葡京娱乐场-富盈娱乐场开户_百家乐试玩_sz全讯网网址xb112 (中国)·官方网站

本項目屬于腫瘤靶向藥物的體外藥敏檢測，是基于化學靶向藥與其靶蛋白在細胞死亡時也可結合的特性，設計并合成特異性發光基團與靶向藥連接，得到一系列候選探針，經細胞篩選、裸鼠荷瘤切片共定位、人源病理樣本孵育驗證，篩選獲得靶向藥探針。將探針與患者活檢樣本共孵育后，通過檢測其熒光分布及強度即可直接得知患者對該靶向藥的敏感程度，從而給予患者更加精準的給藥建議。該技術檢測耗時短、結果準確、方法便捷、易于推廣，能夠與基于大數據的基因檢測技術形成很好的互補融合，幫助臨床醫生為患者制定出更加精準的診療方案。 技術創新點： 該探針能夠實現將靶向藥與患者活檢樣本的結合情況進行原位顯色并相對定量，其熒光的分布及強度直接提示患者對該靶向藥的敏感程度，目前國內尚無其他技術能夠實現。該技術能夠彌補基因檢測只能從基因水平間接預測藥物敏感度的不足，給出的結果更為準確和個性化。目前我們已合成并檢測了包括 3 種肺癌靶向藥探針在內的 6種探針，項目一期預計合成國內已上市的 6 種肺癌化學靶向藥的全部探針。 市場應用前景： 近年來精準醫療行業的發展愈發蓬勃，2016 年其國內市場估值已達百億。精準醫療大致分為精準診斷和精準治療兩大板塊，目前精準診斷一般依靠間接法或直接法。間接法主要通過基因及表觀遺傳學檢測和大數據分析，對同一亞型的患者給出相同的診療方案，其準確性強烈依賴于基因檢測的準確性及大數據庫的完善程度。一代 Sanger測序雖成本較低易于普及，但只能檢測單基因突變，且靈敏度較低、檢測耗時長、工作量大，無法滿足龐大的測序需求；二代測序 NGS 具有通量高、敏感度強、能夠獲得未知突變信息等優勢，但其儀器和試劑要求極高價格昂貴，且能夠準確解讀數據的科研人員十分稀缺。同時，基因檢測不能檢出基因表達過程中旁路對于待測基因表達的影響，將直接導致給藥建議有誤差。直接法主要是腫瘤藥敏技術，如 MTT比色法、ATP 熒光檢測法等，需要依托原代腫瘤細胞培養技術，該技術由于巨大的個體化差異，成功率很不穩定，使得該類技術普及困難。 基于以上情況，開發一種更加精準敏銳且操作便捷、易于推廣的腫瘤精準給藥篩查技術，是十分有必要的。該技術能夠與現有的精準診斷技術形成強有力的互補，能夠幫助臨床醫生更好地為患者制定治療方案，為患者爭取更大的生存機會，為國內精準醫療行業的發展提供一個全新的思路。 合作方式： 融資共同開發，優先與第三方檢測機構進行合作。鑒于技術保密性，暫未申請專利。

本項目核心技術是耐高壓分子篩膜，利用天然氣自身高壓優勢，以天然氣采出壓力和管道輸送壓力之差作為膜分離推動力，在極少能耗下完成天然氣純化目的。已完成中試制備，主要分離性能指標和能耗指標都明顯優于現有的分離技術。 專利情況：在申請13項；已授權10項， 成熟度：研制 創新要點：1）對稱大孔單管支撐體：膜管長50 cm，分子篩膜應用于4 Mpa高壓下、CO2/CH4（50/50 mol%）混合氣體的CO2滲透速率>0.6x10-7 mol/(m2sPa)和CO2/CH4分離選擇性>50。 2）非對稱單管支撐體：膜管長50 cm，分子篩膜應用于4 Mpa高壓下、CO2/CH4（50/50 mol%）混合氣體的CO2滲透速率>1.8x10-7 mol/(m2sPa)和CO2/CH4分離選擇性>50。

我國淡水魚資源豐富。魚蛋白酶解液是一種高蛋白、低脂肪的蛋白水解制品， 但是不易貯存和加工，將酶解之后酶解液進行噴霧干燥得到水解蛋白粉，不僅利于貯存和運輸，而且為酶解液的后續利用提供了便利，既可以作為一種安全的食品配料，也可以直接沖調飲用。氨基酸分析也顯示魚水解蛋白粉的氨基酸組成與人體肌肉成分極為接近，易于被人體攝入吸收且利用率很高，是良好的蛋白質強 化劑。 蛋白粉的溶解度對蛋白粉的應用范圍影響很大，而國內關于低分子量高溶解度蛋白粉的制備尚處于空白狀態。 本發明制得的魚水解蛋白粉的分子量低；溶解度達到 95%以上；利用淡水魚生產，來源豐富；本發明為淡水魚的高值化利用提供了一條新的途徑；利用生物酶解技術，效率高，無污染；產品安全有效、無毒副作用；低分子量的魚水解蛋白粉比魚蛋白更易消化吸收，可以作為食品原料或輔料應用于嬰幼兒營養配方食品、方便食品、速溶飲品和調味品等，市場前景廣闊。

復雜非線性滯后動力系統分析與綜合問題是控制領域研究的熱點和難點。本項目主要取得如下創新成果： 1、非線性滯后動力系統的魯棒控制。主要研究狀態信息延遲下非線性系統的魯棒控制問題。通過構造李雅普諾夫函數和泛函，很好地解決了一直以來困擾控制領域的嚴格反饋結構非線性滯后控制難題。對于一般結構的非線性系統，提出了反饋控制設計框架，克服了現有文獻關于滯后項的強假設條件。  2、非線性關聯滯后大系統的分散協調控制。提出了強非線性關聯環節下大系統的分散自適應反饋控制器設計方法，解決了非匹配模型跟隨控制難題，為強耦合滯后大系統的分散控制問題提供了完整的解決方案。 3、滯后系統智能控制和網絡化系統控制設計。提出了非線性滯后系統的無記憶智能控制設計理論與方法。給出了非對稱網絡環境下遙操作系統的控制器設計方法，建立了網絡環境參數、控制器參數和系統性能的顯性表達式。 4、應用基礎研究：提出了化合反應系統的控制器設計方法，同時構建了工業無線網絡控制平臺。 研究成果在大型高爐建模與節能減排優化控制、惡劣工業環境下無線網絡化控制、物聯網、網絡化機器人遠程控制等領域得到了初步應用。

本成果針對城市水電氣熱等綜合能源數據來源廣泛，結構復雜，且與用戶、時間、空間信息關系緊密的特點，構建了高性能綜合能源數據分析平臺，提出了細粒度的能源數據分析理論框架及方法，并將其應用于智慧城市建設。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統，解決傳統口腔臨床面臨的基于二維圖像顱面測量丟失深度信息的問題。 系統基于立體視覺原理，開發高效、準確（精度<=0.1毫米）的三維面部成像儀，獲取真實的面部軟組織立體表面數據，結合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，錐體束計算機斷層）圖像，融合包含顱頜面部和口腔等軟硬組織模型，重建出真實感三維顱頜面部數字模型。 同時，系統完成基于三維成像設備的臨床三維顱頜面部測量診斷分析系統，提高顱頜面畸形、性別分析、顱面生長等臨床診斷水平。 本研究結果為正畸科、正頜外科臨床定量化手術設計、術后療效評價提供新的技術方法，為正畸和正頜外科教學培訓、多學科會診及遠程會診提供新的工具，并為進一步的口腔虛擬手術及整形美容業的手術計劃研究提供測量和規劃工具。 三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統，是牙頜數字化診療修復的基礎系統。據不完全統計，我國口腔醫療機構總數超過 12 萬，其中民營超過 4 萬家。按照以上數字計算，我國口腔醫療數字化僅三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統或同類產品就存在巨大的市場空間，若以目前市場產品價格估計，市場需求至少在 2000 億以上。三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統的應用和推廣是推動口腔正畸修復的重要保障，具有巨大的市場空間，但鑒于國內在這方面的研究還不成熟，依然沒有國產的能夠投入臨床的成熟產品，所以該系統的推廣具有重要的經濟意義和現實意義。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統，解決傳統口腔臨床面臨的基于二維圖像顱面測量丟失深度信息的問題。 系統基于立體視覺原理，開發高效、準確（精度

成果描述：本實用新型公開了一種基于物聯網的微功耗分析儀,對無線傳感器網絡中傳感節點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發生器、門控時鐘電路和依次連接的模數轉換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數轉換器轉換成對應的數據信號,由放大器進行信號放大,經濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或對數放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節點的功耗。市場前景分析：本實用新型公開了一種基于物聯網的微功耗分析儀,對無線傳感器網絡中傳感節點進行功耗分析,包括電壓獲取電路、電流獲取電路、采集控制模塊、模擬積分器和采用獨立電源供電的微處理器,電壓獲取電路、電流獲取電路通過采集控制模塊與微處理器連接；所述采集控制模塊包括同步信號發生器、門控時鐘電路和依次連接的模數轉換器、放大器、濾波器,電壓獲取電路采集的電壓信號、電流獲取電路采集的電流信號分別依次通過模數轉換器轉換成對應的數據信號,由放大器進行信號放大,經濾波器濾波后輸入微處理器；所述放大器采用多級放大電路或對數放大電路中任一種。本實用新型較為準確的檢測被測傳感節點的功耗。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

本發明公開了一種基于社會網絡的網絡輿情行為分析方法，首先基于網絡新聞或者帖子之間的相似度建立起一個網絡輿情事件社會網絡，然后通過分析社會網絡參數隨時間的變化以及參數之間的對比，自動的實現網絡輿情的識別和網絡輿情事件緊急程度的評估，方便相關政府部門更有效的監控和管理網絡輿論。