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成果介紹“衛(wèi)星與無線通信融合系統(tǒng)研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化”就是由東南大學(xué)、南京中網(wǎng)衛(wèi)星通信股份有限公司和江蘇大學(xué)三家單位合作完成。衛(wèi)星通信具有覆蓋廣和不受地域限制的優(yōu)勢(shì)，但是受到遮擋以后，信號(hào)就會(huì)不好，而且通信的成本太高，2M帶寬每小時(shí)就要花費(fèi)幾千元。而隨著3G、4G的普及，地面無線通信已經(jīng)發(fā)展得相當(dāng)完善，但是在地面基站未覆蓋區(qū)域，或基站一旦受到洪水、臺(tái)風(fēng)、地震等自然災(zāi)害破壞時(shí)，就無法通信了。正是基于這兩個(gè)通信系統(tǒng)的特點(diǎn)，我們‘取長(zhǎng)補(bǔ)短’，巧妙地將兩種通信系統(tǒng)融合起來，研制完成的系統(tǒng)可以根據(jù)不同策略自適應(yīng)地選擇地面通信鏈路或衛(wèi)星鏈路”技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)他和團(tuán)隊(duì)成員克服了很多困難，提出了多項(xiàng)獨(dú)創(chuàng)性的方法，目前已申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利40項(xiàng)（其中24項(xiàng)已經(jīng)獲得授權(quán)），編制國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)3項(xiàng)，發(fā)表國(guó)內(nèi)外核心期刊論文61篇（其中SCI收錄16篇）。項(xiàng)目研制的衛(wèi)星與無線通信融合系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了規(guī)模產(chǎn)業(yè)化，部分性能指標(biāo)處于國(guó)際領(lǐng)先水平，并在氣象、安監(jiān)、環(huán)保和軍隊(duì)等諸多行業(yè)得到極其廣泛的應(yīng)用，得到了政府有關(guān)部門和客戶的一致好評(píng)。市場(chǎng)前景目前本項(xiàng)目的產(chǎn)品已經(jīng)應(yīng)用到全國(guó)26個(gè)省市的18個(gè)行業(yè)。其中，氣象和安監(jiān)市場(chǎng)占有率達(dá)到70[%]，環(huán)保市場(chǎng)占有率達(dá)到60[%]。產(chǎn)品曾為“神舟系列”飛船的發(fā)射和回收提供氣象保障，為汶川地震、雅安地震和甘肅舟曲特大泥石流等提供了應(yīng)急通信服務(wù)，為上海世博會(huì)和深圳大運(yùn)會(huì)等重大活動(dòng)提供了氣象保障和視頻直播服務(wù)。產(chǎn)品已經(jīng)實(shí)現(xiàn)直接銷售收入8.3億元，產(chǎn)生的間接經(jīng)濟(jì)效益數(shù)百億計(jì)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化 需要的計(jì)算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化； 目前每類模型需要單獨(dú)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(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)非常復(fù)雜、效率低下。研究目標(biāo)：研究和開發(fā)面向新型多計(jì)算模型融合架構(gòu)的、高時(shí)效、可擴(kuò)展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺(tái)FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對(duì)目前大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)復(fù)雜、效率低下的痛點(diǎn)，該系統(tǒng)具有三個(gè) 方面的優(yōu)勢(shì)：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實(shí)現(xiàn)關(guān)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(shí)現(xiàn)批處理計(jì)算、流計(jì) 算的深度融合，并可以通過SQL擴(kuò)展語言來進(jìn)行多模型的統(tǒng)一查詢，實(shí)現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時(shí)效性非常重要，這 套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實(shí)現(xiàn)高時(shí)效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們 對(duì)大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進(jìn)行了端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。最后，對(duì)于 大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，系統(tǒng)擴(kuò)展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲(chǔ)層和計(jì) 算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時(shí)效和可擴(kuò)展這三 個(gè)方面，分別詳細(xì)介紹FAST系統(tǒng)的三個(gè)主要亮點(diǎn)。融合架構(gòu)FAST系統(tǒng)的第一個(gè)亮點(diǎn)是融合架構(gòu)，我們?cè)诩夹g(shù)方面的創(chuàng)新主要包 括多數(shù)據(jù)模型融合和多計(jì)算模型融合兩方面。多數(shù)據(jù)模型融合：設(shè)計(jì)和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關(guān)系、圖、鍵值、 文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實(shí)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(jìn)行統(tǒng)一管理和深度融合。同時(shí)擴(kuò)展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對(duì)關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立訪問或者跨模型查詢。經(jīng)過試驗(yàn)，多模型數(shù)據(jù)融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時(shí)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(shí)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(jì)算模型融合：在計(jì)算層實(shí)現(xiàn)了最常見的批處理計(jì)算和流計(jì)算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達(dá)，批是對(duì)有限數(shù)據(jù)集 的運(yùn)算，流是對(duì)無限數(shù)據(jù)流的計(jì)算，我們?cè)O(shè)計(jì)了UCollection結(jié)構(gòu)對(duì)批和 流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，通過識(shí)別的bounded標(biāo)志，來確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達(dá)，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對(duì)上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實(shí)現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達(dá)。對(duì)于批流混合的計(jì)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(shí)效FAST系統(tǒng)的第二個(gè)亮點(diǎn)是高時(shí)效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時(shí)間消耗， 提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時(shí)效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對(duì)大數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程進(jìn)行端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲(chǔ)、批流融合、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工操作各層都進(jìn)行優(yōu)化。對(duì)于多模態(tài)存儲(chǔ)，面向應(yīng)用負(fù)載和異構(gòu)硬件特征進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化；對(duì)于批流融合計(jì)算，在統(tǒng)一表達(dá)基礎(chǔ)上，進(jìn)行系列融合優(yōu)化技術(shù)， 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(jī)器學(xué)習(xí)層面，進(jìn)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(shí)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(shí)效性問題， 通過智能地進(jìn)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(shí)間。可擴(kuò)展FAST系統(tǒng)的第三個(gè)亮點(diǎn)是可擴(kuò)展，由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對(duì)系統(tǒng)可擴(kuò)展性的要求非常高，為此我們?cè)谙到y(tǒng)的資源層、 存儲(chǔ)層和計(jì)算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。在資源層，系統(tǒng)都部署在云計(jì)算的虛擬化資源之上，利用了云計(jì)算資源的彈性機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)展。并在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊， 能實(shí)時(shí)監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來自適應(yīng)地進(jìn)行彈性伸縮。在存儲(chǔ)層，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)擴(kuò)展性的關(guān)鍵在于分布式共識(shí)和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進(jìn)行Raft的擴(kuò)展優(yōu)化。在計(jì)算層，我們擴(kuò)展了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持 到百億級(jí)別的超大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提 升。亮點(diǎn)成果：融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)目前已經(jīng)在阿里巴巴雙十一進(jìn)行示范應(yīng)用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時(shí)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(yùn)行，基于淘寶和天貓的實(shí)際用戶信息進(jìn)行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運(yùn)用了本系統(tǒng)的存儲(chǔ)、計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)模塊的能力， 累計(jì)進(jìn)行了184億件商品推薦。同時(shí)在雙十一期間，基于智能交互向?qū)Ъ夹g(shù)，也面向電子商務(wù)應(yīng)用 的賣家提供了“生意參謀”應(yīng)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。

流立方在技術(shù)流派里屬于流式大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理領(lǐng)域，但兼顧了批式數(shù)據(jù)處理技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，一定程度的做到了混合時(shí)態(tài)的實(shí)時(shí)處理。流立方通過在數(shù)據(jù)流水過程中嵌入流處理引擎將所有流過的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理, 并生成多維度的可計(jì)算數(shù)據(jù)魔方。1）超高并發(fā)性：“流立方”產(chǎn)品擁有每秒處理百萬筆交易流水復(fù)雜分析的能力。而達(dá)到這樣的性能僅需要 8 臺(tái)普通的 pc 服務(wù)器搭建的集群。2）超低時(shí)效性：流立方對(duì)每筆流水處理的延時(shí)嚴(yán)格控制在毫秒級(jí)，實(shí)際生產(chǎn)中平均延時(shí)穩(wěn)定在 10 毫秒左右。形象一點(diǎn)來說，也就是在海水涌進(jìn)海洋的幾乎同一時(shí)刻，數(shù)據(jù)就被分析完成了，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人類學(xué)上 0.1 秒即有所感知的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，處理速度比一眨眼快了很多倍。最近一年，流立方的高級(jí)版本更是提升到了微秒級(jí)的處理延時(shí)，將被用在春運(yùn)票務(wù)、軍工、反恐等要求更加極致的場(chǎng)景。3）高可靠性、高擴(kuò)展性、高兼容性：流立方自帶的可計(jì)算分布式緩存高性能、高可靠、高可擴(kuò)展。在內(nèi)存不足時(shí), 能夠平滑擴(kuò)展到多節(jié)點(diǎn)。流立方平臺(tái)內(nèi)支持算法數(shù)量達(dá)到幾十個(gè)。計(jì)算模型、腳本獨(dú)立管理,在線編寫、即時(shí)部署即時(shí)生效, 大大節(jié)約上線時(shí)間。

中國(guó)傳媒大學(xué)融合門戶平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)性磋商

研究背景：  大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化  需要的計(jì)算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化；  目前每類模型需要單獨(dú)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(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)非常復(fù)雜、效率低下。 研究目標(biāo)： 研究和開發(fā)面向新型多計(jì)算模型融合架構(gòu)的、高時(shí)效、可擴(kuò)展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺(tái)FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對(duì)目前大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)復(fù)雜、效率低下的痛點(diǎn)，該系統(tǒng)具有三個(gè)  方面的優(yōu)勢(shì)：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實(shí)現(xiàn)關(guān)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(shí)現(xiàn)批處理計(jì)算、流計(jì)  算的深度融合，并可以通過SQL擴(kuò)展語言來進(jìn)行多模型的統(tǒng)一查詢，實(shí)現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時(shí)效性非常重要，這  套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實(shí)現(xiàn)高時(shí)效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們  對(duì)大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進(jìn)行了端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。最后，對(duì)于  大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，系統(tǒng)擴(kuò)展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲(chǔ)層和計(jì)  算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時(shí)效和可擴(kuò)展這三  個(gè)方面，分別詳細(xì)介紹FAST系統(tǒng)的三個(gè)主要亮點(diǎn)。 融合架構(gòu) FAST系統(tǒng)的第一個(gè)亮點(diǎn)是融合架構(gòu)，我們?cè)诩夹g(shù)方面的創(chuàng)新主要包  括多數(shù)據(jù)模型融合和多計(jì)算模型融合兩方面。 多數(shù)據(jù)模型融合： 設(shè)計(jì)和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關(guān)系、圖、鍵值、  文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實(shí)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(jìn)行統(tǒng)一管理和深度融合。同時(shí)擴(kuò)展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對(duì)關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立訪問或者跨模型查詢。 經(jīng)過試驗(yàn)，多模型數(shù)據(jù)融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時(shí)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(shí)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(jì)算模型融合： 在計(jì)算層實(shí)現(xiàn)了最常見的批處理計(jì)算和流計(jì)算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達(dá)，批是對(duì)有限數(shù)據(jù)集  的運(yùn)算，流是對(duì)無限數(shù)據(jù)流的計(jì)算，我們?cè)O(shè)計(jì)了UCollection結(jié)構(gòu)對(duì)批和  流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，通過識(shí)別的bounded標(biāo)志，來確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達(dá)，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對(duì)上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實(shí)現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達(dá)。對(duì)于批流混合的計(jì)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(shí)效 FAST系統(tǒng)的第二個(gè)亮點(diǎn)是高時(shí)效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時(shí)間消耗，  提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時(shí)效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對(duì)大數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程進(jìn)行端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲(chǔ)、批流融合、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工操作各層都進(jìn)行優(yōu)化。 對(duì)于多模態(tài)存儲(chǔ)，面向應(yīng)用負(fù)載和異構(gòu)硬件特征進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化； 對(duì)于批流融合計(jì)算，在統(tǒng)一表達(dá)基礎(chǔ)上，進(jìn)行系列融合優(yōu)化技術(shù)， 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(jī)器學(xué)習(xí)層面，進(jìn)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(shí)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(shí)效性問題，  通過智能地進(jìn)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(shí)間。 可擴(kuò)展 FAST系統(tǒng)的第三個(gè)亮點(diǎn)是可擴(kuò)展，由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對(duì)系統(tǒng)可擴(kuò)展性的要求非常高，為此我們?cè)谙到y(tǒng)的資源層、  存儲(chǔ)層和計(jì)算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。 在資源層，系統(tǒng)都部署在云計(jì)算的虛擬化資源之上，利用了云計(jì)算資源的彈性機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)展。并在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊，  能實(shí)時(shí)監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來自適應(yīng)地進(jìn)行彈性伸縮。 在存儲(chǔ)層，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)擴(kuò)展性的關(guān)鍵在于分布式共識(shí)和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進(jìn)行Raft的擴(kuò)展優(yōu)化。 在計(jì)算層，我們擴(kuò)展了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持  到百億級(jí)別的超大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提  升。 亮點(diǎn)成果： 融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)目前已經(jīng)在阿里巴巴雙十一進(jìn)行示范應(yīng)用。  從2020年11月10日至11月16日一周的時(shí)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(yùn)行，基于淘寶和天貓的實(shí)際用戶信息進(jìn)行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運(yùn)用了本系統(tǒng)的存儲(chǔ)、計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)模塊的能力， 累計(jì)進(jìn)行了184億件商品推薦。 同時(shí)在雙十一期間，基于智能交互向?qū)Ъ夹g(shù)，也面向電子商務(wù)應(yīng)用  的賣家提供了“生意參謀”應(yīng)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。

神經(jīng)遞質(zhì)作為神經(jīng)元與神經(jīng)元及神經(jīng)元與細(xì)胞之間溝通的媒介分子，介導(dǎo)了發(fā)育、信息感知，運(yùn)動(dòng)及大腦的高級(jí)認(rèn)知功能。隨著生化分離純化技術(shù)的發(fā)展以及人們對(duì)大腦精細(xì)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步了解，現(xiàn)如今已發(fā)現(xiàn)有幾十種重要的神經(jīng)遞質(zhì)。而神經(jīng)系統(tǒng)在時(shí)間和空間上的高度復(fù)雜性對(duì)研究特定神經(jīng)遞質(zhì)的動(dòng)態(tài)變化及其功能提出了極大的挑戰(zhàn)。本項(xiàng)目成功構(gòu)建了一系列新型的基因編碼的神經(jīng)遞質(zhì)熒光探針，可實(shí)現(xiàn)對(duì)特定神經(jīng)遞質(zhì)動(dòng)態(tài)變化的靈敏檢測(cè)。該類熒光探針利用大多數(shù)已知的神經(jīng)遞質(zhì)所對(duì)應(yīng)的特異性G蛋白偶聯(lián)受體（GPCR）與循環(huán)重排的熒光蛋白（cpGFP）融合，利用循環(huán)重排熒光蛋白的熒光強(qiáng)度變化來指示GPCR的激活，進(jìn)而反應(yīng)外源神經(jīng)遞質(zhì)的濃度變化（圖一）。我們命名該類熒光探針為GRAB探針，即為GPCR Activation Based Sensor的縮寫。

隨著視頻與圖像技術(shù)的快速發(fā)展，在監(jiān)控視頻中識(shí)別特定人物身份有著重要的實(shí)用價(jià)值。本項(xiàng)目   針對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下，普遍存在的面部遮擋以及拍攝機(jī)位和鏡頭距離變化，而導(dǎo)致傳統(tǒng)基于正面人臉的識(shí) 別方法的準(zhǔn)確率將大大降低，甚至識(shí)別錯(cuò)誤的問題，提出了一種基于局部分割與融合的算法，應(yīng)用于 視頻分析平臺(tái)下的特定人物識(shí)別，融合多部位識(shí)別特征，提高了部分遮擋、多場(chǎng)景和鏡頭變化下的人 物識(shí)別魯棒性，經(jīng)充分驗(yàn)證，達(dá)到了先進(jìn)的識(shí)別精度，可以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。該技術(shù)是優(yōu)化并提 高復(fù)雜背景下人物識(shí)別精準(zhǔn)度的一項(xiàng)核心技術(shù)，已申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利 1 項(xiàng)。

本發(fā)明公開了一種視頻摘要中事件與背景的融合方法。該方法在前景檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)上，將事件與背景的融合問題分成事件預(yù)處理、背景幀選擇、事件與背景融合三個(gè)步驟。首先對(duì)事件進(jìn)行預(yù)處理，包括對(duì)事件按面積大小排序并調(diào)整局部亮度；然后，用事件投票的方式選擇最優(yōu)背景幀，使盡可能多的事件落在該幀背景上；最后融合事件與背景，根據(jù)當(dāng)前位置的像素點(diǎn)在背景幀上的狀態(tài)標(biāo)志值和在圖像塊上的二值前景值選擇使用泊松圖像編輯方法融合或加權(quán)融合

畢赤酵母(Pichia pastoris)是應(yīng)用最為廣泛的外源蛋白表達(dá)宿主 菌，它是甲醇營(yíng)養(yǎng)型酵母中的一種，能夠在以甲醇為唯一碳源的培養(yǎng) 基中生長(zhǎng)(熊向華，2006)。畢赤酵母是迄今最為成熟的外源蛋白表達(dá) 系統(tǒng)之一，目前己有上百種外源蛋白基因在畢赤酵母中獲得表達(dá)。外 源基因在畢赤酵母中的表達(dá)需要有幾個(gè)基本條件：一是需要有高效的 啟動(dòng)子和終止子；二是要有同源序列以便外源基因能夠有效地整合到 畢赤酵 母基因組中；三是要有

本發(fā)明公開了一種激光紅外融合檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)，包括非均勻性校正 SoC 芯片、圖像旋轉(zhuǎn) ASIC 芯片、多級(jí)濾波 ASIC 芯片、連通域標(biāo)記 ASIC 芯片、主 DSP 處理器、從 DSP 處理器、主 FPGA 處理器和從 FPGA 處理器，其中，從 FPGA 處理器控制各 ASIC/SoC 芯片完成激光和紅外圖像的預(yù)處理，主 FPGA 處理器控制主 DSP、從 DSP 及標(biāo)記 ASIC 協(xié)助完成遠(yuǎn)距離、中距離和近距離的目標(biāo)融合檢測(cè)識(shí)