1. 痛点问题 化学工业是我国国民经济的支柱产业，集中于生产基础和大宗化工原料，而面向高端制造业和战略性新兴产业的产品，其比重不足10%。化工产业正受到国外技术壁垒和国内消费结构升级及生态环境保护要求提高的多重压力，需要加快转型升级，迈向高端化和绿色化。 针对传统医药中间体、精细化工生产设备技术革新的研究方向，微反应器和微流控技术的研究和应用成为国内外研究机构的研究热点。微反应器和微流控技术自上世纪九十年代提出，就受到学术界和产业界的广泛关注。微反应连续化生产技术是一项在新世纪中具有革命性的技术，是生物、化学、化工等交叉前沿的方向；2009年，25家国际著名跨国公司和研究机构将微化工技术列入化工产业发展新方向，联合启动了构建所谓灵活、快速、未来化工厂的“F3计划”。医药中间体、精细化工产品由于产量小，目前普遍采用传统的反应釜等设备，单批次生产，存在原料利用率低、污染排放量大,生产过程安全性较差，难以适应可持续发展的需要。解决医药中间体、精细化工生产的环保、安全、效率等问题，是目前广大中小型生产企业实现跨越式发展的关键。 2. 解决方案 微反应器/微流控技术：以微结构元件为核心，在微米或亚毫米受限空间内进行的流动、传递和反应过程，它通过减小体系的分散尺度强化混合、分散与传递，提高过程可控性和效率，以“数量放大”为基本准则，将实验室成果可靠地运用于工业过程，实现大规模生产。 目前，微反应器/微流控技术已经从研究阶段向工业化生产阶段发展，相关技术及产品的应用正处于快速增长的阶段，在生物医药、化妆品、环保等领域，都有着广泛的应用需求。采用微反应器成套技术，在实现化学品生产的连续化同时，具有低能耗，高效率，低排放，高安全性等一系列优势。 1) 本项成果基于微化工技术，结合先进的生产装备自动化技术，提供面向生物医药制造领域的绿色高效的微流控技术生产方案。 2) 同时，结合先进智能制造技术，可以构建全自动的集成化工艺平台，实现智能化、绿色化的生产工艺及装备的整体应用。

本发明公开了一种光控快速释放磺胺嘧啶的抑菌光笼、制备方法及其应用，该抑菌光笼基于Sanger试剂的光控释放体系，实现SD的高效时空释放及靶向抗菌。本发明的光控快速释放磺胺嘧啶的抑菌光笼，其具有如式SD‑Py‑N+所示结构的磺胺嘧啶‑2,4‑二硝基苯衍生物。

美国Lake Shore 350控温仪 产品介绍：   美国Lake Shore 350控温仪是LakeShore公司*一个新一代的温度测量和控制解决方案，具有很多先jin的特点，可以提供丰富的功能和可靠的服务，成为世界低温测量领域的领导产品。350控温仪有四个温度计输入通道、四个控制输出和1W低噪音加热功率。两个独立的、输出功率分别为100W和W的加热器输出通道可以与四路输入温度计中的任何一路相关联，在PID模式下实现闭环控制。被改善的自动调节功能可以使350自动的计算PID参数，这样您可以花费很少的时间来调整控温仪参数，节约更多的时间用于您的试验。 美国 Lake Shore 350控温仪支持各种LakeShore公司制造的工业上*先jin的低温温度传感器产品，包括硅二极管、电阻、热电偶温度计。控温仪的自动调节功能使其可以完成从300mK和15K的连续控温和测温，当温度超出了使用温度计的量程时，Zone调节功能可以自动切换温度计输入通道。报警、延迟及±10 V 模拟输出可以帮助控温仪实现二级控制功能。 Lake Shore控温仪低温测量控制仪器CE认证 LakeShore另一项重要的*新是增加了输入温度计的标签功能，这样就减少了猜测工作或者说对每个温度计位置的判断工作。为了能完成越来越多和要求越来越高的测量工作，控温仪的易用性和从世界上任何地方都可以保持连接成为其关键的属性。带有标准以太网、USB、IEEE 488、和直观的菜单结构与逻辑，在350的设计中考虑了使用的高效性、连接的可靠性及易于使用的特点。当你需要离开你的实验室，以太网确保你总是能连接到你的实验。新的直观的前面板设计、键盘布局、图形显示和LED显示器增加350前面板用户界面的友好性。 在许多应用中，无与*比的350可以取代好几块低温仪表，节省了时间，金*和实验室空间。350控温仪可以传递更多的反馈、进行更严格的控制，提供更快的循环周期，能跟上日益复杂的温度测量和控制应用要求。它对于一般用途的先jin实验室是理想的选择。使用350在您的实验室，让它更好的满足您的要求。 Lake Shore控温仪低温测量控制仪器CE认证 主要特点 • 使用合适的负温度系数温度计，*低温度可以到300mK • 四路温度计输入，四个独立的控制输出 • 两路PID控制，100W和W,负载为或25Ω • 自动修订PID参数 • 使用ZONE功能，自动切换传感器的输入通道，进行连续测量，温度范围从300mK到15K •用户可以给每路的传感器输入通道加标签 •以太网、USB、IEEE-488接口 •支持硅二极管、电阻、热电偶温度传感器 •控温仪带电流带翻转功能，可以消除电阻型温度传感器的热电动势误差 •模拟输出±10V、报警、延时 •CE认证   温度控制 美国 Lake Shore 350是当今zui强大的控温仪，可提供总计1W的加热功率，具有测量可靠性高、效率高、产出高等特点，在整个温度范围内都可以进行精*的控制温度。两个独立的输出功率分别为100W和W的加热器输出通道可以与四路输入温度计中的任何一路相关联，精*的控制输出计算依据温度设定点和控制传感器的反馈。参数可在较宽范围内调整，使350适用于实验室普遍使用的低温制冷系统和小型高温炉。为了更好的控温，PID控制参数可以手动设置或者通过自动功能自动修改控制参数。自动ZONE 功能可以计算PID参数，并提供PID参数建立ZONE表格。设定点的ramp功能可以提供连续、平滑的设定点变换，无需担心设定点过冲或花费过多的稳定时间。此功能与Zone功能配合使用，可以自动进行传感器输入通道切换，根据zone中的10个激励电流量程来变换传感器的激励电流，这样350控温仪可以完成从300mK到15K的连续测温和控温。 控制回路1和2是可变的直流恒流源。回路1连接25Ω加热器可提供100W的功率，或连接Ω加热器提供W的功率. 回路2连接25Ω或Ω加热器可提供W的功率.回路3和4是可变的直流电压源，提供2个±10V的模拟输出。在手动控制下，模拟电压的输出能作为其它应用的电压源。 温度限制设定保护了控温仪免受损坏。每一个输入通道可以设定温度限制值，如果任一个输入通道的温度超过了设定的温度限制值，所有的输入通道将被关闭。   接口 美国Lake Shore 350带有以太网、串行USB口、IEEE-488接口。此外有数据收集功能，几乎每一个功能都可以通过仪器的计算机接口来控制。用户可以下载LakeShore公司提供的Curve Handler软件，这样就可以方便容易的将校准曲线直接通过软件写入到350控温仪的记忆芯片中。      

项目成果/简介: i4Ocean 的命名分为两个部分，其中Ocean代表本平台主要应用于海洋信息可视化领域，而i4寓意为四个英文单词即：Interactivity（交互性），Imagination（构想性），Immersion （浸没感），Intelligence（智慧性）。这四个单词概括了i4Ocean 的主要特点，也是本平台致力于实现的终极目标。 i4Ocean可视化原型系统主要实现以下功能： 1、数据处理：将常见的海洋数据转换为geotif、json、geojson。 2、可视化功能：标量数据可视化、剖面动画、体绘制、二、三维流线可视化。 3、可视化分析：中尺度涡识别、追踪。 4、舰船远洋航行系统：港口信息查询、全球港口显示、航线添加、海图导航、水文信息可视化。 5、视频录制：保存加载相机路径、高清截图、高清录像。 在系统中，我们提出了两种算法用于海洋环境数据可视化和分析。一种是基于gpu的光线投射算法绘制海洋温盐数据，一种是基于传输函数的海洋中尺度涡流交互式流场可视化算法，实现了时空相干和视口相干。引入交互式传输函数，从背景洋流中提取基于多种涡旋参数（如Okubo-Weiss参数）的二维和三维涡旋特征。 相关成果评选为2012年山东高等学校优秀科研成果奖、2013年青岛市科学技术奖、青岛市2017-2018年度优秀大数据解决方案。项目阶段:系统原型阶段效益分析: 该系统可用于船舶远洋航行、海洋数据分析、海洋数据处理。将常见的海洋数据转换为tiff，json。利用系统标量场、矢量场可视化功能，对海洋数据进行分析，为船舶航行提供指导。 该技术和装备可用于海洋深部结构研究，为发展我国海洋经济提供技术支撑，这将具有重要的社会经济效益。发展海洋数据分析及可视化功能，更可以拓展蓝色经济空间，推进军民深度融合。 该成果已与青岛海洋科学与技术试点国家实验室等单位开展深度合作，现阶段处在项目支持的前期研究中。同时与外地的合作单位有：中船工业集团，自然资源部直属单位国家海洋信息中心、国家海洋环境预报中心、国家海洋卫星应用中心。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权知识产权编号:201510066037.9 201510070177.3 201510212425.3 201510212424.9 201710827686.5 201710828365.7 2013SR004155 2013SR010109 2014SR062104 2015SR014980 2015SR038759 2015SR085063 2015SR246570 2016SR010562 2016SR326470 2016SR325154 2017SR732244 2017SR737071技术成熟度:通过中试技术先进程度:达到国内领先水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无

项目成果/简介:本作业平台可以实现掘进头支护作业的完全机械化，改善掘进头工作面的支护状况，大大减轻工人劳动强度，能满足一定的超前支护要求，能有效提高掘进面作业速度，充分保证工作人员的作业安全性，是改进目前掘进头支护作业工作方式的综合机械化成套作业设备。

系统面向大型项目管理与科研管理，以先进的项目管理原理与技术为核心，并充分考虑我国项目与科研管理的实际需求。系统以项目管理流程为主线，整合管理项目实施所需要的时间、费用、质量、资源、信息与知识。通过流程、角色、权限、资源的动态绑定，实现系统的可视化设计与系统功能配置。系统不仅是一个过程管理系统，同时也是一个质量检查与管理系统，不仅是一个专家管理系统，也是一个知识管理系统。系统汇聚了数据分析、文本挖掘、决策支持、自然语言处理等众多先进技术，并支持SOA软件体系结构。 在项目管理方面，系统基于项目流程，通过对信息进行不断地收集、加工，共同完成整个项目管理的过程。 项目信息管理：每个项目记录以下信息：项目编号、项目名称、承担单位、单位地点、计划开始时间、计划结束时间、优先等级、项目预算。 项目计划制定：可定义项目里程碑（包括交付成果）和计划时间，以明确科研项目所处的阶段，控制项目从某个状态提升到下一状态，并且能够直观地显示项目所处的阶段，实现了项目的流程化管理。 项目流程管理：对项目的各种技术文档的审批流程、变更进行管理，项目的进度管理，建设管理数据库、存储有关管理数据，保存项目相关材料。 在科研管理方面，系统支持完整的科研管理生命周期，包括科研项目征集阶段、评议阶段、立项审批阶段、立项阶段、实施阶段、验收阶段、跟踪阶段，整个项目管理生命周期。系统支持科研项目过程管理，支持科研绩效评估也支持科研决策。与此同时，系统提供了丰富的相关管理功能： 工作任务分解：整个项目活动分级分解至可管理工作单元的层次结构，每一个工作单元具体描述在一个规定单位或个人的具体责任和计划时间。 计划进度跟踪：项目各阶段或交付成果文档的负责人将必须定期地对所负责的工作进行进度维护。系统能够自动地综合相关的信息进行项目完成百分比的维护。 成果状态的管理：任务交付成果的管理将根据具体任务中规定的不同交付成果形式进行，例如交付形式可以为文件、设计模型、产品或部件等。 内容发布：面向各项目课题组、科研单位等用户，进行公共的信息发布以及公告。起到宣传、通报、展示等作用，即时地通过因特网向用户发布通知。 资料文档下载：各个项目中存在着大量地公共文档以及各种模板，为了方便所有用户，将此类文档和模板进行合理组织，用户可以轻松实现公共文档和模板的下载和上传功能。 辅助决策功能：提供相关的分析工具，综合应用现代管理技术，对各种关联管理信息进行对角度剖析，提供多维图表，实现对知识分析和知识挖掘，为决策提供了可靠的支持。 绩效评价：建立了多种大型项目与科研项目评估指标体系，利用关键绩效指标对工作完成效果进行测度，可以有效的对工作绩效作出评估。 本系统面向大型项目管理与科研管理，可用于通信、能源、交通、政府、国家中医药管理局、医疗机构、冶金行业、石油石化等行业。

通过车载终端以至少 1Hz 的频率采集发动机动态运行数据和静态数据，并通过远程监管终端上传至远程监管平台；远程监管平台将车辆上传的动态运行数据输入相应的诊断模块进行信号诊断，输入相应的排放因子计算模型计算出排放因子，并读取 OBD 故障信息对排放结果进行有效性评估，从而获得车辆的实际排放状态。

本作业平台可以实现掘进头支护作业的完全机械化，改善掘进头 工作面的支护状况，大大减轻工人劳动强度，能满足一定的超前支护 要求，能有效提高掘进面作业速度，充分保证工作人员的作业安全性， 是改进目前掘进头支护作业工作方式的综合机械化成套作业设备。

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。