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本發(fā)明公開了紅綬曲霉(Aspergillus nomius)Q?1，于2017年12月7日保藏于：中國(guó)微生物菌種保藏管理委員會(huì)普通微生物中心，保藏編號(hào)為CGMCC NO.14994，保藏地址為：北京市朝陽(yáng)區(qū)北辰西路1號(hào)院3號(hào)。中國(guó)科學(xué)院微生物研究所。本發(fā)明提供的紅綬曲霉(Aspergillus nomius)Q?1對(duì)白蟻具有致病性，可用于白蟻的防治。紅綬曲霉Q?1的孢

本發(fā)明公開了一種用于數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)的碎片重寫方法，其在數(shù) 據(jù)去重中增加一個(gè)緩存作為重寫感知緩存，該重寫感知緩存中的數(shù)據(jù) 項(xiàng)為數(shù)據(jù)塊所引用的容器標(biāo)識(shí)(Container-ID)，對(duì)判定為數(shù)據(jù)碎片的數(shù) 據(jù)塊，如果其引用的容器標(biāo)識(shí)(Container-ID)已存儲(chǔ)在該重寫感知緩存 中，則此數(shù)據(jù)無(wú)需重寫，否則重寫該數(shù)據(jù)碎片。本發(fā)明的方法是在數(shù) 據(jù)去重的過(guò)程中增加了一個(gè)與數(shù)據(jù)讀時(shí)同樣大小且緩存策略相同的緩 存，避免了不必要的重復(fù)

本發(fā)明公開了芬戈莫德(Fingolimod)在治療根尖周炎中的用途。本發(fā)明通過(guò)體內(nèi)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn) Fingolimod 可顯著抑制開髓所導(dǎo)致的根尖周炎病灶局部炎癥細(xì)胞的浸潤(rùn)和骨質(zhì)破壞;并通過(guò)降低 S1P1 和 RANKL 表達(dá)水平，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)根尖周炎灶局部 RANKL/OPG 比值，達(dá)到治療根尖周炎的作用。上述結(jié) 果表明&nb

為了解決計(jì)算機(jī)多視幾何中稀疏特征點(diǎn)錯(cuò)誤匹配導(dǎo)致基本矩陣F精度不高的問題，提出一種RANSAC(RANdom SAmple Consensus)求解F時(shí)自動(dòng)設(shè)置內(nèi)點(diǎn)門限的方法。此方法根據(jù)RANSAC求解F矩陣的要素，將固定設(shè)置極線距離門限Th的方式改為自動(dòng)設(shè)置，提高了算法的魯棒性。這些要素是圖像對(duì)中的稀疏特征點(diǎn)匹配的個(gè)數(shù)N、圖像像素多少、初始計(jì)算得到的特征點(diǎn)到極線的平均距離Dinit。Th計(jì)算采用公式Th = Min(w×N/51200, Dinit/3)，w為圖像的寬，單位為像素。Min為取二者最小值的函數(shù)。門限Th與圖像大小和特征點(diǎn)匹配個(gè)數(shù)成正比，圖像越大，匹配越多，Th越大。相對(duì)于傳統(tǒng)方法，本方法將固定門限變成了自動(dòng)設(shè)置，可以自適應(yīng)三維重建不同類型的圖片，更加實(shí)用和魯棒。

本發(fā)明兼顧地學(xué)空間統(tǒng)計(jì)學(xué)和模式識(shí)別理論方法，基于統(tǒng)計(jì)方法提出分割前最優(yōu)尺度分割參數(shù)自動(dòng)選擇及分割后的尺度效應(yīng)評(píng)價(jià)及尺度分割參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整，提高了面向?qū)ο筮b感影像信息提取和分析的精度、效率和自動(dòng)化程度。

本發(fā)明公開了一種聚簇圖集合中的子圖檢索方法，包括：索引 建立步驟，根據(jù)聚簇圖的結(jié)構(gòu)信息和結(jié)點(diǎn)屬性計(jì)算聚簇圖集合中各聚 簇圖之間的相似性，根據(jù)各聚簇圖之間的相似性采用層次聚類算法將 相近的聚簇圖聚類，直到剩下一個(gè)聚簇圖；子圖檢索步驟；根據(jù)用戶 發(fā)起查詢圖的結(jié)構(gòu)以及頂點(diǎn)屬性，對(duì)聚簇圖索引樹采用樹的自頂向下 的方式進(jìn)行查詢圖的同構(gòu)匹配。本發(fā)明通過(guò)在數(shù)據(jù)集合中建立樹形索 引，盡早過(guò)濾不包含查詢圖的數(shù)據(jù)項(xiàng)，進(jìn)行加快查詢速度，提

1. 痛點(diǎn)問題 工業(yè)視覺場(chǎng)景下普遍存在缺陷樣本數(shù)量少、難采集，已有標(biāo)注方案無(wú)法完全發(fā)揮樣本數(shù)據(jù)效用等問題。在工業(yè)視覺應(yīng)用場(chǎng)景中，產(chǎn)線整體生產(chǎn)良率均已達(dá)到相當(dāng)水平，人工可識(shí)別的缺陷樣本數(shù)量相對(duì)較少，且采集難度較大。制造生產(chǎn)環(huán)節(jié)對(duì)產(chǎn)線效率要求較高，模型訓(xùn)練難以實(shí)現(xiàn)精度與效率上的平衡。 2. 解決方案 本項(xiàng)目將最新的少樣本學(xué)習(xí)、連續(xù)學(xué)習(xí)、模型壓縮與優(yōu)化技術(shù)，與工業(yè)場(chǎng)景中的缺陷檢測(cè)需求深入結(jié)合，致力于工業(yè)視覺自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)軟硬件一體化裝備研發(fā)。針對(duì)玻璃深加工與半導(dǎo)體晶圓宏觀缺陷檢測(cè)，本項(xiàng)目已完成工業(yè)視覺全流程視覺感知算法、人工智能算法研發(fā)平臺(tái)、玻璃智能一體檢測(cè)設(shè)備、晶圓宏觀缺陷檢測(cè)設(shè)備等智能設(shè)備的原理驗(yàn)證和裝備試制，同時(shí)有多項(xiàng)智能設(shè)備在研。 本項(xiàng)目在玻璃與半導(dǎo)體缺陷檢測(cè)中，基于圖像自動(dòng)標(biāo)注方法完成少樣本場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注，通過(guò)弱監(jiān)督學(xué)習(xí)和連續(xù)學(xué)習(xí)方法完成有效模型構(gòu)建，并針對(duì)長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)高效工業(yè)視覺感知計(jì)算。針對(duì)工業(yè)視覺場(chǎng)景，本項(xiàng)目集成視覺感知算法能力，研發(fā)人工智能算法研發(fā)平臺(tái)，該平臺(tái)秉承低代碼化、可視化等原則，打造包含數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注、算法訓(xùn)練與評(píng)估、模型壓縮與優(yōu)化、應(yīng)用部署與管理的數(shù)據(jù)閉環(huán)。 合作需求 尋求浮法玻璃深加工、半導(dǎo)體加工與制造等行業(yè)企業(yè)合作。

通過(guò)燃燒裝置改型、燃燒工藝及燃燒狀態(tài)的精確調(diào)控，在不降低、甚至提高能量利用效率的基礎(chǔ)上，以燃料發(fā)揮脫硝劑的作用，從源頭降低燃燒、特別是燃煤過(guò)程中氮氧化物的生成量。該成果對(duì)推進(jìn)節(jié)能減排事業(yè)具有重要的工程意義，該成果以鍋爐原使用的燃料、 特別是煤粉作為脫硝材料， 相比目前的“煙氣脫硝技術(shù)”具有成本低廉的明顯優(yōu)勢(shì)，經(jīng)濟(jì)效益明顯。

本發(fā)明公開了一種蔗糖合成酶在調(diào)控植物果實(shí)發(fā)育中的應(yīng)用。本發(fā)明提供了一種培育轉(zhuǎn)基因植物的方法，是將蔗糖合成酶的編碼基因?qū)肽康闹参镏校玫睫D(zhuǎn)基因植物；所述轉(zhuǎn)基因植物果實(shí)產(chǎn)量大于所述目的植物。所述蔗糖合成酶的編碼基因具體可為蔗糖合成酶基因CsSus4。本發(fā)明發(fā)現(xiàn)了蔗糖合成酶基因CsSus4在黃瓜果實(shí)發(fā)育過(guò)程中發(fā)揮著的關(guān)鍵性作用，可以調(diào)節(jié)庫(kù)強(qiáng)從而促進(jìn)果實(shí)的

本發(fā)明公開了一種將含鈦高爐渣中鈦組分轉(zhuǎn)化為可以通過(guò)磁選分離富集的鈦鐵礦物相的方法，其方法包括：第一步，將含鈦高爐渣與綠礬在氧化性氣氛中焙燒，使全部鈦組分轉(zhuǎn)化為無(wú)磁性的假板鈦礦，得到一次轉(zhuǎn)化渣；第二步，采用碳酸銨在水溶液中將一次轉(zhuǎn)化渣中硫酸鈣轉(zhuǎn)化為碳酸鈣，得到二次轉(zhuǎn)化渣；第三步，將二次轉(zhuǎn)化渣采用煤氣還原，使假板鈦礦轉(zhuǎn)化為具有磁性的鈦鐵礦，得到三次轉(zhuǎn)化渣。本發(fā)明反應(yīng)條件溫和，所得三次轉(zhuǎn)化渣可以通過(guò)磁選分離富集鈦鐵礦，作為硫酸法鈦白生產(chǎn)原料，磁選尾渣可以用作水泥添加劑，從而實(shí)現(xiàn)了含鈦高爐渣的綜合利用；同時(shí)還可以實(shí)現(xiàn)硫酸法鈦白副產(chǎn)綠礬的綜合利用。