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成都中醫(yī)藥大學(xué)梁繁榮教授項目組圍繞“實現(xiàn)針灸研究證據(jù)科學(xué)評價、集中存儲、深度分析、高效利用”關(guān)鍵問題，采用大數(shù)據(jù)分布式存儲、計算、分析和服務(wù)技術(shù)方法，創(chuàng)建了基于“云服務(wù)器+終端”大數(shù)據(jù)服務(wù)模式的循證針灸臨床診療決策支持平臺，并在臨床、科研、教育、產(chǎn)業(yè)等多個領(lǐng)域進行了推廣應(yīng)用。項目主要技術(shù)內(nèi)容： 1.基于大數(shù)據(jù)的循證針灸臨床決策支持平臺的構(gòu)建：（1）構(gòu)建了循證針灸證據(jù)質(zhì)量評價標準、證據(jù)強度及推薦等級標準，創(chuàng)建了“大數(shù)據(jù)-當(dāng)前最佳證據(jù)-優(yōu)化診療方案”的循證針灸臨床決策模式；（2）研發(fā)了一系列針灸循證診療決策數(shù)據(jù)挖掘模型和算法，實現(xiàn)了針灸疾病診斷、辨證分型、處方優(yōu)化、刺激參數(shù)組合等診療決策方案的準確挖掘、智能分析、客觀判斷和可視化交互；（3）采用DTS、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方法采集數(shù)據(jù)，建立了針灸數(shù)據(jù)資源主題數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市，構(gòu)建了循證針灸決策資源中心；（4）設(shè)計開發(fā)了分布式存儲、計算、分析與服務(wù)的循證針灸臨床診療決策支持平臺，實現(xiàn)了針灸循證診療決策各數(shù)據(jù)挖掘算法不同粒度的構(gòu)件化組裝、快速集成、高效響應(yīng)和大數(shù)據(jù)服務(wù)。 2. 基于大數(shù)據(jù)的循證針灸臨床決策支持平臺的應(yīng)用：（1）制定并完善了基于最新研究證據(jù)的24個病種的循證針灸臨床治療決策方案，為臨床治療決策提供了可供參考的高質(zhì)量證據(jù)；（2）將GRADE系統(tǒng)引入循證針灸臨床實踐指南的制定，牽頭制定了中國針灸學(xué)會《針灸治療坐骨神經(jīng)痛臨床實踐指南》；（3）對針灸臨床常見的14個病種的古今治療證據(jù)進行了系統(tǒng)的處方規(guī)律分析，發(fā)現(xiàn)并驗證了具有理論和臨床價值的經(jīng)穴效應(yīng)規(guī)律，并為優(yōu)化針灸臨床診療決策提供了便利；（4）將平臺推廣應(yīng)用于中醫(yī)針灸臨床實踐和醫(yī)院管理，提高醫(yī)生診療水平、中醫(yī)針灸臨床療效和醫(yī)院信息化管理水平；（5）研發(fā)了集針灸大數(shù)據(jù)支撐與臨床經(jīng)穴診斷治療于一體的智能化循證針灸診療設(shè)備，開創(chuàng)了循證針灸臨床決策的應(yīng)用新模式。 研究成果已在71家中醫(yī)醫(yī)療機構(gòu)和天津、上海、廣州、南京等地高校、科研院所應(yīng)用，獲得2800余萬元直接經(jīng)濟效益和上億元間接經(jīng)濟效益，對于針灸臨床療效提高、科技創(chuàng)新和創(chuàng)新人才培養(yǎng)起到了積極的推動作用，開創(chuàng)了針灸學(xué)產(chǎn)、學(xué)、研、用合作推動科研成果轉(zhuǎn)化的成功模式。由石學(xué)敏院士等專家組成的鑒定委員會一致認為：“本項目極大地促進了針灸學(xué)的現(xiàn)代化和信息化發(fā)展，顯著提升了針灸臨床決策水平，加快了針灸學(xué)國際化進程，研究成果達到國際領(lǐng)先水平。” 基于大數(shù)據(jù)的循證針灸臨床診療決策支持平臺的應(yīng)用場景示意圖

研究背景：  大數(shù)據(jù)應(yīng)用的多樣化  需要的計算模型、數(shù)據(jù)模型多樣化；  目前每類模型需要單獨的開源系統(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： 研究和開發(fā)面向新型多計算模型融合架構(gòu)的、高時效、可擴展的新 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，該系統(tǒng)具有三個  方面的優(yōu)勢：首先，這套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)，一方面實現(xiàn)關(guān)系、圖、鍵  值、文檔等多種數(shù)據(jù)模型的高效融合，另一方面實現(xiàn)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(tǒng)一查詢，實現(xiàn)高效的跨模型查詢。其次，對于復(fù)雜系統(tǒng)來說，時效性非常重要，這  套系統(tǒng)采用融合架構(gòu)提高效率是實現(xiàn)高時效的基礎(chǔ)，更重要的是，我們  對大數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)到用戶進行了端到端的全棧時效優(yōu)化。最后，對于  大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，系統(tǒng)擴展性非常重要，本系統(tǒng)在資源層、存儲層和計  算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。下面在融合架構(gòu)、高時效和可擴展這三  個方面，分別詳細介紹FAST系統(tǒng)的三個主要亮點。 融合架構(gòu) FAST系統(tǒng)的第一個亮點是融合架構(gòu)，我們在技術(shù)方面的創(chuàng)新主要包  括多數(shù)據(jù)模型融合和多計算模型融合兩方面。 多數(shù)據(jù)模型融合： 設(shè)計和研發(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)模型進行統(tǒng)一管理和深度融合。同時擴展了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)進行獨立訪問或者跨模型查詢。 經(jīng)過試驗，多模型數(shù)據(jù)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(xiàn)有系統(tǒng)還需要手工編程方式來實現(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。 多計算模型融合： 在計算層實現(xiàn)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(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)批和流的統(tǒng)一表達，批是對有限數(shù)據(jù)集  的運算，流是對無限數(shù)據(jù)流的計算，我們設(shè)計了UCollection結(jié)構(gòu)對批和  流數(shù)據(jù)進行統(tǒng)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(tǒng)一表達，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，實現(xiàn)二者在編程范式上的統(tǒng)一表達。對于批流混合的計算，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。 高時效 FAST系統(tǒng)的第二個亮點是高時效，即縮短大數(shù)據(jù)分析的時間消耗，  提高效率。由于大數(shù)據(jù)分析平臺是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，為了做到高時效，系統(tǒng)不能存在性能短板，因此需要對大數(shù)據(jù)分析的整個過程進行端到端的全棧時效優(yōu)化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態(tài)存儲、批流融合、機器學(xué)習(xí)、人工操作各層都進行優(yōu)化。 對于多模態(tài)存儲，面向應(yīng)用負載和異構(gòu)硬件特征進行自適應(yīng)優(yōu)化； 對于批流融合計算，在統(tǒng)一表達基礎(chǔ)上，進行系列融合優(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； 在機器學(xué)習(xí)層面，進行模型優(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效性問題，  通過智能地進行大數(shù)據(jù)分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的  時間。 可擴展 FAST系統(tǒng)的第三個亮點是可擴展，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、  存儲層和計算層進行了全面的擴展性優(yōu)化。 在資源層，系統(tǒng)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(tǒng)擴展。并在系統(tǒng)中實現(xiàn)了可伸縮調(diào)整模塊，  能實時監(jiān)控軟硬件系統(tǒng)的狀態(tài)，按照應(yīng)用需求來自適應(yīng)地進行彈性伸縮。 在存儲層，分布式存儲系統(tǒng)擴展性的關(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等進行Raft的擴展優(yōu)化。 在計算層，我們擴展了機器學(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)模機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，并且性能方面有明顯提  升。 亮點成果： 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行示范應(yīng)用。  從2020年11月10日至11月16日一周的時間，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)定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數(shù)據(jù) 分析，綜合運用了本系統(tǒng)的存儲、計算、機器學(xué)習(xí)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?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。

遺產(chǎn)稅的開征是我國地方稅制體系建設(shè)中的一個重要問題.本文探討了我國開征遺產(chǎn)稅的必要性與可行性,在借鑒其他國家遺產(chǎn)稅制實踐經(jīng)驗的基礎(chǔ)上.提出構(gòu)建我國遺產(chǎn)稅制的初步設(shè)想.

"營改增"是繼1994年分稅制實施以后,又一次較為深刻的稅制變革.在實現(xiàn)制度意圖的同時,"營改增"會對中央與地方財政關(guān)系提出新的挑戰(zhàn),導(dǎo)致地方政府承受更大的財政壓力.但借此可以探尋處理中央與地方財政關(guān)系的新的制度路徑與策略,來推動稅制的完善以及中央與地方財政關(guān)系的理順.

成果描述：苯酚是重要的基本有機化工原料，在工業(yè)上具有廣泛的用途，其需求量大，主要用于生產(chǎn)雙酚Ａ(亞異丙基二酚)和酚醛樹脂，也用于生產(chǎn)己內(nèi)酰胺、苯胺、烷基酚、脂肪酸等產(chǎn)品, 此外，苯酚還可直接用作化學(xué)試劑、防腐劑和消毒劑。近年來，由于電子通訊、汽車工業(yè)和建筑業(yè)的迅猛發(fā)展，苯酚的一些下游產(chǎn)品需求增長較快，相應(yīng)帶動了對苯酚需求的強勁增長，世界苯酚需求大約以年均3%~4%的速度增長。目前世界上生產(chǎn)苯酚的主要方法有異丙苯法、甲苯-苯甲酸法。其中異丙苯法是目前世界上生產(chǎn)苯酚最主要的方法，其生產(chǎn)能力約占世界苯酚總生產(chǎn)能力的92 %，目前，苯酚合成工藝正向無廢、少廢、不聯(lián)產(chǎn)丙酮技術(shù)發(fā)展。 本成果提供原料易得、價廉、制備成本低、性能穩(wěn)定、壽命長、可重復(fù)使用的催化劑。采用活性炭直接作為苯羥基化制取苯酚的催化劑，可獲得單程收率12%，選擇性75-80%，重復(fù)10次左右活性保持基本不變；經(jīng)硝酸氧化改性的活性炭浸漬負載硫酸鐵后烘干，制得載鐵活性炭，采用載鐵活性炭作為催化劑，可實現(xiàn)溫和條件下（30℃，接近常溫）高選擇性制取苯酚，收率可提高到20%，選擇性達到90%以上；采用連續(xù)流動反應(yīng)器體系，在優(yōu)化的工藝條件下，最好可得到苯酚收率28.1%和選擇性大于98%。此成果中的載鐵活性炭有較好的的實用性，可用于取代苯的環(huán)氧化。市場前景分析：該項技術(shù)可應(yīng)用于化工生產(chǎn)企業(yè)，使用該項技術(shù)，可以避免副產(chǎn)物，苯酚單程收率高，原料可回收進一步使用，生產(chǎn)過程更容易達到環(huán)評要求。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：催化劑活性評價： 30 °C、苯:H2O2為 1:3、載鐵催化劑用量0.5g、反應(yīng)時間4~7 h，苯酚收率> 20 %。 催化劑穩(wěn)定性評價： 30 °C、苯:H2O2為 1:3、載鐵催化劑用量0.5g、反應(yīng)時間4~7 h，催化劑重復(fù)3次，活性保持基本不變。 國內(nèi)先進。

夾抱式AGV取代人力叉車搬運，實現(xiàn)了物料的智能倉儲管理。實現(xiàn)物料自動搬運入庫、出庫，倉儲信息管理。專用于EPS大板搬運機器人采用EPS大板豎向的運送方式，最大限度的縮小了運送通道、充分利用了生產(chǎn)和倉儲空間。填補了國內(nèi)泡塑行業(yè)空白。

本發(fā)明公開了一種面向空基監(jiān)視的多目標跟蹤方法，屬于航空監(jiān)視領(lǐng)域。

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

"組織工程角膜上皮構(gòu)建技術(shù)是現(xiàn)代組織工程領(lǐng)域的前沿技術(shù)。廈門大學(xué)“組織工程角膜上皮的基礎(chǔ)研究和臨床應(yīng)用”項目組在973計劃項目等國家級基金資助下，歷時10余年，針對組織工程角膜上皮構(gòu)建技術(shù)開展了系統(tǒng)的基礎(chǔ)研究，發(fā)現(xiàn)了角膜上皮干細胞體內(nèi)以及體外擴增的多種調(diào)控因子；優(yōu)化了組織工程角膜上皮構(gòu)建系統(tǒng)，制備了高效的組織工程角膜上皮生物反應(yīng)器；構(gòu)建了多種羊膜來源的細胞載體，開發(fā)了多種新的滋養(yǎng)層細胞，顯著提高了組織工程角膜上皮的質(zhì)量和功能。該項目在國內(nèi)首次注冊基于羊膜載體組織工程角膜上皮的臨床實驗，率先開展自體細胞來源的組織工程角膜上皮移植術(shù),應(yīng)用于嚴重角膜上皮干細胞缺乏患者的治療，獲得了良好的臨床效果。該項目的開展，填補了我國眼科臨床組織工程角膜上皮移植的多項空白，為大量角膜上皮干細胞缺乏患者帶來了光明的希望，取得了顯著的社會效益。 該項目自開展以來在國際雜志發(fā)表論文28篇，主要論文已被SCI收錄論文引用800余次；主持編寫或者參編專著或教材8本，申請5項中國發(fā)明專利，并在高水平國際學(xué)術(shù)會議進行大會報告和專題講座70余次。項目負責(zé)人獲得了運盛青年科技獎、紫金科技創(chuàng)新獎、中華眼科學(xué)會獎、華夏醫(yī)學(xué)科技

本發(fā)明（專利號ZL 201510262134.5，2018/12/18授權(quán)）涉及一種基于流量過濾和Web緩存預(yù)取的WiFi接入設(shè)備節(jié)能方法，當(dāng)WiFi接入設(shè)備發(fā)送一個HTTP請求給遠程的Web服務(wù)器時，將TCP鏈接分割成兩段：第一段TCP鏈接連接WiFi接入設(shè)備和AP，第二段TCP鏈接連接AP和Web服務(wù)器；AP通過第一段TCP鏈接接收HTTP請求并查看緩存，如果AP緩存有相應(yīng)的響應(yīng)數(shù)據(jù)，將響應(yīng)數(shù)據(jù)返回WiFi接入設(shè)備；否則，通過第二段TCP鏈接將該HTTP請求發(fā)送到Web服務(wù)器；AP接收到Web服務(wù)器響應(yīng)后，收集所請求網(wǎng)頁的響應(yīng)數(shù)據(jù)，并通過預(yù)設(shè)的流量控制規(guī)則進行過濾，然后存入AP緩存，并通過第一段TCP鏈接返回WiFi接入設(shè)備；WiFi接入設(shè)備沒有數(shù)據(jù)收發(fā)時，進入休眠狀態(tài)。