目前，多媒体视频领域存在多个编码标准，包括 mpeg1/mpeg2/mpeg4/h.264，以及我们国家拥有自主知识产权的 AVS 标准。mpeg4 标准之中又包括 xvid、divx 等，而 h.264 可能 93 合作方式 商谈。4 所属行业领域 电子信息领域。也将存在多种编码标准。其中新的编码标准，如 h.264、VC-1 等，由于其需要较高的处理能 力，仅仅依靠嵌入式 CPU 或 DSP 的多媒体解决方案是无法获得满意的性能指标的，因此必 须采用专用集成电路(ASIC)方法来实现硬件加速功能。但这种 ASIC 设计方法——即通过硬件实现直接提供某种(些)编码格式的支持缺乏灵 活性，一旦有种新的编码标准推出，就需要重新设计开发芯片。面对众多的媒体编码标准， 这种方式增加了设计以及应用成本。而就目前市场发展来看，多种视频编解码技术将长期共 存，迫使芯片业界必须迅速攻克灵活性、兼容性等难题。为解决这一问题，清华大学设计了 一种软硬件混合的多媒体处理器解决方案，支持 mpeg1/mpeg2/mpeg4 /h.264/AVS 视频标准 以及相关的音频编码标准。其核心是设计一种多媒体处理芯片，该芯片对于通用的多媒体编 码中的计算密集型的数据处理，如运动补偿算法(Motion Compensation)、反离散余弦变化 (iDCT)、色彩空间转换等，采用 ASIC 实现。在此硬件平台之上，设计一套与具体标准无 关的多媒体处理通用软件开发接口，实现软硬件混合的媒体处理。这样就能够增加媒体处理 的灵活性——可以通过修改软件来支持新的编码标准或者新的应用。

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。

本发明公开了一种静脉穿刺针头位置定位的装置，其特征在于， 包括红外光源、主相机、侧相机和图像处理单元；红外光源用于照射 穿刺区域的皮肤表面和针头；主相机用于从穿刺区域的皮肤表面的上 方由上而下对针头进行拍照；侧相机的拍照方向与主相机的拍照方向 相互垂直，用于从穿刺区域的皮肤表面的水平方向对针头进行拍照； 图像处理单元与主相机和侧相机相连，用于比较主相机和侧相机拍摄 的照片，从而得出针头的位置。本发明的针头位置定位装置，结构简 单、定位准确，仅需更换针头便可重复使用，造价和使用成本低廉， 具有效率高、直观、准确等特点。 

一种正余弦编码器的误差补偿装置，属于数字信号误差补偿装置，解决现有误差补偿系统需要专门误差测试仪器的问题，对正余弦编码器输出信号的各种误差进行补偿及纠正。本发明包括差分放大电路、AD 转换电路，以及依次串联的直流误差补偿模块、幅值误差补偿模块和相位误差补偿模块。直流误差、幅值误差补偿模块先后消除编码器输出信号中的直流误差和幅值误差，最后将处理结果输入相位补偿模块；相位误差补偿模块首先经过移相和乘法器倍频将相位误差转换为直流误差和幅值误差，然后进行直流误差补偿和相位误差补偿，得到两路理想的高质量正余弦信号。本发明实施简单、方便，使用效果好，为减小细分误差，提高细分精度和分辨率提供基础。

本发明公开了一种复现人手抓取功能的欠驱动假肢手，并在手 掌内设有指间驱动机构和拇指驱动机构；其中手指本体以滑轮为主要 部件，手指内传动机构采用钢丝绳依次交替缠绕于手指的各滑轮上， 指内关节间采用弹性元件柔性耦合，指间驱动机构采用两个电机协同 驱动四个手指以及其多个自由度；拇指本体内以滑轮为主要部件，手 指本体内传动机构采用传动绳作为传动介质，指间驱动机构采用齿轮 组件配合传动，实现两个电机控制拇指的四个自由度。通过本发明， 能够精确完成对各种物体的自适应抓取，复现人手丰富的抓取操作功 能，并具备结构紧凑、体积和重量进一步降低、便于操控和抓握动作精确等特点。

图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物，可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值，仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石，氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    

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。

遗产税的开征是我国地方税制体系建设中的一个重要问题.本文探讨了我国开征遗产税的必要性与可行性,在借鉴其他国家遗产税制实践经验的基础上.提出构建我国遗产税制的初步设想.

"营改增"是继1994年分税制实施以后,又一次较为深刻的税制变革.在实现制度意图的同时,"营改增"会对中央与地方财政关系提出新的挑战,导致地方政府承受更大的财政压力.但借此可以探寻处理中央与地方财政关系的新的制度路径与策略,来推动税制的完善以及中央与地方财政关系的理顺.