该成果提出了一种基于同质块均值核类内协同表示分类方法。同质块均值核能够有效地为目标样本确定其邻域区域内的同质样本，并将目标样本和同质块内的样本与训练样本之间的相似度作为新的特征向量，在有效提高类别区分度和空间表征能力的同时，提升了特征生成的效率。其后在分类过程中，利用类内协同表示分类中的吉洪诺夫正则项加强测试样本和各个类别训练样本之间的相关性的同时进一步提高分类效率。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数与在该训练样本集数量下的分类结果表现参阅表 1。 （1）相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 15%；相比于 JCR 方法，OA 提高了约 2-4%。 （2）该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。同时有效降低了离散错分样本的数量，改善了过平滑的分类效果。参见表 1 与图 1。 （3）同时该成果特征提取方法有效提高了特征提取效率，参见表 2。 表 1.PaviaU 大学数据的训练样本选取与分类结果 表 2. 不同窗口大小下的特征生成时间比较

本发明提出了一种基于操作转换的文本编辑实时协同方法，本发明首先通过产生的本地操作发送到 其他站点，然后通过因果接受找出与该操作具有并发关系的操作；对其进行转换得到该操作在该站点的 执行形式，并将该操作加入到执行队列，完成协同编辑；本发明能够支持在网络环境下多用户实时对同 一文本进行协同编辑；本发明能够支持实时协同编辑工作，即所有的用户最终得到一致的结果的，并且 结果是用户想要的；本发明应用到实时协同编辑中不需要全序控制；不仅能够做到结果一致，而

本发明设计了一种具有协同防腐效应的自愈合涂层及其制备方法，属于金属防腐涂层领域。具有协同防腐效应的自愈合涂层，其特征在于：将封装有缓蚀剂的高分子微球分散到环氧树脂中，再将一定量的球状锌粉和片状锌粉分散到环氧树脂中，保证在缓蚀剂与金属生成保护膜之前，金属受到阴极保护效应而免受腐蚀。具有协同防腐效应的自愈合涂层的制备方法，其特征在于，制备包封聚天冬氨酸缓蚀剂的脲醛树脂微球，将包封聚天冬氨酸缓蚀剂的脲醛树脂微球、球状锌粉、片状锌粉分散到环氧树脂中，将环氧树脂与一定量的环氧树脂固化剂、分散剂、消泡剂混合制成涂层，将涂层涂覆在金属表面形成具有协同防腐效应的自愈合涂层。

本发明公开的是UV协同络合/Fenton体系处理含染料及PVA中性废水的方法,其步骤为:废水经微生物多孔金属膜反应区进行厌氧处理和喷射床生物反应器进行好氧处理,使用络合剂形成PVA-聚甲基丙烯酸络合物,加入絮凝剂形成沉淀,利用废钢以及钛铁矿生产二氧化钛的副产废物,在一定强度紫外光(UV)照射下加入双氧水磁力搅拌反应,进行UV/Fenton氧化.本发明通过对络合物,催化剂,双氧水投加量及紫外光强度及时间等关键因素的动态调控得到最佳处理效果,能够在pH中性条件下实现含染料和PVA废水的高效处理,且合理利用废钢以及钛铁矿生产二氧化钛的副产废物,以废治废,提高处理效率。

本发明提供了一种竖向协同隔减振/震装置及其使用方法，包括水平设置的上支架和下钢板、竖向夹置在上支架和下钢板之间的螺旋弹簧、同轴置于螺旋弹簧内的组合式粘弹性圆筒阻尼器，上支架包括环向的侧翼板及分别固定在侧翼板上端面和下端面的支架顶板和支架底板，组合式粘弹性圆筒阻尼器包括同轴套装的内套筒、外套筒和高温硫化于内、外套筒之间的粘弹性阻尼层，组合式粘弹性圆筒阻尼器通过内套筒顶部的螺栓穿过并固定于支架底板上，外套筒的底部固定在下钢板上。 本发明在弹簧隔振系统的基础上，采用大阻尼比、性能稳定、密封性好、适于工程应用的粘弹性阻尼材料提升装置系统耗能能力，并设计了适于竖向承重结构承受竖向激励的完整弹簧阻尼协同工作系统，发挥优异的隔振、减振作用。

成果介绍“卫星与无线通信融合系统研发及产业化”就是由东南大学、南京中网卫星通信股份有限公司和江苏大学三家单位合作完成。卫星通信具有覆盖广和不受地域限制的优势，但是受到遮挡以后，信号就会不好，而且通信的成本太高，2M带宽每小时就要花费几千元。而随着3G、4G的普及，地面无线通信已经发展得相当完善，但是在地面基站未覆盖区域，或基站一旦受到洪水、台风、地震等自然灾害破坏时，就无法通信了。正是基于这两个通信系统的特点，我们‘取长补短’，巧妙地将两种通信系统融合起来，研制完成的系统可以根据不同策略自适应地选择地面通信链路或卫星链路”技术创新点及参数他和团队成员克服了很多困难，提出了多项独创性的方法，目前已申请国家发明专利40项（其中24项已经获得授权），编制国家标准3项，发表国内外核心期刊论文61篇（其中SCI收录16篇）。项目研制的卫星与无线通信融合系统实现了规模产业化，部分性能指标处于国际领先水平，并在气象、安监、环保和军队等诸多行业得到极其广泛的应用，得到了政府有关部门和客户的一致好评。市场前景目前本项目的产品已经应用到全国26个省市的18个行业。其中，气象和安监市场占有率达到70[%]，环保市场占有率达到60[%]。产品曾为“神舟系列”飞船的发射和回收提供气象保障，为汶川地震、雅安地震和甘肃舟曲特大泥石流等提供了应急通信服务，为上海世博会和深圳大运会等重大活动提供了气象保障和视频直播服务。产品已经实现直接销售收入8.3亿元，产生的间接经济效益数百亿计。

大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化； 目前每类模型需要单独的开源系统来支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标：研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点，该系统具有三个 方面的优势：首先，这套系统采用融合架构，一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合，另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合，并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询，实现高效的跨模型查询。其次，对于复杂系统来说，时效性非常重要，这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础，更重要的是，我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后，对于 大数据应用来说，系统扩展性非常重要，本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面，分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构，我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合：设计和研发了多模型数据管理与查询引擎，支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型，实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能，将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言，通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验，多模型数据融合查询，比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询，所以FAST系统在易用性上也表现良好，降低使用门槛，提高开发效率。多计算模型融合：在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合，批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达，批是对有限数据集 的运算，流是对无限数据流的计算，我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达，通过识别的bounded标志，来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达，可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口，实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算，融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效，即缩短大数据分析的时间消耗， 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统，为了做到高时效，系统不能存在性能短板，因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示，自下而上，需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储，面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化；对于批流融合计算，在统一表达基础上，进行系列融合优化技术， 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等；在机器学习层面，进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效；而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题， 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐，来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展，由于大数据应用规模很大，数据增速快，对系统可扩展性的要求非常高，为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层，系统都部署在云计算的虚拟化资源之上，利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块， 能实时监控软硬件系统的状态，按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层，分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层，我们扩展了机器学习模型的参数规模，使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练，并且性能方面有明显提 升。亮点成果：融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间，在阿里的生产环境中，研发 的系统一直连续稳定运行，基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析，综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力， 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间，基于智能交互向导技术，也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用，基于大数据分析，帮助卖家分析产品 销量变化的原因，以及促销的有效手段等。

流立方在技术流派里属于流式大数据实时处理领域，但兼顾了批式数据处理技术的优势，一定程度的做到了混合时态的实时处理。流立方通过在数据流水过程中嵌入流处理引擎将所有流过的数据进行实时处理, 并生成多维度的可计算数据魔方。1）超高并发性：“流立方”产品拥有每秒处理百万笔交易流水复杂分析的能力。而达到这样的性能仅需要 8 台普通的 pc 服务器搭建的集群。2）超低时效性：流立方对每笔流水处理的延时严格控制在毫秒级，实际生产中平均延时稳定在 10 毫秒左右。形象一点来说，也就是在海水涌进海洋的几乎同一时刻，数据就被分析完成了，远远低于人类学上 0.1 秒即有所感知的时间节点，处理速度比一眨眼快了很多倍。最近一年，流立方的高级版本更是提升到了微秒级的处理延时，将被用在春运票务、军工、反恐等要求更加极致的场景。3）高可靠性、高扩展性、高兼容性：流立方自带的可计算分布式缓存高性能、高可靠、高可扩展。在内存不足时, 能够平滑扩展到多节点。流立方平台内支持算法数量达到几十个。计算模型、脚本独立管理,在线编写、即时部署即时生效, 大大节约上线时间。