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酶解林蛙油及軟膠囊的制作方法,它涉及林蛙油的酶水解及軟膠囊的制作工藝.本發明將打勻后的林蛙油和水按(1:35)～(1:45)的重量比例制成水混懸液,在水混懸液中加入木瓜蛋白酶,在加入木瓜蛋白酶的林蛙油酶水解液中再加入胃蛋白酶.將酶解,冷凍干燥后的經超微粉碎的林蛙油和加入了大豆磷脂的玉米油按1:1的重量比例,經膠體磨研勻,再經軟膠囊機壓制成膠囊即得.本發明采用酶解蛋白質的方法,提高了蛋白質的吸收率,保持和改進了林蛙油的營養價值和營養結構,改善了其溶解性.使林蛙油軟膠囊的制備工藝更加合理,外觀更加美觀.酶解法與其它水解法相比較,屬溫和水解,只作用于蛋白質,使其水解成氨基酸或多肽,對林蛙油的其它成分沒有影響.

本實用新型涉及一種帶有智能家居系統的拼接式樓房。本實用新型由拼接式樓房組件以及智能家居控制系統組成，所述拼接式樓房組建由設置于房間框架內的基層以及設置于基層上的裝飾層和隔板組成，所述智能家居系統由服務器終端、安防系統、環境調控系統、網絡系統以及遠程終端。本實用新型在建筑開發商提供的最基礎的框架基礎上，購房者可將內部結構靈活改變，由用戶定制。實施上按照功能可以由其他專業供應商構造（整體廚房、浴室已經有專業分工，不需使用水泥來固定瓷磚，更換時簡單無損耗，使得變換房屋構型變成了更加容易）。本實用新型將多種市場通用產品集成，適合于家居的智能化，可構建性價比較高的智能家居控制系統，遠程控制方式靈活多樣，用戶可通過智能手機和PC機對家居隨時進行監控。

脈沖氣壓拋撒技術在軍事和民用領域都有廣泛應用，如滅火劑噴射、爆炸拋撒等，具有重要的學術和應用價值。本項目以密實填充顆粒為研究對象，在激波管中進行加載實驗，借助多種瞬態測量技術，研究密實填充顆粒在脈沖氣壓驅動下的初始運動機制。

通過車載終端以至少 1Hz 的頻率采集發動機動態運行數據和靜態數據，并通過遠程監管終端上傳至遠程監管平臺；遠程監管平臺將車輛上傳的動態運行數據輸入相應的診斷模塊進行信號診斷，輸入相應的排放因子計算模型計算出排放因子，并讀取 OBD 故障信息對排放結果進行有效性評估，從而獲得車輛的實際排放狀態。

利用啤酒廢酵母處理含鎘工業廢水的方法,是將啤酒廠的廢酵母泥經堿處理后制得啤酒酵母生物吸附劑;向含鎘工業廢水中加入啤酒酵母生物吸附劑多級循環吸附,再加入稻殼細粉攪拌均勻后壓濾,焚燒濾餅得含有鎘金屬的灰燼從而回收鎘金屬.本發明制備啤酒酵母生物吸附劑所選用的主要原料是啤酒廠的廢酵母,作助濾劑的是廣大農村的稻殼,來源廣泛,加工成本低,綜合利用,變廢為寶;本發明的生物吸附劑,對鎘離子吸附時間短,吸附能力強;用稻殼作助濾劑使稻殼中91～93%的有機物在焚燒時除去,有利于鎘金屬回收;本發明方法工藝及設備簡單,容易實施,無環境污染,便于推廣應用,推廣應用后必將產生較大社會效益和經濟效益.

一種巷道底鼓實時監測存儲裝置通過將拉繩式位移傳感器的拉 繩終端固定于一定深度處的巷道底板鉆孔內，拉繩出口端采用剛性寬 墊片墊高固定于巷道底板，傳感器引出線通過導線連接到編譯好相關 程序的單片機，再通過單片機連接到防爆或非防爆的電腦主機串口， 主機通過懸掛銷釘懸掛于巷道一側幫，當巷道底鼓時，其值就及時傳 遞到單片機，最后存儲到電腦主機。本發明解決了現有巷道底鼓監測 多依靠機械刻度測量人工勞動強度大、測量誤差大等困難問題，實現 巷 道 底 鼓 的 連 續 準 確 監 測 與 實 時 存 儲

中小制造企業要想在激烈的市場競爭中立足,必須加強采購管理.本文以供應鏈管理理論為指導,分析了現階段我國中小制造企業采購管理中存在的問題,并提出了供應鏈環境下中小制造企業采購管理的策略.同時以長春某汽車零配件企業為例,論證了策略的可行性.

橡膠集料混凝土（crumb rubber concrete，CRC）是由普通水泥混凝土中摻加橡膠集料組成，與普通混凝土相比，橡膠集料混凝土具有高變形，高能量吸收，高阻尼，高抗凍、高抗滲、高抗沖擊，高抗開裂，低收縮，低熱膨脹系數，低等特性。根據上述特性，該項目擬對彈性混凝土的抗拉強度、抗壓強度、沖擊吸收率、收縮率等性能進行研究，將其應用于室外體育設施并有望投入市場。

產品服務:一種抗菌防護新材料在面膜、化妝棉、戶外運動皮膚抑菌噴霧、內衣免洗噴霧等未來市場的打造。市場概況:美妝和運動領域商業模式:盈利模式是：創意時尚帶動科技產品消費。會員制社群直銷、搭配主題活動、與時尚產品混搭定期打包銷售。

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。