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本發(fā)明公開了一種主題事件更新方法庫及城市多源時(shí)空信息并行更新方法，所提出的時(shí)空信息更新 與信息源、數(shù)據(jù)模型及尺度、更新方法、更新流程、質(zhì)量控制和主題事件等多種因素有關(guān)，是在多源數(shù) 據(jù)融合以及異常變化發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)上對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)庫進(jìn)行的更新。并在此基礎(chǔ)之上建立突發(fā)事件的更新機(jī)制、 基于主題事件聯(lián)動(dòng)更新機(jī)制以及 GPU 并行加速更新算法，從而針對(duì)時(shí)空信息更新內(nèi)容、頻率的需要， 實(shí)現(xiàn)城市時(shí)空實(shí)體和時(shí)空事件的動(dòng)態(tài)信息更新。本發(fā)明根據(jù)相應(yīng)的主題事件的判斷及觸發(fā)，通過 GPU 并行更新算法對(duì)相應(yīng)數(shù)據(jù)及傳感器進(jìn)行更新，使得用戶的時(shí)空信息保持最新狀態(tài)的同時(shí)能發(fā)現(xiàn)用戶關(guān)心 的重大突發(fā)事件，可以為智慧城市中的應(yīng)急安全及交通疏導(dǎo)等提供技術(shù)支持。

本發(fā)明公開了一種基于阻尼轉(zhuǎn)矩分析的電力系統(tǒng)低頻振蕩源在 線定位方法。該方法首先通過在線測(cè)量裝置獲取系統(tǒng)發(fā)生低頻振蕩時(shí) 電磁轉(zhuǎn)矩、功角、角速度信號(hào)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)，對(duì)發(fā)電機(jī)組的電磁轉(zhuǎn) 矩信號(hào)以及其相對(duì)慣量中心的角速度、功角信號(hào)進(jìn)行模式分解，提取 發(fā)電機(jī)所在支路的主導(dǎo)振蕩模式，采用最小二乘擬合方法計(jì)算發(fā)電機(jī) 所在支路的主導(dǎo)振蕩模式的阻尼轉(zhuǎn)矩系數(shù)，接著根據(jù)阻尼轉(zhuǎn)矩系數(shù)判 定發(fā)電機(jī)是否為該振蕩模式的振蕩源。本發(fā)明提供的定位監(jiān)測(cè)方法能 夠準(zhǔn)確定位電力系統(tǒng)低頻振蕩發(fā)生源，通過振蕩源對(duì)其自身的控制能 夠有效地平息系

本實(shí)用新型公開了一種AO一體化凈化微污染源水的反應(yīng)器，包括絮凝區(qū)、A區(qū)和O區(qū)；絮凝區(qū)的頂端作為反應(yīng)器的進(jìn)水端，其設(shè)在反應(yīng)器的中間位置；A區(qū)設(shè)在絮凝區(qū)的下方，且A區(qū)的中心位置與絮凝區(qū)連通，A區(qū)內(nèi)設(shè)有攪拌裝置；O區(qū)的頂端作為反應(yīng)器的出水端，其設(shè)在絮凝區(qū)的圓周外圍，且O區(qū)的下端與A區(qū)的上端非中心位置連通，O區(qū)內(nèi)設(shè)有曝氣裝置。本實(shí)用新型的優(yōu)點(diǎn)在于反應(yīng)器結(jié)構(gòu)緊湊，集生物反應(yīng)(懸浮微生物和附著微生物)、絮凝、吸附、沉淀于一體；使用該反應(yīng)器處理污染水源，可以將水源中有機(jī)物、氨氮、錳、鐵、亞硝酸鹽氮等還原性指標(biāo)均高

1、 一種具有高度可見光透過率與隔熱特性的陶瓷基玻璃涂層或玻璃貼膜。 玻璃改造后可見光透過率高于 70%，屏蔽 99%以上的致癌性紫外線，且有 效阻止通過玻璃的熱能交換過程，可用于建筑或汽車玻璃的節(jié)能改造， 提升建筑的適居度與節(jié)能效果。 2、 該項(xiàng)目各技術(shù)環(huán)節(jié)環(huán)保無毒，產(chǎn)品成本遠(yuǎn)低于市面現(xiàn)有技術(shù)，性能優(yōu)于 現(xiàn)有技術(shù)，設(shè)備投入與實(shí)施成本低。

電鍍作為金屬材料的表面改性技術(shù)已經(jīng)取得了很廣泛的應(yīng)用，近年來電鍍也開始在非金屬導(dǎo)電材料的表面改性領(lǐng)域取得相當(dāng)規(guī)模的工業(yè)應(yīng)用。但高電阻率氧化物材料表面金屬鍍覆一直以來不能采用電鍍工藝，這是因?yàn)檫@類材料的電子電導(dǎo)小，電鍍液中被鍍金屬離子不能從材料表面得到電子，所以不能沉積下來。傳統(tǒng)的絕緣氧化物材料表面鍍覆金屬的方法有化學(xué)鍍、真空蒸鍍、濺射鍍、涂覆金屬漿料后再燒結(jié)等方法，各方法都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)。如含有氨水的化學(xué)鍍銀溶液不穩(wěn)定，甚至有可能生成有爆炸危險(xiǎn)的疊氮化合物。真空蒸鍍和濺射鍍有設(shè)備投資大、維護(hù)費(fèi)用較高等缺點(diǎn)，涂覆金屬漿料后再燒結(jié)的方法有金屬層厚度不均勻等缺點(diǎn)。 我們發(fā)明了一種高電阻率金屬氧化物材料表面電鍍的技術(shù)，解決了多種高電阻率金屬氧化物材料表面不能電鍍的問題。高電阻率金屬氧化物材料電鍍的基本過程是首先對(duì)氧化物材料表面進(jìn)行原子氫致電導(dǎo)改性處理，提高其表面電子電導(dǎo)，使材料表面出現(xiàn)半導(dǎo)化甚至金屬化，然后在氧化物材料表面直接電鍍金屬層。我們?cè)谶@個(gè)方向上已經(jīng)進(jìn)行了近十年的研究，發(fā)表了十幾篇學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)了兩項(xiàng)發(fā)明專利。      本技術(shù)適用于由氧化物功能材料制造的電子元器件表面電鍍，也適用于氧化物材料顆?；驂K體的電鍍等，所得金屬鍍層厚度均勻，與氧化物材料表面具有良好的結(jié)合力。

項(xiàng)目以高異形度噴絲板和異形纖維的加工技術(shù)，在多家企業(yè)開發(fā)了高導(dǎo)濕滌綸短纖維及長絲；系統(tǒng)研究了纖維集合體的毛細(xì)效應(yīng)機(jī)理，指導(dǎo)高導(dǎo)濕織物的織造工藝和后整理工藝；并建立了高導(dǎo)濕纖維導(dǎo)濕性能的專用評(píng)價(jià)體系。成果獲2007年度國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。課題組還進(jìn)行高品質(zhì)熔體直紡超細(xì)旦滌綸長絲工業(yè)化生產(chǎn)技術(shù)集成開發(fā)，成果獲2009年度紡織工業(yè)協(xié)會(huì)一等獎(jiǎng)。

本成果涉及一種可用于電子封裝領(lǐng)域的高導(dǎo)熱低介電復(fù)合材料。通過采用不同的技術(shù)在常見聚合物基材中添加氮化硼，來制備復(fù)合材料，復(fù)合材料熱導(dǎo)率高于 2 W/(m·K)，其介電常數(shù)小于 4。該復(fù)合材料可作為熱界面材料，應(yīng)用于電子封裝領(lǐng)域。

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?？蓴U(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。

可充電電池按照電解液可分為有機(jī)系和水系。其中水系電池具有制備工藝簡單、無起火爆炸之風(fēng)險(xiǎn)。本項(xiàng)目研制了一種水系鋅離子電池，負(fù)極為鋅片，正極為基于導(dǎo)電聚合物和碳材料的復(fù)合物，不含重金屬，電解液是中性水溶液。該儲(chǔ)能器件具有高比容量，長循環(huán)壽命之優(yōu)點(diǎn)。其能量密度高于目前商業(yè)化的鉛酸電池，連續(xù)充放電1萬次后容量保持率為100%，即使用壽命約為現(xiàn)有電池的10-20倍。該產(chǎn)品安全環(huán)保、成本低，可用于大規(guī)模電網(wǎng)儲(chǔ)能、汽車啟動(dòng)電源、電動(dòng)交通、UPS電源等領(lǐng)域；除了能夠取代目前占據(jù)市場(chǎng)份額第二位的鉛酸電池，由于較高的功率密度，在某些應(yīng)用領(lǐng)域又可替代超級(jí)電容器。

該項(xiàng)目發(fā)明了花生離體誘導(dǎo)突變技術(shù)，以花生胚小葉作為外植體，平陽霉素作為誘 變劑，體胚誘導(dǎo)和誘變培養(yǎng)基為MS + 4 mg/L 平陽霉素 + 10 mg/L 2,4-D。 發(fā)明花生再生苗無菌嫁接和移栽新方法，解決了再生苗生根難、移栽不易成活的問 題。以體胚再生苗為接穗嫁接于無菌催芽的花生苗下胚軸。無菌培養(yǎng) 3-5 天后，嫁接 苗直接移栽田間，成活率達(dá) 98.7%，接穗全部結(jié)果。32 發(fā)明了花生高油性狀離體篩選方法，解決了高油性狀選擇效率低的難題。高油離體 篩選培養(yǎng)基為MS + 4 mg/L BAP + 6mmol/L 羥脯氨酸,篩選與體胚萌發(fā)成苗同時(shí)進(jìn)行。 再生植株后代含油量≥55% 。 利用離體誘變、高油精準(zhǔn)篩選獲得的再生植株，采用發(fā)明的嫁接移栽方法移栽田間， 后代利用常規(guī)田間選擇技術(shù)，培育高產(chǎn)高油花生新品種。利用上述技術(shù)育成高產(chǎn)高油花 生新品種5個(gè)，含油量均在55%以上，達(dá)到花生高油標(biāo)準(zhǔn)，含油量最高的品種達(dá)到61.05%。 產(chǎn)量均比區(qū)試對(duì)照增產(chǎn)13%以上。并且兼具抗旱、耐鹽性。