音为梦想 乐动未来 　　公司名称：北京鑫三芙教学设备制造有限公司 　　网址：http://www.xinsanfu.com/ 　　电话：01062473201/01062473181 音乐教学互动平台3FN-1 概述 　　1、 先进的C++计算机语言编写，.NET4.0运行环境，全自主知识产权。 　　2、 支持五线谱或简谱教学与编辑、五线谱与简谱混合教学与编辑、乐理知识与多媒体拓展、音乐基础知识与教学资源库教材等互动模块，各功能模块划分明确，系统界面风格简洁明朗，操作界面可任意拖拽、放大缩小，可以将乐谱放大16倍，使教室后部的学生依然清晰可见。 　　3、 支持Windows全系操作系统、可搭载触控一体机、电子白板、台式或笔记本PC使用。 乐谱教学与编辑 　　1、 可任意书写标题、副标题、作曲、作词、版权等乐谱信息。 　　2、 可任意编辑高音谱表、低音谱表、大谱表以及总谱，可设置表情标记、谱表的页面大小、方向及页边距，可设置每行的小节数量。 　　3、 创建谱表时可选择：任意调式编辑、任意速度播放、任意节拍类型、以及不完全小节起拍（弱起小节）。 　　4、 音符录入、符点录入、升降音录入、休止符录入、三连音录入、倚音录入，录入后可播放且任意范围播放。 　　5、 系统内置516种古今中外乐器音色，内置音色处理器，无论是内置音色或外接音源均可以达到悦耳的播放效果。 　　6、 支持乐谱播放速度调节，可以以乐谱小节为单位调节速度，一首乐谱可以调节前后乐章不同的速度；可以以不同音符时值为单位调节，如以4分音符为基准，每分钟120拍，或以2分音符、8分音符为基准每分钟240拍，速度调节数值为每分钟5拍至每分钟600拍（以4分音符为基准）。 　　7、 支持五线谱与简谱的混合编辑，并且在任意类型谱表或混合编辑谱表上添加歌词。 　　8、 歌词支持自动对齐功能，自动添加拼音功能，以及多段落歌词录入功能。 　　9、 任意插入或删除乐谱小节，修改调整小节属性，修改谱表、小节、记谱标记、音符的个性化样式。 　　10、 具有文本标注插入功能，可对插入文本进行格式编辑，如字体、大小等。 　　11、 具有倚音、谱号、调号、拍号、小节线、线条记号、装饰音与演奏记号、临时升降号、力度记号、重复与跳转记号、速度、震音、琶音与圆滑音、风笛装饰音、占位框与小节的记谱符号的插入，插入后播放乐谱会有相应效果呈现。 　　12、 具有换行符与占位符插入、符杠属性任意组合、符头任意添加与更换、呼吸与停顿标识提醒、连谱号标识插入。 　　13、 可在编辑的谱表上任意拖拽、修改、删除所有记谱标记，所有编辑界面具有退格与前进快捷键。 　　14、 可导入任意MIDI音频课件（支持所有MIDI格式文件）并支持多音轨编辑，每条音轨前显示乐器名称及简称，可任意调换各个音轨音色，修改音轨音符达到再次创作效果，可在多音轨谱表中单独选择任意一组或多组音轨单独播放。 　　15、 具有乐谱卷帘编辑器功能，辅助弹奏教学功能，以柱形图的方式显示所有音符的音高与时值，并显示虚拟键盘的键位。 　　16、 播放所有音符可在内置软键盘上显示键位的位置以及和弦键位的位置，可外接键盘输入设备，软件支持128复音同时录入。 　　17、 具有应用广泛的总谱编辑功能，如交响乐、电声乐、民乐、打击乐、流行乐总谱等，可导入木管乐器、自由簧片、铜管乐器、有音高打击乐器、高音打击乐器、进行曲打击乐器、声乐（人声音高）、键盘、电子乐器、拨弦乐器、弦乐器、中国民族乐器、世界民族乐器、古典乐器等至少500种以上音色，并且支持拓展外部硬件音源及外接软音源。 　　18、 可编辑鼓组节奏谱并播放或更改鼓组相关音色，可单独播放或编辑乐谱中的节奏。 　　19、 可编辑六线吉他谱，播放或更改吉他相关音色，吉他指法标识插入，吉他和弦品格图插入。 　　20、 可编辑四线谱并播放或更改运用四线谱记谱的相关乐器音色，如低音吉他、曼托林、贝司等乐器。 　　21、 支持修改或编辑后的曲谱导出或打印功能。 　　22、 具有内置屏幕截图功能，可选择屏幕任意位置截图，并保存为图片文件，以便教师制作教学课件。 乐理教学与多媒体 　　1、 具有五线谱大谱表以及虚拟MIDI键盘交互教学功能，通过弹奏虚拟键盘可显示该键位在五线谱上的音高位置，并可显示该键位的音高唱名，虚拟键盘显示音名。 　　2、 具有调的五度循环图讲解界面，可任意选择国际通用的12种常见调式，更改调式后可在五线谱上显示不同调式的音阶变化，并且具有调名显示窗口。 　　3、 音频插入功能，可插入及播放众多常见格式的音频文件，如范唱播放、伴唱播放、唱名播放、音名播放、节奏播放。 　　4、 视频插入功能，可插入及播放众多常见格式的视频文件，如教学配套音响资料、音乐教学欣赏视频、教师自制视频课件等。 　　5、 图片插入功能，可插入众多常见格式的图片文件，可在插入的图片上随意勾画、标注、缩放等。 　　6、 表格插入功能，可插入Excel表格文件，对插入表格的格式、字体、边框、填充、数字、批注进行编辑。 　　7、 文本插入功能，可插入Word、PPT、PDF等不同格式的常见文本文件并可对其修改与编辑。 　　8、 音名与唱组模块，具有88键虚拟可弹奏键盘，具有音组标识、音名与唱名标识，可一键显示音名与唱名。 　　9、 视频录制功能，具有嵌入式的视频录制插件，可在任意模块下实现录制，将教学内容录制后制作课件或教学实例以及微课展示。 　　10、 电子书写功能，具备电子白板的书写或涂鸦功能，在任意教学模块下，对屏幕上的教学内容进行屏幕书写及涂鸦，具备一定可编辑功能。 　　11、 音名与唱名播放功能，可以播放内置音名与唱名音频文件，以及教师自行添加的音频文件。 教材资源 　　1、 具有音乐基础知识教学模块，内置教学教材，具有音、音律、五线谱记谱法、节奏节拍、音程、和弦、调式关系、音乐术语等内容，所有内容均已图文并茂的方式呈现，教学内容目录以列表形式展开，方便教师选取相应的教学内容，也可以根据教师实际教学内容任意拓展音乐基础教学模块的教学内容或添加音频及视频课件。 　　2、 具有教学资源库模块，内置中国音乐家、西方音乐家、民歌、演唱形式、西洋乐器、音乐风格等教学资源，所有内容均已图文并茂的方式呈现，教学内容目录以列表形式展开，方便教师选取相应的教学内容，也可以根据教师实际教学内容任意拓展教学资源库模块的教学内容或添加音频及视频课件。 　　3、 音乐基础知识与教学资源模块可任意添加课件教学内容，使教师拥有更多的自主教学内容拓展空间。 音为梦想 乐动未来 　　公司名称：北京鑫三芙教学设备制造有限公司 　　网址：http://www.xinsanfu.com/ 　　电话：01062473201/01062473181

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。

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。

研究领域 以企业的生产需要为出发点，以研发新产品、新设备、新工艺为目标，进行光机电一体化成套设备及新技术的研究与开发，解决企业发展过程中的瓶颈问题。围绕创新制造工艺、机电控制及自动化，开展绿色化、系统化智能机电一体化技术及其在生产过程中的应用研究。主要研究方向有：（1）绿色新能源生产技术及设备（2）特种加工机械（3）新型包装机械（4）根据企业实际需求定制光机电一体化成套设备（生产线）的研发。科研成果及简介 所承担主要项目： 锌空燃料电池极片干嵌法成形过程控制的理论与技术(国家自然基金) ·高速水墨柔性印刷模切机CL1224 （国家科技部） ·机械软起动控制系统的开发（天津市教委） ·柔性传动行星轮差速机构的研究 （河北省教育厅） ·机械液压自动控制软启动系统（石家庄科技局） ·自动分页装订机的开发研究（河北省教委） 横向课题： 纸管机开发（天津巨业衣架制造有限公司） 盘料螺纹钢滚丝机（天津市天鹏建筑器材有限公司） 五金平台自动机械手的研制（庆辉五金制品有限公司） 乒乓胶皮海绵上料系统的研发（天津七二九体育器材开发有限公司） 电池极片卷绕设备（海裕百特锂能设备有限公司） 锂电池极片轧制卷绕线 ； 流延膜挤压收卷装置及控制系统的合作研发； 瓦棱机生产线控制系统的研制； KSQ-500电池极片卷绕设备开发 木工挖船机（威卢克斯有限公司） WS-260卫生巾生产线获奖与专利一种布料机                  发明专利           专利号：200910068754.x一种双向水泥土搅拌桩机      发明专利           专利号：200910069172.3一种双向水泥土搅拌桩机      发明专利           专利号：200910069171.9一种双向水泥土搅拌桩钻杆    发明专利           专利号：200910069170.4一种收获机                  发明专利           专利号：200910069269.4可转让项目 可承担（合作开发）科研项目与技术合作光机电一体化成套设备（生产线）的研发

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。

成都中医药大学梁繁荣教授项目组围绕“实现针灸研究证据科学评价、集中存储、深度分析、高效利用”关键问题，采用大数据分布式存储、计算、分析和服务技术方法，创建了基于“云服务器+终端”大数据服务模式的循证针灸临床诊疗决策支持平台，并在临床、科研、教育、产业等多个领域进行了推广应用。项目主要技术内容： 1.基于大数据的循证针灸临床决策支持平台的构建：（1）构建了循证针灸证据质量评价标准、证据强度及推荐等级标准，创建了“大数据-当前最佳证据-优化诊疗方案”的循证针灸临床决策模式；（2）研发了一系列针灸循证诊疗决策数据挖掘模型和算法，实现了针灸疾病诊断、辨证分型、处方优化、刺激参数组合等诊疗决策方案的准确挖掘、智能分析、客观判断和可视化交互；（3）采用DTS、网络爬虫等方法采集数据，建立了针灸数据资源主题数据仓库和数据集市，构建了循证针灸决策资源中心；（4）设计开发了分布式存储、计算、分析与服务的循证针灸临床诊疗决策支持平台，实现了针灸循证诊疗决策各数据挖掘算法不同粒度的构件化组装、快速集成、高效响应和大数据服务。 2. 基于大数据的循证针灸临床决策支持平台的应用：（1）制定并完善了基于最新研究证据的24个病种的循证针灸临床治疗决策方案，为临床治疗决策提供了可供参考的高质量证据；（2）将GRADE系统引入循证针灸临床实践指南的制定，牵头制定了中国针灸学会《针灸治疗坐骨神经痛临床实践指南》；（3）对针灸临床常见的14个病种的古今治疗证据进行了系统的处方规律分析，发现并验证了具有理论和临床价值的经穴效应规律，并为优化针灸临床诊疗决策提供了便利；（4）将平台推广应用于中医针灸临床实践和医院管理，提高医生诊疗水平、中医针灸临床疗效和医院信息化管理水平；（5）研发了集针灸大数据支撑与临床经穴诊断治疗于一体的智能化循证针灸诊疗设备，开创了循证针灸临床决策的应用新模式。 研究成果已在71家中医医疗机构和天津、上海、广州、南京等地高校、科研院所应用，获得2800余万元直接经济效益和上亿元间接经济效益，对于针灸临床疗效提高、科技创新和创新人才培养起到了积极的推动作用，开创了针灸学产、学、研、用合作推动科研成果转化的成功模式。由石学敏院士等专家组成的鉴定委员会一致认为：“本项目极大地促进了针灸学的现代化和信息化发展，显著提升了针灸临床决策水平，加快了针灸学国际化进程，研究成果达到国际领先水平。” 基于大数据的循证针灸临床诊疗决策支持平台的应用场景示意图

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。

本研究低成本搭建了弹性可扩展的Hadoop云计算平台

已有样品/n该项目瞄准肿瘤精准医疗技术发展中的关键问题，以肿瘤精准诊断和治疗为目标，围绕表观遗传组学在肿瘤预防、诊断和治疗中的研究和应用，开发表观遗传科学研究和表观药物高通量筛选开发的相关产品和服务平台，研发创新性表观靶点药物，为肿瘤精准医疗提供研究和诊疗的平台和药物。目前市场上大部分基因测序公司无法完成上游的ChIP 实验，项目具有很强的优势。较早的开发了ChIP 级别抗体库，在战略上具有领先优势。开