产品详细介绍 功能特点: 500万像素，1秒A3大幅面扫描，并自动存储，多语言OCR识别，USB供电环保节能。 产品卖点： 1.1秒快速扫描，有效提升办公效率    采用拍摄式采集的方式，将扫描单张A3文件时间缩短到1秒以内，为现代办公提升效率。 2.高清数码镜头，满足精细化扫描需求    500万像素高清镜头，满足特殊行业的精细化扫描需求，提供清晰准确的扫描效果。 3.多语言OCR识别，节约办公时间    软件具有文字识别功能，可识别图片里的文字，转化为word、excel文档。 4.打破介质局限，立体实物轻松扫描    对扫描介质无特殊限制，能对纸张、证件、照片甚至立体实物进行扫描录入及即时投影。 5.强大操作软件，特色智能功能应用    除快速扫描、识别等基本功能外，软件更具备“自动去黑边纠偏”“自动感应拍摄区域”两大智能功能。 6.USB供电方式，低碳节能绿色办公    采用USB供电方式，无需其他外接电源，大幅减少电力耗费，低碳节能创造绿色办公环境。 技术规格： 型号： X500B 拍摄范围： A4(210X297mm) 像素： 2592X1944 扫描图片格式： JPG、TIF、BMP、PNG 输出文档格式： PDF、DOC、TXT 录像格式： AVI 光源补偿： LED灯 图像控制/编辑：亮度、曝光度、锐度、色彩、增益控制、去黑边、色调、图像剪切 展开尺寸： 337X245X128mm 折叠尺寸： 337X100X128mm 净重： 0.78kg 接口类型： USB2.0 光感元件： CMOS 图像色彩： 24位

产品详细介绍  鼎易数影仪X310 产品特点 高速高分辨率文档拍摄/复印      采用高性能高分辨率CMOS传感器，只要轻轻“一键”点击鼠标即可完成文件或实物的拍摄/复印工作，文档可以是A4、A5、A6尺寸的。具有300万像素的镜头，拥有麦克风 只要把文件放置于鼎易数影仪下拍摄，影像是高清高分辨率的图片。拥有麦克风，可以让声音更宏亮。   文档管家： 软件可实现文档或实物的拍摄/复印、图片编辑、网络传真、邮件发送、PDF保存、OCR识别等应用。 小巧精致、便携 合拢尺寸只有337mm*100mm*128mm，可放置在提包里，随身携带。 1.高速扫描一键完成A4、A5、名片等文件的扫描与保存，让办公瞬间提升。 2.实物展示 实物实时拍摄功能，数影仪的拍摄感应组件可向上打开，方便实体对象的拍摄并可以将之数字化存盘。可连续拍摄，时距自由设定。3.图像处理 数影仪为你提供了功能强大的图片处理功能，实现了许多图像处理软件的常用功能，为你提供了图片添加文字、框选、镜像、裁切、改变图像大小、反色、灰度图、二值图、抖动处理、颜色变换、增加亮度、降低亮度、增加饱和度、降低饱和度等功能。4.语音功能 内置数码麦克风，可实现扬音和扩音功能，把你的声音带到你想达到的地方。 5.免拍打印 经由数影仪所提供之驱动接口将文件，照片等影像以约1秒的速度截取，并可经由你的黑白或彩色打印机实时打印，具有文件影印的功能。可自由设定放大缩小比例及旋转，并可翻拍一部书或是装订的文件。 6.网络传真    透过数影仪所拍摄截取之影像，可经由传真软件选择传真机号码，实时传真至对方。 7.即时投影  数影仪为直立式设计，实体对象可置于拍摄镜头下，实时捕 捉实物影像并与软件与之配合，直接投影于银幕上，提供实时无限度的缩放与移动，动态图像自由旋转，投影时可提供批注，是简报时不可或缺的展示利器。 8.视频录像 视频录像功能，数影仪除了提供文件及实物之拍摄功能外，随机附赠之程序具实时录像录音之功能且操作方便，录像时间之长短并无限制，且每秒至多可录78张画面。 9.电子邮件 经由数影仪扫描存盘之影像可经邮箱E-Mail至他方。 产品规格 展开尺寸：     337mm*245mm*128mm合拢尺寸：    337mm*100mm*128mm拍摄范围：     A4像素：         300万（2000*1600）图片格式：     JPG、TIF、PNG、BMP输出格式：     PDF、DOC、TXT              视频格式：     AVI    接口类型：     USB2.0光源补偿：     LED灯 麦克风：       有重量：        0.731KG感光元件：     CMOS

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。

研发阶段/n本成果合成了人工免疫原和包被原，制备出高效价的特异性抗体，建立了肌肉(猪、鸡、鱼)、肝脏(猪、鸡)、肾脏(猪)中AOZ残留检测的ELISA方法，并与建立的多残留检测HPLC方法进行了对比。该方法的检测限、回收率、变异系数均达到我国兽药残留快速检测的要求。以上述方法为基础，在国内首次研制出动物样品中AOZ残留检测ELISA试剂盒。通过与国外同类试剂盒、HPLC法的比对和动物残留试验证明，该试剂盒的灵敏度、准确度和重现性与国外试剂盒水平相当。经多家检测机构和研究单位的复核和应用表明，该试剂盒

准备了高效红、绿、蓝量子点和纳米材料，无机量子点材料在发光、显示、太阳能 电池、生物医学领域都有广泛的应用前景。如下图为蓝光量子点材料的图谱。 利用制备的 ZnO 纳米阵列首次得到了色纯度较高的有机复合/无机紫外 LED，实现了室温下 ZnO 纳米棒在 380nm 附近的电致发光。并利用所制备的 ZnO、TiO 量子点和纳米材料，实现在太阳能电池领域的应用，提高了有机太阳能电池的效率。