已有样品/n全球诊断行业市场每年约700 亿美元的市场规模，而且每年5.5%的速度递增；我国目前每年的诊断试剂的市场规模为200 亿元人民币，而且呈逐年增长的趋势。因诊断技术的专业性和复杂性，家庭诊断在全球市场依旧是一片空白。谁先进入了家庭诊断市场，谁将获得过亿的市场回报。我们利用时间分辨干式免疫荧光扫描技术，检测末梢血，为临床诊断提供及时快速的参考，同时降低了患者的操作难度，按说明书只需采血针取血、点样和检测三个简

本实用新型公开了一种延长重金属离子击穿时间的填埋场防渗系统，该系统包括防渗垫层、数字直流电源、电流传感器、计算机和报警装置；防渗垫层包括由下至上层叠的下部外层高密度聚乙烯土工膜、下部导电土工布、中间膨润粘土层、上部导电土工布、上部外层高密度聚乙烯土工膜；上部导电土工布与数字直流电源负极连接作为阴极，下部导电土工布与数字直流电源正极连接作为阳极。通过上部和下部导电土工布对中间防渗垫层施加电场力，使得重金属等污染离子反向运动，从而极大地延长防渗垫层的使用寿命。中间膨润粘土层在电场力的作用下微观结构由原来的絮凝结构变为颗粒堆积结构，更好地防止污染物的迁移扩散。

本实用新型公开了一种大功率脉冲沿时间可调节交直流电源，包括：整流电源模块、稳态直流电源模块、脉冲沿调节模块和换向模块。针对脉冲稳态过程，本实用新型采用所述整流电源模块和所述稳态直流电源模块向负载输出直流电能；而针对脉冲上升沿和下降沿的瞬态过程，本实用新型采用所述脉冲沿调节模块控制电源和负载之间的电能交换，从而调节脉冲跳变沿的时间；所述换向模块再将所述稳态直流电源模块和所述脉冲沿调节模块有机的结合在一起，通过控制系统实时控制电源向磁铁或线圈负载输出脉冲交流或直流电能。本实用新型相对于现有大功率脉冲或方波电源主电路拓扑和控制系统异常复杂等问题，具有主电路拓扑和控制系统简单，系统总成本低以及可靠性高等显著优点。

本成果是国家授权发明专利。该发明提供一种基于时间相干平均的变步长仿射投影广义谐波电流检测方法。该方法收敛速度快和稳态时收敛精度高，并对跃变的跟踪能力强，实时性好。

（一）项目背景 空天地一体化信息网络是“科技创新 2030 重大项目”，它将融合多个独立低轨道卫星星座与地面网络，构成综合互联网，提供全球移动通信与互联网业务。其重要特征在于为天基、空基、海基、偏远地域用户提供通信与算力服务，为地面移动通信系统及互联网提供承载服务，为森林、江河、路轨、电力传输的安全运维提供物联网服务。路由器是空天地一体化信息网络的关键部件，为网络资源的高效调度、业务的精准部署提供支撑。 面临的挑战之一是：高资源利用率与高服务质量之间的矛盾。作为网络基础设施，该网络须提供与地面网络相比拟的服务质量，让天基、空基、海基、偏远地域用户愿意使用，提升网络用户量。同时，网络的资源利用率高，降低网络的建造与运维成本，支持网络的自我发展。空天地一体化信息网络与地面网络差异较大，直接应用地面网络路由技术，网络的资源 -15- 利用率与 QoS 保障水平均会下降，基于此，提出了空天地一体化网络时间确定网络路由器解决方案，旨在解决高资源利用率与高服务质量之间的矛盾，在大规模动态网络中保障业务时延，该方案亦适用于断续连通网络，且与 Ipv6 网络兼容。该技术为大规模时间确定网络的构建提供理论与技术支撑。 （二）项目简介 面向空天地一体化网络，针对传统路由技术难以兼顾高资源利用率与高服务质量的问题，探索其背后的科学问题，提出了空天地一体化网络时间确定网络路由器解决方案，研制了星载路由器原理样机。主要部件及性能如下所述。  1）提出具有时间属性的路由算法。在网络表征中引入了时间属性，设计了具有时间属性的路由算法，解决了传统路由算法缺乏时间属性，易造成网络拥塞和分组丢失，时间确定性难保障；  2）提出了基于传输资源与存储资源关联调度方法，适应业务随机性与卫星网络拓扑的时变性出提出了表征网络时变特征； 3）设计了自适应拓扑发现与维护机制，能以较低负荷维护网络时变拓扑信息； 4）提出了低负荷的移动管理机制，避免卫星移动引入的大量移动管理负荷，保障了服务时延； 5）提出了基于时间属性的数据面转发方法，保障敏感业务传输的同时，提升了网络资源利用率； 6）提出 DTN 网络与 IP 网络兼容方案，支持断续连通网络路由构建与分组的托管传输； 7）研制了时间确定网络路由器原理样机，支持相关算法与协议的在线验证； 8）开发了大规模空天地一体化网络链路模拟系统，在线模拟网络时变链路，支持路由器、路由协议在规模化的网络环境中验证。 （三）关键技术 时变网络多维资源的图模型表征与多维资源联合调度技术。课题组拓展了时变图理论，解决了传输资源与存储资源的关联调度问题，提升了传输资源利用率；设计了基于时间属性的路由算法，在时变的天地一体化网络中，构建了具有时间属性的端到端路径，解决了传统路由技术难以保障端到端时延的问题。

（一）项目背景 空天地一体化信息网络是“科技创新 2030 重大项目”，它 将融合多个独立低轨道卫星星座与地面网络，构成综合互联网，提供全球移动通信与互联网业务。其重要特征在于为天基、空基、海基、偏远地域用户提供通信与算力服务，为地面移动通信系统及互联网提供承载服务，为森林、江河、路轨、电力传输的安全运维提供物联网服务。路由器是空天地一体化信息网络的关键部件，为网络资源的高效调度、业务的精准部署提供支撑。 面临的挑战之一是：高资源利用率与高服务质量之间的矛盾。作为网络基础设施，该网络须提供与地面网络相比拟的服务质量，让天基、空基、海基、偏远地域用户愿意使用，提升网络用户量。同时，网络的资源利用率高，降低网络的建造与运维成本，支持网络的自我发展。空天地一体化信息网络与地面网络差异较大，直接应用地面网络路由技术，网络的资源利用率与 QoS 保障水平均会下降，基于此，提出了空天地一体化网络时间确定网络路由器解决方案，旨在解决高资源利用率与高服务质量之间的矛盾，在大规模动态网络中保障业务时延，该方案亦适用于断续连通网络，且与 Ipv6 网络兼容。该技术为大规模时间确定网络的构建提供理论与技术支撑。 （二）项目简介 面向空天地一体化网络，针对传统路由技术难以兼顾高资源利用率与高服务质量的问题，探索其背后的科学问题，提出了空天地一体化网络时间确定网络路由器解决方案，研制了星载路由器原理样机。主要部件及性能如下所述。 1）提出具有时间属性的路由算法。在网络表征中引入了时间属性，设计了具有时间属性的路由算法，解决了传统路由算法缺乏时间属性，易造成网络拥塞和分组丢失，时间确定性难保障； 2）提出了基于传输资源与存储资源关联调度方法，适应业务随机性与卫星网络拓扑的时变性出提出了表征网络时变特征； 3）设计了自适应拓扑发现与维护机制，能以较低负荷维护网络时变拓扑信息； 4）提出了低负荷的移动管理机制，避免卫星移动引入的大量移动管理负荷，保障了服务时延； 5）提出了基于时间属性的数据面转发方法，保障敏感业务传输的同时，提升了网络资源利用率； 6）提出 DTN 网络与 IP 网络兼容方案，支持断续连通网络路由构建与分组的托管传输； 7）研制了时间确定网络路由器原理样机，支持相关算法与协议的在线验证； 8）开发了大规模空天地一体化网络链路模拟系统，在线模拟网络时变链路，支持路由器、路由协议在规模化的网络环境中验证。 路由器、链路模拟器及路由协议验证界面 （三）关键技术 时变网络多维资源的图模型表征与多维资源联合调度技术。课题组拓展了时变图理论，解决了传输资源与存储资源的关联调度问题，提升了传输资源利用率；设计了基于时间属性的路由算法，在时变的天地一体化网络中，构建了具有时间属性的端到端路径，解决了传统路由技术难以保障端到端时延的问题。

（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。

本发明涉及一种考虑多时间尺度协调的风电鲁棒区间轨迹调度方法。该方法结合模型预测控制与鲁棒优化，在多时间尺度的调度框架下滚动鲁棒优化，生成风电场可消纳功率区间轨迹界限与常规机组发电计划，当风电出力在可消纳功率区间轨迹界限内时均满足系统安全约束，缓解了传统调度中风电功率点预测不精确遗留的系统安全隐患，同时风电场监测系统实时反馈风电场实际出力，计算预测误差并对预测值进行校正，使未来预测值更接近实际值，逐级削减由于风电预测误差导致的决策量的计划偏差，使优化计划指标更精确。

在应变的InAs/GaInSb量子阱中，量子阱中的应力使其能带发生改变，从而使得体态杂化能隙得以增大，这直接导致了边缘态电子费米速度的增加，因而螺旋边缘态中的相互作用效应变弱。实验上测量得到的边缘态电导以及其对外加磁场的响应清楚地表明该系统中的量子自旋霍尔态是一种Z2拓扑绝缘体，其性质受到时间反演对称性的保护。而且，InAs/GaInSb量子阱中螺旋边缘态的相干长度最长可达10微米以上，远大于之前所有有关量子自旋霍尔态研究工作中报道的数值。另外，螺旋边缘态的相干长度还可以被栅极调节，这显示了边缘态电导与边缘态电子费米速度，也即边缘态相互作用强度密切相关。

提出并发展了一种蛋白质“邻近脱笼”策略，将可遗传编码的非天然氨基酸脱笼技术与计算机辅助设计筛选技术相结合，在一系列不同种类的蛋白质上实现了高时间分辨的原位激活，为在活细胞及活体动物内研究蛋白质的动态调控机制提供了一种普适性技术。利用这一被命名为 CAGE-prox 的新方法，他们建立并验证了“激酶正交激活和信号转导调控”、   “时间分辨的蛋白质组学分析”，“基于毒素蛋白的抗肿瘤蛋白前药”等一系列原创应用，展示了这一化学生物学新技术在开展蛋白质动态功能研究与调控中的优势和特色。“化学脱笼”策略，可通过对蛋白质关键残基的化学保护和脱保护反应，实现对其活性的“关－开”调控（Nat. Chem. Biol. 2016, 12, 129）。利用这一技术，他们先后在赖氨酸（Nat. Chem., 2014, 6, 352; Nat. Chem. Biol., 2014, 10, 1003）、酪氨酸（J. Am. Chem. Soc., 2016, 138, 15118）等天然氨基酸侧链上实现了生物正交断键反应和化学脱笼，开展了激酶等蛋白质家族的特异激活和机制研究（ACS Cent. Sci, 2016, 2, 325，ACS Cent. Sci. 2019, 5, 145）。由于细胞内蛋白质的种类繁多、活性调控机制各异，目前该方法仍受可供脱笼的氨基酸种类限制，无法适用于所有蛋白质。