该专利针对造纸废水污染负荷高、难降解有毒有机污染物含量大的特点，首次通过反应器内区域分割，实现产酸、产甲烷两相分离，产甲烷两阶段处理的模式，优化了厌氧微生物菌群，有效解决目前造纸废水厌氧处理效率低、易酸化崩溃、运行稳定性差的问题。参评专利目前已在国内37家企业推广应用，近三年累计实现节支效益超过3.4亿元，在造纸废水领域产生了显著的经济效益，专利发明人因该专利取得的良好应用效果而获得2015年广东发明人奖和2014年度中国造纸蔡伦科技奖。并获得了广东专利优秀奖。

技术特点及优势 1、对现有的用于污水处理的膜进行改性，提高膜通量，减小跨膜压力。膜通量较现有膜提高2倍以上，跨膜压力只有1米左右水柱。 2、突破了以往MBR膜都是与泥水直接接触的固有形式，对MBR结构进行了改进，减少膜与污泥、胞外聚合物（EPS）等膜污染关键物质的接触，可以极大缓解膜污染问题； 3 、采用的廉价耐污染膜材料，延长膜的使用寿命，降低运行成本； 4 、控制反应器微生物处于内源呼吸期，反应器中能有效建立细菌—原生动物—后生动物微生态系

本发明属于可再生清洁能源装置领域，并公开了一种具备截料机构的列管式生物质气化炉反应器，其从上到下依次包括上部汇料室、中部壳体和下部气固分离室，其中中部壳体的内部设置有多个在竖直方向上彼此平行的气化列管，在各个气化列管的内部还分别配置用于对生物质气化反应过程中所产生的碳颗粒执行拦截功能的截料机构，该截料机构包括竖直设置在气化列管中的支撑杆、水平贯穿安装在此支撑杆上且沿着竖直方向间隔分布的多个截料小孔板、使所有支撑杆予以固定的支架，以及与所述支架相连用于使得所述截料小孔板发生偏心运动的驱动单元。通过本发

采用核酸适配体及分子印迹等技术，辅助计算机模拟及信号放大等手段，筛选及合成了重金属等化学危害物残留的速测敏感元件；自制单克隆抗体，采用双水相纯化结合原位固定的方式制备了瘦肉精等兽药残留的速测敏感元件。在此基础上，与光电、量热传感器联用构建了系列传感器。

研究团队基于cGAMP设计制备了一种肺部仿生纳米颗粒（PS-GAMP）来模拟流感病毒肺部感染，发现其能够在不破坏肺部表面活性剂（PS）和肺泡上皮屏障（AEC）的情况下，激活AMs和AECs，促进疫苗产生高效的体液和CD8+ T细胞保护性免疫反应，以抵抗多种异型流感病毒的攻击。研究结果提示AECs在产生广泛的交叉保护以抵御各种流感病毒方面具有十分重要的作用，表明PS-GAMP可能是一种“通用”流感疫苗的潜在粘膜佐剂。

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。

本发明涉及一种结合胰岛素样生长因子C结构域多肽(IGF-1C)的壳聚糖水凝胶，其具有良好的细胞相容性和生物活性。这类活性水凝胶具有可注射性，能够作为载体材料，促进干细胞对组织损伤的治疗效果。其为移植干细胞提供适宜的组织再生微环境，从而提高移植干细胞的存活率。增加干细胞在损伤区内的存活及驻留，促进移植细胞存活、增殖，减少凋亡，促进损伤部位血管新生以及功能恢复，进而提高干细胞移植治疗组织损伤的治疗效果。此外，移植后水凝胶并没有促进干细胞发生不良分化。

南开大学药学院与天津大学国际生物医药联合研究院组建新药开发联合攻关团队，针对新型冠状病毒的生物学特点、传播特征和公共卫生风险防控的潜在需求，开展了病毒防治相关药物的研发，从药食同源分子中发现了可预防冠状病毒感染作用的候选分子。 南开大学药学院与研究院联合攻关团队，利用人工智能辅助的虚拟药物筛选系统，从中药单体库、药食同源天然分子库和成药化合物库中筛选潜在的互作界面抑制剂，尤其关注药食同源类物质所含的活性分子。通过筛选和既往药理信息的综合分析，观察到多种药食同源的中药中含有抑制病毒与受体结合的潜在活性分子，为中医药方剂的配伍和新型冠状病毒感染的肺炎的防治提供了一定的信息。

本发明公开了可同时测定梨的多个指标参数的装置，包括：暗箱；位于所述暗箱内，用于测量梨的重量的电子称重旋转平台；位于所述暗箱内，用于测量梨的高度的高度测量装置；用于向梨发射检测光的光照模块；用于接收梨的反射光的光谱采集模块；用于接收所述电子称重旋转平台和高度测量装置的信号计算样品体积，以及用于接收所述光谱采集单元信号计算样品pH值的控制单元。本发明还公开了一种利用所述的可同时测定梨的多个指标参数的装置测定梨的多指标参数的方法。本发明实现了梨的重量、高度、体积以及pH值的多项物理参数的快速检测，检测快速准确，检测成本低，环境污染小。

研究背景：  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。