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一、成果簡介 食源性病原微生物目前是威脅我國食品安全的首要風(fēng)險(xiǎn)。通過分子生物學(xué)手段可快速、準(zhǔn)確、廉價(jià)的檢測病原微生物，但傳統(tǒng)分子生物學(xué)技術(shù)在食品微生物檢測中只能做到靶向檢測和事后檢 測，即在例行檢查中只檢測種類有限的常規(guī)病原微生物，而不在常規(guī)檢測范圍內(nèi)的病原微生物在爆發(fā)食品安全事件后才進(jìn)行檢測，這種靶向性和后驗(yàn)性導(dǎo)致食源性病原微生物檢測的遺漏和滯后。另 外，傳統(tǒng)的分子生物學(xué)技術(shù)一次實(shí)

本發(fā)明公開了一種測量不確定度的分析方法。利用參考測量系測量各標(biāo)準(zhǔn)樣件，獲取測量結(jié)果 X，利用某一待分析的測量系統(tǒng)對標(biāo)準(zhǔn)樣件進(jìn)行測量，獲取測量結(jié)果 Y；分別計(jì)算測量結(jié)果 X 和 Y 的方差V(X) 和 V(Y) ， 并 定 義 α ＝ V(X)/V(Y) ； 假 設(shè) <imgfile="DDA00002582404000011.GIF" wi="39" he="46" /> 和 <imgfile="DDA00002582404000012.GIF" wi="29" he="46" /

該篩選儀器以表面等離子體共振成像（SPRi）裝置為基礎(chǔ)平臺。SPRi技術(shù)將傳統(tǒng)的SPR 技術(shù)與成像技術(shù)相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)生物分子互作信息的高通量捕獲。該儀器由一套包含光學(xué)檢測系統(tǒng)、微流體控制系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)采集存儲的操作界面構(gòu)成。儀器能進(jìn)行核酸適配體篩選、高通量生物分子之間的動力學(xué)測定、生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)、特異性結(jié)合動力學(xué)、食品安全與質(zhì)量檢測、小分子微陣列藥物篩選、先導(dǎo)化合物的優(yōu)化、藥物初篩、抗體發(fā)現(xiàn)、抗體糖基化表征、雜交瘤篩選、靶標(biāo)垂釣等技術(shù)提供技術(shù)和材料，應(yīng)用于制藥、生命科學(xué)、醫(yī)學(xué)、食品和環(huán)境等領(lǐng)域。

1.痛點(diǎn)問題 多年來，工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分析算法和模型都是基于大量代碼實(shí)現(xiàn)，效率低，難以實(shí)現(xiàn)快速開發(fā)。同時，工業(yè)大數(shù)據(jù)處理分析模型處理過程多由多個算法通過一定的計(jì)算流程構(gòu)成，計(jì)算流程復(fù)雜多變，迫切需要一款支持靈活定制和快速開發(fā)的處理分析技術(shù)來支持工業(yè)大數(shù)據(jù)處理分析。 2.解決方案 清華數(shù)為交互式大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)針對工業(yè)大數(shù)據(jù)處理與分析任務(wù)的交互式探索、建模、調(diào)試和應(yīng)用而設(shè)計(jì)。根據(jù)CRISP-DM設(shè)計(jì)原則，一般大數(shù)據(jù)處理與分析分為業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建模、評估和部署等階段，各階段相輔相成，形成一個大數(shù)據(jù)處理分析生命周期。 圖1.交互式大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)設(shè)計(jì)思想 本成果技術(shù)基于上述CRISP-DM的設(shè)計(jì)思想而設(shè)計(jì)，完全支持大數(shù)據(jù)處理與分析生命周期。該技術(shù)的特點(diǎn)包括： （1）內(nèi)置數(shù)百種通用和專用的大數(shù)據(jù)分析算法和模型，并提供了按需擴(kuò)展機(jī)制，用戶可以按照自己的需要隨時添加和擴(kuò)充，以支持客戶特定的大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求； （2）支持拖拽方式構(gòu)建處理與分析流程，完全圖形化設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)處理分析計(jì)算流程，并能在設(shè)計(jì)過程中進(jìn)行單步/多步運(yùn)行調(diào)試，查看中間結(jié)果，實(shí)時調(diào)整運(yùn)行結(jié)果，以獲得用戶期望的處理分析結(jié)果； （3）支持機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練及使用，內(nèi)置了機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練框架，一般機(jī)器學(xué)習(xí)模型在該技術(shù)的支持下，可以實(shí)現(xiàn)快速訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)果可支持進(jìn)一步的大數(shù)據(jù)處理與分析； （4）支持?jǐn)?shù)據(jù)處理與分析流程參數(shù)化，在其提供的內(nèi)部數(shù)據(jù)處理與分析算法模板中，用戶通過算法模板可以開發(fā)面向Java、Python的算法，并集成和擴(kuò)展到該技術(shù)的算法集合，實(shí)現(xiàn)按需定制處理分析； （5）支持?jǐn)?shù)據(jù)畫像和學(xué)習(xí)模型可視化，以圖形化的方式定制數(shù)據(jù)畫像的方法模型，并以二維和三維圖表的形式展示給用戶； （6）支持批處理、流處理和流轉(zhuǎn)批處理三種處理方式； （7）按需定制運(yùn)行計(jì)劃與資源有效利用，用戶可設(shè)置任務(wù)執(zhí)行計(jì)劃，任務(wù)執(zhí)行計(jì)劃定期運(yùn)行，以實(shí)現(xiàn)周期性處理分析，方便獲得持續(xù)的運(yùn)行結(jié)果。 清華數(shù)為交互式大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)面向多種用戶角色，包括數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、算法工程師、運(yùn)維工程師、代碼工程師等。采用分層設(shè)計(jì)，分為客戶層、服務(wù)層、計(jì)算層。 客戶層包括流程建模調(diào)試工具，用戶可用工具圖形化拖拽式設(shè)計(jì)處理與分析計(jì)算模型，并可進(jìn)行調(diào)試和查看中間結(jié)果；管理工具，針對服務(wù)層所調(diào)用和訪問的計(jì)算框架或者外部系統(tǒng)進(jìn)行管理，包括對于數(shù)據(jù)源、計(jì)算環(huán)境、存儲環(huán)境等的管理工具。 服務(wù)層主要包括流程調(diào)度服務(wù)，即負(fù)責(zé)按照用戶所設(shè)定的工作計(jì)劃來定時調(diào)度執(zhí)行計(jì)算模型；執(zhí)行服務(wù)，是負(fù)責(zé)執(zhí)行處理分析計(jì)算的模型和算法的服務(wù)；計(jì)算資源管理服務(wù)負(fù)責(zé)管理執(zhí)行服務(wù)中所能集成的所有的服務(wù)，如計(jì)算框架和存儲設(shè)施等。 計(jì)算層是執(zhí)行服務(wù)在執(zhí)行處理分析算法和模型中所訪問的外部服務(wù)，包括計(jì)算組件或框架，以及持久化存儲組件或者系統(tǒng)等。 圖2.交互式大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)架構(gòu) 本成果的交互式處理與分析技術(shù)較好地解決了工業(yè)大數(shù)據(jù)處理分析工作中所遇到的問題和痛點(diǎn)，并且能夠廣泛應(yīng)用于多個行業(yè)和領(lǐng)域中，如能源、礦山、醫(yī)療器械、裝備制造業(yè)、消費(fèi)品制造業(yè)、工程機(jī)械行業(yè)等。 合作需求 期待與工業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域企業(yè)緊密合作，獲得各領(lǐng)域的實(shí)際需求，促使該技術(shù)不斷完善和升級迭代，走向成熟。 未來將在工程機(jī)械行業(yè)、醫(yī)療機(jī)械行業(yè)、礦山行業(yè)、裝備制造行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)電商行業(yè)等尋求更多的成果轉(zhuǎn)化、深度合作機(jī)會，在合作基礎(chǔ)上，推動上述行業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級，為國家實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)做出清華貢獻(xiàn)。

深入了研究低電壓芯片電泳的理論原理和控制方法，開展了低電壓電泳分離檢測相關(guān)基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵加工技術(shù)的研究。通過芯片微流道中流體的電場和流場等的模擬分析，對低電壓電泳芯片進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，提出集成非接觸高頻電導(dǎo)檢測器的硅基低電壓電泳芯片和玻璃基低電壓電泳芯片的新結(jié)構(gòu)；突破了SOI硅基芯片側(cè)壁微電極陣列及其與高頻非接觸電導(dǎo)檢測器一體化三維集成等關(guān)鍵加工技術(shù)，研發(fā)出基于SOI的集成低電壓電泳芯片和集成光學(xué)濾色薄膜的玻璃基低電壓電泳芯片的兩套加工工藝；成功研制出柱端集成非接觸高頻電導(dǎo)檢測器的兩種低電壓電泳芯片

成果與項(xiàng)目的背景及主要用途 目前，對于心臟進(jìn)行檢測的儀器主要有兩類：一類是基于心臟電學(xué)特性的心電圖；一類是基于心臟聲學(xué)的特性的聽診和心音圖。心電圖是現(xiàn)在醫(yī)院普遍采用的心臟監(jiān)測方式，它能夠較為準(zhǔn)確和全面的反映心臟的健康狀況。但是，有些心臟疾病，當(dāng)它在心音圖上反映出來的時候在心電圖上還沒有反映，所以，心電監(jiān)測較心音檢測有一定的滯后性。一個完整的心動周期，心臟會產(chǎn)生兩個聲音：第一心音（S1）和第二心音（S2）。有些情況下，比如幼年和老年的時候也會出現(xiàn)第三心

成果簡介（1） 回轉(zhuǎn)支承回轉(zhuǎn)支承是一切兩部分之間需要相對回轉(zhuǎn)又同時承受軸向力、 徑向力和傾覆力矩的機(jī)械傳力基礎(chǔ)元件。 其基本功能是采用螺栓將其固定在機(jī)械設(shè)備的上、 下支座上進(jìn)行傳力和傳動， 實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備兩部分之間的相對回轉(zhuǎn)。本項(xiàng)目運(yùn)用彈性接觸理論及有限元方法， 以 SOLIDWORKS 軟件和 ANSYS 軟件為工具， 建立了球式及柱式回轉(zhuǎn)支承產(chǎn)品的整體有限元計(jì)算模型， 研究了典型的球式及柱式回轉(zhuǎn)支承產(chǎn)品在傾覆力矩和軸向力綜合作用下的力學(xué)性能。 尤其針對回轉(zhuǎn)

通信網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)可視化分析系統(tǒng)提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性計(jì)算算法。 不同的算法適用于不同的場合。Degree算法表示節(jié)點(diǎn)的直接影響力強(qiáng)弱。 節(jié)點(diǎn)的Degree中心性值越高，該節(jié)點(diǎn)的直接影響力越大。 Betweenness centrality算法研究節(jié)點(diǎn)之間的通信程度和節(jié)點(diǎn)對信息的控制， 使用該算法可以準(zhǔn)確找到網(wǎng)絡(luò)中某些“流量”非常大的重要節(jié)點(diǎn)；本算法可用于設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的通信協(xié)議、 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)部署和檢測網(wǎng)絡(luò)瓶頸等。Closeness centrality研究信息傳播的獨(dú)立性和有效性； 本算法反映了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中居于中心的程度；本算法可用于考察一個節(jié)點(diǎn)不依靠其它節(jié)點(diǎn)來傳播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不僅考慮節(jié)點(diǎn)鄰居數(shù)量還考慮了其質(zhì)量對節(jié)點(diǎn)重要性的影響， 這是從網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的地位和名望角度考慮，適用于網(wǎng)頁排序。HITS是一種重要的網(wǎng)頁重要性排序算法，主要適用于網(wǎng)絡(luò)信息檢索領(lǐng)域。 PageRank是網(wǎng)頁排序領(lǐng)域中最著名的算法；該算法基于網(wǎng)頁的鏈接結(jié)構(gòu)給網(wǎng)頁排序；它認(rèn)為萬維網(wǎng)中一個頁面的重要性取決于指向它的其它頁面的數(shù)量和質(zhì)量；本算法適用于網(wǎng)頁排序。 在本系統(tǒng)中可以方便、輕松和快捷的使用以上算法；輸入數(shù)據(jù)，選擇中心性算法，系統(tǒng)會快速展現(xiàn)算法分析結(jié)果；結(jié)果中越重要的節(jié)點(diǎn)在畫面展示中直徑越大， 直徑越小的節(jié)點(diǎn)表示節(jié)點(diǎn)的重要性越低；在系統(tǒng)右側(cè)欄目中節(jié)點(diǎn)以重要性程度降序排序，前五個節(jié)點(diǎn)名字用紅色突出標(biāo)記。 以上展示方式是為了讓分析人員方便分 析數(shù)據(jù)。

XH-98型動態(tài)心電圖記錄分析系統(tǒng)，即心電HOLTER。它的前身XH-9400型動態(tài)心電圖記錄分析系統(tǒng)是國家醫(yī)藥局下達(dá)的“八五”期間重點(diǎn)醫(yī)療儀器開發(fā)研制項(xiàng)目，并于1996年通過國家醫(yī)藥局主持的專家鑒定驗(yàn)收。新的XH-98型在技術(shù)和指標(biāo)上又有新的突破和提高。它是綜合應(yīng)用最新信號處理和分析技術(shù)、特征檢測和模式識別技術(shù)、小波變換和非線性分析技術(shù)、微電子和計(jì)算機(jī)技

針對目前汽車、機(jī)床、航空航天等機(jī)械行業(yè)關(guān)鍵件的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、加工質(zhì)量控制的技術(shù)需求，基于有限元仿真 CAE 技術(shù)提出最佳解決方案，提高生產(chǎn)效率、降低企業(yè)成本，通過合理優(yōu)化結(jié)構(gòu)靜動態(tài)特性、加工工藝參數(shù)等，提升結(jié)構(gòu)部件的穩(wěn)定性及質(zhì)量。