授权发明专利。本发明属法医学领域，具体涉及一种基于20个三等位基因SNP遗传标记的法医学复合检测试剂盒。本发明试剂盒由分离包装的复合扩增引物混合物、多重单碱基延伸反应引物混合物、等位基因分型标准物混合物、复合扩增反应混合液、以及单碱基延伸反应混合液构成。所述试剂盒通过单管内的复合扩增反应和多重单碱基延伸反应，利用法医遗传实验室通用的毛细管电泳平台，可一次性快速、准确地获得生物检材的20个三等位基因SNP遗传标记的分型，确定检材的个体来源，为法医个人识别提供一种新的技术手段。该试剂盒在法医学领域具有良好的应用前景。

本发明公开了一种含风电的三相不平衡配电网的静态电压稳定 性评估方法，包括获取配电网系统参数以及接入配电网的风电参数； 含风电的配电网系统的负荷增长因子 LSF 的初始值为 1，根据配电网 系统参数和风电参数获得含风电的配电网系统在当前 LSF 下的潮流， 并判断潮流是否收敛，若是，则获得配电网各个节点的电压幅值、相 角以及各支路末端的传输功率，若否则配电网失去静态电压稳定性； 根据含风电的配电网的潮流计算结果获得各支路的静态电压稳定指 标；根据各支路的静态电压稳定指标获得全网的静态电压稳定指标和 稳

激光雷达等传感器以及高效率砷化镓太阳能电池是国务院国家制造强国建设战略咨询委员会列出的核心基础元器件，本项目在国务院国资委以及国家级人才计划科研项目支持下，联合国内知名企业进行关键技术攻关，研制出基于砷化镓的超快半导体激光芯片与激光器可适用于激光加工、5G通信、生物医疗等领域，同时研制出的高效率砷化镓薄膜三结电池曾获得世界最高效率，相关产品已处于中试和量产阶段，本项目相关技术和产品曾获得过2018年度上海市科技进步二等奖，2020年中国发明协会发明创新二等奖，2020年中国光学学会光学科技奖一等奖等奖励。本次将展示本项目研制的相关砷化镓基半导体激光器以及高效率柔性轻质砷化镓薄膜三结太阳能电池。

本发明提供一种PCLm-PEG6000-PCLm温敏自组装三嵌段共聚物，该共聚物呈两相转变特征，可作为药物载体应用于药物释放控制体系或可降解生物材料用于组织工程。本发明还提供了包含该三嵌段共聚物的药物组合物及其制备方法，以及该药物组合物的用途。本发明所述的PCLm-PEG6000-PCLm三嵌段共聚物与水组成的体系既能装载水溶性药物，也能高效装载水不溶性药物，具有很好的缓释效果。

我们对如何通过预测控制的各要素设计，提升逆变系统的性能指标，进行研究，取得了良好的成果。对LCL型三电平逆变系统，我们在分析系统指标与系统控制量之间关系的基础上，设计了相应的基于个离散控制量的预测控制器，为解决该类非线性约束优化在线计算量大的问题，基于分值定界的思想提出了相应基于DSP的快速算法。为进一步提升逆变系统的效率等指标，我们提出了变系数的光伏逆变预测控制器，在目标函数中对电流跟踪和大电流时开关动作的抑制实现了统一，设计了相应的系数表达式并给出相关算法和实验结果。我们进一步研究了基于预测控制的微电网系统的调度问题，针对微电网群系统集中式优化计算量巨大的问题，我们从结合ADMM，从给出了系统的分布式预测控制器并对其在线迭代算法并进行了研究和验证。同时，我们对无线并联型逆变系统的稳定性进行了分析。达到了预期研究目标。

视频剪辑是一项简单却繁琐的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的视频剪辑，剪辑结果有着很强的主观色彩。通过采集大量各类体育赛事数据进行模型训练，利用深度神经网络良好的自主学习能力，采用Centernet作为多目标检测能力的实现框架，同时利用Transformer重构目标检测进行连锁，二次捕捉目标检测的准确性。CenterNet和Transformer的融合，实现了端到端的目标检测，在准确性提升的基础上满足实时处理视频的要求。综合应用多目标检测跟踪以及多模式识别技术，实现短视频的智能化剪辑，极大程度减少了人工工作量，同时也增加了短视频剪辑的客观性，在大数据时代背景下有着重要的现实意义。

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

多PC多核分布式并行计算系统是一个通用的分布式并行计算平台，易于使用且扩展能力强，适用于海量数据的数据分析、数据统计、数据挖掘、科学计算等领域的快速处理。 图1多PC多核分布式并行计算系统布局图 系统实现了任务提交、任务管理、任务分配、任务调度、负载均衡、结果融合、容错处理等功能。用户只需要通过C、C++、Fortran等编程语言，按照串行思路编写数据处理和数据融合函数，就可实现中小集群环境下的多PC多核分布式并行计算。 主要性能： ？ 系统可扩展性好，可适应几个到100个计算节点，可适应一个或多个磁盘； ？ 在网络带宽和磁盘读写速度等能保证的情况下，处理速度与计算节点数目基本呈线性变化； ？ 动态加载不同的计算函数和处理函数，实现不同的数据处理。