本发明涉及一种园林滤池污水处理设施构建方法，主要结构包括池体、浅水槽、深水槽。池体内自下而上包括填料层、隔离层、透水砖步道层和树木层，并布有穿孔透气竖管。依据污水水质、水量和处理工艺要求，利用浅水槽、深水槽设计特点形成上向或下向流式的潜流流态。树木为耐水湿乡土园林乔、灌木，其根系位于填料层。本发明利用土地规划的绿地，结合园林树木的净化作用而构建，不另占或少占用土地，受气候影响小，持续性效果好，无二次污染，易维护且费用低。能广泛应用于村镇、小区、企事业单位、单体建筑的生活污水，以及畜禽养殖场等废水的分散达标处理，减轻市政污水处理压力，实现污水处理与资源化利用、环境美化和木材生产为一体的功能目标。

本发明公开了一种面向 SMD 的可扩展智能仓储系统，包括存料 架组件、料盒组件、机械手组件、输送带组件以及检测区组件等，其 中料盒组件包括一系列依序排列的料盒，并通过转动链组件安装在所 述存料架组件上实现循环输送，各个料盒的前门和后门分别通过弹簧 铰链在非存取料状态下保持封闭，并且为前门还配备有防止其开启的 C 型锁销；机械手组件包括触开杆、取料机械手和存料机械手，并通 过对料盘前后门以及 C 型锁销的作用来实现存取料操作。通过本发明， 能够以结构紧凑、便于操控的方式实现对现有 SMD 仓库中多料盘

本实用新型涉及一种带有扩展USB接口的购电卡，包括设在基片上的触点和USB接口以及嵌入到基片内的集成电路、转换器、微控制单元和USB接口电路，触点与集成电路相连接，微控制单元分别与USB接口电路和集成电路相连接，DC/DC转换器的输入端与USB接口相连、其输出端分别与USB接口电路、微控制单元和集成电路相连，该购电卡通过USB接口与计算机相连接，集成电路通过USB接口电路与计算机进行通信。

01项目背景 片上网络将片上路由器按照一定的拓扑结构互连，从而构成一个片上微网络结构。不同功能的IP核通过网络接口NI接入到片上网络中来，网络接口对IP核发送的数据进行数据封装，形成固定格式的分组。片上路由器根据分组的目的地址信息，将数据分组在网络中正确的传输到目的IP核。片上网络可以为系统中任意一对IP核之间实现透明的数据通信。互连网络中的一些控制协议，例如流量控制机制、路由算法、任务调度机制、服务保障机制等，都可以应用到片上网络中来，以提高系统的通信效率。由于片上网络采用分组交换，IP核之间数据通信的基本数据单元是分组，不同的分组根据目的地址信息在网络中独立传输。片上网络技术能够有效的克服基于总线结构的片上系统在大规模集成下的瓶颈，在时延、吞吐、功耗、可扩展性和可靠性等方面体现出了巨大的优势。多核，多片架构将成为芯片设计的发展趋势。 处理器多芯片之间的通信已经成为制约系统性能的瓶颈，处理器之间进行数据交互的能力或将成为下一个集成电路发展的关键技术指标。针对不同应用场景和性能要求，根据各自的架构设计出更适合的高效而可靠的片间互连(NetworkonPackage，NoP)协议，将使得集群芯片的性能得到进一步优化。 02项目简介 研究基于路由交换的异构计算系统算力扩展总体架构，包含异构计算资源节点之间、片上交换路由与片上处理资源之间、片上处理资源与外部接口之间的互连结构与互连拓扑，如图3所示。 设计与物理层解耦的轻量级网络架构，使之可以在不同的物理连接方式之上灵活的构建多种拓扑的网络。针对机载计算任务的算力提升需求，研究异构计算节点的算力扩展问题，通过基于路由交换的、可扩展的互连构建异构计算系统，采用轻量化互连协议实现异构计算节点的低延时、高带宽互连，验证基于路由交换的异构计算系统对于特定应用的高速并行分布式处理效果。本系统的主体思想是将片上网络（NetworkonChip，NoC）互连协议扩展到片间互连（NetworkonPackage，NoP），实现芯片内部计算资源到集群芯片的延伸。

一种可扩展的重复数据检测方法，属于计算机存储技术领域， 解决现有重复数据检测方法中存储容量无法高效扩展的问题，以适应 存储需求扩大，重删系统面临升级换代的现状。本发明包括分块处理、 指纹提取、布隆过滤器检索、指纹子集表检索、未满布隆过滤器判断、 新指纹标记、布隆过滤器数量判断以及布隆过滤器阵列扩展步骤。本 发明采用布隆过滤器阵列来检索指纹数据，可快速定位检索范围，提 高检索效率，实现重复数据的检测，具有高扩展性、高查

岩石、矿物与土壤资源箱  型号：QDY1501 实验清单： 认识岩石            认识矿物 仍是土壤 岩石与矿物之间的关系 观察土壤的特点与特征

产品详细介绍                     WDCB-1岩石电性标本参数测试仪     频散特性     实验分析     物性参数     激发极化     电磁耦合         岩石电性参数的频散特性不仅受孔隙流体性质及其分布的影响, 与岩石的物性参数也关系密切.本文通过不同孔隙度、不同渗透率的岩石电性参数频散特性的实验研究, 依据Maxwell-Wagner界面极化理论, 分析了岩石物性参数对岩石频散特性的影响规律及物理机理, 同时建立了岩石电性参数频散特性与孔隙度和渗透率的关系模型, 验证了利用岩石的电性参数频散特性评价储层物性参数的可行性.     WDCB-1石电性标本参数测试仪是基于现在的科学实验的基础上，提出来的对岩石内部结构进行探测的新手段和新方法，通过测试岩石标本的电压,电流,极化率,及衰减曲线，从而得到岩石电阻率参数，目前成为是各大检测机构数据分析及高等院校科学研究的重要手段.   主要技术指标: 输入阻抗 大于100MΩ电位精度 ±1%±1个字分辨率 0.001%精度 ±1%±1个字分辨率 0.01mA测量精度 ±1%±1个字测量方式 外控同步、自同步干扰 优于80dB采样方式 二次场衰减曲线传输方式 USB存储器 具有1G非易失存储器，可长期保存工作温度 -10℃～+50℃，95％RH外形尺寸 270mm×246mm×123mm仪器重量 3.0Kg    

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。

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。

项目成果/简介:煤层采动过程中围岩变形破坏发育规律及特征技术参数对巷道支护、保护煤柱合理留设及水害防治等具有重要意义。本方法基于光纤电法综合测试技术与钻孔结合进行煤层开采围岩破坏特征观测。通过在井下巷道或地面施工并形成不同方位单孔、多孔等观测系统，并在孔中布置分布式传感光缆和电阻率传感单元等形成一套综合测试监测系统，利用相关测试仪器采集与传输应变场、温度场及直流电场等数据，通过分析实时得到的工作面顶、底板监测区域中岩体的应变场、温度场及地电场综合地球物理场参数变化情况，评价探测目标区域采动过程中岩体变形、破坏规律及其破坏高（深）度值。同传统的钻探方法及单一地球物理场勘探相比，综合测试可查明探测剖面内岩层的结构形态，通过多次对比时空演化规律，可获取岩层在采动过程中变形破坏发育规律及特征。