1 成果简介利用我国丰富的镁资源，依托技术创新开发高附加值的功能性粉体材料是镁盐行业面临的一个共同课题。本项目通过制备塑料增强材料－碱式硫酸镁晶须为镁盐的高度利用提供一条有价值的处理途径。此外， 我国是一个塑料生产大国，在塑料产品的深加工及增值方面有很大技术潜力和市场空间，制备晶须-塑料高性能复合材料是其中重要的发展方向之一。 晶须是指以单晶形式生长的形状类似短纤维，而尺寸远小于短纤维的针状单晶体，是一种力学性能十分优异的复合材料补强增韧剂。碱式硫酸镁晶须具有轻质、高韧、耐磨、耐腐蚀等特性，用其制备的复合材料具有强度高、比重小的特点，可用于制备高性能晶须－塑料复合工程材料如高强塑料容器、管材、板材、齿轮、刀具、轴承、滚压设备等，也可用于航空航天及汽车行业，目前国内市场需求是 8~10 万吨/年。目前日本类似产品（碱式硫酸镁晶须）的售价为 4~6 万元/吨。2 应用说明清华大学已成功开发出水热合成碱式硫酸镁的实验室技术。该项技术的主要原料为硫酸镁（ 500~700 元/吨），工艺简单，所需设备大多为常规设备，成本较低（约 8000 元/吨），具有较强的经济效益和社会效益。  图1 碱式硫酸镁晶须形貌3 效益分析按年产 1000 吨中试规模计，成本： <8000 元/吨， 保守售价:20000 元/吨， 年创产值（万元）： 1000´20000¸10000=2000，年创利税（万元）： 1000´(20000-8000)¸10000=1200。

本发明公开了一种山体背景热场模型约束的地下热源昼间遥感·769·探测定位方法，属于遥感技术、自然地理和模式识别的交叉领域，意在于对山体背景进行热场仿真，得到山体背景的热场模型，以热场模型为约束，对原始遥感红外图像进行背景滤波，清晰的揭示地下目标所在的位置。本发明包括山体背景热场模型建立步骤、山体背景热场8 位到 16 位映射步骤、利用映射后的山体背景热场模型进行背景滤波步骤、地下目标空间约束均值聚类探测

化学与化工学院陆杨研究员课题组与中国科学技术大学俞书宏院士团队以及华南理工大学杨显珠教授课题组合作，以具有粘流态内核的mPEG-b-PHEP胶束作为纳米载体，包载磁性纳米立方体和具有肿瘤杀伤效果的中成药有效成分大黄素，实现恶性肿瘤的核磁共振造影成像（MRI）引导的磁热-化疗联合治疗。该研究提供了一种有效增强磁热治疗效果的方案，相关成果以“Ferrimagnetic mPEG-b-PHEP copolymer micelles loaded with iron oxide nanocubes and emodin for enhanced magnetic hyperthermia-chemotherapy”为题发表在《国家科学评论》（National Science Review 2020, 7, 723-736）期刊上，论文的共同第一作者是化学与化工学院博士生宋永红和华南理工大学博士生李冬冬。磁热疗是指通过将磁性介质递送到目标病灶区域，在交变磁场中磁性介质产生的局部高热可以迅速杀死肿瘤细胞。由于磁热疗具备非侵入性以及无治疗穿透深度限制等优势，已经在深层肿瘤的临床治疗展现出潜力。但是临床中使用的磁性材料热转换效率低，为达到足够的肿瘤杀伤效果需要高剂量的磁性介质。此外，基于磁性纳米材料的磁致发热的加热速度一般较慢，限制了基于磁热响应的药物释放。针对上述难题，该科研团队制备的铁磁性纳米胶束的饱和磁化强度是目前商业化造影剂的2倍。在交变磁场的作用下，该铁磁性纳米胶束能够产生高热，其热转化效率远高于临床上使用的磁性纳米材料。同时，在磁热刺激下，化疗药物大黄素可以从胶束的粘流态PHEP内核迅速释放，其释放速度显著优于传统的聚乳酸为内核的胶束(非粘流态)。因此，在外磁场的引导下，该磁性纳米载体能够高效地靶向到肿瘤部位，促进肿瘤细胞的摄取；进而在交变磁场的刺激下，该磁性纳米胶束能够通过磁热与化疗协同，在极低的剂量即可显著杀伤肿瘤细胞。铁磁性载药胶束的制备及其磁热疗与化疗协同的示意图该研究工作得到了国家自然科学基金、国家重点基础研究发展计划、广东省生物医学工程重点实验室开放基金、中央高校基本科研业务费专项资金、安徽省自然科学基金、合肥大科学中心卓越用户基金等项目的资助。论文链接：https://academic.oup.com/nsr/article/7/4/723/5708950

本发明公开了基于时空注意力自编码的碳钢涡流热成像腐蚀检测方法，涉及涡流热成像检测技术领域，该方法包括：利用脉冲涡流热成像检测早期腐蚀样品，获取红外图像序列，捕捉早期腐蚀样品表面温度随时间的变化趋势；构建时空注意力自动编码器，利用无腐蚀样本的红外图像序列对时空注意力自动编码器进行训练；将待检测红外图像作为新的输入信号，利用时空注意力自动编码器捕获温度数据的时空动态变化，生成重建信号；通过计算输入信号与重建信号的最大重建误差，构建误差图，识别与可视化待检测红外图像中的腐蚀区域。本发明适用于早期腐蚀信号较微弱、边界模糊的情况，为早期腐蚀区域的精准识别和后续腐蚀程度评估提供了更可靠的技术支撑。

本发明公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理系统，包括数据接收设备、数据解析处理设备、数据传输通道和数据输出设备。本发明还公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理方法，其通过以太网接口接收数据，利用处理器的多个核并行处理数据，由FPGA实现数据的输出。相比现有技术，本发明系统及方法能够大大提高数据的旋转效率以及吞吐量，从而实现数码印花机的高效能产出。

本发明公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理系统，包括数据接收设备、数据解析处理设备、数据传输通道和数据输出设备。本发明还公开了一种基于多核处理器的高速印花机图像数据旋转处理方法，其通过以太网接口接收数据，利用处理器的多个核并行处理数据，由FPGA实现数据的输出。相比现有技术，本发明系统及方法能够大大提高数据的旋转效率以及吞吐量，从而实现数码印花机的高效能产出。

本发明公开了一种碳纳米管改性的高导电高韧性石墨粘胶的制备方法，包括步骤:步骤 1，在碳纳 米管表面化学修饰上亲水性基团;步骤 2，将分散剂溶解于去离子水中获得分散剂溶液;步骤 3，将带 亲水性基团的碳纳米管分散于分散剂溶液，获得碳纳米管分散液;步骤 4，将碳纳米管分散液低速离心 后取上层清液，将上层清液与树脂原液混合，获得碳纳米管改性的石墨粘胶。将本发明石墨粘胶用于制 备柔性石墨接地体的浸胶工艺，在提高石墨纸与纤维附着力的同时，还可显著提高复合石墨带的导电性

该成果提供了用于重金属镉污染的水体及土壤环境治理的两种丝状真菌菌剂，其活性成分为淡紫拟青霉XLA及毛霉XLC菌株，具有菌丝发达、生物量大、重金属吸附容量强、易于与液体分离收集更利于稀有重金属的回收等众多优点，并且真菌菌丝通过大规模工业发酵很容易获得，是对土壤或环境镉污染进行生物修复的优秀微生物材料。 土壤的微生物修复技术已经在重金属污染环境的修复过程中得到广泛运用。该技术应用后水体或土地基本恢复正常功能，修复速度快，使用简单方便且效果理想，预计该技术投放市场可产生巨大的经济效益和社会效益。 转化条件：微生物真菌菌剂生产无需大面积厂房，有发酵罐和分装车间即可投入生产。 成果完成时间：2015年7月

简介：本发明提供一种镀锌板彩涂预处理用水性表面处理剂,属于彩涂镀锌板的表面处理技术领域。本发明所提供的镀锌板彩涂预处理用水性表面处理剂组分及质量百分比如下:水性树脂,20～60%;有机硅烷,1～5%;无机缓蚀剂,0.5～2.5%,封闭剂,0.5～3%;促进剂,1～3%,去离子水,余量。本发明将无机缓蚀剂、纳米粒子、有机硅烷和水性树脂有机地结合形成复合钝化膜,不仅改善钝化膜与镀锌层的结合力,且提高镀锌板表面处理后的涂装性能。作为封闭剂的纳米二氧化硅经改性后能均匀地分布在钝化膜中,提高膜层的致密性,从而提高其耐腐蚀性能。本发明水性表面处理剂中不含任何价态的铬,是一种环保型表面处理剂,本发明预处理工艺简单,能够满足彩涂工艺的需求。  

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。