本研究低成本搭建了弹性可扩展的Hadoop云计算平台

生物医药的发展遇到计算性能达不到规模要求的瓶颈，该项目选择以生物医药学相关算法的高性能并行计算为目标，利用高性能并行计算系统，对生物医药进行了深入的研究。利用现代生物及化学信息学手段开展了抗病毒药物的设计工作，其中包括SARS，HIV以及广谱药物的研究。拥有自主开发的于模代数理论的快速大规模多重比对算法SMA。在计算机药物设计方面，开发了DDS—SIM模块中具有自主知识产权的算法，并拥有一套小分子和已有药物化合物的结构和生物特性的化学数据库。 创新点： 1．利用高性能并

本课题主要围绕项目中云数据隐私保护的目标，研究在云提供商不完全可信的条件下，如何既能保证用户数据的隐私性，又能利用云平台的计算和存储能力。课题综合采用数据隐私感知、访问控制、数据加密等技术手段，以期达到最大限度保护用户数据隐私的目的。形成具有隐私感知的云数据存取方案、针对密文云数据的基于属性加密和代理重加密的动态数据访问共享技术、基于谓词加密的多条件融合密文云数据查询技术和基于安全多方计算的数据分析与计算技术。本课题成功搭建了4个原型子系统、1个基于医疗管理的云数据隐私保护原型系统，在长城网际、3

本发明公开了一种可计算的三维彩色印刷方法，用于在三维物体表面上生成用户指定的彩色纹理图案。该方法通过对传统水转印刷过程中PVA膜的运动和形变进行建模和模拟计算，得到PVA膜上每个像素与物体表面点之间的映射函数，进而利用该映射函数计算出打印在PVA膜上的纹理图案。本发明进一步包含了一套机械装置和一个三维视觉系统实现精确可控的水转印刷，将用户指定的纹理图案精确印刷到物体表面。本发明还包括一种多次水转印刷方法，将复杂物体表面分成多个部分，每个部分单独着色，最终完成整个物体表面的着色。

学霸君1对1是学霸君旗下在线一对一辅导品牌，隶属上海谦问万答吧云计算科技有限公司。基于学霸君100亿次搜题数据、学生课堂反馈数据，精准分析学生的知识点掌握情况，构建知识体系，实现“全局可细分，垂直可训练”。用技术手段，数据化分析，改善中国学生学习效率。

本项目提供压缩机全生命周期管理系统，建立模块化、集成化数据环境，面向于往复压缩机、隔膜压缩机，服务于石油化工、加氢站、储气库、船舶动力等行业主要包括： 设计规划阶段——压缩机整体方案设计，压缩机结构形式设计，核心部件材料遴选分析，启/停流程设计，安全控制策略设计等； 运行工作阶段——压缩机运行数据实时采集、远程动态展示，核心部件状态监测与故障诊断，监测诊断一体式/分体式硬件与软件系统开发； 检修维护阶段——零部件维修预警、寿命预测，可视化维修方案、维修模型、维修视频，压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台。 关键技术一：压缩机性能计算技术与选型设计技术 基于 Windows 平台，遵循结构化、模块化原则，采用 QT 框架、C++语言编制交互设计软件，可实现往复压缩机物性计算、热力计算、动力计算、设计校核复算、平衡计算、产品系列化自动匹配、多工况计算七项功能于一体，可实现往复压缩机机组设计计算、选型、零部件管理一体化功能。现阶段已授权发明专利 1 项，软件著作权 1 项。 关键技术二：压缩机状态监测与故障诊断技术及设备 针对压缩机核心零部件构建相应状态监测方案与故障诊断方法，包括：①集成气缸内热力过程特征和阀片声发射信号的诊断方法，基于气阀声发射信号获得气阀故障的特征参数和反映故障程度的量化指标，诊断不同类型气阀故障；②基于活塞杆应变重构 pV 图方法的往复压缩机气阀无损故障诊断方法，基于活塞杆应变重构压力-容积图（p-V图）的无损监测方法，为传统侵入式方法破坏气缸完整性带来安全隐患的问题提供解决方案；③十字头销磨损、活塞杆松动的故障诊断方法，对不同程度十字头销磨损、活塞杆松动故障进行模拟试验，对比时频域分析研究十字头销磨损、活塞杆松动的故障机理、声发射信号和振动信号特征，提取故障特征识别故障程度；④基于压缩机内油-气压力“伴随”关系，国内外首次提出了集成声发射与油-气压无损监测的隔膜压缩机状态监测新方法，进一步根据油-气压力“伴随”关系的失调追溯故障根源；⑤基于增量式编码器的往复压缩机轴系扭振测试方法，基于增量式编码器构建了往复式压缩机扭振测试系统，为传统方法在现场实际应用时难于实施提出解决方案；⑥压缩机气流脉动和振动模态分析技术，隔振结构设计、管路结构设计，提供机组振动测试、诊断以及改进方案。 本项关键技术现阶段已授权国内发明专利 4 项，申请国际专利 2 项、国内发明专利10 项；应用于中海油海洋平台天然气压缩机；开发压缩机故障诊断仪，已在某加氢站压缩机调试中成功检测出气阀泄漏、膜片运动失效、活塞环磨损、溢油阀阀芯磨损等严重故障。 关键技术三：压缩机数据共享与健康管理云平台 构建压缩机及其辅助系统、零备件信息数字化管理平台；构建压缩机热力-动力-应力-寿命分析模块，集成监测数据评价机组运行状态；基于故障诊断技术，建立机组现场监测数据与健康/故障状态信息实时共享平台，打破机组现场与远程管理者之间的技术壁垒；实现压缩机核心部件维修预警、寿命预测，交互 GUI 界面集成可视化压缩机维修维保手册、指导视频、三维模型；压缩机全生命周期管理，显著提高运维效率和管理水平。

        我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。         研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持