本团队采用新型结构导向技术来实现亚微米和纳米二氧化硅中空微球的溶胶凝胶法和沉淀法高浓度制备，能够满足大规模工业生产的需要，并能对其纳米壳层结构进行精准调控，为相关功能材料的性能设计提供合成技术基础。现有二氧化硅中空微球制备技术的投资成本高、设备生产率低、控制难度大，无法在工业规模上对其特有的纳米结构进行精准调控，严重限制了中空微球在高端产业中的应用。本团队基于全新的中空结构导向技术，在间歇反应釜中通过溶胶凝胶法和沉淀法实现中空微球的高密度、大批量生产，具有设备生产率高、微球结构规整、壁厚可控、容易复合改性等优点，突破了中空微球规模化生产的技术瓶颈。通过改变导向剂分子结构和生产工艺微调，可在 50-400 纳米范围内对中空微球的壁厚进行精准调控，使其对不同波长的光信号产生各种响应，并能通过控制中空和多孔结构调节比表面积、导热系数、阻尼特征、机械强度等性能，满足不同功能材料领域的要求。该技术还可以实现脂溶性物质或纳米颗粒与二氧化硅的复合，制备出具有功能多样性的复合中空微球， 如将氧化锡锑（ATO）与二氧化硅中空微球复合，可制备兼具紫外光、可见光、近红外反射和隔热功能的复合中空微球保温填料。 

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

项目背景：目前国产小麦“质差量不足、品质不稳定、 种植效益低”问题突出，特别是亩产效益低下，农户种植积 极性不高。由于我国过去科研和生产上长期追求高产，缺乏 对优质小麦新品种及其产业的系统研究，国内市场出现了优 质小麦进口数量逐年增多的现象，普通小麦价格疲靡，而优 质小麦却价格紧俏，供不应求。因此，亟需小麦品质改良、 稳产增效和产业协同攻关与突破，满足市场不同的需求，提 高企业经济效益。本项目计划以特色优质小麦为技术核心， 建立示范基地 50 亩，通过科研、生产和企业紧密结合，根 据市场需求选择优质小麦新品种、建立节本高效配套栽培技 术，构建“定单”式种加融合模式，实现加养融合增值增效， 助力实现西海岸新区打造全国强筋、中强筋小麦的“品种优 质化、种植区域化、销售定单化”种植先行区，从根本上解 决国产优质小麦“质量较差，指标不稳，数量不足”的问题， 扭转优质小麦依赖大量进口的被动局面。 所需技术需求简要描述：1.联合选育或引进特色高产优 质小麦新品种（系）。联合选育或引进推广具有广阔市场前 景的营养健康、优质高效小麦新品种（系），通过建立核心 示范区并大面积辐射推广种植。2.研发新品种水肥一体化技 术，配套适宜于不同肥水条件和地力水平的绿色高效、高产 优质特色小麦栽培技术，达到节本增效、绿色丰产,保障粮食安全。3.创新小麦全产业链提质增效机制。建立起种子为 芯片、龙头企业为核心、产学研一体化的特色小麦全产业链 融合升级协同机制，开发特色优质小麦高附加值新产品，助 力健康中国和乡村振兴战略。  对技术提供方的要求:1.项目所用优质小麦新品种及技 术为自主培育和研发。2.提供集成肥水高效，水肥一体化栽 培技术和绿色高优种植技术的品种环境协同调控方案。3.构 建特色专用小麦高效耕作制度，并建立技术标准，创建国内 特色优质小麦节本增效生产新途径。 

该项目2016年获得湖北省科技进步一等奖。由于乙酰甲喹和喹烯酮尚未确定每日允许摄入量(ADI)、残留标识物(MR)和靶组织(TT)，未能制订最高残留限量(MRLs)和休药期(WP)，喹乙醇仅有猪肌肉暂定MR及MRL，这三种药物一直没有科学的食品安全标准和风险管控技术，消费者健康受到威胁。 该项目主要创新如下： 1、针对代谢资料缺乏、无MR等问题，在猪、鸡和鲤开展放射示踪研究，鉴定出代谢物33种，发现残留物20种，阐明了代谢机制、残留消除规律及种属差异，确定了MR及TT，为有害残留的风险评估与管控提供了翔实、科学的基础数据。 2、针对毒理资料缺乏、无MRLs等问题，开展全面、系统、深入的毒理和暴露评估研究，揭示药物的毒性和毒作用特点，阐明量-效、时-效关系，确定了ADI，制订MRLs 18个、休药期6个，为有害残留的风险管控与交流提供了理论依据。 3、针对缺乏新型、高效检测技术的问题，自主研制残留物的标准品17种，建立定量/确证分析方法9种，发明快速检测的核心试剂22种，创制基于抗体的高效检测试剂盒6个，为有害残留的风险管控提供了技术支撑。 发现的代谢物和残留物，自主研制的标准品、检测方法及其标准，发明的快速检测核心试剂及试剂盒，填补了国内外空白，提升了兽医兽药科技的自主创新能力。喹乙醇新MR的发现改正了国际食品法典委员会以往推荐的错误标准。 成果完成时间：2012年

我国拥有幅员辽阔的内陆水域，如何安全、高效的完成特定水域的巡逻和水 文信息监测工作一直是我国水文水利建设的重要组成部分。 水面无人船是一种无人操作的水面舰船平台，配备先进的控制系统、传感器 系统、通信系统和武器系统，可以最大程度上填补水域测量领域载人船无法到达或不易到达的危险、浅滩、近岸等空白区域，真正做到高精度、自动化、高效益，可广泛应用于常规测绘、水利水文、航道、环保和灾害应急等行业及其他相关部门。 本项目的产品，是在“制造强国”国家战略指导下，符合国家和地方政府政策重点鼓励发展的高技术、智能装备、高附加值项目，符合国家经济结构和产业结构调整的相关政策和导向。本研发团队联合上海交通大学和上海市船舶自动化工程研究中心，共发表 SCI 论文 200 篇以上，拥有授权发明专利 40 项。

成果描述：本发明申请要解决的问题是，服务器在两个服务速率的模式下，等待服务的数据包有一定的耐心时间，在此情况下给出吞吐率，平均队长，平均等待时间段的计算方法。市场前景分析：本专利考虑以下问题一个光纤局域网，如图1所示. 此光纤网络连接着n个分布式网络。第i（i=1,2…,n）个分布式网络通过接入路由器 i 和对应的端口 连接到光纤局域网。光纤局域网通过网关路由器连接到主干网。端口 （i=1,2…,n）有一个可调的光发射器和接收器，并且可以通过一定的带宽来传送数据。对于光纤网络的带宽的分配问题，最简单的解决方法是当第i个接入路由器向网关路由传送数据时，其余 个接入路由停止向网关路由传送数据（也就是说第i个接入路由器占用所有的带宽）；当第i个接入路由传送完毕时，第i+1个接入路由开始传送数据。Servi和Finn[1]提出了另一种新的光纤网络带宽分配方法，即将光纤网络的带宽分成两部分，一部分带宽按照前述简单的方法，接入路由依次向网关路由传送数据，而另一部分带宽则是被所有接入路由器均分，故每个接入路由器传送数据的速率为这两部分之和。这样的传送方式设置了低速运行期，在一定程度上减小了成本，节约了能源，而且在多重工作假期的基础上，缩短了休假时间，增加了系统闲期。与同类成果相比的优势分析：针对网络服务器在两个不同工作模式-工作期与工作假期下服务。工作期与工作假期分别对应一个快，一个慢的服务速率。到达的请求有一定耐心时间。到目前为止针对以上系统尙没有合适的理论计算模型和方法。 本专利用泊松过程拟合到达过程，用不同参数的指数分布拟合服务时间，工作假期时间，和请求的耐心时间。利用上述拟合参数，本专利给出了请求的到达率 ，工作期服务率 ，工作假期服务率 ，工作假期时长参数 ，顾客的耐心时间时长参数 与平均的队长 和平均系统逗留时间 相互之间的关系。提供了一种计算出平均的队长和系统逗留时间。从而为网络服务器的各项性能指标的设计提出指导。

本发明公开了一种加速基于 XOR 的 RAID-6 编解码过程的方程 并行计算方法：将基于 XOR 的 RAID-6 编码的校验规则用校验方程组 表示，把每个校验方程在编解码过程中的求解分解为两个阶段——“预 计算阶段”以及“递归求解阶段”；每个校验方程由一个独立的线程 实施求解，多个校验方程的预计算阶段被并行执行；使用一个全局共 享的数据块状态表记录数据块的状态以协调所有线程的执行。本发明 方法利用编码的潜在并行能

本发明申请要解决的问题是，服务器在两个服务速率的模式下，等待服务的数据包有一定的耐心时间，在此情况下给出吞吐率，平均队长，平均等待时间段的计算方法。

面向AI等应用发展趋势推出的新一代高性能、高密度插卡式交换机 产品特性： 固化4个扩展插槽，每槽位最大可支持32个100G端口，更好满足数据中心网络演进需求 支持2+2电源与5+1风扇热插拔，支持GR完美重启，实现硬件与链路可靠性双重保护 三层路由功能轻松适配多重业务，数据传输高效有保障 多重管理方式选择 网络维护简单有效 构建下一代数据中心网络 AI/机器学习等应用的高速发展，驱动下一代数据中心网络向100G/400G演进。下一代数据中心网络，要求设备在单位空间内，具备更高的性能、更大的带宽，RG-S6920-4C在4U高度空间内，最大可提供128个100G端口，或64个100G端口+16个400G端口，更好的满足下一代数据中心网络的演进需求。 构建高性能、低延时数据中心网络 RG-S6920-4C交换机配合RG-S6510系列交换机，基于PFC/ECN等网络流控技术，以及MMU调优技术，可构建端到端、无损、低时延转发的RDMA（Remote Direct Memory Access，远程直接内存访问）基础承载网络，满足AI/机器学习、高性能计算、分布式存储大数据等应用场景的网络部署要求。 电信级可靠性保护 RG-S6920-4C交换机支持2+2电源冗余，5+1风扇冗余，所有电源模块以及风扇模块均可以热插拔而不影响设备的正常运行。此外整机还支持电源和风扇的故障检测及告警，可以根据温度的变化自动调节风扇的转速，更好的适应数据中心的环境。还具备设备级和链路级的多重可靠性保护。采用过流保护、过压保护和过热保护技术。 除了设备级可靠性以外，该系列还支持丰富的链路可靠性技术，比如支持GR快速重启、BFD快速转发检测等机制。当网络上承载多业务、大流量的时候，降低异常对网络业务的影响，提升整网可靠性。 IPv4/IPv6双栈协议多层交换 RG-S6920-4C交换机，硬件支持IPv4/IPv6双协议栈多层线速交换，硬件区分和处理IPv4、IPv6协议报文，支持多种Tunnel隧道技术（如手工配置隧道等等），可根据IPv6网络的需求规划和网络现状，提供灵活的IPv6网络间通信方案。 支持丰富的IPv4路由协议，包括静态路由、RIP、OSPF、IS-IS、BGP4等，满足不同网络环境中用户选择合适的路由协议灵活组建网络。 支持丰富的IPv6路由协议，包括静态路由、RIPng、OSPFv3、BGP4+等，不论是在升级现有网络至IPv6网络，还是新建IPv6网络，都可灵活选择合适的路由协议组建网络。 完善的管理性 支持丰富的管理接口，例如Console、MGMT口、USB口，支持SNMPv1/v2/v3，支持通用网管平台。支持CLI命令行， Telnet，集群管理，使设备管理更方便，并且支持SSH2.0、SSL等加密方式，使得管理更加安全。 支持SPAN/RSPAN镜像和多个镜像观察端口，可以将网络流量输出分析以采取相应管理维护措施，使原本不可见的网络业务应用流量变得一目了然，可以为用户提供多种网络流量分析报表，帮助用户及时优化网络结构，调整资源部署。