本发明公开了一种基于随机和连续磁盘访问的高速核外图处理 方法及系统，属于大数据领域的图计算与处理技术领域。本发明包括： 应用于 I/O 操作子模块的核外数据的快速索引机制，采用内存映射的 方式快速处理核外数据；应用于算法调度子模块的基于位图管理的同 步与异步模型相结合的混合调度策略，达到减少迭代次数并节省内存 的目的；应用于数据管理子模块的中间计算数据的“核内”置放与处 理策略，达到减少中间计算数据的额外 I/O 开

近日，西安电子科技大学空间科学与技术学院在临近空间高速目标精细识别领域取得突破性进展，在航空航天领域全球排名Top 2的CJA (Chinese Journal of Aeronautics)上发表了题为“An unsupervised classification method of flight states for hypersonic targets based on hyperspectral features”的最新研究成果，并被评选为期刊亮点文章，通过官方微信公众号、Facebook、Twitter账号进行国内外推送。

本实用新型涉及雷达设备收发技术，具体涉及一种大功率高速电离层探测仪收发开关，包括计算机， 电离层探测仪和短波偶极子天线；还包括驱动电路、收发开关，所述驱动电路与收发开关相连，所述收 发开关通过控制总线与电离层探测仪连接，所述计算机连接控制总线；所述短波偶极子天线接入收发开 关。该收发开关实现了大功率高速切换的目标；通过改进驱动电路结构和开关拓扑结构，实现了单幅天 线收发一体化，具有大功率高速切换、低插入损耗和高隔离度。降低了对场地的要求和架设的

针对服务区污水处理的相关技术 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 现有高速公路服务区污水处理系统的总体设计不合理，直接套用市政污水工艺，无法有效应对服务区高波动、高氨氮的水质特征，普遍存在设备运行维护难、生化系统稳定性差和经常崩溃、出水氮磷不达标等突出问题。产生黑臭水体，频繁遭到附近村民投诉的现象。 为了解决以上问题，本技术为坚持生态优先与绿色发展，营造青山绿水的美好环境，解决服务区污水超标排放污染环境的问题，创新性的提出了针对高速服务区污水处理的新模式即“源头分离、智能调蓄、分类处理、强化脱氮”的十六字字方针。即对服务区污水采用尿液分离技术，分离出高氮磷的尿液废水，降低后续污水处理设施处理负荷；并采用人工智能算法动态控制尿液废水的收、贮、排，实现尿液废水智能动态调蓄，达到后续综合污水氮磷浓度削峰填谷，降低波动率，减少冲击；对尿液废水和综合污水采用分类处理策略，研发高效生化脱氮技术，结合智能控制系统，针对不同波动率的污水采用不同的抗冲击抗波动策略，实现服务区污水针对性控制；最后强化综合污水处理系统的脱氮能力，研发具有强化脱氮能力的“菌巢”材料及其反应器，实现主体污水处理工艺强脱氮、抗冲击的效果，保证出水稳定达标。 目前国内没有专门针对服务区污水处理的相关的技术，本技术已在实验室小试和现场中试试验尺度上验证了该新工艺和新思路的可行性，目前本技术已经申请了三个国家发明专利，2篇学术论文正在撰写中。这表明本技术具有很强的先进性和独占性。

本发明公开了一种高速光固化3D打印装置和方法，其中装置包括装有液态光敏树脂的液池、打印平台以及照射光源，所述液池底部设有与所述打印平台和照射光源对应的透明板，所述透明板朝向打印平台的一侧覆设有透明的抗粘涂层；还包括：设置在液池侧壁的液体出口和液体入口；将液体出口和液体入口相连的管路；设置在所述管路上用于驱动液态光敏树脂在液体出口、液体入口和管路间循环流动的驱动单元。本发明通过在固化窗口上涂覆透明抗粘涂层，避免过快的激光照射导致的固化光敏树脂粘附在玻璃板上附着的问题。在打印区域两侧装有促进液态光敏树脂流动的管道，提升打印区域附近光敏树脂的流动性，加速光敏树脂的补充，实现SLA的快速打印。

齿轮箱驱动的单级高速离心鼓风机由普通电机、增速齿轮箱、单级离心鼓风机以及冷却润滑系统和测控系统等附件组成。叶轮采用三元流动技术设计，同时采用可调进口导叶及可调有叶扩压器设计，可以使鼓风机工作在40%~100%的流量范围，整机效率达到85%以上。这一技术使得该产品在国内外同类产品中有着较大的优势和竞争力。 产品特点：叶轮采用先进的三元流理论设计，效率高，节能效果显著，比普通低速鼓风机节能30%以上；采用进出口可调导叶联动调节技术，使鼓风机在整个调节范围内保持高效率运行；转速恒定的情况下，流量调节范围可低至40%；集成化的设计可减少占地面积，方便替换老式、低效的鼓风机；标准及定制的仪表和控制系统方便鼓风机的操作；低运行费用、低成本。 应用领域：污水处理用曝气风机、热电厂烟尘的脱硫处理、钢铁厂的鼓风供氧、水泥厂的送料供气等，可替代如螺杆压缩机、罗茨鼓风机、多级低速离心鼓风机等低效率的压缩机、鼓风机。 主要性能指标：1. 供气流量为50-1000立方米/分钟；2. 压升为0.4-1.5bar；3. 压气机整级效率达85%以上。

路面病害分为表面破损（如裂缝）、路面变形（如沉降）和结构病害（如层间脱空）三大类。该技术以路面检测成果为全卷积神经网络的输入信号，对于表面破损，其输入为多功能检测车拍摄的路表图像；对于路面变形，输入为三维检测车测取的三维路面模型；对于结构病害，输入为探地雷达信号图像。通过海量数据的训练、测试，可实现上述三类病害的自动化识别、分类和测量，为路面养护工程提供数据支撑。此外，该技术在保证与人工识别结果相同的精度下，可将数据处理速度提高千倍以上。 

泛素-蛋白酶体体系（Ubiquitin-Proteasome System，简称UPS）是细胞内最重要的蛋白质降解通路，对维持生物体内蛋白质的浓度平衡，以及对调控蛋白、错误折叠或受到损伤的蛋白的快速降解起着至关重要的作用，参与了细胞周期、基因表达调控等多种细胞进程，由UPS失常引发的蛋白质新陈代谢异常与众多人类重大疾病直接相关。2004年，Aaron Ciechanover, Irwin Rose和Avram Hershko三位科学家被授予了诺贝尔化学奖，以表彰他们对该降解通路的发现。UPS中蛋白酶体是细胞中最基本的、最重要的不可或缺的、最为复杂的大型全酶超分子复合机器之一，人源蛋白酶体全酶包含至少33种不同的亚基，总原子质量约为2.5MDa。美国FDA批准的多种治疗癌症的药物分子即以蛋白酶体为直接靶标。近年来，随着冷冻电镜技术的发展和应用，人们对这一大分子机器的结构和功能研究得以不断深入。2016年，毛有东课题组与合作者报道了人源蛋白酶体基态的3.6Å冷冻电镜结构及其他三个亚纳米分辨构象，并首次发现一个亚稳态构象的核心颗粒（Core Particle，简称CP）底物转运通道处于开放状态（见PNAS 2016, 113: 12991-12996）。2018年4月，该课题组又报道了6个ATPγS结合状态下的26S动态结构，包括三个CP开放态对应的亚稳简并态近原子分辨（4~5Å）结构（见Nature Communications 2018, 9: 1360）。尽管这些工作揭示了蛋白酶体的基本架构和内在运动行为，但由于缺乏蛋白酶体与底物之间的相互作用，人们对于蛋白酶体如何实现底物降解的原子水平工作机制仍一无所知。此外，尽管冷冻电镜技术近年来广泛应用于分析具有动态特征的蛋白复合体结构和平衡态构象，但对其中间态结构和非平衡构象分析的分辨率水平往往局限在4～6埃或更低，离真正的全原子水平动力学分析还有相当一段距离。 为了真正实现原子水平的蛋白酶体底物降解动态过程的冷冻电镜三维重建和动力学表征，毛有东课题组攻克了两大技术难题。其一，如何在蛋白酶体完成底物降解之前抓到它的所有可能的中间态构象？课题组发展了一种新颖的核酸置换法，利用ATPγS降低AAA-ATPase激酶水解活性的特点，在底物降解中间过程，通过将ATP快速置换成ATPγS，结合快速冷冻的优势，从而扑捉到蛋白酶体在底物降解过程的中间态。其二，如何在从冷冻电镜数据中分析出更多构象的同时，还把分辨率做到3埃甚至更好？课题组通过多年持续努力，发展了多种基于人工智能和机器学习的冷冻电镜图像聚类的新型算法，并针对蛋白酶体的动力学特征，设计了一套极其有效的整合了多种算法的多构象分类流程。通过这两套技术方案的完美结合，课题组成功解析了人源蛋白酶体在降解底物过程中的七种不同的、但差别甚微的、高分辨原子水平的天然态构象（Native states），完整展示了蛋白酶体从泛素结合到去泛素化，再到底物转运的动态过程。与同期在Science上发表的与底物结合的酵母蛋白酶体的4.2-4.7埃冷冻电镜结构（Science doi: 10.1126/science.aav0725，来自加州伯克利分校和Scripps研究所）相比，该Nature论文不仅总构象数量多一倍，全部构象分辨率还高1-2埃。由于Science论文采用了抑制Rpn11去泛素活性的策略，其非天然态结构中底物并不能真正自由转运，所推测的机理仅限于底物转运这一步，对于其他三大Nature论文所回答重要问题均无法给出答案。这体现了该Nature论文不仅在实验方法的原创性上和数据分析水平和质量上，更在科学发现和问题探究的深度和广度上大幅超越了来自Science的竞争性论文。图一 七个利用冷冻电镜解析的精细原子结构完整揭示了从泛素识别、去泛素化反应、转运启动和持续降解的核心功能动态过程。 作为整个蛋白酶体的动力来源与运转核心，AAA-ATPase激酶分子马达展现出了三种不同的核苷酸水解协作模式，6个ATPase亚基协调工作，交替与底物发生相互作用。在去泛素化过程（EB态）中，处于对立位置的两个ATPase亚基Rpt2与Rpt4水解ATP，而Rpt5与Rpt6则释放ADP，ATPase内的底物转运通道被打开，使得底物可以进入轴心通道；与此同时，去泛素化酶Rpn11亚基与泛素及底物发生相互作用，执行其作为去泛素化酶的功能；在转运起始过程（EC态）中，相邻的两个ATPase亚基Rpt1与Rpt5会同时水解ATP，调控颗粒（Regulatory Particle，简称RP）发生大规模转动并释放泛素；在底物去折叠与转运过程（ED态）中，三个相邻的ATPase亚基会分别同步进行ATP的结合、ADP的释放与ATP的水解，这一过程会单向传递下去，将ATP水解释放的化学能转换为机械能，使得相应的ATPase亚基发生刚体转动，推动底物的去折叠和单向输运，同时CP的转运通道入口打开，底物被送入通道中进行降解。这些研究结果为几十年来对蛋白酶体功能的研究提供了宝贵的第一手原子结构和动力学信息，对于理解生物体内蛋白质的降解过程和一系列负责物质输运的ATPase马达分子的一般工作原理具有极为重要的科学意义。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。