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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(yáng)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(yáng)霉素 + 10 mg/L 2,4-D。 發(fā)明花生再生苗無(wú)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(wèn) 題。以體胚再生苗為接穗嫁接于無(wú)菌催芽的花生苗下胚軸。無(wú)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。

我國(guó)高速列車(chē)制造所用高檔鋁合金光亮焊絲主要為ER5356、ER5183、ER5087三種鋁合金焊絲，它們針主要對(duì)的是時(shí)速300公里以下的高速列車(chē)的制造。目前我國(guó)高速列車(chē)時(shí)速已達(dá)350公里，因此需要采用性能更高的高檔鋁合金光亮焊絲。本項(xiàng)目的新型高M(jìn)n鋁鎂合金焊絲就是針對(duì)性能更高的高檔鋁合金光亮焊絲這一需求開(kāi)發(fā)的。 開(kāi)發(fā)高速列車(chē)用高M(jìn)n鋁鎂合金光亮焊絲產(chǎn)品需要具備鋁合金高冶金質(zhì)量熔煉及半連續(xù)鑄造的生產(chǎn)條件，其中所限制的元素將低到所要求的含量以下：鈹含量小于0.0008%(wt)、氫含量小于0.18ml/100g、鈉含量小于0.0010%(wt)。保證合金錠坯成分精確，渣、氣含量低，冶金質(zhì)量好。經(jīng)最終光亮拉拔及處理后焊絲表面光亮光潔、尺寸精確。經(jīng)上述條件生產(chǎn)高M(jìn)n鋁鎂合金光亮焊絲焊接5083鋁合金板材，與目前使用的ER5356、ER5183、ER5087三種鋁合金焊絲相比，其焊口屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度明顯提高，更接近合金母材的水平，且焊縫彎曲性能良好，符合（ISO058173：2000（E））［金屬材料焊縫的破壞試驗(yàn)——彎曲試驗(yàn)］國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量要求。焊縫力學(xué)性能與現(xiàn)有焊絲焊縫的比較見(jiàn)下表： 本項(xiàng)目最適合在已具備鋁合金高冶金質(zhì)量熔煉及半連續(xù)鑄造的鋁合金加工廠(chǎng)進(jìn)行。目前每年我國(guó)進(jìn)口各種規(guī)格高檔鋁合金焊絲約1萬(wàn)噸。雖然鋁原材料的價(jià)格不斷下降，已接近10000元/噸，但高檔鋁合金光亮焊絲的價(jià)格并未明顯降低，因此高檔鋁合金光亮焊絲是高附加值的產(chǎn)品，可獲得較大的利潤(rùn)。

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(lèi)模型需要單獨(dú)的開(kāi)源系統(tǒng)來(lái)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(kāi)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(guò)SQL擴(kuò)展語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行多模型的統(tǒng)一查詢(xún)，實(shí)現(xiàn)高效的跨模型查詢(xún)。其次，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，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(hù)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(lái)說(shuō)，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?xún)?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(xún)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(xún)解析、查詢(xún)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(yǔ)言，通過(guò)統(tǒng)一的查詢(xún)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(fǎng)問(wèn)或者跨模型查詢(xún)。 經(jīng)過(guò)試驗(yàn)，多模型數(shù)據(jù)融合查詢(xún)，比Spark 2.3.4的查詢(xún)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(lái)實(shí)現(xiàn)跨模型查 詢(xún)，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門(mén)檻，提高開(kāi)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(jiàn)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(wú)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(guò)識(shí)別的bounded標(biāo)志，來(lái)確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達(dá)，可以開(kāi)展一系列融合優(yōu)化來(lái)提升系統(tǒng)性能。 并且對(duì)上通過(guò)Unified API統(tǒng)一用戶(hù)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(xún)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(guò)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(lái)提高時(shí)效； 而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中用戶(hù)人工操作的時(shí)效性問(wèn)題，  通過(guò)智能地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來(lái)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?xún)?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(lái)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(hù)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(mài)家提供了“生意參謀”應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析，幫助賣(mài)家分析產(chǎn)品  銷(xiāo)量變化的原因，以及促銷(xiāo)的有效手段等。

同步糖化與發(fā)酵是生物轉(zhuǎn)化木質(zhì)纖維素生產(chǎn)燃料乙醇或高值化學(xué)品的主流工藝。目前，由 于發(fā)酵產(chǎn)品濃度低所導(dǎo)致的高額的產(chǎn)品分離成本以及生產(chǎn)成本是纖維素原料生物轉(zhuǎn)化中所面臨 的緊迫問(wèn)題。提高同步糖化與發(fā)酵操作中木質(zhì)纖維素底物的固體含量，進(jìn)而得到高濃度的發(fā)酵 產(chǎn)品，降低纖維素基產(chǎn)品的生產(chǎn)成本是木質(zhì)纖維素生物煉制技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。本技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化 實(shí)施將大大提高纖維素基發(fā)酵產(chǎn)品的濃度，大幅降低相關(guān)產(chǎn)品的分離成本和生產(chǎn)成本，為木質(zhì) 纖維素生物煉制的產(chǎn)業(yè)化奠定基礎(chǔ)。 本項(xiàng)目的高固體含量木質(zhì)纖維素同步糖化與發(fā)酵技術(shù)主要包括同步糖化與發(fā)酵木質(zhì)纖維素 培養(yǎng)發(fā)酵微生物和高固體含量同步糖化與發(fā)酵生產(chǎn)纖維素基產(chǎn)品等主要工序。其中，同步糖化 與發(fā)酵木質(zhì)纖維素培養(yǎng)發(fā)酵微生物通過(guò)酶解木質(zhì)纖維素得到的葡萄糖為發(fā)酵微生物提供碳源來(lái) 培養(yǎng)發(fā)酵菌種，實(shí)現(xiàn)了微生物培養(yǎng)碳源的原位生產(chǎn)，無(wú)需外源商業(yè)葡萄糖的添加，大大降低了 發(fā)酵微生物的培養(yǎng)成本；高固體含量木質(zhì)纖維素同步糖化與發(fā)酵技術(shù)則通過(guò)自主研發(fā)的螺帶型 反應(yīng)器處理固含量達(dá)40%以上的底物進(jìn)行發(fā)酵，與常規(guī)發(fā)酵反應(yīng)器相比，電耗降低80%以上。 通過(guò)該成套技術(shù)可以得到不低于10% (v/v) 濃度的燃料乙醇或其它高值化學(xué)品的發(fā)酵液，纖維 素轉(zhuǎn)化率達(dá)75%以上。本技術(shù)的實(shí)施將會(huì)大大降低纖維素基產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，為木質(zhì)纖維素生 物煉制的產(chǎn)業(yè)化奠定基礎(chǔ)。

中試階段/n國(guó)內(nèi)市場(chǎng)高規(guī)格硅微粉用量約8萬(wàn)噸以上，其中大約1/3為晶體石英球，價(jià)格也5-30萬(wàn)元/噸不等。國(guó)內(nèi)超純石英粉需求約10萬(wàn)噸(其中光伏年用量約7萬(wàn)噸).本項(xiàng)目可在超純石英和單分散高純球兩大技術(shù)方向生產(chǎn)高品質(zhì)產(chǎn)品,適用對(duì)應(yīng)的市場(chǎng),也可以做最高端的單分散超純石英球 。本項(xiàng)目產(chǎn)品粒徑可控，成本視規(guī)格不同為1.5-5萬(wàn)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(zhuǎn)我們?cè)谑⒎奂夹g(shù)落后的局面,在電子級(jí)晶型石英球(硅微粉)市場(chǎng)上亦是獨(dú)創(chuàng)技術(shù),比國(guó)內(nèi)現(xiàn)有產(chǎn)品性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì)明顯。擬初建5000噸/年裝置, 若產(chǎn)品以5.5萬(wàn)/噸（均價(jià)）售出, 年利潤(rùn)約為上億元。。項(xiàng)目的關(guān)鍵技術(shù)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：。1、以二氧化硅溶膠為原料，原料成本低；。2、生產(chǎn)工藝簡(jiǎn)單，一步法合成；。3、石英球粒徑從10nm可至微米大小粒徑可調(diào)，高度單分散；。4.、產(chǎn)品純度可達(dá)99.999%，球形，單晶，無(wú)放射性。。技術(shù)的創(chuàng)新點(diǎn)有以下幾個(gè)方面：。1、 不依賴(lài)天然石英原料。無(wú)放射性，產(chǎn)品純度高。。2、以二氧化硅溶膠為原料，產(chǎn)品性能穩(wěn)定，石英球大小粒徑可調(diào)，高度單分散；。3、工藝簡(jiǎn)單，對(duì)設(shè)備要求不高，生產(chǎn)成本低，安全性高；。項(xiàng)目的環(huán)保及節(jié)能特性。1、反應(yīng)余熱交換，節(jié)省能耗。2、反應(yīng)母液（晶化催化劑）循環(huán)使用，基本沒(méi)有污染排放。

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

1、無(wú)砟軌道結(jié)構(gòu)防水減振結(jié)構(gòu)。在無(wú)砟軌道基座板底部與基床表層/橋面板頂面之間，全寬鋪設(shè)防水聯(lián)接層和緩沖保護(hù)層。本發(fā)明利用全斷面鋪設(shè)的聯(lián)接層與緩沖保護(hù)層實(shí)現(xiàn)全面立體防水與整體性，利用特種改性增強(qiáng)劑調(diào)整瀝青混凝土防護(hù)層的動(dòng)態(tài)模量、阻尼特性與變形適應(yīng)能力實(shí)現(xiàn)剛度匹配與緩沖減振功能，利用特種改性增強(qiáng)劑增強(qiáng)瀝青混凝土的荷載擴(kuò)散能力、疲勞耐久性與抗水損害能力，有效解決現(xiàn)有高速鐵路無(wú)砟軌道路基防水層過(guò)早破壞失效與層間唧漿、脫空甚至凍脹等問(wèn)題，提高軌道下部基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的整體性、平順性、均勻性和長(zhǎng)期穩(wěn)定性，為無(wú)砟軌道板提供良好的穩(wěn)定支撐，以延長(zhǎng)軌道板的疲勞壽命，是一種長(zhǎng)效的防護(hù)方案。 2、一種新型的鐵路基床表層結(jié)構(gòu)。適用于高速鐵路或客運(yùn)專(zhuān)線(xiàn)路基基床表層，在無(wú)砟軌道結(jié)構(gòu)支承層與基床底層之間鋪設(shè)，所述結(jié)構(gòu)由上至下包括瀝青碎石排水層、粘結(jié)層、全斷面密實(shí)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(xiàn)下直接動(dòng)力作用范圍，再利用具有一定橫坡度的密實(shí)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(hù)，有效解決無(wú)砟軌道路基表面積水、水泥混凝土防水層過(guò)早破壞失效與級(jí)配碎石基床翻漿冒泥破壞路基穩(wěn)定性等問(wèn)題，提高軌下基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)排水性能和長(zhǎng)期穩(wěn)定性，是理想長(zhǎng)效的鐵路基床表層設(shè)計(jì)方案。

我國(guó)農(nóng)田秸稈資源量巨大，灘涂和入侵生物資源存量更大，均沒(méi)有作為資源發(fā)揮其作用。焚燒秸稈是全國(guó)性難題，變害為利，實(shí)現(xiàn)工業(yè)化利用才是根本出路，現(xiàn)有秸稈利用方案基本上都不能實(shí)現(xiàn)秸稈生物質(zhì)的全價(jià)利用，秸稈綜合利用和轉(zhuǎn)化的效率不高，焚燒嚴(yán)重，在經(jīng)濟(jì)上缺少可行的高效轉(zhuǎn)化方案。本項(xiàng)目根據(jù)植物纖維束強(qiáng)度高的特點(diǎn)，開(kāi)創(chuàng)無(wú)污染“制漿”先河，利用植物秸稈開(kāi)發(fā)了新型紙漿模塑原料及系列大宗工業(yè)包裝產(chǎn)品。本項(xiàng)目生產(chǎn)工藝環(huán)保，實(shí)現(xiàn)了秸稈生物質(zhì)的高值化全價(jià)利用，為秸稈生物質(zhì)的高效利用提供了途徑；作為工業(yè)包裝原料，新材料能部份替代進(jìn)口廢紙漿和對(duì)廢紙漿進(jìn)行改型增強(qiáng)，帶動(dòng)工業(yè)包裝行業(yè)的良性發(fā)展，開(kāi)拓新產(chǎn)業(yè)鏈，市場(chǎng)潛力巨大。

利用自主開(kāi)發(fā)的HE型高選擇性吸附劑，采用高溫變壓吸附技術(shù)，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(chǎn)高純度正己烷、正庚烷和正辛烷（≥99%）等產(chǎn)品。該技術(shù)填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)吸附法生產(chǎn)高純度正構(gòu)烷烴產(chǎn)品的技術(shù)空白，如果得以工業(yè)化可提升我國(guó)生產(chǎn)高純度正構(gòu)烷烴產(chǎn)品水平，打破高純度正構(gòu)烷烴產(chǎn)品一直依賴(lài)進(jìn)口的被動(dòng)局面。

本發(fā)明公開(kāi)了一種并行 LLL 高維模糊度降相關(guān)算法，首先通過(guò)混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法針對(duì)高維模糊度降相關(guān)的計(jì)算效率，增強(qiáng)高維模糊度降相關(guān)的能 力。其次為了得到降相關(guān)能力較強(qiáng)的 Z 變換矩陣，所以在每一次 QR 分解變換過(guò)程中，變換系數(shù)矩陣要 獲取較小的整數(shù)值，因此在每次下三角分解前先對(duì)模糊度協(xié)方差矩陣的行向量按內(nèi)積大小進(jìn)行升序排序， 而在上三角分解前先對(duì)矩陣的列向量按內(nèi)積大小進(jìn)行降序排列，由此求得的 Z 變換降相關(guān)性能更佳。最 后把算法正交變換過(guò)程中的取整運(yùn)算移至在求 Z 矩陣時(shí)取整，可以避免算法迭代過(guò)程中反復(fù)取整而引起 的誤差累積，解決算法發(fā)散的問(wèn)題，從而進(jìn)一步提高并行 LLL 算法的計(jì)算效率和穩(wěn)定性。