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含有N-C-S 3個雜原子的多氮雜環是一類高活性的雜環母核,因而具有廣譜生物活性，具有獨特的殺蟲、抗病毒、除草、植物生長調節等性能，在農業上可廣泛用作殺蟲劑、除草劑、植物生長調節劑和驅蟲藥等。 本項目即在此多氮雜環高活性母體基礎上，對現有高活性結構進行基團變化和結構修飾，設計并合成具有完全自主知識產權的100多個潛在殺蟲劑化合物結構，全面進行了結構確證，并在國家南方農藥創制中心江蘇基地（江蘇省農藥研究所股份有限公司）生測室和江蘇揚農化工股份有限公司生測室進行了農業病害蟲和衛生病害蟲殺蟲活性測試，結果表明： （1）農業病害蟲方面：合成產物對蠶豆蚜和朱砂葉螨在400ppm普篩濃度下普遍具有A、B級殺蟲活性，進一步降低濃度初篩、復篩測試下，仍有2～3個化合物具有A級殺蟲活性（死亡率大于90%），其中有一個品種在2～4ppm下仍保持A級高效殺蟲活性，與吡蟲啉活性相當，基本達到了商品殺蟲劑的性能要求。 （2）衛生病害蟲方面：合成產物以氣霧劑與相同濃度0.1％右旋胺菊酯氣霧劑對照測試，普遍具有A、B級殺蟲活性，有11個化合物分別（或同時）對庫蚊和家蠅達到了A級殺蟲活性（20min擊倒率大于90%），有6個化合物生測時20min擊倒率能達到95％～100%，且擊倒KT50（半數擊倒時間）在6min以內，達到了商品殺蟲劑的性能要求。 特點優勢：本項目創制殺蟲劑品種采用DNA阻斷技術破壞害蟲新陳代謝過程，因而具有廣譜、高效、無抗藥性等特點。 技術指標：對農業害蟲在5ppm濃度下殺蟲活性A級（大于90%）；對衛生害蟲0.1％濃度下殺蟲活性A級（20min擊倒率大于90%）。

本發明公開了一種利用真菌處理高鹽廢水的方法，包括：使用棉線載體或相關載體制備固定化真菌；設置菌電耦合裝置；在高鹽度滅菌液體培養基中接種真菌，并通過直流電源施加不同的電壓；在碳源調控下利用真菌對高鹽廢水進行處理；利用電刺激協同真菌處理實際高鹽廢水。本發明具有顯著的環境友好性和經濟性，這種創新的處理方案與現有技術相比不僅減少了有毒物質的生成，還降低了后續處理所需化學藥劑的使用。根據本發明，具有成本低、操作簡便、不需要額外投入化學藥品、減少對環境的危害的特點。

山東高復利肥業股份有限公司成立于2012-05-04，法定代表人為楊殿華，注冊資本為1100萬元人民幣，統一社會信用代碼為91371721595228193K，企業地址位于曹縣許單路黨校西1500米路北，所屬行業為化學原料和化學制品制造業，經營范圍包含：復混肥、微肥的生產及銷售（需經審批或許可經營的，須憑審批文件或許可證經營）。

產品詳細介紹 　　SOC710VP? 便攜高光譜成像光譜儀, 可以隨時隨地獲得光譜影像！ 無論是在溫室、 野外或者實驗室，SOC710VP 都能實時獲得400-1000nm波長范圍內的光譜數據?！　≡谵r林業、植物科學、礦業、水環境及海洋學等應用領域內，SOC710VP 都是非常理想的高光譜成像系統，SOC710VP性能高、超便攜、堅固且性價比高。12-bit動態范圍的陣列成像CCD和精確的出廠標定使得獲得的數據誤差非常小?！　OC710VP 采用內置掃描設計，不需要沉重且耗電的掃描云臺，設計非常緊湊、使用方便、便攜。USB 2.0 接口方便和各種電腦連接。軟件界面簡單易用。分析功能包括比色法、光譜輻射線測定和遙感方法。高質量數據：　　SOC710VP具有新式內置掃描設計及12-bit動態范圍的陣列成像CCD，能夠獲得的400-1000nm波長范圍的高質量數據。SOC710VP還配備了美國NIST（美國國家標準與技術研究院）溯源校準板，確保數據的準確性靈活性：　　SOC710VP可在飛機--通量塔--地面等不同尺度測量光譜數據并成像，或連接生物顯微鏡，測量微觀樣品的光譜信息；還可以進行定點長期連續測量，適應于各種應用環境便攜性：　　SOC710VP重量只有3Kgs，可以安裝在三腳架上進行野外移動式測量，USB接口方便和電腦連接使用    易用性：　　利用特制的多功能野外操作支架，SOC710可以非常方便地實現垂直向下測量，而不需要額外配備任何沉重耗電的其他部件，當然，這也得益于SOC系列成像光譜儀的內置式掃描設計。SOC710還可以僅通過多功能支架，即可實現360°掃描，使得野外操作極為便捷。下面是SOC710垂直使用示意圖，不需增加其他任何部件。技術參數：　光譜范圍：400-1000 nm　速度：30 行/秒    每行像素：696　23.2 秒/cube (696 by 520 cube)　分 辨 率：4.6875 nm　波　　段：128個　鏡頭類型：C-Mount　動態范圍：12-bit　重量：2.95 Kg (6.5 lbs)　?！　剩好绹鳱IST溯源標準的校準板　尺寸：9.5 x 16.8 x 22cm  (3.75 x 6.62 x 8.66in.)　焦　　距：可調 (基于所用鏡頭)　耗電：12-VDC / 100-240VAC (50-60Hz)　　系統包括SOC分析軟件用來標定和數據分析，數據存儲格式為二進制，也可以通過第三方高光譜分析軟件讀取，如：ENVI軟件品牌發展　　SOC具有20多年光譜成像經驗，在實時光譜成像領域里具有多項專利，獲得美國海軍及陸軍多次SBIR獎，并獲得美國NASA科技創新獎軟件支持　　軟件更新，常見問題解答 ，軟件培訓和系統標定文檔都可從SOC在線支持站點下載 系統要求：　　Windows XP系統　　USB 2.0 接口　　1 G內存　　Intel Atom? class 處理器應用領域(僅列舉部分)： 環境遙感　　遙感定標　　地面驗證　　分類制圖　　航空遙感農林植物　　精準農業　　土地分類　　脅迫生理　　作物健康（病/蟲害檢測）　　果實品質檢測 水色水環境　　水質光譜測量　　藻類葉綠素測量　　水色遙感生物醫藥/食品　　顯微分析　　生化分析機械視察　　表面檢查　　機械視覺產地：美國SOC

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能改造， 提升建筑的適居度與節能效果。 2、 該項目各技術環節環保無毒，產品成本遠低于市面現有技術，性能優于 現有技術，設備投入與實施成本低。

電鍍作為金屬材料的表面改性技術已經取得了很廣泛的應用，近年來電鍍也開始在非金屬導電材料的表面改性領域取得相當規模的工業應用。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，這是因為這類材料的電子電導小，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。傳統的絕緣氧化物材料表面鍍覆金屬的方法有化學鍍、真空蒸鍍、濺射鍍、涂覆金屬漿料后再燒結等方法，各方法都有各自的優缺點。如含有氨水的化學鍍銀溶液不穩定，甚至有可能生成有爆炸危險的疊氮化合物。真空蒸鍍和濺射鍍有設備投資大、維護費用較高等缺點，涂覆金屬漿料后再燒結的方法有金屬層厚度不均勻等缺點。 我們發明了一種高電阻率金屬氧化物材料表面電鍍的技術，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氧化物材料表面進行原子氫致電導改性處理，提高其表面電子電導，使材料表面出現半導化甚至金屬化，然后在氧化物材料表面直接電鍍金屬層。我們在這個方向上已經進行了近十年的研究，發表了十幾篇學術論文，申請了兩項發明專利。      本技術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粒或塊體的電鍍等，所得金屬鍍層厚度均勻，與氧化物材料表面具有良好的結合力。

項目以高異形度噴絲板和異形纖維的加工技術，在多家企業開發了高導濕滌綸短纖維及長絲；系統研究了纖維集合體的毛細效應機理，指導高導濕織物的織造工藝和后整理工藝；并建立了高導濕纖維導濕性能的專用評價體系。成果獲2007年度國家科技進步二等獎。課題組還進行高品質熔體直紡超細旦滌綸長絲工業化生產技術集成開發，成果獲2009年度紡織工業協會一等獎。

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

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。