产品介绍 GZ100-3A是我公司自主研制开发的具有智能控制功能的蠕动泵灌装系统&控制器。灌装系统由4组基本驱动单元组成，可扩展至32通道；可安装YZ系列和DMD15泵头，为客户提供多种选择。控制器采用7寸工业触控屏，为客户清晰显示操作内容 功能特点 ◇ 任意控制执行单元各通道的启/停、左/右转。 ◇ 可控制单通道或多通道同时进行排空和回收。 ◇ 可设定回吸角度及回吸时间，所有通道同时进行回吸。 ◇ 提供密码功能：保护用户设定好的系统参数，防止误操作。 ◇ 提供灌装方案保存及调用功能。 ◇ 提供4种校准功能：比例调整、体积校准、称重校准和和多次称重校准。 ◇ 提供在线调整功能，方便用户在线调整液量输出。 ◇ 提供超强的智能功能：系统推荐不同灌装方案供客户选择，以实现高精度液体灌装。 ◇ 7寸触控屏方便操作，菜单式界面清晰、友好。 ◇ 对外通讯接口采用RS485总线，波特率可设，奇偶校验可设，通讯规约采用Modbus标准协议制定。 适用场所 自动化灌装机械上配套使用 技术参数 ◇ 灌装液量范围：0.1ml~9999. 99ml(显示调节分辨率：0.01ml ) ◇ 灌装时间范围：0.5s~6000s(显示调节分辨率：0.01s) ◇ 灌装间隔时间：0.5s~999 .9s ◇ 灌装次数：0~999999次(0为无限循环) ◇ 灌装液量校正：各通道独立进行在线比例调整、体积校准、多次称重校准 ◇ 通道使能功能：可任意设置各通道的使能或禁止 ◇ 密码保护功能：通过密码保护用户设置好的系统参数，防止误操作 ◇ 灌装系统外形尺寸(长×宽×高)：663× 218× 177mm ◇ 控制器外形尺寸(长×宽×高)：228×60×166mm ◇ 适用电源：AC9O-260V 50/60Hz ◇ 单组四通道灌装系统重量：12.1kg ◇ 控制器重量：1.7kg ◇ 外壳防护：IP31 泵头型号 灌装液量(ml) 适配软管 灌装时间(s) 精度误差 分配头内径(mm) 参考产品(pcs/min) YZ15-1A 0.3-0.5 13# 1-1.2 ≤±2% ≤0.5 27-30 1.0-2.3 14# ≤1.0 2.6-5.1 19# ≤1.5 4.6-9.1 16# ≤2.0 10-19 25# ≤3.0 15-30 17# ≤3.0 YZ25-1A 8-17 15# ≤3.0 12-24 24# ≤3.0 DMD15-1ADMD15-2A 0.1-0.9 2×13# ≤0.5 0.2-2.3 2×14# ≤1.0 0.5-5.9 2×19# ≤2.0 2.0-1.0 2×16# ≤3.0  

针对六自由度电动或液压平台，输入六个缸体的空间几何数据，建立电动缸空间运动模型。在六自由度平台合理的运动范围内，输入任意六自由度数据（X,Y,Z坐标，以及绕X,Y,Z轴的旋转角度），可以精确计算出每个缸体运动的长度，并用三维图形进行显示。 每个缸体采用位移传感器实时监测缸体长度，通过给定不同的驱动电压和驱动时长，可以使得六自由度平台做出预定姿态。 若相关企业需要，该专利可低额转让，具体价格面议。

高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联；采用异构并行计算框架，实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡；提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。 该计算平台相对于传统的服务器系统具有体积小、重量轻、功耗低、计算能力强的优点。由于CPU适合逻辑业务、DSP适合粗粒度的并行计算、GPU适合规整数据的细粒度计算，所以通过CPU刀片、DSP卡、GPU卡数目的组合配置，可适合多种、不同类型的计算业务。 1. 硬件环境 硬件环境为6U高标准的服务器，最多可支持三类（CPU/DSP/GPU/）、9张板卡。在板卡间提供网络和PCIE的高速数据总线，示意图如图1所示。 平台硬件包括一个主控板和8个扩展插槽。主控板集成1片Intel i7的CPU；8个扩展插槽可插CPU刀片、DSP板卡、GPU板卡及其任意组合。因此即可组成小型的PC集群，也可以组成高性能的GPU服务器、DSP服务器，或它们之间的组合。该硬件平台还可通过InfiniBand高速网络进行扩展，最大可形成20个服务器互联的统一的软硬件系统。 2. 软件环境： 平台中的CPU主要起控制作用，计算任务主要由DSP和GPU承担。针对高密度计算资源，通过软件框架屏蔽硬件差异。软件框架如图2所示。 平台提供动态链接库，封装任务的调度、CPU与DSP之间的通信、CPU与GPU之间的通信等功能。用户在动态链接库基础之上进行二次开发，实现自己的业务逻辑。 3. 参数指标： ？ 单台计算能力：插8张DSP卡，做快速傅里叶变换（FFT），相当于40台8核Intel i7计算机的计算能力；插4张GPU卡，做场强计算，相当于50台Intel i7计算机的计算能力; ？ 尺寸：6U标准高度，（420±0.6）mm×（256±1）mm×（≤500）mm（宽×高×深）；重量：<35公斤；功耗：<1000瓦。 图1高密度高性能并行计算平台硬件示意图 图2高密度高性能并行计算平台软件框架

研制背景：企业数据处理与数据分析需求在扩大，数据投入在持续增加；数据种类多，数据量大，潜在价值高；使用者难以有效地操作使用；业务复杂，调参静态组合参数过程繁琐； 平台技术： 微服务的构建方式，微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE（ELE） 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop（集群） 中间件: RabbitMQ

完成团队简介：高岭教授及其领导的科研团队长期以来致力于信息科学领域的研究工作，主要围绕计算机网络基础理论、网络安全与管理、网络流量与性能分析，以及嵌入式Internet服务、网络应用服务、教育信息化、远程教育和教育技术等领域开展相应的研究工作。先后在国内外学术刊物上发表论文100余篇，其中SCI、EI、ISTP检索30余篇；教学科研成果多次获陕西省、西安市等颁发的优秀成果奖；主持国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划项目课题、陕西省“13115”重大科技创新工程公共服务平台建设项目等20余项国家、省部级科研项目。   陕西省科技文档数字化管理与资源共享平台资源共享体系 成果内容：文档数字化管理与资源共享平台是承载未来陕西省科技信息资源中心四大平台之一，以资源共享的方式进行全省科技文档统一建设、集中管理、信息共享。其主要核心技术如下：（1）海量异构资源动态管理模型：针对服务类型和服务属性的多样性，提出了动态模型管理方法，结合数据挖掘、策略设计模式等理论，采用数据定义语言（DDL），实现资源动态定义模型。对不同服务类型，根据不同类型调用相匹配的函数，实现43类不同格式服务资源自动化转换为规范格式的服务资源。（2）属性级可控访问：基于规范属性标准与RBAC模型，将资源属性信息独立保存，建立授权用户与资源属性的直接关联，实现对资源的属性级授权控制，在单次授权的基础上实现二次授权及多次授权，进一步提升权限控制的灵活性。（3）多类型径向筛选：通过对筛选条件的优化分析，构造以筛选关键字、公共信息服务类型、规范属性、属性值为筛选路径的径向筛选技术，并通过匹配用户历史筛选，主动对筛选结果进行内容过滤，返回个性化的可控筛选。 成果成熟度：中试产品阶段（已解决关键技术，需要合作进行产业化攻关）。 转化方式：合作推广。 预期成果收益：进一步市场化放大约需投入180万元，若建成覆盖陕西省的科技资源共享平台，以年服务人群数量10万计，每人次节约相关费用15元计，每年能够为社会节约150万元。

高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联；采用异构并行计算框架，实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡；提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。

项目成果/简介:农产品电商系统可分别在 Web 端、Android 端和 IOS 端三个平台上部署。电商系统后台具有充分的数据共享、便捷的功能互操作以及良好的可扩展和可维护性等特点，后台采用 SOA 的架构，电商平台后台可保证与系统各部分的通信模块之间具有良好的通信接口并可保证系统各平台通信的一致性与稳定性。平台采取分层构建的方式，应用层作为顶层提供统一信息门户，为客户提供服务的窗口，同时也是平台管理的入口。 支撑层提供搜索服务，对商品销售、评论等其他若干保存的数据资源进行挖掘分析，以获得平台发展、支持、服务的可靠的决策依据，为客户、平台管理者提供统一消息、邮件服务、文档管理等协同工作 21支撑的功能。资源层提供为客户服务、管理者分析的最基础的数据资源，与基础层一起作为平台的基本构架环境，包括数据库服务器、应用服务器/Web 服务器、交换机、存储设备、计算机网络、呼叫中心接入、有无线通讯服务等。 电商平台后台的实现主要分为信息采集、数据融合、模型研发和平台构建四个步骤。

南开深海大数据智能分析平台，是面向公共安全、电子政务、医 疗卫生、金融保险等行业领域的大数据智能分析平台。在处理多源异 构大数据问题上，平台具有先进的信息融合与深度分析技术，其中包 括异质多源行业领域大数据的融合处理、异构行业领域大数据的存储 管理、面向行业领域大数据的深度分析等关键共性技术；此外，平台 为行业领域大数据的智能分析提供支持，有效辅助管理部门感知、响 应、追踪与处理各类事件。已申请相关软件著作权两项:《南开深海行 业领域大数据智能辅助决策平台》、《大数据多任务调度计算平台》。以及相关专利一项：《一种多源异构行业领域大数据处理全链路解决 方案》。 项目特色：  平台提供了多源异构行业领域大数据处理的全链路解决方案， 覆盖了数据的全部生命周期，包括数据抽取、数据转换、数据 加载、数据挖掘、数据存储、数据可视化等步骤。  平台提供了高性能的多源异构行业领域大数据的清洗集成方 法以及特有的三层存储模型，实现了对行业领域信息的实时清 洗、高度融合以及高效存储管理。  平台提供了适用于海量异构行业领域大数据的多层次多维度 数据分析与知识发现方法，此外平台还支持自定义方法，具有 很强的扩展性。  平台提供了集群管理及多任务调度管理的功能，适用于不同级 别的用户群体的使用需求。 

面向服务的P2P网络支撑平台（ServiceorientedPeer-to-peernetworkingIntegratedSystem，简称SPIS），拟建立一个广域网范围内，集资源整合与利用为一体，面向服务的Overlay网络支撑平台，提供文件共享、CPU资源整合、网络存储、极速传输等基本网络服务。/line在本系统中采用结构化P2P网络技术作为Overlay网络的实现技术，实现对当前网络中的存储资源、计算资源、带宽资源及信息资源的整合，已完成以下工作：/line对Chord算法进行改进，提高Chord路由算法的效率和节点查找成功率，完成JavaRMI版的Chord实现；/line基于以上工作开发面向服务的P2P网络支撑平台（SPIS）及其公用工具集，为开发人员提供一套API以进行二次开发；基于SPIS，分别实现文件共享服务、网络存储服务、计算力资源整合服务和极速传输服务。/lineChord算法改进：针对Chord路由算法的邻居修复算法存在缺陷，提出了增强型邻居修复算法(EnhancedFingerFixAlgorithm,EFFA)，提高了查找效率。