“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责”   推出背景： 中国的疫情目前已得到有效抑制，但全球的疫情形势依旧严峻。在这种情况下，中国尽全力向世界各国分享抗疫的经验和成果，这充分显示出大国的奉献与担当，同时彰显了为人类命运的共同繁荣而奋斗的精神。 但大家也清醒地认识到，与新冠肺炎的科技斗争才刚刚拉开序幕，未来任重道远，尤其是在研究技术及方法的竞争上更是世界各国竞争的焦点！ 作为中国的高新技术企业，中关村NMT联盟的会员单位，旭月（北京）科技有限公司充分响应国家对于生物安全的政策。在短时间内，利用20多年的技术积累，为抗击新型冠状病毒肺炎隆重推出： 《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》系列产品！   应对挑战： 1）活体组织器官水平研究：随着研究的深入，单细胞的生理状态，以及对药物的生理反应，与处于机体组织器官中的细胞的差异，已逐渐成为研究中的瓶颈。NMT不仅可以检测单细胞，还可以实现对细胞的原位检测，以及对活体组织器官的在体检测，很好地弥补了这一研究手段的空白。 2）免疫细胞代谢表型差异：通过对T细胞代谢表型，以及对αCD3/αCD28激活的反应，评价T细胞活化对自身免疫疾病的治疗效果。 分类及用途： 1）《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型号：NMT-VIR-100） 基于底层核心NMT技术，以及成熟的技术解决方案，让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。   2）《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型号：NMT-VIR-200） 基于底层核心NMT技术，结合自身科研兴趣，以及其它相关技术参数，在我方技术人员协助下形成技术解决方案，让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。   《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型号：NMT-VIR-100） 应对挑战： 1）活体组织器官水平研究：随着研究的深入，单细胞的生理状态，以及对药物的生理反应，与处于机体组织器官中的细胞的差异，已逐渐成为研究中的瓶颈。NMT不仅可以检测单细胞，还可以实现对细胞的原位检测，以及对活体组织器官的在体检测，很好地弥补了这一研究手段的空白。 2）免疫细胞代谢表型差异：通过对T细胞代谢表型，以及对αCD3/αCD28激活的反应，评价T细胞活化对自身免疫疾病的治疗效果。 用途： 基于底层核心NMT技术，以及成熟的技术解决方案，让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。   参数 1.基本功能： 1.1针对新冠肺炎免疫研究设计 1.2活体、原位、非损伤检测 1.3可检测指标：H+、K+、Ca2+、Cl-、O2 2.性能： 2.1自动化操作 2.2长时间实时和动态监测 2.3无需标记 2.4立体3D流速检测 3.软件： 3.1imFluxes智能软件，可直接检测、输出离子分子的浓度与流速 《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型号：NMT-VIR-200） 应对挑战： 1）活体组织器官水平研究：随着研究的深入，单细胞的生理状态，以及对药物的生理反应，与处于机体组织器官中的细胞的差异，已逐渐成为研究中的瓶颈。NMT不仅可以检测单细胞，还可以实现对细胞的原位检测，以及对活体组织器官的在体检测，很好地弥补了这一研究手段的空白。 2）免疫细胞代谢表型差异：通过对T细胞代谢表型，以及对αCD3/αCD28激活的反应，评价T细胞活化对自身免疫疾病的治疗效果。 用途： 基于底层核心NMT技术，结合自身科研兴趣，以及其它相关技术参数，在我方技术人员协助下形成技术解决方案，让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。 参数 1.基本功能： 1.1针对新冠肺炎免疫研究和研发设计 1.2活体、原位、非损伤检测 1.3可检测指标：H+、K+、Ca2+、Cl-、O2 1.4可实时监测和记录检测时的环境参数：温度、湿度、大气压、海拔、经纬度 1.5配备新指标拓展功能 2.性能： 2.1自动化操作 2.2长时间实时和动态监测 2.3无需标记 2.4立体3D流速检测 3.软件： 3.1imFluxes智能软件，可直接检测、输出离子分子的浓度与流速，以及检测时的环境参数

江苏凤凰智慧教育研究院是由江苏凤凰出版传媒集团、南京航天航空大学和南京经济技术开发区共建的教育研发机构，该机构旨在利用其在教育、出版、人工智能技术以及政府支持方面的网络和资源，为全国的学校和学生开发和提供综合教育平台。该机构同时也充当创新测评解决方案以及中国国际学校和公立学校课程对比研究智库。凤凰智慧教育研究院董事会成员由国家教材委员会以及中国教育学会成员组成。

强关联体系中的巨大电子库伦相互作用能够诱导产生丰富奇异的量子多体物态，包括非常规超导、莫特绝缘体、维格纳晶体态、非费米液体、量子自旋液体等。

我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展，研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速，但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷，设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者， 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择，是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程，它是人工智能数据预处理环节的重要步骤，也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制，在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时，控制所选特征子集的冗余程度，以达到降维的最优效果，从而使模型的泛化能力更强，降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者，王健副教授为通讯作者，我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士（印度统计研究所）参与指导，中国石油大学（华东）为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力，提出两种神经网络结构优化学习模型；本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法，同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。

北京大学物理学院、纳光电子前沿科学中心、人工微结构和介观物理国家重点实验室“极端光学团队”胡小永教授和龚旗煌院士等在非厄密拓扑光子学研究中取得重要进展：发展出一种研究新型增益-损耗畴壁拓扑光学体系的有效哈密顿量新方法，揭示了由增益-损耗畴壁诱导的拓扑态的产生机制。

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。

本发明公开了一种基于计算机视觉的浮桥线型自动控制系统，包括岸基控制端和数个浮船控制端，岸基控制端设置于河岸，岸基控制端包括摄像头、图像采集卡和工业计算机，浮船控制端分别设置于各个浮船上且位于同侧，浮船控制端包括位于浮船上的标靶、环境数据采集单元和用于驱动浮船移动的驱动单元，摄像头用于监控并捕捉数个浮船上的标靶图像，并由图像采集卡将图像转换为数字信号传输给工业计算机，工业计算机用于分析图像并判断浮桥线型偏差是否超过预设阈值，并根据判断结果控制环境数据采集单元采集信息，工业计算机分析后控制驱动单元驱动浮船移动调节。本发明实现了浮桥线型的自动监控与调整，提高调整效率和准确性，增强浮桥稳定性和安全性。