北京力创昕业科技发展有限公司(Litron)是一家专业的音视频产品代理及提供完整多媒体视听解决方案的集团公司。目前旗下签约美国著名品牌AtlasIED专业及商用音频产品、日本Canon高清工程投影机、台湾卡讯电子BXB品牌数字会议产品、美国Revolabs无线音频产品、日本Roland数字调音台、以色列Kramer中控、美国Sreenbeam无线投屏系统等，以及Gamut（佳麦特）专业音视频解决方案。目前已经建立覆盖全国的销售渠道和服务网络，同时为客户提供专业的方案设计和技术支持。 力创总部位于北京，现有员工近百人。在上海、武汉、西安分别设立子公司，并在郑州、福州、深圳、广州、成都、乌鲁木齐、沈阳、天津及济南等全国十余个重点城市设有办事处。无论是产品供应，方案设计，技术支持，还是售后服务，力创都会在距离您最近的地方及时响应您的需求。 力创集团经历十多年的行业发展和沉淀，建立了一支产品技术全面、设计能力强大的专业队伍，提供涵盖展览馆、体育馆、剧场剧院、会议中心、星级酒店、应急指挥调度中心等场所的多媒体视听解决方案，为政府、酒店、教育、部队、航空航天、能源、金融等行业的客户提供方便快捷的产品服务和专业化的技术支持。 力创本着客户至上的原则，坚持以客户为中心，为客户提供最优化的多媒体视听解决方案，最大限度地满足客户的需求，成就客户的同时也成就自我。在未来的日子里，力创将不断开拓、创新，为客户提供一如既往的优质服务，力争成为专业信息化视听行业领导者，实现我们的力创梦，中国梦

适应症 本品为消化道促动力剂，主要用于功能性消化不良伴有胃灼热、嗳气、恶心、呕吐、早饱、上腹胀、上 腹痛等消化道症状者。 临床药理 本品为选择性5-羟色胺（5-HT4) 受体激动剂，通过兴奋胃肠道胆碱能中间神经元及肌间神经丛的5 - HT4受体，促进乙酰胆碱的释放，从而增强上消化道（胃和小肠）运动。研究显示，本品具有促进胃及十二指肠运动，加快胃排空的作用。大鼠研究显示，本品重复给药一周，其对胃排空的促进作用减弱。 临床药效 本品主要从胃肠道吸收，分布以胃肠、肝肾局部药物浓度最高，血浆次之。脑内几乎没有分布。健康成人空腹一次口服本品 10mg，吸收迅速，血药峰浓度为 67.3ng/ml，达峰时间为0.5小时，半衰期为2小时，血浆蛋白结合率为 99.0%。本品在肝脏中由细胞色素P-450中的CYP3A4酶代谢，其主要代谢产物为脱- 4-氟苄基莫沙必利，本品主要经尿液和粪便排泄。 用法用量 口服，一次5mg（10ml，1支），一日三次，饭前服用，或遵医嘱。 剂型 口服液 规格 10ml：5mg

（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。

本发明公开了一种高速电主轴力-热耦合建模方法，包括：分别 获取轴承与主轴待结合的表面、以及主轴与轴承待结合的表面的工程 参数，并利用分形接触理论以及赫兹接触理论计算轴承与主轴之间结 合面的刚度和热传递系数与接触压力和接触间隙的映射模型，根据轴 承的结构参数和材料参数并使用轴承力学模型和轴承热学模型获得轴 承负载和温度与刚度、轴承外圈接触热阻、轴承内圈接触热阻和发热 功率之间的映射模型，计算主轴的电机热源，计算主轴各表面散热系 数，根据主轴的结构和上述结果构建有限元模型，读取主轴的运行参 数，用有限元模型对运行参数进行处理。本方法能降低现有方法中结 合面所引起误差、模型结合面及轴承力学和热学参数不更新导致的误 差。 

基于移动平台的肌力康复评定系统由便携式肌力测试仪和Android设备（移动平台，手机或ipad等）组成。便携式肌力测试仪行肌力数值的采集，并通过无线蓝牙模块与带有Android系统设备之间进行串口通讯，由Android设备对数据进行处理，最终发送至医生监护平台。 移动平台的肌力评定软件获得的参数，对肌力信号进行算法分析，获得评价肌力的指标参数，并为治疗肌肉功能障碍的患者建立病例库，可长期跟踪测试患者的肌力数据，。通过康复设备采集用户的治疗数据，并由终端传输至医生服务平台，实现患者的远程康复。

项目现状：我科参与国内多种肠内营养制剂的研究及临床应用效果观察，积累了丰富的经验。现已独立完成“卡力素”肠内营养制剂的基础研发、动物实验并应用于创伤病人进行临床效果观察，实验表明该制剂能有效改善创伤患者蛋白质营养状况和免疫功能。目前，尚有待于将该产品产业化生产，并进行市场推广。 项目创新：将食品工程与临床营养学等学科进行交叉和优势集成实现肠内营养制剂的生产技术和应用方面的创新，生产出更易于被机体吸收利用的肠内营养制剂，并以此作为能量及优质氮源的来源，以改善机体营养状况。另外，目前我国尚无医用食品管理法规，通过本项目的研究，为形成我国医用食品标准提供基础数据，并建立相关的医用食品质量标准。

随着人类对自然科学认识的不断深入以及现代工业技术的不断进步，特别是凝胶等软物质的应用、锂电池、燃料电池等技术的发展，人们逐渐认识到力热与化学作用之间也存在着不可忽略的耦合作用。本成果完成人通过引入化学反应进度，基于非平衡态热力学建立了一套适用于描述可变形固体材料质量传递、热传导以及化学反应耦合问题的力-热-化连续介质理论框架，该理论适用范围宽广，针对包含化学反应的各演化过程有相应的耦合动力学控制方程。针对所建立力-热-化多