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電子束團(tuán)在時(shí)間－能量的相空間內(nèi)形成角狀分布，具有強(qiáng)而窄的電流尖峰和較長(zhǎng)的低電流拖尾，只有尖峰部分有足夠的強(qiáng)度產(chǎn)生自由電子激光，從而可獲得幾百阿秒的X射線脈沖。通過(guò)優(yōu)化加速器參數(shù)及電子束團(tuán)電荷量，產(chǎn)生了200阿秒、光子能量為5.6 千電子伏和9千電子伏的X射線激光脈沖。這一方案不需對(duì)現(xiàn)有XFEL裝置進(jìn)行任何復(fù)雜的升級(jí)改造，因此也可在國(guó)際上其它類(lèi)似的XFEL裝置上實(shí)現(xiàn)阿秒X射線脈沖。

利用單個(gè)視網(wǎng)膜轉(zhuǎn)錄因子Ptf1a，可以將小鼠和人的成纖維細(xì)胞在體外高效重編程為神經(jīng)干細(xì)胞，并揭示了Ptf1a誘導(dǎo)體細(xì)胞重編程過(guò)程的內(nèi)在分子機(jī)制。由于Ptf1a是一個(gè)非神經(jīng)前體細(xì)胞轉(zhuǎn)錄因子，該發(fā)現(xiàn)顛覆了體細(xì)胞重編程為神經(jīng)干細(xì)胞需要依賴神經(jīng)前體細(xì)胞轉(zhuǎn)錄因子參與的認(rèn)知。經(jīng)過(guò)Ptf1a重編程的神經(jīng)干細(xì)胞在體外可以大量傳代擴(kuò)增，并能在體外及體內(nèi)分化成為具有功能的、各種類(lèi)型的抑制性及興奮性神經(jīng)元、星型膠質(zhì)細(xì)胞和少突膠質(zhì)細(xì)胞。進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)把這些誘導(dǎo)神經(jīng)干細(xì)胞移植到患有老年癡呆的小鼠模型大腦中，其可以分化并整合到大腦中，和原有的腦細(xì)胞形成功能性連接。行為學(xué)測(cè)試表明，細(xì)胞移植可以明顯改善患病小鼠的空間學(xué)習(xí)及記憶功能。? 和早期的其它研究相比，Ptf1a的單因子方案更安全、更高效、得到的神經(jīng)干細(xì)胞和體內(nèi)的神經(jīng)干細(xì)胞更接近，具有諸多優(yōu)點(diǎn)，從而解決了自體神經(jīng)干細(xì)胞的來(lái)源問(wèn)題。重編程的神經(jīng)干細(xì)胞可以用來(lái)作為細(xì)胞模型研究疾病的發(fā)病機(jī)理，篩選有效的藥物，以及移植治療各種神經(jīng)疾病的細(xì)胞來(lái)源。

本發(fā)明提供了一種柔性桁架結(jié)構(gòu)基于剛度影響的重分析方法，首先基于有限元分析獲得柔性平面桁架位移頻響函數(shù)，構(gòu)造位移頻響矩陣，當(dāng)某一單元的彈性模量發(fā)生改變時(shí)，確定全局總剛度矩陣變化量，基于矩陣修正公式，根據(jù)初始位移頻響矩陣快速獲得修正后的結(jié)構(gòu)響應(yīng)，完成頻響動(dòng)態(tài)重分析求解。因此，無(wú)需進(jìn)行多次有限元計(jì)算，利用初始的頻響動(dòng)態(tài)響應(yīng)信號(hào)及明確結(jié)構(gòu)的局部剛度變化，即可完成剛度攝動(dòng)后結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)分析，簡(jiǎn)化計(jì)算效率，更加方便，具有實(shí)際工程意義。

本發(fā)明公開(kāi)了一種行人重識(shí)別的度量學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)，其中方法的實(shí)現(xiàn)包括：收集兩個(gè)攝像頭下行人目標(biāo)的特征向量，建立正樣本對(duì)特征向量集合和負(fù)樣本對(duì)特征向量集合，計(jì)算正、負(fù)樣本對(duì)特征向量的距離，對(duì)正樣本對(duì)特征向量進(jìn)行單閾值約束，對(duì)負(fù)樣本對(duì)特征向量采用雙閾值進(jìn)行約束，在正、負(fù)樣本對(duì)特征向量的距離約束條件下建立基于度量矩陣的損失函數(shù)，以損失函數(shù)值最小為目標(biāo)迭代更新度量矩陣，這種方法可以有效的減輕圖像背景、噪聲等無(wú)關(guān)變量對(duì)矩陣

本發(fā)明公開(kāi)了一種用于數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)的碎片重寫(xiě)方法，其在數(shù) 據(jù)去重中增加一個(gè)緩存作為重寫(xiě)感知緩存，該重寫(xiě)感知緩存中的數(shù)據(jù) 項(xiàng)為數(shù)據(jù)塊所引用的容器標(biāo)識(shí)(Container-ID)，對(duì)判定為數(shù)據(jù)碎片的數(shù) 據(jù)塊，如果其引用的容器標(biāo)識(shí)(Container-ID)已存儲(chǔ)在該重寫(xiě)感知緩存 中，則此數(shù)據(jù)無(wú)需重寫(xiě)，否則重寫(xiě)該數(shù)據(jù)碎片。本發(fā)明的方法是在數(shù) 據(jù)去重的過(guò)程中增加了一個(gè)與數(shù)據(jù)讀時(shí)同樣大小且緩存策略相同的緩 存，避免了不必要的重復(fù)

一種用于大試樣測(cè)試的熱重反應(yīng)器，本發(fā)明屬于對(duì)試樣進(jìn)行熱重分析的測(cè)試設(shè)備，目的在于克服現(xiàn)有熱重分析儀要求試樣質(zhì)量及體積小、樣品器皿不利于氣固反應(yīng)的問(wèn)題。本發(fā)明的高溫反應(yīng)器使反應(yīng)氣體預(yù)熱充分，避免了因反應(yīng)氣氛溫度變化造成的質(zhì)量測(cè)量誤差；兩·687·種吊籃分別針對(duì)不同的試樣，有效地減小了大試樣反應(yīng)時(shí)的擴(kuò)散阻力，保證了反應(yīng)的充分進(jìn)行與測(cè)量的精確性；通過(guò)液壓升降平臺(tái)調(diào)節(jié)電加熱爐的高度，可以實(shí)現(xiàn)樣品在高精度條件下的

本成果首次創(chuàng)新性采用指甲上采集血糖拉曼信號(hào)，并利用雙波長(zhǎng)激發(fā)差分算法消除背景噪聲，極大提升信號(hào)信噪比，實(shí)現(xiàn)個(gè)體病例一天血糖變化趨勢(shì)監(jiān)測(cè)。其中核心技術(shù)包括拉曼光譜差分算法和多重迭代反卷積算法進(jìn)行血糖濃度預(yù)測(cè)，解決了利用光學(xué)方法實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)監(jiān)測(cè)血糖在低血糖濃度（4mmol/L）監(jiān)測(cè)不準(zhǔn)確的行業(yè)難題； 一、項(xiàng)目分類(lèi) 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 1、研發(fā)背景： 無(wú)創(chuàng)血糖動(dòng)態(tài)檢測(cè)技術(shù)一直是醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域研究熱點(diǎn)之一，也是具有挑戰(zhàn)性的世界性難題，我國(guó)現(xiàn)有近1.4億的糖尿病患者。而糖尿病作為一種慢性疾病，目前還沒(méi)有效的治療方式，血糖監(jiān)測(cè)是其唯一的預(yù)防及治療方式。 解決主要問(wèn)題： 解決了常規(guī)拉曼無(wú)創(chuàng)血糖監(jiān)測(cè)背景噪聲影響大，監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確度低等問(wèn)題，首次創(chuàng)新性采用指甲上采集血糖拉曼信號(hào)，并利用雙波長(zhǎng)激發(fā)差分算法消除背景噪聲，極大提升信號(hào)信噪比，實(shí)現(xiàn)個(gè)體病例一天血糖變化趨勢(shì)監(jiān)測(cè)。其中核心技術(shù)包括拉曼光譜差分算法和多重迭代反卷積算法進(jìn)行血糖濃度預(yù)測(cè)，解決了利用光學(xué)方法實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)監(jiān)測(cè)血糖在低血糖濃度（4mmol/L）監(jiān)測(cè)不準(zhǔn)確的行業(yè)難題； 創(chuàng)新性： 1）方法創(chuàng)新：實(shí)驗(yàn)證明在指甲上可以有效測(cè)得拉曼信號(hào)，預(yù)測(cè)正確度達(dá)到85%（GB/T 27417-2017）以上，達(dá)到國(guó)際醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)； 2）算法創(chuàng)新：在差分算法中加入特殊約束算符對(duì)信號(hào)進(jìn)行約束優(yōu)化，有效的抑制了噪聲信號(hào)并使較弱的拉曼峰信號(hào)增強(qiáng)近百倍。 3）外觀設(shè)計(jì)創(chuàng)新：自主設(shè)計(jì)一款便攜式、小型化（長(zhǎng)×寬×高=15×4×10cm），符合人體工學(xué)的無(wú)創(chuàng)血糖儀，用戶單手即可快速完成血糖監(jiān)測(cè)； 技術(shù)先進(jìn)性： 首次實(shí)現(xiàn)了 利用差分拉曼光譜技術(shù)在指甲處實(shí)現(xiàn)全天動(dòng)態(tài)血糖監(jiān)測(cè)。對(duì)比分析國(guó)內(nèi)外所檢文獻(xiàn)，屬于我們首次提出。 推廣應(yīng)用價(jià)值： 有望解決利用傳統(tǒng)拉曼光譜技術(shù)諸多問(wèn)題，將極大促進(jìn)拉曼光譜技術(shù)在動(dòng)態(tài)血糖監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用，加快相應(yīng)無(wú)創(chuàng)血糖儀的推出和市場(chǎng)推廣。 市場(chǎng)前景： 我國(guó)糖尿病患者近1.4億，未來(lái)三年無(wú)創(chuàng)血糖儀的市場(chǎng)將達(dá)到180億元，我們按1%市場(chǎng)占有率來(lái)看，銷(xiāo)售規(guī)模將超億元。 前期應(yīng)用情況： 項(xiàng)目的技術(shù)開(kāi)發(fā)完成，工程化樣機(jī)開(kāi)發(fā)完成，處于大樣本病例數(shù)據(jù)采集測(cè)試中。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于混合差分的車(chē)流量檢測(cè)方法，其步驟包括采用攝像機(jī)采集道路交通視頻，經(jīng)逐幀提取視頻中的圖像并進(jìn)行預(yù)處理，獲得待檢測(cè)的包含道路和車(chē)輛信息的圖像f(x，y)，再在車(chē)流量檢測(cè)模塊中對(duì)圖像f(x，y)進(jìn)行處理，識(shí)別出圖像中車(chē)輛信息并計(jì)數(shù)。本發(fā)明對(duì)車(chē)流量進(jìn)行檢測(cè)的準(zhǔn)確性好，獲得的正確率和漏檢率分別比背景差法提高和降低約3％，獲得的誤檢率比幀間差法低約18％。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于位移差分的 MEMS 重力梯度儀。包括第一振子單元和第二振子單元；前者包括第一外圍框架和與第一外圍框架通過(guò)第一組梁連接的第一檢驗(yàn)質(zhì)量，后者包括第二外圍框架和與第二外圍框架通過(guò)第二組梁連接的第二檢驗(yàn)質(zhì)量，第一組梁和第一檢驗(yàn)質(zhì)量構(gòu)成第一機(jī)械振子，第二組梁和第二檢驗(yàn)質(zhì)量構(gòu)成第二機(jī)械振子，第一振子單元和第二振子單元相向正對(duì)設(shè)置，第一機(jī)械振子和第二機(jī)械振子的敏感軸位于同一直線上，第一檢驗(yàn)質(zhì)量上的電容陣列與第二檢驗(yàn)質(zhì)量上的電容陣列構(gòu)成位移檢測(cè)電容，通過(guò)位移檢測(cè)電容測(cè)得檢驗(yàn)質(zhì)量的位移差進(jìn)而得到