本发明提供一类具有酪氨酸酶抑制活性的化合物，包括六种从桑叶中提取的具有酪氨酸酶抑制活性的多酚类化合物。将药材经乙醇水溶液加热提取，浓缩，硅胶柱分离，洗脱，洗脱液浓缩干燥，再用制备液相色谱继续分离，收集溶液，溶液浓缩干燥后得到样品并进行结构鉴定。本发明还提供了从桑叶中分离上述多酚类化合物的方法。本发明提供的六种多酚类化合物具有较强的酪氨酸酶抑制活性，能够有效预防和治疗黑色素合成异常导致的人体色素沉着性疾病、黑色素瘤以及其它需要抑制酪氨酸酶活性的病症，可用于制备治疗此类疾病的药物。

相关专利制备出一种对衣原体的生长具有明显的特异抑制作用。该蛋白对沙眼衣原体有确切的特异的清除效果应用范围:沙眼衣原体引起的泌尿生殖道感染的发病率居性传播疾病之首，是美国最常见的疾病之一，在全部人群中感染占 10-19%，是引起前列腺炎和盆腔炎最主要的致病菌，可导致不孕和异位妊娠。目前临床上沙眼衣原体的治疗以抗生素为主，不仅治疗效果不令人满意，而且引起菌群失调，抵抗力下降等众多的问题。 经过进一步的人体实验，这种衣原体噬菌体蛋白可以转化为临床最为需求的、国际上首创的最新生物治疗，特异性应用于临床沙眼衣原体感染的治疗。效益分析:基于相关专利开发应用在沙眼衣原体生殖道感染的生物治疗。 一、主要技术优势：分子量约 50kDa 的蛋白片段，免疫原性低，更容易进入组织深层，制造成本低； 二、抑制率可达 65%-92%，对各型衣原体标准株和临床病人中分离株。 三、这种良好的效果在生殖道衣原体感染小鼠模型中得到了验证

本发明提供了一种具有ACE抑制功能的鱼肉蛋白肽及其制备方法，属于食品加工技术领域。本发明的鱼肉蛋白肽制备方法包括：(1)制备去脂的鱼肉浆液；(2)调节鱼肉浆液温度和pH值1‑3，加入胃蛋白酶酶解；(3)调节温度和pH值为6.5‑8.0，加复合蛋白酶酶解；(4)酶解液高温下保温后冷至室温，离心并取上清液通过二步超滤法处理；(5)滤液过柱分离，收集洗脱峰，即得。本发明方法适于产业化生产，不添加任何添加剂，制得的鱼肉蛋白肽具有优异的ACE抑制功能，IC50小于0.34mg/mL，肽中分子量小于1000D的肽比例为95％以上，易吸收，可广泛应用于特需食品和营养食品的制造。

本发明涉及一种利用 GPU 实现外辐射源雷达多通道时域杂波抑制的方法，主要解决雷达探测环境 中的杂波抑制问题。主要步骤为:首先获取校准后参考和监测通道数据，并分配计算所需内存、显存; 然后加载数据到 GPU 显存，采用迭代算法计算自相关矩阵 Rx，求逆得利用参考和监测通道数据计算互 相关矩阵 C，计算与 C 乘积得到矩阵 D，计算参考通道数据与矩阵 D 乘积得到监测通道中直达波与多径 分量从监测通道数据中减去得到目标回波分量;最后释放已分配的内存、显存。本发明克服了迭代类杂 波抑制算法收敛速度和稳定性等难以确定的困难，降低了 ECA 及 ECA-B 算法的时间和空间复杂度，并 具有平台搭建简单、稳定性好、运算速度快、扩展性强、易于开发等优点。

本发明公开了一种用于抑制激光器脉冲过冲现象的激励电源。 该激励电源包括控制模块，开关电源模块及谐振模块。控制模块输出 频率变化的驱动脉冲信号，经过开关电源模块处理后输出交流方波信 号，交流方波信号经谐振模块调幅后变为在每个周期内先为低电平后 为高电平的周期性的激励信号。该激励电源输出的激励信号能够在抑 制过冲现象的同时使激光脉冲的上升沿更加陡峭，满足激光加工对激 光脉冲输出波形的要求，对于提高激光脉冲加工的质量和效率

本发明公开了一种高精度高电源抑制比的带隙基准源，包括启 动电路和基准电压产生模块；基准电压产生模块包括电源抑制比增强 电路、基准电压产生电路和温度补偿电路；电源抑制比增强电路的第 一输入端连接至启动电路的第一输出端，基准电压产生电路的第一输 入端连接至启动电路的第二输出端，基准电压产生电路的第二输入端 连接至电源抑制比增强电路的第一输出端；温度补偿电路的第一输入 端连接至启动电路的第二输出端，温度补偿电路的第二输入端

一种三自由度微振动抑制平台及其控制方法，属于振动隔离与 抑制装置，解决现有主被动复合隔振机构存在的结构复杂、控制方式 繁琐的问题。本发明的三自由度微振动抑制平台，包括基础平台、负 载平台、完全相同的三套单自由度主被动复合隔振组件以及控制器， 每套单自由度主被动复合隔振组件上下两端分别与负载平台和基础平 台连接。本发明的控制方法，包括计算逻辑轴位移信号、计算逻辑轴 控制信号、计算物理轴实时控制信号和传递步骤。本发明结构简单， 刚度可调，能够对 X 轴、Y 轴的转动方向及&

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。