脉冲气压抛撒技术在军事和民用领域都有广泛应用，如灭火剂喷射、爆炸抛撒等，具有重要的学术和应用价值。本项目以密实填充颗粒为研究对象，在激波管中进行加载实验，借助多种瞬态测量技术，研究密实填充颗粒在脉冲气压驱动下的初始运动机制。

通过车载终端以至少 1Hz 的频率采集发动机动态运行数据和静态数据，并通过远程监管终端上传至远程监管平台；远程监管平台将车辆上传的动态运行数据输入相应的诊断模块进行信号诊断，输入相应的排放因子计算模型计算出排放因子，并读取 OBD 故障信息对排放结果进行有效性评估，从而获得车辆的实际排放状态。

利用啤酒废酵母处理含镉工业废水的方法,是将啤酒厂的废酵母泥经碱处理后制得啤酒酵母生物吸附剂;向含镉工业废水中加入啤酒酵母生物吸附剂多级循环吸附,再加入稻壳细粉搅拌均匀后压滤,焚烧滤饼得含有镉金属的灰烬从而回收镉金属.本发明制备啤酒酵母生物吸附剂所选用的主要原料是啤酒厂的废酵母,作助滤剂的是广大农村的稻壳,来源广泛,加工成本低,综合利用,变废为宝;本发明的生物吸附剂,对镉离子吸附时间短,吸附能力强;用稻壳作助滤剂使稻壳中91～93%的有机物在焚烧时除去,有利于镉金属回收;本发明方法工艺及设备简单,容易实施,无环境污染,便于推广应用,推广应用后必将产生较大社会效益和经济效益.

一种巷道底鼓实时监测存储装置通过将拉绳式位移传感器的拉 绳终端固定于一定深度处的巷道底板钻孔内，拉绳出口端采用刚性宽 垫片垫高固定于巷道底板，传感器引出线通过导线连接到编译好相关 程序的单片机，再通过单片机连接到防爆或非防爆的电脑主机串口， 主机通过悬挂销钉悬挂于巷道一侧帮，当巷道底鼓时，其值就及时传 递到单片机，最后存储到电脑主机。本发明解决了现有巷道底鼓监测 多依靠机械刻度测量人工劳动强度大、测量误差大等困难问题，实现 巷 道 底 鼓 的 连 续 准 确 监 测 与 实 时 存 储

中小制造企业要想在激烈的市场竞争中立足,必须加强采购管理.本文以供应链管理理论为指导,分析了现阶段我国中小制造企业采购管理中存在的问题,并提出了供应链环境下中小制造企业采购管理的策略.同时以长春某汽车零配件企业为例,论证了策略的可行性.

橡胶集料混凝土（crumb rubber concrete，CRC）是由普通水泥混凝土中掺加橡胶集料组成，与普通混凝土相比，橡胶集料混凝土具有高变形，高能量吸收，高阻尼，高抗冻、高抗渗、高抗冲击，高抗开裂，低收缩，低热膨胀系数，低等特性。根据上述特性，该项目拟对弹性混凝土的抗拉强度、抗压强度、冲击吸收率、收缩率等性能进行研究，将其应用于室外体育设施并有望投入市场。

产品服务:一种抗菌防护新材料在面膜、化妆棉、户外运动皮肤抑菌喷雾、内衣免洗喷雾等未来市场的打造。市场概况:美妆和运动领域商业模式:盈利模式是：创意时尚带动科技产品消费。会员制社群直销、搭配主题活动、与时尚产品混搭定期打包销售。

成果描述：项目把现代生物工程技术与传统酿造发酵技术相结合，利用自转化育种功能性菌株及各种酿酒发酵有益菌株，研制开发出各类新型微生物菌剂，既可有效利用和降低各类白酒生产原材料中残余淀粉含量，提高酿酒原料的利用率，增加出酒率，减少废弃丢糟的排放；还可根据不同人群饮食文化的嗜好，采用不同微生物菌种配合和工艺改造，生产出具有不同风格特点的新产品类型，实现经济、社会及环保效益的和谐统一。市场前景分析：本项目成果技术应用覆盖生物工程、生物化工、食品酿造等工程技术领域。由于核心技术是淀粉质材料的高效利用和酒精成分、风味物质的有效生成，因而相关技术成果适用于不同规模白酒发酵生产企业以及各类酿造食品及发酵饮料等传统和现代酿造生产企业选择性使用。本项目已在部分企业得到生产规模应用，产品市场前景良好。与同类成果相比的优势分析：针对各种原料的专用酿酒微生物制剂系列，为浅褐色粉粒，分别含多种高活性酿酒酶类和各种香型生香酵母，100斤粮食出酒率为50度白酒80-120斤。年产300吨，年销售收入300万元。国内领先。

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。

纯电动车用电力驱动系统的额定功率7.5kW，额定转矩24Nm，峰值功率可以达到24kW，峰值转矩100Nm，效率大于92%，最高效率为96%，转速6000rpm，电力驱动系统与整车控制器配合完成21项功能和11项系统故障保护，与国内外类似产品相比综合技术指标达到了国际先进水平。