本发明公开了一种基于图数据处理系统的数据并行访问方法， 所述方法包括以下步骤：S1、载入图数据至内存，将图数据各节点平 均分配至各处理器上并行处理；S2、各处理器调用图算法并行处理分 配至自身的图数据节点，处理过程中对图数据节点进行原子性读写； S3、将经图算法处理后的所有图数据节点写回至硬盘形成完整图数据， 判断所有图数据节点是否均收敛，如果收敛，则流程结束；如果不收 敛，则返回步骤 S1 进行下一次循环直到写回至

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

产品详细介绍  三用紫外分析仪,暗箱式紫外分析仪 三用紫外分析仪,暗箱式紫外分析仪,手提式紫外分析仪,台式紫外分析仪,凝胶成像系统,紫外灯管，紫外分析仪生产厂家，紫外分析仪用途，紫外分析仪原理 UVG25型紫外割胶仪  产品简介：领成UVG15 /UVG20 /UVG25型紫外割胶仪（暗箱替代型），结构现代，替代传统的庞杂的暗箱型紫外分析仪。 特别采用302nm波长对样品的破坏作用更小，它可适用于DNA、RNA电泳凝胶样品的观察，可检测蛋白质，核甘酸等，在制药工业中检查激素生物碱、维生素等能产生萤光的药品质量，对薄层分析，各种同功酶，纸层分析进行观察分析和摄影，并可作为PCR技术的专用仪器。  二、仪器结构 仪器装有二组透射紫外光源，提供不同的光强度。并专业设计的进口防紫外玻璃盖，可对样品全面直观地观察分析，紫外玻璃盖能过滤99%以上的紫外线  三、技术参数

产品详细介绍南京金牛高速分析仪器有限公司专业制造各类钢铁成分分析仪器,铸造生铁化验仪,球铁分析仪器,有色金属分析仪器，多元素分析仪器，高频红外碳硫分析仪器，电脑碳硫分析仪，三元素分析仪，五大元素分析仪等高速分析仪器，产品高、中、低档齐全。可测定工业材料中碳、硫、锰、磷、硅、镍、铬、钼、铜、钛、稀土总量、镁等元素。仪器测量范围广、精度高， ISO9001：2000质量管理体系认证企业，是南京市计量监督检测院“抽检合格企业”，被评为“南京市重合同守信用企业”， “金牛”商标被评为“南京市著名商标”，产品荣获“南京市名牌产品”称号。  JN-D铁水碳硅分析仪(热分析仪)，是一种用于炉前铁水成份快速分析的实用型产品，能自动控制重要的冶金参数，弥补“光谱”难以测准非金属元素（C、Si）之不足，以及常规分析仪器不能满足炉前快速分析的时间要求，满足铸造生产的质量控制要求。一、主要技术指标：1、测量功能:对灰白凝固铸铁进行C%、Si%、CEL、△T、△Tm等测量；2、测量范围：C 2.1～4.2 、Si 0～20 、CEL 2.5～5.0、 型号K 200℃～1370℃；3、测量精度: C±0.039、 Si±0.1%、 CEL±0.047%；4、测量时间：最大240秒；5、四位LED数字显示，直观、清晰，可自动打印测量结果；6、电源电压：220V/AC、50/60Hz、功率15～35VA、环境温度0～50℃。二、金牛仪器服务承诺：1、所售化验仪器三包一年，终身服务，产品售后服务热线电话24小时开通，定期回访客户； 2、免费培训化验人员，现场培训或来公司培训均可；3、常年供应化验仪器所需各种配件:特制硅钼粉、锡粒、各种标样、玻璃器皿、分析天平、添加剂等。

一种基于计算相关度的多数据中心数据布局优化方法，根据执行计算处理数据集的情况，生成计算 集和数据集集合的访问关联矩阵，计算出任意两个数据集之间的计算相关度，生成对应的计算相关度矩 阵;计算每个数据中心的基本容量，定义布局关联矩阵，根据计算相关度部署数据集。本发明通过构建 访问关联矩阵和布局矩阵，给出计算相关度的具体数学表示，根据建立的计算相关度矩阵，以低复杂度 的方法实现数据布局，并将新数据和中间数据动态部署至合适的数据中心，可以有效减少跨数据中心数 据调度，提高系统的访问性能。

应用领域/Apply Domain      煤炭、焦炭、矿石、炭黑、负极材料、原料沥青和固体生物质燃料等物质的水分、灰分、挥发分测定并计算其固定碳、氢含量和发热量，飞灰、炉渣中的可燃物含量分析；煅后石油焦的水分、灰分、挥发分分析；水泥的烧失量分析。  技术特点/Technical Features 1、流程规范、结果准确：水分、灰分、挥发分的测试流程、条件和结果均满足要求，不需要进行校正，可用于仲裁分析。 2、测试速度快：开机即可进行试验，采用多炉双天平结构，带有恒温干燥装置，水分、灰分、挥发分三个指标可任意组合测定或单独测定，同时测试24个试样的三项指标可在90分钟内完成。 3、自动化程度高：采用计算机实时通讯技术和自适应控制技术，将电子天平集成到仪器内部，结合自动称量机构，采用热重分析法，自动称样、自动送样、自动处理数据、结果计算、报表打印和存储等，实现无人值守。 4、操作简便：试验过程中无需取放坩埚盖、送样和取样，同时利用进口气缸自动控制水、灰部分上盖的开关，避免高温辐射和烫伤的危险。 5、控温准确：圆井形高温炉，温场分布均匀，优化的流程避免了流水线工作方式下频繁开启炉门造成温场扰动的现象，PID控温算法确保控制精度达到1℃。 6、采用隔热机构，确保内置天平工作环境稳定无干扰。 7、经典结构设计：称量和送样机构，提高称量和送样速度，缩短试验时间；没有“机械手”等滑轨平移装置，避免出现传送过程中掉坩埚、错位、摔坏坩埚等事故。 8、热天平称重技术：单一样盘，无需频繁地将样品在燃烧盘和称量盘之间来回移动，在同一气氛环境下用空白坩埚进行校正，避免流水线方式下坩埚温度不一致引起称量误差的问题；多种称量方式可选。 9、适应性强：不用依靠任何瓶装气体和空气压缩机来驱动和助燃。 符合标准 GB/T212-2008 《煤的工业分析方法》 GB/T30732-2014《煤的工业分析方法仪器法》 ASTM-D5142-2009  《煤和焦炭分析试样的工业分析方法——仪器法》 GB/T483-2007 《煤炭分析实验方法一般规定》 ISO 562-2010 《硬煤和焦炭——挥发分的测定方法》 ISO 1171-2010《固体矿物燃料——灰分测定》 GB/T28731-2012 《固体生物质燃料工业分析方法》 GB/T211-2017《煤中全水分的测定方法》 JB/T5520-91 《干燥箱技术条件》 GB/T2001-1991《焦炭工业分析测定方法》 DL/1030-2006《煤的工业分析自动仪器法》 MT/T1087-2008《煤的工业分析方法 仪器法》。 ASTMD7582-2012 《煤和焦炭工业分析标准测试方法热重法》 GB 18484-200 危险废物焚烧污染控制标准 CB 18485-2014 生活垃圾焚烧污染控制标准 CII 90-2002 生活垃圾焚烧处埋工程技术规范 技术参数/Technical Parameters 1、试样重量：0.5g～1.1g（可自定义） 2、工作温度：室温～1000℃ 3、控温精度：±2℃（水分）、±2.5℃（灰分、挥发分） 4、试样数量：水、灰部分1~20个            挥发分部分1~24个 5、测试温度：105℃（水分）、815℃（灰分）  、 900℃（挥发分） 6、测试数量/测试时间：1个工作日（8小时）可测量2批24个的工业分析全指标样 7、精密度：符合GB/T212-2008标准和ASTM D5142-2009标准要求 8、准确度：在标准样品的不确定度范围内 9、分析天平称量精度：0.0001g 10、电源：220V±22V、50HZ±1HZ 11、功率：水灰部分：4kW                挥发分部分：2.5kW 12、外型尺寸：620x530x760mm              550x580x510mm 13、重量：120kg 产品优势 1、水灰测试部分与挥发分测试部分独立控制，可同时并行测试，也可单独进行测试，放样完成后即可自动完成实验全过程，无需中途打开坩埚盖或更换坩埚；  2、设备正前方配备电子天平的外置显示屏，实时显示天平数据，便于样品的称量，提升工作效率。  3、经济、便捷。电动驱动水灰炉门自动打开，无需氧气。 4、独家实现90min可完成24个样品水分、灰分和挥发分的全指标分析。

针对智慧城市、移动设备、工控系统等多个领域的CPS 多源异构时空大数据，提出了多种时序模式挖掘算法和时空 模型构建方法，并应用在轨迹预测、交通流预测、空气质量 预测、用户画像、活动识别、异常行为检测、网络攻击检测 等多个任务中，并为“人机物”融合的数据驱动模型提供理 论与技术基础。

开放化、高速化和高精度化都是现代信息技术的发展趋势和研究热点。数据采集系统是通信技术和数控技术领域的重要功能模块，应用领域十分广泛。 本数据采集平台的中央控制芯片选用美国TI公司的DSP (Digital Signal Processor，数字信号处理芯片)TMS320C5402。DSP具有高速、高精度的运算能力，强大、方便的数据通信能力，灵活、可靠的编程与信号处理能力。设计选用昀A/D转换芯片是AD公司推出AD976A，其转换精度是16位，转换速率最高可达200k/s。系统的核心采用DSP控制AD976A实现高速数据采集的功能。

近日，中国科学技术大学管理学院在时空面板数据模型的研究中取得重要进展，突破经典的广义极大似然估计和广义矩估计理论框架，提出了基于空间权重矩阵特征分解的估计和模型选择方法。相关论文在学术期刊《美国科学院院报》上发表。现在很多大数据（环境，疫情，犯罪，物流，区域经济等）呈现出时间和空间的复杂相依关系，由于时空的交互影响提高了对应的时空模型的估计难度。有别于已有的复杂估计方法，文章改变传统的估计思路，充分利用时空数据的空间结构特征，采用空间权重矩阵的特征分解，极大的简化了估计方法，提高了估计精度和运算速度，并提出了相应的模型选择方法。理论部分模型的示意图如下图所示：文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月（72 个月） 138 个美国匹兹堡行政地区的犯罪数据为例做了示范。在这个例子中，犯罪数据重罪（Part I）和轻罪(Par II)在138个行政区的平均犯罪个数分布如下图：文章还选取了 15 个区域社会经济变量作为解释变量，包括区域总人口、收入、失业率、贫苦率、非裔比例、教育水平等。模型的拟合程度指标R平方（接近1时，拟合程度高）达到 0.98，表明选择的模型非常好的拟合了数据。数据分析结果可以用于以轻罪发生率预测重罪发生率，解释犯罪学的“破窗理论”，分析重罪发生率和总人口、收入和贫困等的量化关系。论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0318/c15884a414854/page.htm

现代互联网、通信和信息科技应用涉及海量异构数据，有效管理和使用数据需要对其进行组织优化和 预处理。索引是重要的预处理方法，以其为基础可提供高效的数据搜索功能。常用的开源搜索引擎Lucene第一部分 电子与信息领域技术成果采用属于关键字索引的分词倒排技术，可满足自然语言数据搜索的需求，但是对词较多或者无法分词的异 构数据，比如信号、日志、代码和基因等，需要使用SA（suffix array，后缀数组）索引，在技术原理和应 用范围上均区别于关键字索引。