本实用新型涉及农业机械，尤其是一种超声波振动土壤挖掘装置。包括机架，其中，还包括变幅杆挖掘铲、超声波换能器和超声波发生器，所述变幅杆挖掘铲与超声波换能器固定连接，超声波发生器通过信号电缆线将电信号传递给超声波换能器，超声波换能器与机架连接；所述变幅杆挖掘铲包括铲刀和铲柄，铲柄的一端与超声波换能器固定连接，铲柄的另一端与铲刀固定连接，铲柄在竖直方向的截面面积从与超声波换能器的固定连接端到与铲刀的固定连接端由大到小逐渐过渡变化。可以有效解决土壤切削挖掘作业阻力大、耗能高等问题。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

安全传输现状：随着电子技术的迅猛发展，“电子商务”、“电子政务”等应用随处可见。由于 TCP/IP 协议设计时没有考虑到信息安全传输的问题，网络中的所有数据都是通过明文的形式传输，带来了诸如信息泄密，身份难以确认等等安全问题。尤其是数据安全传输的问题在网络数据交换中表现得尤为突出。由于上述应用所依赖的互联网平台本身具有开放性的特点，交互双方的数据如何避免被他人截取和篡改，以保证其传输信息的完整性和保密性，这都是网络安全传输所必须面对和解决的问题。

成果简介： 数据获取手段的不断进步，产生了海量的地理科学数据，在科学数据共享需求的背景下，如何从大数据中准确发现并获取用户所需的数据，是地理信息共享迫切需要解决的问题。本研究针对常规信息检索方法不适用于地理共享数据智能发现的现状，从数据关联和用户模型两方面着手，构建面向地理共享数据的异构信息网络模型，将地理共享数据和其他相关信息放入一个更加复杂的环境中去

1. 痛点问题 针对重大疾病与复杂性疾病（如肿瘤、代谢性疾病、心血管疾病、免疫性疾病等），目前西药的单靶点疗法治疗效果不佳，且易产生耐药性的行业痛点，开展天然植物、中药的功能研究和中药方剂开发。中药和中药方剂针对复杂性疾病的治疗具有独特优势，具有“多成分、多靶点、多途径”的特点，但是中医是实践医学，中医药虽然临床疗效显著，却无法用世界通行的“语言”，让国外同行也能理解和验证中医原理，所以中医药很难进入国际市场。 因此，根据国家“十四五”规划、2035年远景目标和健康中国发展战略的要求，“坚持中西医并重和优势互补，大力发展中医药事业”，本团队在中医药核心思维和理论指导下的，基于现代生命科学的方法，系统解析天然植物和中药的物质基础与作用机制，阐释中药配伍理论的科学内涵，以“守正-创新”模式实现高效、快速、精准的智善方（理论指导的、药效完善的方剂简称智善方）开发。 2. 解决方案 本团队开发的高通量靶向转录组筛选技术（high-throughput targeted transcriptome screening, HT3S），可对与特定疾病表型相关的基因进行定量分析，可并行筛选多种天然植物或中药。目前已绘制了7000余种方剂、中药、天然植物和单体的分子功能图谱，形成了分子版“本草纲目”。在此基础上，针对重大疾病与复杂性疾病（如肿瘤、代谢性疾病、心血管疾病、免疫性疾病等），通过数据挖掘和计算分析，评价中药方剂对不同信号通路的调控作用，计算可显著改善疾病失调信号通路的候选中药方剂，并开展体内外验证，开发了一系列药效明确、作用机制清晰的中药智善方。

本发明公开了一种海洋红酵母微胶囊色素的制备方法，采用高压微射流均质机粉碎处理海洋红酵母菌悬液；高压微射流均质机处理条件为：4℃～10℃，80MPa～100MPa，0.08min/L～0.10min/L。本发明通过高压微射流粉碎技术对海洋红酵母细胞进行高压均质，使受到高速剪切、高频振荡、空穴效应和对流撞击等机械力作用，达到微破碎而制得海洋红酵母微胶囊色素；在产品贮藏过程中，色素也会经过微孔缓慢地释放出来，从而使产品能够长时间稳定地着色。本发明以海洋红酵母为原料，运用高压微射流粉碎技术对其细胞进行微破碎处理，制备了一种成本低、稳定性好、着色效果更佳的微胶囊色素。

根据现有技术在解决胚胎耐热性方面的难题，本发明提供了一种提高胚胎耐热性的培养液。培养液以常规培养液为基质，所述常规培养液为用于胚胎培养的培养液。所述培养液中还包括黄芩苷和谷氨酰胺；所述黄芩苷的浓度为2.0-10.0μg/mL，所述谷氨酰胺的浓度为1.17-1.75mg/ml。通过在胚胎培养液中添加适当浓度的黄芩苷和谷氨酰胺制备得到耐热培养液，不仅降低了经济成本、配制方法简单，而且大幅度提高了胚胎在热应激时的发育率和囊胚孵出率。此外，黄芩苷和谷氨酰胺之间存在协同作用，都可以调节HSP70的表达。因此，与单独的黄芩苷或者谷氨酰胺相比，本发明制备的耐热培养液的效果突出，产生了意想不到的技术效果。

Ø 多氯化物废物是生产氯代烃的副产物，氯碱工业是基础化工，产量大，产生的多氯化物废物也较多。多氯化物废物是氯化物蒸馏残液，是纯的有机多氯化物的混合物，难溶于水，不燃烧，比水中重。有刺鼻的气味，较大的挥发性，毒性大，诱发癌症，污染环境；大气中的氯化物还破坏臭氧层。该处理技术和处理设备能够快速有效地降解多氯化物，使其转化为有价值的工业材料，不产生二次污染物。该技术填补国内和国际空白，能够高效地处理多氯化物废物，具有实用性和广阔的应用范围。