大健康是未来世界发展的趋势，在未来10年内将产生10万亿美元的产业。我国在近期提出的健康中国，着眼于扩大在线健康服务，依托大数据提出诊断和治疗建议，实现大社区健康管理与大健康服务。实现这一体系的关键，在于各种柔性电子、传感器技术，与物联网、云通信技术，以及大数据与人工智能相结合。 随着经济的发展，人们对于健康的重视程度越来越高，在皮肤表面进行检测人们身体健康状况的柔性传感器，是未来电子科技发展的一个重要方向，将会有巨大的市场前景。在以智能手机为主体的电子元器件的开发日益盛行，开发一种柔性智能传感器，舒服的贴在皮肤表面，这种传感器既能够检测人们生命体征（如血压、心跳、体温、血糖等）的变化，又能够无线连接手机。医院的医生能够通过互联网、云通讯、分布式的监测和管理每个病房的病人的身体状况，既节省大量人力时间成本，又能够及时的检测到病人的生命体征变化；结合无线互联网、云通讯,能实现分布式医护,虚拟空间管理；与大数据与人工智能结合，进行智能健康管理,实现智慧医疗（图1）。 图1 基于柔性传感器的智慧医疗系统 本项目主要应用生物相容的蚕丝材料作为传感单元主要组成部分，以无线蓝牙模块与无源RFID标签作为人机数据交互单元，以大数据为手段对平台进行管理，瞄准柔性电子与智能大数据前沿领域，具有重要的科学意义。具体如下： （1）柔性电子皮肤等智能传感新技术与器件开发 近年来，蚕丝等柔性材料作为医用生物材料渐渐进入人们的视线，具有良好的生物相容性和极佳的力学性能。以此为基础开发柔性电子制造技术，通过柔性材料的光刻、打印等加工技术，制备传感单元。 （2）人体传感信号实时监测的云系统的开发 通过建立皮肤表面传感器无线信号传输技术，实现体温、心跳等信号的远程监测，符合国家精准医疗精神。通过云系统可对老年社区、医院等场所进行智能化、集成化的监控，实现健康的大数据管理。除此以外，也可实现个体的远程诊疗体系。向“健康中国2030”靠拢，依托大数据提出诊断和治疗建议。 （3）将系列传感器材料制备技术与无线信号传输云平台结合，实现个人和医院的对自身和病人的健康指标数据进行检测和管理。以此无线体征检测的平台框架为基础，后续又可以引入更多传感与控制体系，适应场景的多样化。 二、前期研究基础 （1）模仿神经元突触的蚕丝忆阻器 在神经系统中，当神经冲动从轴突传导到末端时，Ca2+离子大量涌入突触前膜引起递质的分泌，从而改变突触后膜的导电性。我们通过仿生该过程，利用Ag+离子在外加电场作用下WK@AuNCs蚕丝蛋白薄膜的迁移行为来模拟阻值渐变和阻值记忆的过程。其电学特性表明其具有独特的突触特性，并具有突触学习能力。 （2）蚕丝基应力传感器—柔性电子皮肤 人体电子皮肤传感器是未来传感器发展的新方向之一，超薄超柔的特性使其可以在人体几乎难以察觉异状的情况下，完成多种生理指标的采集。我们通过研制柔性压力传感器，已在运动检测、发声检测、脉搏检测等方面开展了大量研究。 （3）纤维传感器 可穿戴设备在未来智能装备领域具有广泛的应用前景，而我们平时穿戴的衣物均是由纤维编织而成，智能穿戴设备设计的最高境界为对其本身必须的纤维材料的功能化。我们通过对纤维材料进行改造和设计，制备除了纤维状温度、压力传感器。对纤维传感器进行编织可实现多维度传感，并可适应多种场景，这项工作与传统纺织行业结合开创了尖端智能科技研究新领域。

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。

本平台基于SAAS云模式，以大数据与人工智能技术为支撑，解决了多中心医学健康研究、药物试验、慢病管理、随访管理等各类临床数据采集与分析问题，集成了轻量级项目管理、多终端灵活病例采集、支持队列与随机对照的临床试验设计、数据采集、数据质控、生物样本库、数据统计分析以及临床资料数据存储管理等功能，有效提高临床科研、流行病调查、临床试验和健康随访的流程化数据全生命周期的管理效率，保障了临床数据真实性和有效性。平台提供了项目管理、临床业务管理（随访管理、队列数据采集、随机试验、流程规划、慢病管理）、盲法设定、邮件提醒（微信扫描）、CRF表库管理、受试者管理（电子病历管理与知情同意书）、数据分析、数据高级检索、生物样本库管理、数据集管理与共享、知识库管理、平台门户（新闻公告）、公开注册、微信集成与智能通知、用户管理、机构伦理审核与管理、日志管理、字典管理、菜单管理、角色管理、数据留痕等服务，帮助快速配置和积累各临床科室CRF表和数据采集（教育培训）流程规划，形成临床大数据采集、管理与分析平台，提供全生命周期的临床数据服务，服务于医院随访管理、队列研究、临床评价、医学健康调查、慢病管理、健康管理等各类临床业务，积累临床大数据资源，促进医学科学发展。

2020年1月23日，国防科技大学系统工程学院与四川大学、电子科技大学共同组建新型冠状病毒大数据交叉学科研究平台，为新型流行病研究和防控贡献科学力量。 参与该平台组建的是国防科技大学系统工程学院吕欣教授牵头的大数据与复杂网络研究团队，该团队主要研究方向为大数据挖掘，应急管理与人类行为动力学分析，长期围绕地震、洪水、流行病等问题应用大数据技术开展应急救援工作，在海地地震与霍乱、孟加拉台风Mahasen、西非国家埃博拉、中国登革热等事件中得到广泛应用。 该团队基于新型冠状病毒大数据交叉学科研究平台，利用海量多源异构大数据，结合疫情发生发展规律，对人群流动及传播风险进行了综合建模和分析，为政府决策提供了参考依据。

  土壤/粪便样本前处理平台是一款全自动快速处理土壤/粪便样本的设备，可实现从样本开/关盖、稀释、捣碎、混悬、离心、取样等步骤的全流程自动化。   工作很多，时间很少？ 土壤/粪便样本前处理平台为您分担烦恼 一体化：全实验流程整合于一机，一键运行，实验无忧 全自动：360°旋转式抓放离心管机械手，实现全流程自动化 紧凑设计：极小空间内同时处理至少48个样本 整合模块：整合开/关盖、稀释、捣碎、混悬、离心、取样等模块   可在30分钟内一次性处理48个样本，实现无人值守，一键运行。 产品特点 精准移液 三轴机械臂定位准确，精准自动化移液，配置液面探测、空气/凝块/漏加/碰撞检测，全过程自动监控，防止少加、漏加 高效快速 自动完成样本的开/关盖、稀释、捣碎、混悬、离心、取样等步骤，快速处理大量样本，提高工作效率 智能混悬 多通道一次性捣碎头，捣碎力反馈精准 充分振荡/混悬，提高样本有效成分的检出率 灵载兼具 台面可根据实验需要，灵活摆放样本，可批量上样 灵活抓放 360°旋转式离心管机械手可抓放24个离心管适配器，带抓取反馈、掉落检测、自锁装置，实现离心管灵活抓放 直观易用 软件内置多种实验流程，可简单快速自定义编辑， 一键操作   在实验室自动化赛道，长沙演化生物科技有限公司正以自主创新引擎驱动，崛起为国产高端智造的新一代领跑者。  

本实用新型涉及挖掘根茎类作物的机械，尤其是一种挠动对行挖掘装置。包括机架和电机，电机设置在机架上，其中，还包括减振限位机构、对行调整机构、控制机构和挠动挖掘机构，机架的前端设有对行机架，减振限位机构的上端固定在对行机架上，减振限位机构的下端连接有对行调整机构，对行调整机构上设有控制机构，机架中后部的下方设有挠动挖掘机构，挠动挖掘机构设置在机架上。其结构紧凑，提高了根茎类农作物的准确挖掘率。

本实用新型涉及农业机械，尤其是一种自调式甜菜挖掘装置。包括机架、传动机构、连接轴和两个挖掘轮，传动机构与机架连接，挖掘轮通过浮板Ⅰ和浮板Ⅱ与机架连接，挖掘轮中心设有中心轴，浮板Ⅰ和浮板Ⅱ均呈凹形，包括底板和两侧的侧板，挖掘轮中心轴与浮板Ⅰ的底板固定连接，浮板Ⅰ的侧板和浮板Ⅱ的侧板铰接，连接轴的一端与浮板Ⅱ底板的顶面固定连接，板Ⅱ通过连接杆与机架连接，机架通过鼓型轴与前方的牵引机构连接，两个挖掘轮分

本实用新型公开了一种限深挖掘播种机，包括：车架、电动限深组件、锄地组件、播种机和控制器；电动限深组件包括安装座、伸缩机构和限深轮，安装座设置在车架上，伸缩机构安装在安装座上，伸缩机构设置有可以伸缩的伸缩杆，限深轮设置在伸缩杆的下端部，伸缩机构上设置有距离传感器；锄地组件包括基座、铰链四杆机构、锄头和第一电机，车架设置有升降平台，基座设置在升降平台上，铰链四杆机构安装在基座上，锄头设置在铰链四杆机构的连杆上。实现提高农业限深挖掘播种机的限深性能，使得播种深度一致性高以提高种植效果，并提高使用可靠性。

“智教”学生工作一体化服务平台通过其高效协同的后台分类处置能力，把高校学工事项进行整合和业务流程的约简化处理，包括迎新、学工管理、宿舍服务、报修服务、奖学金管理、勤工助学、学生返校、请销假等，运用大数据打通“最后一公里”，将线下的业务操作剥离开实体大厅转化为线上业务，实现高校学生管理工作的无纸化办公，让学生真正实现“最多跑一次”。 整合学生信息管理、奖助学金评定、日常事务审批（如请假、社团活动申请）等多项工作流程，实现自动化流转。以往奖助学金评定需人工收集资料、多部门线下传递审核，周期长达数月。借助平台，学生在线提交申请，系统自动抓取学业成绩、家庭经济状况等数据，各部门线上协同审核，评定周期缩短至，大幅提升工作效率。同时，流程节点清晰可查，每个环节的处理时间、负责人明确，方便监督与管理。 为学生打造一站式服务平台，学生无需在多个系统或部门间切换奔波。无论是查询考试成绩、办理学籍证明，还是申请校园活动场地，均可在平台上一站式完成。 将分散在学校各部门（教务处、学工处、财务处等）的学生数据统一汇聚至平台，建立学生综合数据库。通过数据清洗、整合与标准化处理，确保数据的准确性与完整性。学校管理人员可在平台上快速查询、分析学生各类数据，如通过分析学生成绩波动与考勤数据，提前发现学业困难学生，为制定针对性帮扶措施提供数据支撑，使数据利用效率提升数倍，消除数据孤岛。