“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责” 推出背景： 光是一个十分复杂而重要的生态因子，包括光谱、光强、光质等。光因子的变化对生物有着深刻的影响。 科学试验证明，不同波长的光对植物生长有不同的影响。可见光中的蓝紫光与青光对植物生长及幼芽的形成有很大作用，这类光能抑制植物的伸长而使其形成矮而粗的形态；同时蓝紫光也是支配细胞分化最重要的光线；蓝紫光还能影响植物的向光性。紫外线使植物体内某些生长激素的形成受到抑制，从而也就抑制了茎的伸长；紫外线也能引起向光性的敏感，并和可见光中的蓝紫和青光一样，促进花青素的形成。可见光中的红光和不可见光中的红外线，都能促进种子或者孢子的萌发和茎的伸长。红光还可以促进二氧化碳的分解和叶绿素的形成。 光谱对植物的影响科学家们还远远没有研究透彻，还需要更深入的实验去探究。   应对挑战： 缺少光实时处理中的数据，普遍的光处理都是作为预处理进行的实验 不同色光变化的频率对植物的影响实验较难实现   解决方法： 非损伤微测技术能够实时监测活体样品的动态分离子流速的变化，解决了活体样品实时检测的问题 便携式多光谱光照处理仪能够提供不同颜色光变化频率在活体生理上的应用 产品介绍 名称：便携式多光谱光照处理仪 型号：PFL-100 品牌：旭月 产地：中国 简介： 应对挑战： 缺少光实时处理中的数据，普遍的光处理都是作为预处理进行的实验 不同色光变化的频率对植物的影响实验较难实现 解决方法： 非损伤微测技术能够实时监测活体样品的动态分离子流速的变化，解决了活体样品实时检测的问题 便携式多光谱光照处理仪能够提供不同颜色光变化频率在活体生理上的应用   功能特点 1.基本功能： 提供红、绿、蓝、紫4种单色光和白光共5种颜色的光照 五种光照按固定频率固定顺序循环变化 2.性能参数： 工作电压：9V1A 提供光照种类：5种 光照变化周期：60s 光照变化顺序：红、绿、蓝、白、紫 各颜色光波长范围： 红光：615-650（nm） 绿光：495-530（nm） 蓝光：450-480（nm） 紫光：370-410（nm） 白光：450-465（nm）

XM-QX气胸处理训练模型   一、功能特点： ■ XM-QX气胸处理训练穿刺模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模拟了一成年男性上半身躯干结构，体表标志明显，锁骨、肋骨、胸骨、乳头等可明显触及，便于操作定位。 ■ 可在锁骨中线、腋前线进行气胸穿刺训练及穿刺后护理，穿刺位置可为锁骨中线第二肋间或腋前线第4~5肋间，进入胸膜腔时落空感明显，正确操作后可引流排气。 ■ 脚踏式充气方式，简单实用。 ■ 皮肤、穿刺囊可更换。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 气胸处理训练穿刺模型：1台 ■ 充气泵：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

产品概述：由特种环氧树脂、渗透剂、活性防锈颜料、聚酰胺树脂等制成的双组份防腐底漆。   特    点：  优异的防锈、防腐性能  减轻带锈底材的除锈劳动强度  优异的附着力、耐冲击性能  优异的柔韧性  良好的配套性   用    途：可直接用于有残余锈蚀但必须除去松动浮锈的钢铁表面，用于石油化工装置、采油设施、重型机械、管道外壁等钢结构的带锈涂装。

简单介绍： 医学信号采集处理系统是是一种多单片机控制、专为生命学科设计的生物信号记录和数据处理系统，取代了传统的多道生理记录仪、示波器、X-Y记录仪和刺激器等仪器，可应用于各院校的生理学、药理学、病理生理学、运动生理学和心理学等学科的生物学实验，是研究人员、老师和学生可以通过该医学信号采集处理系统观察到各种生物机体内或离体器官中探测到的生物电信号以及张力、压力、温度等生物非电信号的波形，从而对生物肌体在不同的生理或药理实验条件下所发生的机能变化加以记录与分析。 详情介绍： 一、      1、智能一体式,方便于科研与教学 2、4个通道性能指标完全一致的光电隔离放大器，硬件参数全程控可调 3、交、直流具有相同的增益：量程±0.5V——±20μV 4、采用16位采样芯片，系统*高采样率达1MHz，*低采样率0.01Hz；低通滤波：采用9阶贝塞尔滤波器。 5、隔离共模抑制比大于120分贝，等效输入噪声电压峰峰值小于1mV，信噪比大于80dB 6、文件回收功能：对过去做过的曲线，如忘记存盘或计算机出现特殊情况时，可将文件回收，实验数据可自定义保留时间，需要时可回收未保存或文件损坏的实验数据，保证了实验数据在任何情况不丢失。 7、刺激器具有光电隔离的刺激器，具有恒流、恒压输出两种方式幅度达100V，可完成小鼠的电惊厥、焦虑实验等科研项目.信号采集系统刺激器技术指标：幅度：0-100mv步长1mv，波宽：0.1-6000ms,程控调节步长0.1ms。 8、信号采集系统刺激器工作方式：三角波，正玄波，正副方波，左锯齿波，左锯齿波，任意波。单刺激，串刺激，主周期刺激，自动间隔调节刺激，自动幅度调节刺激，自动波宽调节刺激，自动频率调节刺激。刺激预览：在选定刺激参数后可用预览刺激脉冲的幅度、波宽个数等 9、具有监听和记滴功能，同时引入外触发功能，单台设备可根据用户需要设定1——31个显示通道。（5-31通道可用于分析）虚拟通道设计：通道原始数据、微分、积分、频率、平均图形实时同步显示， 10、预先设置生理、药理、病理生理实验项目，实验项目数≥68个。 11、通道扫描速度独立可调，具有可任意拖动灵活改变窗口宽度的双视系统，每个通道可以分别独立采样，数据处理，打印报告等。 12、具有数据剪辑和图形剪辑功能，可实现与其它软件的数据共享 13、具有打印预览功能，并可实现一次打印整个实验数据的功能，有医学统计功能 14、心电测量功能：可对心电图心率、P幅度、PR期间、QRS时程、ST、T幅度、QT期间进行处理，并可直接进入Excel、SPSS、SAS等处理软件 15、用户也可以上传有自身学校特色的模块，信号采集系统专项实验包括:突触后电位(EPSP)采集分析模块、心肌电缆特性测定、无创伤性大鼠尾动脉血压测定、心肌有效不应期测定、细胞内钙动力学分析动物潮气量\用力呼吸肺功能测定(容积法)、下肢运动机能分析、肌力储备分析、放电叠加、血液动力学综合试验等。

由于受到云、气溶胶等不利天气的影响，基于热红外遥感反演的地表温度数据存在空间不连续问题，阻碍了地表温度产品的实际应用。

本书共11章,第1章阐明了研究背景与意义,国内外研究现状,研究对象概况,三维建模技术方法;第2~6章分别介绍了海清寺的阿育王塔,万年宝鼎,关圣帝君像,浮雕长廊三维建模的技术方法;第7~9章分别介绍了淮海工学院苍梧校区的欣园亭,化工工程学院实验楼,测绘工程学院集中办公区三维建模的技术方法;第10~11章分别介绍了石灰岩矿与地质灾害体的三维建模与应用技术方法.

2020年1月30日，天津大学生物信息中心新型冠状病毒基因组注释数据库上线，并纳入中国国家基因组科学数据中心向全球开放服务。天津大学生物信息中心的高峰教授、罗昊博士采用已研发的ZCURVE_CoV系列软件对包括新型冠状病毒(2019-nCoV)在内的两千余株冠状病毒的基因组进行了基因识别和酶切位点预测，并以数据库(ZCURVE_CoV Database)的形式提供网上服务。

为服务社会大众了解疫情走势，并为相关部门提供决策支持，北京航空航天大学北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生，与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队，全力投入建模和系统研发，已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等，并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台，数据单日访问量近 5 万次。此外，中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测，为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务，实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点与结束日期预测、疫情缓解系数评估等功能。此外，大数据与脑机智能高精尖创新中心研究团队根据疫情确诊患者相关公开数据，利用自然语言处理等技术，从已公开全国各省市直辖区四千余位确诊患者轨迹中抽取了基本信息(性别、年龄、常住地、工作、接触史等)、轨迹(时间、地点、交通工具、事件)及病患关系形成结构化信息。同时开发确诊患者轨迹可视化查询与分析系统，为疫情传播与防控相关研究提供有效支撑。

本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。

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。