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XM-ZXA兒童中心靜脈注射穿刺軀干訓(xùn)練模型 ? XM-ZXA兒童中心靜脈注射穿刺軀干訓(xùn)練模型用于兒童頸部和股部中央靜脈穿刺訓(xùn)練，模型在頸部和股部分別設(shè)有注射訓(xùn)練模塊，可以反復(fù)使用。 功能特點(diǎn)： ■ 具有頸外靜脈、頸內(nèi)靜脈、鎖骨下靜脈和股靜脈。 ■ 頸部和股部注射有注射模塊，包括正確的周邊結(jié)構(gòu)標(biāo)記。 ■ 可以進(jìn)行長導(dǎo)管的插入訓(xùn)練。 ■ 脈搏模擬球可以在模型上模擬出動(dòng)脈搏動(dòng)。

XM-TB1高級臀部肌肉注射與解剖結(jié)構(gòu)模型 ? XM-TB1高級臀部肌肉注射與解剖結(jié)構(gòu)模型用于臀大肌、臀中肌、臀小肌和股外側(cè)肌肌肉注射訓(xùn)練，學(xué)習(xí)臀部注射相關(guān)解剖結(jié)構(gòu)，進(jìn)行對比注射練習(xí)。 ? 一、功能特點(diǎn)： ■ 模型采用高分子材料制成，膚質(zhì)仿真度高。 ■ 模型模擬了一成年人下半身結(jié)構(gòu)，上至腰部，下至膝上，為成人仿真臀部，骨性標(biāo)志明顯，解剖結(jié)構(gòu)精確，便于操作定位。 ■ 雙側(cè)對比，一側(cè)用于展示，一側(cè)用于操作，左臀部的肌肉可取下，顯示內(nèi)部解剖結(jié)構(gòu)。 ■ 左側(cè)展示了臀部肌肉和神經(jīng)的走行，解剖結(jié)構(gòu)包括臀大肌、臀中肌、臀小肌、坐骨神經(jīng)及周邊血管等結(jié)構(gòu)。 ■ 可進(jìn)行臀大肌、臀中肌、臀小肌和股外側(cè)肌肌肉注射訓(xùn)練。 ■ 肌內(nèi)注射可注入、排出液體。 ■ 可反復(fù)進(jìn)行練習(xí)。 ? 二、標(biāo)準(zhǔn)配置： ■ 臀部肌內(nèi)注射模型：1臺 ■ 訓(xùn)練用注射器：1支 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

本發(fā)明公開了一株對灰霉病菌有抑制作用的嗜麥芽假單胞菌菌株QBA-5及其應(yīng)用，本發(fā)明通過篩選獲得的菌株QBA-5其分類命名為嗜麥芽假單胞菌Pseudomonas?maltophilia，保藏于中國典型培養(yǎng)物保藏中心，其保藏編號為CCTCC?M?2015403。本發(fā)明具體經(jīng)過對灰霉病菌孢子、芽管伸長和離體葉片的實(shí)驗(yàn)，證明本發(fā)明獲得的菌株QBA-5具有對灰霉病菌的強(qiáng)抑制作用，可以將其制備成防治灰霉病菌的生防制劑，具有良好的市場應(yīng)用前景。

研究團(tuán)隊(duì)基于cGAMP設(shè)計(jì)制備了一種肺部仿生納米顆粒（PS-GAMP）來模擬流感病毒肺部感染，發(fā)現(xiàn)其能夠在不破壞肺部表面活性劑（PS）和肺泡上皮屏障（AEC）的情況下，激活A(yù)Ms和AECs，促進(jìn)疫苗產(chǎn)生高效的體液和CD8+ T細(xì)胞保護(hù)性免疫反應(yīng)，以抵抗多種異型流感病毒的攻擊。研究結(jié)果提示AECs在產(chǎn)生廣泛的交叉保護(hù)以抵御各種流感病毒方面具有十分重要的作用，表明PS-GAMP可能是一種“通用”流感疫苗的潛在粘膜佐劑。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化 需要的計(jì)算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化； 目前每類模型需要單獨(dú)的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。 多系統(tǒng)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析平臺非常復(fù)雜、效率低下。研究目標(biāo)：研究和開發(fā)面向新型多計(jì)算模型融合架構(gòu)的、高時(shí)效、可擴(kuò)展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數(shù)據(jù)分析平臺復(fù)雜、效率低下的痛點(diǎn)，該系統(tǒng)具有三個(gè) 方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實(shí)現(xiàn)關(guān)系、圖、鍵 值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實(shí)現(xiàn)批處理計(jì)算、流計(jì) 算的深度融合，并可以通過SQL擴(kuò)展語言來進(jìn)行多模型的統(tǒng)一查詢，實(shí)現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時(shí)效性非常重要，這 套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實(shí)現(xiàn)高時(shí)效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們 對大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進(jìn)行了端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。最后，對于 大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，系統(tǒng)擴(kuò)展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計(jì) 算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時(shí)效和可擴(kuò)展這三 個(gè)方面，分別詳細(xì)介紹FAST系統(tǒng)的三個(gè)主要亮點(diǎn)。融合架構(gòu)FAST系統(tǒng)的第一個(gè)亮點(diǎn)是融合架構(gòu)，我們在技術(shù)方面的創(chuàng)新主要包 括多數(shù)據(jù)模型融合和多計(jì)算模型融合兩方面。多數(shù)據(jù)模型融合：設(shè)計(jì)和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關(guān)系、圖、鍵值、 文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù) 分布等功能，將多種數(shù)據(jù)模型進(jìn)行統(tǒng)一管理和深度融合。同時(shí)擴(kuò)展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立訪問或者跨模型查詢。經(jīng)過試驗(yàn)，多模型數(shù)據(jù)融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時(shí)間能平均減少70.7%。目前spark等現(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實(shí)現(xiàn)跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門檻，提高開發(fā)效率。多計(jì)算模型融合：在計(jì)算層實(shí)現(xiàn)了最常見的批處理計(jì)算和流計(jì)算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達(dá)，批是對有限數(shù)據(jù)集 的運(yùn)算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計(jì)算，我們設(shè)計(jì)了UCollection結(jié)構(gòu)對批和 流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，通過識別的bounded標(biāo)志，來確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達(dá)，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實(shí)現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達(dá)。對于批流混合的計(jì)算，融合架構(gòu)系統(tǒng)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(shí)效FAST系統(tǒng)的第二個(gè)亮點(diǎn)是高時(shí)效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時(shí)間消耗， 提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時(shí)效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程進(jìn)行端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲、批流融合、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工操作各層都進(jìn)行優(yōu)化。對于多模態(tài)存儲，面向應(yīng)用負(fù)載和異構(gòu)硬件特征進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化；對于批流融合計(jì)算，在統(tǒng)一表達(dá)基礎(chǔ)上，進(jìn)行系列融合優(yōu)化技術(shù)， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等；在機(jī)器學(xué)習(xí)層面，進(jìn)行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來提高時(shí)效；而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過程中用戶人工操作的時(shí)效性問題， 通過智能地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時(shí)間。可擴(kuò)展FAST系統(tǒng)的第三個(gè)亮點(diǎn)是可擴(kuò)展，由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對系統(tǒng)可擴(kuò)展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、 存儲層和計(jì)算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。在資源層，系統(tǒng)都部署在云計(jì)算的虛擬化資源之上，利用了云計(jì)算資源的彈性機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)展。并在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊， 能實(shí)時(shí)監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來自適應(yīng)地進(jìn)行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴(kuò)展性的關(guān)鍵在于分布式共識和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進(jìn)行Raft的擴(kuò)展優(yōu)化。在計(jì)算層，我們擴(kuò)展了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持 到百億級別的超大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提 升。亮點(diǎn)成果：融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺目前已經(jīng)在阿里巴巴雙十一進(jìn)行示范應(yīng)用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時(shí)間，在阿里的生產(chǎn)環(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，基于淘寶和天貓的實(shí)際用戶信息進(jìn)行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運(yùn)用了本系統(tǒng)的存儲、計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)模塊的能力， 累計(jì)進(jìn)行了184億件商品推薦。同時(shí)在雙十一期間，基于智能交互向?qū)Ъ夹g(shù)，也面向電子商務(wù)應(yīng)用 的賣家提供了“生意參謀”應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析，幫助賣家分析產(chǎn)品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

南開大學(xué)藥學(xué)院與天津大學(xué)國際生物醫(yī)藥聯(lián)合研究院組建新藥開發(fā)聯(lián)合攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，針對新型冠狀病毒的生物學(xué)特點(diǎn)、傳播特征和公共衛(wèi)生風(fēng)險(xiǎn)防控的潛在需求，開展了病毒防治相關(guān)藥物的研發(fā)，從藥食同源分子中發(fā)現(xiàn)了可預(yù)防冠狀病毒感染作用的候選分子。 南開大學(xué)藥學(xué)院與研究院聯(lián)合攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，利用人工智能輔助的虛擬藥物篩選系統(tǒng)，從中藥單體庫、藥食同源天然分子庫和成藥化合物庫中篩選潛在的互作界面抑制劑，尤其關(guān)注藥食同源類物質(zhì)所含的活性分子。通過篩選和既往藥理信息的綜合分析，觀察到多種藥食同源的中藥中含有抑制病毒與受體結(jié)合的潛在活性分子，為中醫(yī)藥方劑的配伍和新型冠狀病毒感染的肺炎的防治提供了一定的信息。

本發(fā)明公開了可同時(shí)測定梨的多個(gè)指標(biāo)參數(shù)的裝置，包括：暗箱；位于所述暗箱內(nèi)，用于測量梨的重量的電子稱重旋轉(zhuǎn)平臺；位于所述暗箱內(nèi)，用于測量梨的高度的高度測量裝置；用于向梨發(fā)射檢測光的光照模塊；用于接收梨的反射光的光譜采集模塊；用于接收所述電子稱重旋轉(zhuǎn)平臺和高度測量裝置的信號計(jì)算樣品體積，以及用于接收所述光譜采集單元信號計(jì)算樣品pH值的控制單元。本發(fā)明還公開了一種利用所述的可同時(shí)測定梨的多個(gè)指標(biāo)參數(shù)的裝置測定梨的多指標(biāo)參數(shù)的方法。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了梨的重量、高度、體積以及pH值的多項(xiàng)物理參數(shù)的快速檢測，檢測快速準(zhǔn)確，檢測成本低，環(huán)境污染小。

研究背景：  大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化  需要的計(jì)算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化；  目前每類模型需要單獨(dú)的開源系統(tǒng)來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，F(xiàn)link，Spark，Tensorflow等）。  多系統(tǒng)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析平臺非常復(fù)雜、效率低下。 研究目標(biāo)： 研究和開發(fā)面向新型多計(jì)算模型融合架構(gòu)的、高時(shí)效、可擴(kuò)展的新 一代大數(shù)據(jù)分析支撐系統(tǒng)與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。 針對目前大數(shù)據(jù)分析平臺復(fù)雜、效率低下的痛點(diǎn)，該系統(tǒng)具有三個(gè)  方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實(shí)現(xiàn)關(guān)系、圖、鍵  值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實(shí)現(xiàn)批處理計(jì)算、流計(jì)  算的深度融合，并可以通過SQL擴(kuò)展語言來進(jìn)行多模型的統(tǒng)一查詢，實(shí)現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時(shí)效性非常重要，這  套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實(shí)現(xiàn)高時(shí)效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們  對大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進(jìn)行了端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。最后，對于  大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，系統(tǒng)擴(kuò)展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計(jì)  算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時(shí)效和可擴(kuò)展這三  個(gè)方面，分別詳細(xì)介紹FAST系統(tǒng)的三個(gè)主要亮點(diǎn)。 融合架構(gòu) FAST系統(tǒng)的第一個(gè)亮點(diǎn)是融合架構(gòu)，我們在技術(shù)方面的創(chuàng)新主要包  括多數(shù)據(jù)模型融合和多計(jì)算模型融合兩方面。 多數(shù)據(jù)模型融合： 設(shè)計(jì)和研發(fā)了多模型數(shù)據(jù)管理與查詢引擎，支持關(guān)系、圖、鍵值、  文檔等多種數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)了查詢解析、查詢優(yōu)化、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)  分布等功能，將多種數(shù)據(jù)模型進(jìn)行統(tǒng)一管理和深度融合。同時(shí)擴(kuò)展了SQL語言，通過統(tǒng)一的查詢接口支持對關(guān)系、鍵值、圖、文檔等數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立訪問或者跨模型查詢。 經(jīng)過試驗(yàn)，多模型數(shù)據(jù)融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時(shí)間能平均減少70.7%。目前spark等現(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實(shí)現(xiàn)跨模型查 詢，所以FAST系統(tǒng)在易用性上也表現(xiàn)良好，降低使用門檻，提高開發(fā)效率。 多計(jì)算模型融合： 在計(jì)算層實(shí)現(xiàn)了最常見的批處理計(jì)算和流計(jì)算深度融合，批流融合的核心方法是在系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達(dá)，批是對有限數(shù)據(jù)集  的運(yùn)算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計(jì)算，我們設(shè)計(jì)了UCollection結(jié)構(gòu)對批和  流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，通過識別的bounded標(biāo)志，來確定是批、流、或批流融合。有了統(tǒng)一表達(dá)，可以開展一系列融合優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能。 并且對上通過Unified API統(tǒng)一用戶的批、流接口，實(shí)現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達(dá)。對于批流混合的計(jì)算，融合架構(gòu)系統(tǒng)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(shí)效 FAST系統(tǒng)的第二個(gè)亮點(diǎn)是高時(shí)效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時(shí)間消耗，  提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時(shí)效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過程進(jìn)行端到端的全棧時(shí)效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲、批流融合、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工操作各層都進(jìn)行優(yōu)化。 對于多模態(tài)存儲，面向應(yīng)用負(fù)載和異構(gòu)硬件特征進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化； 對于批流融合計(jì)算，在統(tǒng)一表達(dá)基礎(chǔ)上，進(jìn)行系列融合優(yōu)化技術(shù)， 包括DAG優(yōu)化、迭代優(yōu)化、部署優(yōu)化、操作符優(yōu)化等； 在機(jī)器學(xué)習(xí)層面，進(jìn)行模型優(yōu)化、消息優(yōu)化、梯度優(yōu)化、概率優(yōu)化 等來提高時(shí)效； 而且我們也考慮到大數(shù)據(jù)分析過程中用戶人工操作的時(shí)效性問題，  通過智能地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的  時(shí)間。 可擴(kuò)展 FAST系統(tǒng)的第三個(gè)亮點(diǎn)是可擴(kuò)展，由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模很大，數(shù)據(jù)增速快，對系統(tǒng)可擴(kuò)展性的要求非常高，為此我們在系統(tǒng)的資源層、  存儲層和計(jì)算層進(jìn)行了全面的擴(kuò)展性優(yōu)化。 在資源層，系統(tǒng)都部署在云計(jì)算的虛擬化資源之上，利用了云計(jì)算資源的彈性機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)展。并在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊，  能實(shí)時(shí)監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來自適應(yīng)地進(jìn)行彈性伸縮。 在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴(kuò)展性的關(guān)鍵在于分布式共識和一致性 協(xié)議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進(jìn)行Raft的擴(kuò)展優(yōu)化。 在計(jì)算層，我們擴(kuò)展了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)規(guī)模，使系統(tǒng)可以支持  到百億級別的超大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提  升。 亮點(diǎn)成果： 融合架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析平臺目前已經(jīng)在阿里巴巴雙十一進(jìn)行示范應(yīng)用。  從2020年11月10日至11月16日一周的時(shí)間，在阿里的生產(chǎn)環(huán)境中，研發(fā) 的系統(tǒng)一直連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，基于淘寶和天貓的實(shí)際用戶信息進(jìn)行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運(yùn)用了本系統(tǒng)的存儲、計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)模塊的能力， 累計(jì)進(jìn)行了184億件商品推薦。 同時(shí)在雙十一期間，基于智能交互向?qū)Ъ夹g(shù)，也面向電子商務(wù)應(yīng)用  的賣家提供了“生意參謀”應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析，幫助賣家分析產(chǎn)品  銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。

本發(fā)明公開了一種可尋址測量局域波前的成像探測芯片，包括可尋址加電液晶微光學(xué)結(jié)構(gòu)、面陣可見光探測器和驅(qū)控預(yù)處理模塊

本實(shí)用新型涉及電機(jī)產(chǎn)品技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種自帶可拆裝蓋板的多功能電機(jī)底座，包括底座、電動(dòng)伸縮桿和蓋板，兩個(gè)L型固定塊之間活動(dòng)插設(shè)有T型連接塊，所述T型連接塊遠(yuǎn)離底座的一端固定連接于電機(jī)上，底座中對稱開設(shè)有安裝孔，所述安裝孔中固定插設(shè)有電動(dòng)伸縮桿，電動(dòng)伸縮桿遠(yuǎn)離安裝孔一端固定有連接頭，所述蓋板槽中設(shè)置有蓋板，蓋板的一端連接有拉環(huán)，底座中心處開設(shè)有配重塊槽，蓋板一側(cè)鋪設(shè)有防腐層。本實(shí)用新型通過開關(guān)來控制電動(dòng)伸縮桿，將蓋板安裝在電動(dòng)伸縮桿上方的連接頭內(nèi)，這個(gè)可拆裝的蓋板能夠起到保護(hù)的作用，底座內(nèi)部開設(shè)的配