噢易线上实训与科研桌面服务平台，以智慧校园总体框架建设为基础，独立部署智慧教学资源和智慧教学管理服务，面向全校师生，围绕教学育人和科研互动提供个性化、多元化的桌面空间和桌面集群空间服务，通过将虚拟空间和信息空间有机衔接，实现教学环境和教学资源的融合互通，使任何人，任何时间、任何地点都能便捷地获取桌面资源和服务。 方案架构 噢易云线上实训与科研桌面服务平台 功能特性 服务学生在线学习/实验 01个人专属实训桌面空间 >个人账号登陆“用户门户中心”，每个人专属桌面空间 02桌面预约 >预约单个桌面，或者实验所需的一套桌面集群，灵活预约学习和实验时间 03一键进入实训桌面 >实训桌面一键进入，浏览器窗口方式打开可同时打开运行多个桌面 04任意终端接入桌面 >提供笔记本、终端pc、手机pad等移动终端接入桌面 05随时随地进行线上实训 >anytime、anywhere、anyexperiment 06实训作业提交 >在老师规定时间内提交实训报告作业 服务老师线上教学 01服务工单申请 >线上申请实训教学资源所需配额，以及资源使用时间和时长 02学生学习和实验环境和时长匹配 >统一批量匹配教学实训环境，以及每个学生实训时长 >师生环境匹配一致 03教学环境更新 >老师自助更新教学实训环境 >从本地电脑上传文件，支持任意文件格式 04教学环境还原，数据回退 >教学环境恢复到初始状态 >实训错误，恢复单个学生实训环境至正常状态 05教学课件共享、作业发布 >课件共享：从本地电脑上传，发布教学课件、实验视频和文档 >实验作业：发布实验作业，进行考核，线上监督学生实验报告完成情况 06教学网盘 >教学数据随身携带，随时存取 07远程办公、移动办公 >远程办公：在家远程登录学校个人办公云桌面空间，获取教案和教学资源 >移动办公：用不同设备在不同地点，登录个人专属桌面空间 服务教师科研、竞赛、创业、团队项目协作 01提供高并发计算能力 >租用大数据、人工智能、并发算力类科研实验类桌面 >按使用时间和时长进行申请，分时复用 02GPU显卡资源共享 >全面支持NVIDIA和AMDGPU虚拟化 >一个或者多个成员租户共享 03租户成员配额弹性扩容 >桌面配置按需动态扩容 04自动回收释放 >资源使用时间到期，提前提醒，自动回收 05支撑团队协作及活动赛事 >临时租用资源，用于团队专项培训、活动竞赛 >在组织租户中，成员之间桌面互相协作 06公共桌面突发应急远程访问 >提供公共桌面，多人都可访问 >突发应急远程处理 服务于IT决策者运营分析 01构建统一桌面资源服务模型，无限扩展 02计时计量计费 03灵活编排桌面服务计划 04标准化几口服务，资源互联互通 05数据伴随式采集，数据驱动分层教学、个性化教学 技术优势 资源分时复用，最大化利用 >资源分时复用，空闲资源对外开放。 >计算机实验和实训机房在时间和空间上的无限延展。 多租户特性 >多租户架构，桌面集群协作扩展和协作性更灵活。 >单用户多云桌面相关联，可自由切换。 服务目录，匹配多元化、个性化的桌面资源内容 >匹配教学、学生自主学习和实验、科研、培训、考试、竞赛等各类桌面环境。 >支持安装winXP、win7、win8、win10、Linux、国产操作系统。 >桌面内容（配置规格、操作系统版本、软件、设置）自定义。 >服务目录，按需交付教学资源内容。 5A桌面访问 >Anydevice：任意设备接入桌面（pc、笔记本、手机pad移动终端）。 >Anytime：任意时间访问。 >Anywhere：任何地点，不限指定教学楼、学生寝室、远程在家、出差在外。 >Anynetwork：任何网络访问，有线、无线、私有网络、互联网访问。 >Anyexperiment／work／research：任何实验／办公／科研。 高稳定、持续的桌面体验 >桌面空间从课堂延续到课外，任意地点随时学习和实验。 >保障课堂教学、学生学习训练、科研项目的持续性。 线上审批、全面计量 >资源走线上审批，快速交付和扩容。 >按租户使用时间、使用配额弹性计量。 >平台服务对象、服务内容、使用率全面分析。 私有／公有云桌面混合部署 >底层资源打通，统一构建全校级桌面资源数据中心。 >支持私有云和公有云混合部署。 操作易用、简单运维 >统一的用户门户中心。 >自动化操作机制，如：资源自动化检测、自动化创建服务计划、弹性资源负载等。

1. 痛点问题 本项成果涉及新型疫苗的设计与应用，具体涉及生物大分子药物及疫苗的研发过程中的抗原精准设计。 2. 解决方案 基于AI的大分子药物及疫苗抗原设计。

高效利用大型燃煤火电机组的灵活深度调峰优越性促进更大规模可再生能源电力消纳对构建我国新型电力系统具有重要积极影响。准确掌握燃煤机组频繁变化的调峰过程动态特性是设计高性能协调控制方案的前提条件。因此，本成果推出面向燃煤机组实际发电过程的智能抗扰控制关键技术及其控制器参数在线优化机制。 创新点 随着频繁大范围调峰已成为大型火电机组的常态化运行趋势，本成果设计了一种兼顾机组发电成本及碳排放量的全工况智能抗扰控制策略。通过有机融合误差自抗扰控制器与快速鸽群优化器，机组实现了对电网负荷指令的迅速响应。

本发明属于流化床和多相流领域，特别涉及一种强化载氧体氧化再生的化学链燃烧空气反应器；包括反应室、第一提升管、复合式内构件和第二提升管；所述反应室的侧壁设置给料口，底部设置空气入口；所述反应室和第一提升管之间采用第一渐缩管连接；所述第一提升管与第二提升管之间安装有复合式内构件；所述复合式内构件包括第二渐缩管、环形内构件、导向管、支撑板和倾斜式环形内构件；解决了现有技术中提升管内载氧体径向分布不均、氧化再生效率不高的问题，可以有效延长载氧体的停留时间，提高大粒径载氧体的氧化再生效率，从而提高化学链燃烧效率。

本发明公开了一种多径网络中基于链路时延控制的软负载均衡 方法。在此算法模型中，决定流量的最佳路径分配时，同时考虑了传 播时延和链路带宽，在无额外开销的基础上，一方面，可以实现最小 化最大链路端到端时延，减小接收端数据包重排序的等待时延；另一 方面，可以使各条链路的端到端时延差最小，因此减小了数据包时延 抖动，降低了数据包进行重排序的风险。数据包进行重排序的风险越 低、等待时延越小，数据包重排序进程带来的时延越小。因此，本发 明提出的算法模型不仅能减小端到端时延，还能减小数据包重排序进 程的时延，进而使得成功传输一个数据包的时延减小，优化多径网络 整体的吞吐量。

DHA（Docosahexaenoic Acid，二十二碳六烯酸）是一种重要的长链多不饱和脂肪酸，属ω-3系列，具有增强记忆，提高智力，降低血脂，调节免疫系统等功效。AA（Arachidonic acid，二十碳四烯酸/花生四烯酸）属于ω-6系列长链多不饱和脂肪酸，在降血脂、抑制血小板聚集、抗炎症、抗癌、抗脂质氧化、促进脑组织发育等方面具有独特的生物活性。 全球范围内，微生物油脂的应用已势不可挡，联合国粮农组织和世界卫生组织早在1995年推荐的膳食指南中明确规定，婴儿配方奶粉中必须含有DHA，富含DHA和AA的微生物油脂已在美国、日本、英国、法国、新西兰、澳大利亚、瑞士、荷兰等国上市。我国卫生部在2003年食品添加剂使用卫生标准增补品种中首次将二十二碳六烯酸单细胞油（DHASCO）作为营养素强化剂添加到婴幼儿食品中。国内每年DHA/AA婴幼儿奶粉消耗量约为73万吨,其中每100 g奶粉中约含有50 mg DHA和80 mg AA，因此，国内每年需求DHA约为912.5吨，AA约为1460吨。可见DHA/AA在国内具有巨大的市场潜力。

本发明公开了一种基于矢量变换与信号滤波的定子磁链计算方法。采用交流电动机定子磁链的电压模型，对输入的反电动势矢量进行幅值和相位变换直接得到原始的定子磁链矢量，然后经过信号滤波与补偿处理得到期望的定子磁链。分别设计了基于可编程的低通滤波器(LPF)和带通滤波器(BPF)的矢量变换方案，并且根据计算磁链幅值尽快收敛于给定磁链值的原则得到优化函数，对 LPF 与 BPF 的优点进行组合，得到性能最优的磁链计算方法。进一步的

本发明是一种教学实验样品的生产和使用链，属于教育产业领域，特别是一种基于自动识别技术的教学实验样品的生产和使用链。基于自动识别技术的教学实验样品的生产和使用链，包括样品分析与优化环节、样品生产与运输环节、样品分配与使用环节，每份样品或者样品的包装上随机贴上包含有唯一性编码信息的标签，每份样品的定量特性数值和对应的唯一性编码信息录入定量特性数据库并建立关联。本发明提供的方法极大地提高了学生对待实验的认真程度、投入程度，督促学生负责地完成实验，提高学生的实验能力和水平。本发明提供的方法极大地降低了实验指导教师的劳动强度、提高了实验指导教师的工作效率。可以广泛应用于教育行业，经济和社会效益显著。 

本项目针对筛选优良生产性状菌株、提高菌株生长性能、增强菌株有机酸合 成能力、提升菌株环境适应性等四个制约有机酸发酵过程效能的技术瓶颈，发展和实践了一整套提高短链有机酸发酵过程性能的的策略与方法。(1) 在菌株筛选方面，建立了基于微生物生理特性的理性定向筛选技术、基于有机酸生化特性的高通量定向选育技术。(2) 在营养供给方面，建立了基于全基因组序列的微生物营养需求解析技术、基于微生物营养需求的定向定量元素供给技术。(3) 在代谢流调控方面，建立了辅因子调控碳代谢流速度和流向的方法、微生物亚细胞代谢工程的碳流分区调控技术，发展了基于最优合成途径的碳代谢流流向及通量的调控方法、基于转运子工程的代谢流传输调控方法、基于微生物生理特性的分阶段过程控制技术。(4) 在环境适应性方面，建立了胁迫与耐受响应的有机酸发酵强化技术、发展了环境适应性的全局调控因子扰动解析技术。

成果简介：本系统包括温室栽培优化模型动态仿真、专家系统集成与智能控 制算法设计等三部分内容。系统采用了基于知识的智能解决方案，系统的三 个部分紧紧围绕专家知识与智能，不仅构成统一的整体又能分别独立运行。 系统以大量的实验数据和专家经验为基础，采用智能控制方法、智能推理方 法和多媒体技术，能提供病虫害在线预报，为温室环境控制提供最佳环境条件，并能对温室环境和作物生长过程进行仿真和预测。 项目来源：科技部“十五”重点攻关项目“温室环境智能控制关键技