网上赌场真人发牌-澳门网上赌场空城

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?？蓴U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。

可充電電池按照電解液可分為有機系和水系。其中水系電池具有制備工藝簡單、無起火爆炸之風險。本項目研制了一種水系鋅離子電池，負極為鋅片，正極為基于導電聚合物和碳材料的復合物，不含重金屬，電解液是中性水溶液。該儲能器件具有高比容量，長循環壽命之優點。其能量密度高于目前商業化的鉛酸電池，連續充放電1萬次后容量保持率為100%，即使用壽命約為現有電池的10-20倍。該產品安全環保、成本低，可用于大規模電網儲能、汽車啟動電源、電動交通、UPS電源等領域；除了能夠取代目前占據市場份額第二位的鉛酸電池，由于較高的功率密度，在某些應用領域又可替代超級電容器。

該項目發明了花生離體誘導突變技術，以花生胚小葉作為外植體，平陽霉素作為誘 變劑，體胚誘導和誘變培養基為MS + 4 mg/L 平陽霉素 + 10 mg/L 2,4-D。 發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 3-5 天后，嫁接 苗直接移栽田間，成活率達 98.7%，接穗全部結果。32 發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 篩選培養基為MS + 4 mg/L BAP + 6mmol/L 羥脯氨酸,篩選與體胚萌發成苗同時進行。 再生植株后代含油量≥55% 。 利用離體誘變、高油精準篩選獲得的再生植株，采用發明的嫁接移栽方法移栽田間， 后代利用常規田間選擇技術，培育高產高油花生新品種。利用上述技術育成高產高油花 生新品種5個，含油量均在55%以上，達到花生高油標準，含油量最高的品種達到61.05%。 產量均比區試對照增產13%以上。并且兼具抗旱、耐鹽性。

研究背景：  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。

同步糖化與發酵是生物轉化木質纖維素生產燃料乙醇或高值化學品的主流工藝。目前，由 于發酵產品濃度低所導致的高額的產品分離成本以及生產成本是纖維素原料生物轉化中所面臨 的緊迫問題。提高同步糖化與發酵操作中木質纖維素底物的固體含量，進而得到高濃度的發酵 產品，降低纖維素基產品的生產成本是木質纖維素生物煉制技術的發展趨勢。本技術的產業化 實施將大大提高纖維素基發酵產品的濃度，大幅降低相關產品的分離成本和生產成本，為木質 纖維素生物煉制的產業化奠定基礎。 本項目的高固體含量木質纖維素同步糖化與發酵技術主要包括同步糖化與發酵木質纖維素 培養發酵微生物和高固體含量同步糖化與發酵生產纖維素基產品等主要工序。其中，同步糖化 與發酵木質纖維素培養發酵微生物通過酶解木質纖維素得到的葡萄糖為發酵微生物提供碳源來 培養發酵菌種，實現了微生物培養碳源的原位生產，無需外源商業葡萄糖的添加，大大降低了 發酵微生物的培養成本；高固體含量木質纖維素同步糖化與發酵技術則通過自主研發的螺帶型 反應器處理固含量達40%以上的底物進行發酵，與常規發酵反應器相比，電耗降低80%以上。 通過該成套技術可以得到不低于10% (v/v) 濃度的燃料乙醇或其它高值化學品的發酵液，纖維 素轉化率達75%以上。本技術的實施將會大大降低纖維素基產品的生產成本，為木質纖維素生 物煉制的產業化奠定基礎。

中試階段/n國內市場高規格硅微粉用量約8萬噸以上，其中大約1/3為晶體石英球，價格也5-30萬元/噸不等。國內超純石英粉需求約10萬噸(其中光伏年用量約7萬噸).本項目可在超純石英和單分散高純球兩大技術方向生產高品質產品,適用對應的市場,也可以做最高端的單分散超純石英球 。本項目產品粒徑可控，成本視規格不同為1.5-5萬每噸。由于不以天然石英為原料，不受天然原料限制，可以打破尤尼明公司超純石英粉的壟斷地位，根本扭轉我們在石英粉技術落后的局面,在電子級晶型石英球(硅微粉)市場上亦是獨創技術,比國內現有產品性價比優勢明顯。擬初建5000噸/年裝置, 若產品以5.5萬/噸（均價）售出, 年利潤約為上億元。。項目的關鍵技術體現在以下幾個方面：。1、以二氧化硅溶膠為原料，原料成本低；。2、生產工藝簡單，一步法合成；。3、石英球粒徑從10nm可至微米大小粒徑可調，高度單分散；。4.、產品純度可達99.999%，球形，單晶，無放射性。。技術的創新點有以下幾個方面：。1、 不依賴天然石英原料。無放射性，產品純度高。。2、以二氧化硅溶膠為原料，產品性能穩定，石英球大小粒徑可調，高度單分散；。3、工藝簡單，對設備要求不高，生產成本低，安全性高；。項目的環保及節能特性。1、反應余熱交換，節省能耗。2、反應母液（晶化催化劑）循環使用，基本沒有污染排放。

本發明提供了一種高含油量花生的定向篩選方法，本發明利用在培養基中添加羥脯氨酸來篩選高含油量花生，在添加有羥脯氨酸的培養基中，耐脫水能力弱、一般含油量花生的細胞因失水而凋亡；耐脫水能力強、高含油量花生的細胞才能存活，凡是能在該培養基上成活和正常發育的花生細胞，其含油量必定是高的；凡是不能在該培養基上成活和正常發育的花生細胞，其含油量必定是低的；以此技術形成了高含油量花生的定向培育技術。本發明通過定向

1、無砟軌道結構防水減振結構。在無砟軌道基座板底部與基床表層/橋面板頂面之間，全寬鋪設防水聯接層和緩沖保護層。本發明利用全斷面鋪設的聯接層與緩沖保護層實現全面立體防水與整體性，利用特種改性增強劑調整瀝青混凝土防護層的動態模量、阻尼特性與變形適應能力實現剛度匹配與緩沖減振功能，利用特種改性增強劑增強瀝青混凝土的荷載擴散能力、疲勞耐久性與抗水損害能力，有效解決現有高速鐵路無砟軌道路基防水層過早破壞失效與層間唧漿、脫空甚至凍脹等問題，提高軌道下部基礎結構的整體性、平順性、均勻性和長期穩定性，為無砟軌道板提供良好的穩定支撐，以延長軌道板的疲勞壽命，是一種長效的防護方案。 2、一種新型的鐵路基床表層結構。適用于高速鐵路或客運專線路基基床表層，在無砟軌道結構支承層與基床底層之間鋪設，所述結構由上至下包括瀝青碎石排水層、粘結層、全斷面密實瀝青混凝土防水抗凍層。利用瀝青碎石排水層的大空隙性與良好滲透性將降水快速排出線下直接動力作用范圍，再利用具有一定橫坡度的密實瀝青混凝土將沿瀝青碎石層空隙下滲的水從瀝青混凝土層表面橫向排出路基范圍，為基床底層提供良好的抗凍保護，有效解決無砟軌道路基表面積水、水泥混凝土防水層過早破壞失效與級配碎石基床翻漿冒泥破壞路基穩定性等問題，提高軌下基礎結構排水性能和長期穩定性，是理想長效的鐵路基床表層設計方案。

我國農田秸稈資源量巨大，灘涂和入侵生物資源存量更大，均沒有作為資源發揮其作用。焚燒秸稈是全國性難題，變害為利，實現工業化利用才是根本出路，現有秸稈利用方案基本上都不能實現秸稈生物質的全價利用，秸稈綜合利用和轉化的效率不高，焚燒嚴重，在經濟上缺少可行的高效轉化方案。本項目根據植物纖維束強度高的特點，開創無污染“制漿”先河，利用植物秸稈開發了新型紙漿模塑原料及系列大宗工業包裝產品。本項目生產工藝環保，實現了秸稈生物質的高值化全價利用，為秸稈生物質的高效利用提供了途徑；作為工業包裝原料，新材料能部份替代進口廢紙漿和對廢紙漿進行改型增強，帶動工業包裝行業的良性發展，開拓新產業鏈，市場潛力巨大。

利用自主開發的HE型高選擇性吸附劑，采用高溫變壓吸附技術，從6#溶劑油、重整抽余油等原料中選擇吸附分離正己烷/正庚烷/正辛烷，生產高純度正己烷、正庚烷和正辛烷（≥99%）等產品。該技術填補了國內吸附法生產高純度正構烷烴產品的技術空白，如果得以工業化可提升我國生產高純度正構烷烴產品水平，打破高純度正構烷烴產品一直依賴進口的被動局面。