在公司攻克硅胶行业内的难点、瓶颈问题时，缺少高端的技术人才。

移动通信是信息社会的重要基础支撑。为实现宽带信息服务向移动终端延展，发展以数据业务为主的宽带移动通信网络已成为我国的基本战略需求。移动网络能源消耗快速增长，频谱资源日益紧缺，单纯从点到点无线链路寻求系统性能的提升已面临发展瓶颈，需要从全新的角度寻求突破，力求从网络架构及多节点协作等方面着手解决移动通信业务迅猛发展所面临的频谱和功率利用率的大幅度提升问题。在国家自然科学基金重大项目和国家科技重大专项课题等多项重要课题的支持下，经过近10年的研究与探索，本项目在分布式无线网络的容量解析分析方法、分布式系统的网络规划与资源联合调配、协作传输以及基于环境特征的自组织组网等方面取得了一系列突破，形成了分布式无线组网与协作传输理论技术体系，解决新一代移动通信系统所涉及的网络效率、频谱效率、功率效率和运营效率等问题。

感光区长度不小于9cm，光电二极管点阵密度不小于15dot/mm。

企业目前急需要PLC领域的编程人员，负责企业日常的程序编写工作及设备维护

本发明公开了一种非易失性三维半导体存储器的栅电极及其制 备方法；栅电极包括 n 个依次成阶梯状排列的栅电极单元，每个栅电 极单元为柱状结构，由连通电极和包围在连通电极周围的绝缘侧壁构 成；所述连通电极的上表面用于连接栅层，下表面用于连接字线。本 发明适用于在字线等前道工艺完成后制备连接栅层的电极结构。此电 极结构呈阶梯状连接不同堆叠层且相对应的栅层，对叠层中非相对应 的栅层与栅电极之间通过绝缘层隔离

本发明公开了一种非易失性高密度三维半导体存储器件及其制 备方法，包括由多个垂直方向的三维 NAND 存储串构成的存储串阵列； 每个三维 NAND 存储串包括半导体区域以及围绕半导体区域的四层包 裹结构；半导体区域包括沟道以及分别与沟道两端连接的源极和漏极； 源极与漏极串联连接；沟道为方柱形结构；四层包裹结构从里到外依 次为隧穿电介质层、电荷存储层、阻隔电介质层以及控制栅电极；阻 隔电介质层在不同的方向具有不同的厚度，

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。