成果描述：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。市场前景分析：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。与同类成果相比的优势分析：国内领先

本发明公开了一种基于社会网络的网络舆情行为分析方法，首先基于网络新闻或者帖子之间的相似度建立起一个网络舆情事件社会网络，然后通过分析社会网络参数随时间的变化以及参数之间的对比，自动的实现网络舆情的识别和网络舆情事件紧急程度的评估，方便相关政府部门更有效的监控和管理网络舆论。

本成果以软件著作权形式体现（登记号 2016SR322691 ），生命科学大多以微生物为研究对象，因此如何进行微生物的分类鉴定是生命科学领域的基础研究工作。本成果可根据微生物的序列自动完成多种类型的系统发育树分析，并且以直观的图标形式展示，并可与各种专业数据库对接，简单、专业、直观，可以作为生物医药行业鉴定微生物的专业工具。本成果具有预留对接数据库接口、具有进化距离、集成  BLAST 功能、集成 ClustalW2.1 、可生成标准系统发育树图形结果、自动合并分析多种进化树结果、可在线使用等优势。

超高分辨率光矢量分析设备采用“微波光子学方法”，首创具有国际领先水平的“超高分辨率光矢量分析技术”，集成了电-光、光-电和光-光3类元器件频谱响应的测量功能，可应用于光纤通信、光纤传感、光信号处理和集成光子学等领域。 技术特征 关键技术与创新点一：基于120度电桥的高抑制比光单边带调制技术和基于光载波抑制与平衡光电探测的非线性误差对消技术。 关键技术与创新点二：光频梳通道化测量技术和基于光希尔伯特变换的镜像边带抑制技术。 关键技术与创新点三：多种测量模式融合与系统软硬件集成技术。 工作波长：1528-1565 nm 最高波长分辨率：50 kHz（即0.4 fm） 幅度分辨率：0.01 dB 幅度精确度：±0.11 dB 相位分辨率：0.01° 相位精确度：±1.2° 对比国际上最高水平商用光矢量分析仪表LUNA OVA5000，设备的分辨率提升了4000倍，动态范围提升了31倍（15dB），相位精确度提升了2.5倍（单通道40GHz范围内），幅度分辨率也提升5倍以上，打破国外技术壁垒，实现进口替代。

本发明公开了一种基于大数据分析的小基站开关控制方法，包括：采集场景信息步骤；数据预处理步骤；提取特征步骤；选择并训练模型步骤；预测步骤。本发明利用特殊场景下时刻表以及小基站接入人数的历史记录，建立数学模型，预测未来小基站内的待服务人数，根据待服务人数去控制小基站的开关，达到节能、减少基站间干扰的目的。在建立数学模型的过程中，本方法结合数据挖掘和机器学习，提高了预测的准确率和系统的实用性。

本发明公开了一种高速网络数据包内容分析装置，包括：网卡， 用于获取高速网络数据包；FPGA，用于过滤掉不属于需要检测的应用 层协议类型的网络数据包，然后将过滤得到的网络数据包分流到各众 核处理器中；至少一个的众核处理器，根据核分配策略对其包含的多 核进行任务分工，用于对分流得到的网络数据包并行执行协议还原、 数据包内容提取以及数据包内容分析融合任务；主控板，用于对 FPGA 和众核处理器进行配置。本发明只需获取原始的网络数据包，就可利 用众核处理器的并行计算能力，直接进行协议还原和敏感信息的分析 检测，与传统方法相比，计算能力大幅提升，实时性强，检测效率高。

(1)交通影响分析(交评) 对于各种类型的建筑，交通影响分析的方法是不同的，但是基本流程和步骤是相同的。一般的交通影响分析的流程大概分为以下几个步骤:收集资料、确定研究范围、确定预测年 限、现状调查及分析、交通量的预测、交通影响评价、交通诱导系统、结论。(2)道路交通管理规划道路交通管理规划涉及调查数据分析及数据库集成、现状分析与问题诊断、交通需求预 测、交通流组织优化方案、静态交通管理方案、交叉口渠化、公交发展及规划建议、交通标 志标线设置、交通需求管理方案、交通事故与安全教育对策、交通法规及宣传教育计划、交 通指挥系统建设规划、交通环境影响对策、交通管理发展战略、规划的实施计划与滚动发展 等多项内容。技术流程如下图所示。

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。

本发明涉及膦酸盐阻垢缓蚀剂的离子色谱分离分析方法，特别涉及等度分离非抑制电导检测的膦酸盐阻垢缓蚀剂的离子色谱分离分析方法。包括以下步骤：基线测绘、进样和离子交换、洗脱、非抑制电导检测分析；本发明对三种常用膦酸盐阻垢缓蚀剂能进行良好的分离分析，保留时间、峰高、峰面积的相对标准偏差均小于4％，工艺流程大为简化，本方法可用于膦酸盐阻垢缓蚀剂含量的检测，为也可同时检测实际样品的纯度。

分子生物学是研究生物大分子结构与功能的一门学科,而分子的大小、密度、含量及图象比较分析是分子生物学研究中的重要内容，如对基因密码DNA进行限制性内切酶解片断长度多态性分析（简称RFLP）和聚合酶链反应（简称PCR）对DNA分子上的基因不同长度的特征性片段进行扩增分析，蛋白质和DNA、RNA分子、多糖分子及其它生物大分子的经凝胶电泳和荧光染色或其他方法染色后，在紫外透射分析仪和其他光谱下可显示出不同图象位置格局和密度，是生物学科研工作和临床疾病诊断的重要依据。以往对这些不同分子的分析主要是凭人眼目测，欠客观性，人为因素所造成的误差较大，且难以保存这些结果的原始图象。我们将分子生物学技术与计算机技术结合，研制出多媒体分子生物学图象分析系统。本分析系统由PⅡ350以上的微机和CCD(CHARGE COUPLED DEVICE)摄像机,图象卡,紫外透射分析仪,日光源,扫描仪,彩色喷墨打印机,电源转换器, 分子生物学图象分析专用软件系统(BioComputAnasis1.0a)等部分组成。 该分子生物学图象分析系统可以对生物大分子电泳图象进行密度定量、分子大小测定、标注、扫描、图象融合比较,存储、编辑和打印，便于检索，为科研和临床图象采集和数据分析提供了强有力的系统,使得医学诊断和生物科研图象的多功能分析成为可能。经临床和分子生物学实验应用表明,该系统定量准确，分析可靠，速度快，能储存大量信息，便于检索和信息处理。可以打印彩色照片和结果报告，非常方便。这必将代替以往其他传统落后的实验方式和分析报告方式。对分子量进行多次实际测定,总误差率<+1%,对密度含量进行实际测定结果表明误差率<+5%,该系统操作简单,是分子生物学和基因工程基础研究、临床分子诊断及基因诊断重要的仪器和换代产品,为科研和临床数据采集分析提供了极大的方便。