜；將柞蠶絲素膜浸漬于CaCl2水溶液中，用水和丙酮清洗，風干，再浸漬于Na2HPO4水溶液中，用水和丙酮清洗，風干，重復操作20-35次，從而制得成品。本發明的工藝簡單，制備周期短，制備而成的生物材料沒有細胞毒性。

在中德雙邊政府合作協議框架——環境能源領域“中德清潔水創新研究項目（Clean Water）”項目支持下,與德國專家合作研究提出了“半集中式污水及固體廢物綜合處理及資源化技術”, 該技術改變了傳統的集中式供排水模式的“污染物末端處理”結構與物質流和能量流“直線式”流動模式，從根本上解決了現有水資源重復利用率低和污染物難以資源化難題，該技術成果成功在2014 年青島世界園藝博覽會進行示范應用，通過生活污水分質收集、處理，滿足再生水的分質回用的同時，實現再生水回用率達 90%以上，生活用水節水率達 40%以上；通過污水污泥與生活垃圾協同消化處理，在有機廢棄物 100%無害化處理與利用的同時，實現綠色清潔能源（沼氣發電）回收利用。該技術解決了快速發展中城市區域基礎設施建設與環境污染問題，引領市政供排水等基礎設施的發展方向，實現了“能源消耗最低、污染排放最少、廢物綜合利用”的最優化。既體現了“循環經濟”與“低碳經濟”的原則，又與我國當前建設“低碳社會”和“綠色住宅區”的小康社會目標吻合，不僅具有很好的社會效益及環境效益，而且對促進城市可持續發展具有重要的現實意義。 

基于小型光源的光聲-超聲一體化消化內窺系統既可以對數厘米內深的消化道進行結構成像，也可以對腔道管壁的微血管形態成像，為醫生提供多尺度多參數的臨床圖像，有助于提高消化疾病發現率和診斷水平；采用小型光源能極大程度提高系統穩定性，實現小型一體化設計，提高病人手術舒適度，并降低了系統成本，有助于將光聲技術推廣到常規體檢篩查中。 產業化合作前景 在全球范圍內，醫用內窺鏡系統由于其設備兼具有很強的針對性與靈活性的特點，能夠滿足多種臨床需求，因此在不同的醫療領域都獲得了十分廣泛的應用，從而形成了巨大的市場。近幾年以來，由于相關技術的突破性進展，多家公司致力于開發能夠減輕使用過程中不適、縮短治療時間以及低成本的內窺鏡設備。根據市場分析公司 MarketsAndMarkets 的統計，2013年全球范圍的醫用內窺鏡市場已達 282 億美元，并且預計將以 6.1%的復合年平均增長率持續增長，至 2018 年全球市場預期將達到約 379 億美元。

本專利提出一種網絡結構化多主體系統中任務執行的資源緩存方法，每當主體執行任務調用所需資源時，還需對調用的資源進行緩存：如果調用的是原始資源，那么就產生一個該資源的副本，該副本向調用主體移動一步；如果調用的是資源副本，那么直接將該副本向這個主體移動一步。因此，當以后該主體執行任務需調用該資源時，就會比調用原始資源更節省時間，故而提高任務執行的效率.另外，為了防止系統中存在過量的資源副本對網絡造成擁塞，本發明還提出了資源緩存的消逝機制：設置一個時間段，網絡中的資源副本每隔一個時間段就會向其原始位置回退一步；如果一個資源副本很長時間沒有被調用，那么它就會逐步再回退到其原始位置，從而資源副本消失。

本發明公開了一種基于A星搜索和深度學習的個性化路線推薦方法，步驟一：歷史軌跡數據集D，起點ls，終點ld，出發時間b和用戶u作為輸入，然后基于輸入循環神經網絡；步驟二：建模從出發點到當前n節點的費用函數ɡ(n)與當前n節點到終點的費用函數h(n)；步驟三：尋找最優路徑的過程中，每次擴展一個節點，使用f(n)來評價這個節點的得分，推薦個性化的最優路徑軌跡p*。