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南京郵電大學通信與信息工程學院數學計算仿真軟件項目的潛在投標人應在“江蘇政府采購網”、“南京郵電大學”上免費下載招標文件，并于2020年10月21日10點30分（北京時間）前遞交投標文件。

高校科技成果盡在科轉云

本發明公開了光空間調制通信系統中ＬＥＤ個數任意時的比特映射方法。一般情況下，光通信中的空間調制都限定發送端ＬＥＤ的個數是２的冪次方。然而，實際部署的ＬＥＤ個數不一定正好是２的冪次方。針對這一問題，本發明提出了光空間調制系統中發送端ＬＥＤ個數任意的比特映射方法。所述方法主要包括三個步驟：空間域的比特映射、信號域的比特映射、加入信道信息之后的比特映射。經過以上三個步驟便能得出相應場景下性能較好的空間調制映射方式，從而實現了發送端個數任意的可見光空間調制的信息傳輸。

西安科技大學自 2006 年開始就礦山應急救援通信技術和裝備著手開始研究，現該成果獲陜西省科技進步二等獎 1 項，發明專利 1 項，實用新型專利 6 項，發表論文 21 篇；研制成果的 “ 無線 / 有線相結合 ” 的礦山應急救援無線多媒體通信系統及裝備，通過現場應急救援實踐，系統裝備提高救護隊員的救援效率，實現了災區信息的實時準確傳送，提高了救災決策的效率和準確性，有效的避免了救援隊員遇到的潛在危險，為科學救災提供了技術和裝備保障。項目研究成果目前成功得完成了數十次礦山事故應急救援，并為煤礦企業挽回巨大經濟損失，保障了廣大煤礦井下工作人員的人身安全，樹立了良好的國際形象，取得的巨大的經濟效益和社會效益，推廣應用前景廣闊。

本發明公開了一種實時視頻通信中的感興趣區域提取方法，本發明首先對視頻圖像中的運動區域和 亮度區域進行提取，同時將視頻圖像劃分為結構化紋理，平滑紋理，隨機紋理三個區域。根據人眼對運 動的區域，亮度較高的區域以及結構化紋理區域較為感興趣的特點，對運動信息，亮度信息和紋理信息 設置不同的權重，最終綜合得出人眼對各個區域的感興趣程度。本發明基于人眼的視覺特性，根據人眼 對視頻圖像中不同區域感興趣程度的不同，對視頻中感興趣區域進行分級提取，從而使提取的感

本發明公開了一種室內可見光ＯＡＭ組播通信系統，其下行鏈路通過激光器ＬＤ產生調制有組播信息的高斯光束，經二維激光分束器和空間光調制器，將準直的激光變成帶有螺旋相位的ＯＡＭ光束。空間光調制器在進行ＯＡＭ螺旋相位調制的同時，通過將光束打旋的方式，擴展每一束光的覆蓋面積，同時各光束照射區域重疊，以此彌補單一光束的中心暗斑，實現無盲區傳輸。針對組播通信系統，本

項目簡介： SG 網絡系統下， 機器類通信 (Machine Type Comm unication-MTC) 變得

研究團隊基于cGAMP設計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，發現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AMs和AECs，促進疫苗產生高效的體液和CD8+ T細胞保護性免疫反應，以抵抗多種異型流感病毒的攻擊。研究結果提示AECs在產生廣泛的交叉保護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。

本發明涉及一種結合胰島素樣生長因子C結構域多肽(IGF-1C)的殼聚糖水凝膠，其具有良好的細胞相容性和生物活性。這類活性水凝膠具有可注射性，能夠作為載體材料，促進干細胞對組織損傷的治療效果。其為移植干細胞提供適宜的組織再生微環境，從而提高移植干細胞的存活率。增加干細胞在損傷區內的存活及駐留，促進移植細胞存活、增殖，減少凋亡，促進損傷部位血管新生以及功能恢復，進而提高干細胞移植治療組織損傷的治療效果。此外，移植后水凝膠并沒有促進干細胞發生不良分化。