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采用“電子”作為反應試劑，以金屬[M = In, Sn, Al, Ta, Nb, Zn, Ti, Ni,等]為陽極，控制一定的陽極電極電位，分別在?－二酮（如乙酰丙酮，Hacac），醇(ROH)，或其混合溶液中電化學溶解金屬，或按照一定順序電化學溶解兩種金屬得到相應的單金屬或者多金屬有機物。具體反應為：M（金屬）＋ HL ＋電能 → ML （L＝OR，?－二酮如：Hacac）。本工藝為高純度金屬有機物（MO-CVD源）開發(fā)出一種全新“綠色化學”途徑，具有如下優(yōu)勢：（1） 原材料金屬可通過電解精煉達到很高純度(>99.99%)，從源頭保證MO-CVD源的純度要求，該技術采用陽極電極電位控制特定金屬溶解，從而進一步控制雜質(zhì)離子。同時該技術合成的MO-CVD源可以采用常規(guī)方法進一步提純，根據(jù)需要雜質(zhì)離子可以控制在10-9 量級以下。如采用該法制備的納米TiO2（粒徑分布窄，～5 nm左右）雜質(zhì)分析：Pb：0.6 ppm，As：0.5 ppm，Hg：0.09 ppm，F(xiàn)e：0.21 ppm。（2） 該工藝克服了傳統(tǒng)化學方法合成MO-CVD源的缺點。以鈦醇鹽為例，化學法采用TiCl4 ＋ROH → Ti(OR)4,該反應由ROH逐漸取代Cl生成Ti(OR)xCly，采用氨吸收HCl形成沉淀使反應向右進行，無法得到不含Cl的Ti(OR)4，很難滿足特殊電子工業(yè)對Cl雜質(zhì)要求很高的工藝要求。本技術從工藝路徑上保證了產(chǎn)品純度：Ti（金屬） ＋ ROH ＋電能 → Ti(OR)4，該過程未引入任何Cl雜質(zhì)，可以做到絕對無Cl的MO-CVD源。 （3）該技術具有通用性。MO-CVD源屬于高附加值產(chǎn)品，市場變化快，本工藝采用的設備可以隨時通過更換不同金屬或者有機配體（含有活性氫配體），根據(jù)市場需要隨時實現(xiàn)產(chǎn)品的轉換，在追求高利潤的同時規(guī)避市場風險，具有投資價值。工藝路線：具體合成：1. 金屬醇鹽：如鈦醇鹽、鉭醇鹽、鈮醇鹽、銦醇鹽、錫醇鹽，銅醇鹽、鎳醇鹽等，及其穩(wěn)定的金屬醇鹽?－二酮配合物。2. ?－二酮金屬鹽化合物：如乙酰丙酮金屬鹽，乙酰丙酮鋅Zn(acac)2、乙酰丙酮鐵、乙酰丙酮銦In(acac)3、乙酰丙酮銅、乙酰丙酮鉭、乙酰丙酮鈮、乙酰丙酮錫等。3. 二元金屬醇鹽?－二酮配合物：如PbTi(OR)x（acac）y，AlTi(OR)xLy，NaTa(OR)xLy，LiTa(OR)xLy等。 應用范圍：高純金屬有機物可以作為MO-CVD源，制備超高純度納米金屬氧化物。同時這些金屬有機物可以有以下用途：添加劑，熱穩(wěn)定劑，催化劑，具體可用作樹脂交聯(lián)劑，樹脂硬化促進劑，樹脂、塑料、橡膠添加劑，鐵電、壓電等氧化物薄膜、超導薄膜、熱反射玻璃薄膜、透明導電薄膜等功能薄膜材料等。

 基于GIS技術構建城市重大危險源管理平臺，實現(xiàn)重大危險源定位、信息查詢，建立重大危險源二級聯(lián)動管理的模式。利用數(shù)據(jù)庫技術、GIS技術和事故后果模擬及動態(tài)應急救援輔助決策技術研究成果，采用面向?qū)ο笤O計方法結合災害過程模擬仿真結果。在三維GIS場景中基于事故后果評估結果動態(tài)輔助應急救援決策，包括人員撤離路徑、消防車路徑和緊急救援通道的最短路徑分析、交通管制設置等，進行應急資源的快速調(diào)查和優(yōu)化調(diào)度。 該軟件系統(tǒng)可廣泛應用于城市重大危險源動態(tài)管理、安全設計、廠區(qū)平面規(guī)劃和安全評價；成果

本發(fā)明公開了一種 SDN 環(huán)境下的源端可控組播數(shù)據(jù)傳輸方法及 系統(tǒng)。本發(fā)明包括：發(fā)送端執(zhí)行數(shù)據(jù)發(fā)送，自主指定接收端主機的集 合，更靈活地控制數(shù)據(jù)傳輸，提高了數(shù)據(jù)接收的安全性；控制器完成 數(shù)據(jù)控制服務，基于全局網(wǎng)絡拓撲視圖，對數(shù)據(jù)轉發(fā)路徑生成、數(shù)據(jù) 傳輸?shù)冗^程，進行集中控制；接收端完成數(shù)據(jù)接收，不同于傳統(tǒng)網(wǎng)絡 中的組播成員程序，不需要與網(wǎng)絡中間設備進行頻繁的通告，只與控 制器進行至多 2 次簡單通信，其他時間只是等待或

本發(fā)明公開了一種粉末狀磁性吸附劑與常壓質(zhì)譜源的聯(lián)用分析方法，將磁性吸附劑加入到樣品溶液 中，進行振蕩混合后，在外加磁鐵作用下棄去上層液體，加入清洗溶劑對磁性吸附劑進行清洗，再用磁 性毛細管吸附磁性吸附劑，然后置于解吸電離離子源下進行解吸附離子化。本方法能實現(xiàn)目標分析物的 富集及除去主要干擾物的目的，使得分析靈敏度得到極大提高，且實現(xiàn)了粉末狀磁性吸附劑直接與常壓 質(zhì)譜源的聯(lián)用分析，簡化了分析過程，整個分析過程可在 3 分鐘內(nèi)完成。 

該成果提供了一種通過抑制受精卵極體釋放獲得異源多倍體泥鰍的方法，通過該方法可獲得高比例的異源多倍體泥鰍。該成果綜合利用了雜交技術和染色體組操作技術培育出新型的泥鰍群體，分別獲得異源三倍體泥鰍、異源四倍體泥鰍以及異源五倍體泥鰍，其誘導率高達81.25%-100%；該專利提供的方法誘導泥鰍異源多倍體種類多，數(shù)量大，后代生長快， 12月齡比正常自交對照組體重平均增加19.99%-142.34%，增重效果明顯；該專利采用的方法是利用冰水對受精卵進行冷休克處理，操作簡單，材料易得，操作過程無毒無害，對操作者和受精卵均無毒性；該方法同時適用于誘導其他魚類異源多倍體，具有較強的推廣效益。 市場預期：該專利預期可創(chuàng)造不小的經(jīng)濟效益。 成果完成時間：2017年1月

1 項目簡介本項目建立的生物云平臺，以基于 Web 的方式提供服務，用戶可以輕松快速獲取服務，國內(nèi)外普遍缺乏成熟的技術，標準和平臺。我們首次把獨具特色的機器學習模型預測算法與最新的高通量測序方法（ non-polyA RNA-seq） 相結合。我們的研究對象為長鏈非編碼 RNA（ non-PolyA），目前國際上還很少有人通過高通量測序技術對疾病的 lncRNA 進行全面預測分析和功能分類。隨著測序速度不斷提高，測序成本不斷降低，本項目將來可以發(fā)展為面向人民大眾的個性化醫(yī)療服務的平臺。 圖 1 生物醫(yī)學信息云平臺的產(chǎn)業(yè)化方向 http://www.incrna.org圖 2 生物醫(yī)學信息云平臺的應用程序一覽 http://bioinfo.life.tsinghua.edu.cn/serve 本項目使用的核心技術“基于整合性生物信息云計算和新一代測序技術（ incRNA） 的非編碼基因組疾病（如癌癥）檢測技術平臺”已經(jīng)通過軟件查新認證（ 20121022044750914）。正在準備申請國家版權局軟件著作權登記證書。2 效益分析（ 1）隨著新一代高通量測序技術的發(fā)展，生物信息數(shù)據(jù)爆炸式增長，數(shù)據(jù)解讀成為生物醫(yī)學研究和臨床應用的巨大問題，我們團隊依托清華大學生命學院魯志實驗室在生物信息學，尤其是在 lncRNA 領域的技術專長開發(fā)的云計算平臺將為廣大科研工作和和臨床用戶提供可靠的數(shù)據(jù)分析云服務，提高他們的科研效率，為科學的發(fā)展做出貢獻。 （ 2）我們團隊通過與中國人民解放軍總醫(yī)院，上海肝膽醫(yī)院等十多家臨床單位的合作，將為鑒定癌癥的早期診斷和藥物治療提供新的靶點，這不僅會增強中國基礎臨床科學的發(fā)展，通過臨床應用還會為病患者帶來癌癥早期診斷、健康管理等個性化醫(yī)療服務，這將具有廣泛的社會效益。 （ 3）通過我們打造高通量測序數(shù)據(jù)分析云計算平臺和開展以癌癥早期檢測為主要內(nèi)容的個性化醫(yī)療服務，將為中國培養(yǎng)一批高水平的生物信息數(shù)據(jù)分析人才，這將增強中國在生物信息學方面的實力。

成果描述：本發(fā)明申請要解決的問題是，云計算平臺中的動態(tài)任務調(diào)度問題。本專利針對動態(tài)任務調(diào)度問題的特點，引入了排隊論對任務分配、執(zhí)行前的狀態(tài)進行快速建模、結構化處理；針對現(xiàn)有以任務高度值（粒度）來作為主要參考因素的任務調(diào)度算法所存在的嚴重不足，本專利提出了任務-計算資源分配矩陣，用以描述任務（或虛擬機）與計算資源（節(jié)點）之間的關系，并結合人工免疫理論給出了運算模式，保證能以概率1搜索到問題的最優(yōu)解，能有效提高收斂速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群資源利用率市場前景分析：本發(fā)明為云計算平臺下的動態(tài)任務調(diào)度研究提供了一種新的途徑，本發(fā)明首先利用排隊論對任務進行排隊處理，然后用人工免疫理論中的免疫克隆選擇策略對集群中的計算資源進行合理配置，再利用負載均衡調(diào)整抗體基因，使得集群資源的配置更加滿足任務處理的需要，本發(fā)明能適應云平臺的動態(tài)變化和虛擬化的環(huán)境，快速搜索出最優(yōu)配置，提高集群資源利用率。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：本專利提出了任務-計算資源分配矩陣，用以描述任務（或虛擬機）與計算資源（節(jié)點）之間的關系，并結合人工免疫理論給出了運算模式，保證能以概率1搜索到問題的最優(yōu)解，能有效提高收斂速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群資源利用率。

本發(fā)明公開了一種基于云計算的數(shù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集及處理系統(tǒng)， 包括由遠程服務器集群搭建而成的云平臺，該云平臺包括計算服務器 集群和存儲服務器集群，計算服務器集群中集成有虛擬機集群，且分 別與數(shù)控系統(tǒng)和存儲服務器集群連接通信，虛擬機集群具有多個分布式并行計算單元，用于執(zhí)行數(shù)據(jù)采集與并行計算，存儲服務器集群中 用于對采集或分析處理后的車間數(shù)據(jù)進行分布式存儲。本發(fā)明還公開 了相應的方法。本發(fā)明以虛擬機代替實體機實現(xiàn)并行計算，并通過虛 擬化管理平臺對虛擬機集群進行管理，使車間服務器資源不再受單點 配置的限制，并

本發(fā)明公開了一種云環(huán)境下的分布式系統(tǒng)多級故障容錯方法， 包括：基于虛擬機磁盤快照的分布式應用協(xié)同備份算法，能夠?qū)?I/O 狀態(tài)以及所依賴的操作系統(tǒng)環(huán)境進行備份；分層故障檢測和恢復機制， 能夠?qū)崟r地檢測物理層、虛擬化層、云平臺層、虛擬機 OS 層和應用 層故障，針對不同的故障采用相匹配的故障恢復方法。使得故障檢測 和恢復細化到模塊，采用自頂向下逐級恢復的策略，做到恢復開銷最 小化；基于模板的虛擬容錯集群服務部署策略，用